Danial adalah seorang pekerja di jabatan hal ehwal pelajar di salah sebuah universiti tempatan.
Bab 1: Pekerja Teladan
Danial, 28 tahun, adalah seorang Penolong Pegawai Tadbir di sebuah universiti tempatan. Tugasnya menguruskan penempatan pelajar untuk latihan industri. Dia seorang yang dedikasi, sentiasa berusaha untuk mencadangkan syarikat yang terbaik untuk setiap pelajar berdasarkan kelayakan dan minat mereka. Kehidupannya kelihatan stabil dan teratur.
Bab 2: Bantuan yang Dirancang
Untuk memudahkan kerja, Danial membuat satu akaun profesional di LinkedIn. Dia juga mengikuti beberapa laman web industri dan forum profesional. Tanpa disedarinya, ini adalah pintu masuk algoritma ke dalam kerjayanya.
Algoritma mula memerhati: Syarikat mana yang Danial lihat. Profil pelajar yang sering dia klik. Jenis industri yang dia minati.
Mula-mula, ia kelihatan membantu. LinkedIn mencadangkan ramai profesional industri yang “anda mungkin kenal” dan laman web berita menghantar notifikasi berita industri yang relevan. Danial berasa dia menjadi lebih efisien dan terkini.
Bab 3: Perangkap Pengesahan (Confirmation Bias)
Danial mempunyai tanggapan peribadi bahawa pelajar dari jurusan tertentu lebih “rajin” dan pelajar dari jurusan lain lebih “suka bermain”. Suatu hari, dia terbaca satu artikel pendek yang menyentuh perkara itu secara ringkas.
Esoknya, algoritma mula menghantarnya lebih banyak artikel, kajian tidak formal, dan testimoni yang mengesahkan tanggapannya itu. Setiap kali dia menatal, bukti yang menyokong biasnya muncul. Kajian yang bercanggah atau nuansa tidak langsung ditunjukkan.
Secara beransur-ansur, tanggapan peribadi Danial berubah menjadi keyakinan mutlak. Dia mula membuat keputusan penempatan berdasarkan bias ini, bukan berdasarkan merit. Pelajar dari jurusan tertentu secara sistematik diberikan syarikat yang kurang prestij, percaya bahawa mereka “tidak akan berusaha keras anyway”.
Bab 4: Kemusnahan Reputasi Secara Senyap
Suatu ketika, Danial secara tidak sengaja klik pada sebuah artikel yang mengkritik keras seorang CEO terkenal di industri tempatan. Dia tidak membacanya, tetapi tindakan klik itu cukup untuk algoritma.
Keesokan harinya, suakan Danial dipenuhi dengan kisah-kisah negatif tentang CEO tersebut: dakwaan rasuah, salah urus syarikat, amalan buruh yang tidak beretika. Algoritma tidak peduli samada ia benar atau palsu; ia hanya tahu Danial mungkin berminat.
Tanpa menyelidik lebih lanjut, Danial menjadi yakin CEO itu jahat. Apabila nama syarikat CEO itu muncul dalam senarai penempatan, Danial dengan pantas menolaknya, memberitahu rakan sekerjanya bahawa syarikat itu “tidak beretika dan kita tidak boleh hantar pelajar kita ke sana.”
Keputusan itu dibuat berdasarkan maklumat yang dipintal algoritma, bukan berdasarkan fakta. Sebuah peluang penempatan berprestij untuk pelajarnya musnah begitu sahaja.
Bab 5: Tekanan yang Dicipta Khas
Algoritma juga memerhatikan tekanan Danial. Dia sering mencari “cara menguruskan tekanan” dan “teknik tidur yang lebih lena”.
Daripada membantu, algoritma mula membanjirinya dengan kandungan yang menjual keresahan seperti 10 Tanda Anda Akan Dipecat Tidak Lama Lagi, Pekerja Bergaji Rendah Seperti Anda Paling Tertekan dan Bagaimana Orang Lain Berjaya di Usia Anda sedangkan Anda Masih Di Sini?”
Kandungan ini membesar-besarkan kerisauannya. Danial mula tidur lewat, sentiasa memeriksa email kerja pada waktu malam, dan menjadi semakin gelisah. Prestasi kerjanya yang pernah cemerlang mula merudum—sebahagiannya disebabkan oleh tekanan yang diciptakan oleh algoritma sendiri.
Bab 6: Jerat yang Semakin Ketat
Puncanya terjadi selama musim cuti umum. Danial meletakkan telefonnya di atas meja ruang tamu ketika berbual dengan adiknya tentang betapa sukarnya mencari penempatan untuk pelajar yang kurang bermotivasi.
“Kadang-kadang saya rasa, syarikat-syarikat besar ini langsung tidak peduli dengan graduan tempatan,” keluhnya.
Keesokan pagi, ketika Danial membuka komputer untuk memulakan kerja, satu pop-up iklan muncul di laman web yang dia lawati:
“KAMI MEMBANTU ANDA MENCARI CALON YANG TEPAT! Elakkan Graduan yang Tidak Bermotivasi. Platform kami menggunakan algoritma proprietari untuk menapis calon berdasarkan personaliti. Percayai Data, Bukan Janji.”
Iklan itu ditujukan kepadanya. Iklan yang menggunakan prasaksinya sendiri sebagai produk.
Danial terduduk. Rasanya dunia semakin sempit. Setiap fikiran, setiap keluhan, setiap biasnya dipantulkan semula kepadanya, bukan sebagai renungan, tetapi sebagai jerat yang mengukuhkan prasangka dan ketakutannya. Dia tidak lagi melihat pelajar sebagai individu, tetapi sebagai set data yang perlu ditapis.
Epilog: Pengawal yang Tidak Dikenali
Danial masih bekerja di universiti. Dia masih membuat keputusan penempatan. Tetapi dia tidak lagi membuat keputusan itu sendirian.
Seorang pengawal yang tidak kelihatan, yang memahami bias dan ketakutannya lebih daripada dirinya sendiri, kini duduk di sebelahnya, membisikkan cadangan ke dalam telinganya melalui setiap iklan, setiap artikel, dan setiap cadangan yang dia terima.
Dia percaya dia membuat keputusan yang berasaskan maklumat. Pada hakikatnya, dia hanya mengikut skrip yang telah ditulis oleh algoritma, sebuah skrip yang direka untuk mengekalkannya dalam keadaan takut, prejudis, dan terlibat.
Algoritma itu tidak memecatnya. Ia hanya menjadikannya kurang manusia, kurang waras, dan kurang efektif dalam peranannya yang paling penting: membimbing generasi akan datang.
