Sumber gambar: dihasilkan oleh alat AI Tanpa Batas
Nasihat bagi calon inovator mengenai eksperimen, kegagalan, dan masa depan kecerdasan buatan.
Inovasi adalah mesin yang kuat yang mendorong kemajuan sosial dan pertumbuhan ekonomi. Antibiotik, lampu, lemari es, pesawat terbang, ponsel pintar -- kita memiliki benda-benda ini karena para inovator menciptakan benda-benda yang sebelumnya tidak ada. Daftar Inovator Di Bawah 35 Tahun dari MIT Technology Review memberi penghargaan kepada mereka yang telah mencapai hal-hal besar di awal karir mereka dan memiliki potensi untuk mencapai lebih banyak lagi.
Selama bertahun-tahun, saya telah terlibat dalam penelitian AI dan pengembangan produk AI, dan beruntung bisa terlibat dalam beberapa inovasi yang berdampak, seperti menggunakan pembelajaran penguatan untuk menerbangkan drone helikopter di Universitas Stanford, serta meluncurkan dan memimpin Google Brain untuk mengemudi lebih dalam. pembelajaran dalam skala besar, serta pembuatan kursus online yang mengarah pada berdirinya Coursera. Saya ingin berbagi beberapa ide dengan Anda tentang cara melakukan hal ini dengan baik dan menghindari beberapa kendala yang dapat menyebabkan kerugian serius selama proses pembuatan.
AI adalah pendorong utama inovasi saat ini
Seperti yang saya katakan sebelumnya, saya yakin AI adalah listrik baru. Listrik telah merevolusi semua industri dan mengubah cara hidup kita, dan kecerdasan buatan juga melakukan hal yang sama. Hal ini menjangkau setiap industri dan disiplin ilmu, dan kemajuan yang dicapai telah membantu banyak orang.
Kecerdasan buatan, seperti halnya listrik, adalah teknologi umum. Banyak inovasi, seperti desain medis, roket luar angkasa, atau baterai, hanya cocok untuk satu tujuan. Sebaliknya, AI dapat digunakan untuk menghasilkan karya seni, menyajikan halaman web yang relevan dengan permintaan pencarian, mengoptimalkan rute pengiriman untuk menghemat bahan bakar, membantu mobil menghindari tabrakan, dan banyak lagi.
Kemajuan dalam kecerdasan buatan menciptakan peluang bagi semua orang di setiap sektor perekonomian untuk mengeksplorasi apakah atau bagaimana AI dapat diterapkan pada bidang mereka. Mempelajari kecerdasan buatan dapat menciptakan lebih banyak peluang untuk melakukan hal-hal yang belum pernah dilakukan orang lain.
Misalnya, di AI Fund, studio ventura yang saya pimpin, saya beruntung bisa mengerjakan proyek yang menerapkan AI di bidang maritim, pembinaan hubungan, manajemen bakat, pendidikan, dan bidang lainnya. Karena banyak teknologi AI yang baru, penerapannya di sebagian besar bidang belum dieksplorasi. Dengan cara ini, memahami cara memanfaatkan kecerdasan buatan dapat memberi Anda banyak peluang untuk berkolaborasi dengan orang lain.
Ke depan, ada beberapa perkembangan yang sangat menarik.
TIPS: Meskipun ChatGPT telah mempopulerkan kemampuan untuk meminta model AI untuk menulis email atau puisi, pengembang perangkat lunak baru mulai menyadari bahwa perintah tersebut memungkinkan mereka membangun kecerdasan buatan yang kuat dalam hitungan menit, yang biasanya membutuhkan waktu berbulan-bulan. Gelombang besar aplikasi AI akan dibangun dengan cara ini.
Visual Transformer: Text Transformer - model bahasa berdasarkan arsitektur jaringan saraf Transformer yang ditemukan oleh Google Brain dan rekan penulis pada tahun 2017 yang merevolusi penulisan. Vision Transformer, yang memungkinkan transformator beradaptasi dengan tugas-tugas visi komputer seperti mengidentifikasi objek dalam gambar, diluncurkan pada tahun 2020 dan dengan cepat mendapatkan perhatian luas. Kehebohan seputar pengonversi visual di dunia teknologi akhir-akhir ini mengingatkan saya pada kehebohan ChatGPT seputar pengonversi teks beberapa tahun lalu. Bidang pemrosesan gambar juga akan membawa revolusi serupa. Bagian dari revolusi ini adalah isyarat visual, yang isyaratnya berupa gambar dan bukan rangkaian kata-kata.
Aplikasi kecerdasan buatan: Media memberikan perhatian besar pada infrastruktur perangkat lunak dan perangkat keras kecerdasan buatan serta alat pengembang. Namun infrastruktur AI yang sedang berkembang ini tidak akan berhasil kecuali jika bisnis AI yang lebih bernilai dibangun di atasnya. Oleh karena itu, meskipun banyak perhatian media pada lapisan infrastruktur AI, akan ada pengembangan yang lebih besar pada lapisan aplikasi AI.
Area-area ini memberikan banyak peluang bagi para inovator. Selain itu, banyak dari bidang-bidang ini berada dalam jangkauan elit teknis yang luas, bukan hanya mereka yang sudah bekerja di bidang kecerdasan buatan. Kursus online, perangkat lunak sumber terbuka, perangkat lunak sebagai layanan, dan makalah penelitian online memberi setiap orang alat untuk belajar dan mulai berinovasi. Namun meskipun teknologi ini belum Anda kuasai, banyak peluang inovasi lainnya yang terbuka lebar.
Optimis, tapi berani gagal
Namun, banyak ide yang awalnya tampak menjanjikan akhirnya gagal. Jika Anda menganggap serius inovasi, kegagalan tidak bisa dihindari. Berikut beberapa proyek saya yang mungkin belum pernah Anda dengar karena semuanya gagal:
Saya menghabiskan waktu lama mencoba membuat pesawat terbang secara mandiri dalam formasi untuk menghemat bahan bakar (mirip dengan burung yang terbang dalam formasi V). Kalau dipikir-pikir, saya tidak melakukan pekerjaan dengan baik dan seharusnya menggunakan pesawat yang lebih besar.
Saya telah mencoba menggunakan lengan robot untuk mengeluarkan piring dari segala bentuk dan ukuran ke dalam mesin pencuci piring. Namun kalau dipikir-pikir, saya melakukannya terlalu cepat. Algoritme pembelajaran mendalam untuk persepsi dan kontrol belum lengkap pada saat itu.
*Sekitar 15 tahun yang lalu, saya berpikir pembelajaran tanpa pengawasan (yaitu membiarkan model pembelajaran mesin belajar dari data yang tidak diberi label) adalah pendekatan yang menjanjikan. Namun, waktunya tidak tepat. Namun, seiring dengan meningkatnya ketersediaan data dan daya komputasi, pendekatan ini akhirnya berhasil.
Kegagalan proyek-proyek ini menyakitkan saya, namun pelajaran yang saya peroleh sangat penting dalam keberhasilan proyek-proyek lainnya. Melalui upaya saya yang gagal dalam terbang V, saya belajar merencanakan proyek dengan lebih baik dan mengedepankan risiko. Upaya membongkar piringan tersebut gagal, namun hal ini mengarahkan tim saya untuk membangun Robot Operating System (ROS), yang menjadi kerangka kerja sumber terbuka populer yang kini digunakan dalam berbagai robot mulai dari mobil tanpa pengemudi hingga robot anjing. Meskipun fokus awal saya pada pembelajaran tanpa pengawasan adalah pilihan yang buruk, langkah-langkah yang kami ambil sangat penting untuk meningkatkan pembelajaran mendalam di Google Brain.
Inovasi tidak pernah mudah. Saat Anda melakukan sesuatu yang baru, akan selalu ada orang yang skeptis. Ketika saya masih muda, saya menghadapi banyak skeptisisme ketika memulai sebagian besar proyek yang pada akhirnya berhasil. Namun bukan berarti orang yang ragu selalu salah. Saya juga menemui keraguan dalam sebagian besar proyek yang gagal.
Seiring bertambahnya pengalaman, saya menemukan semakin banyak orang setuju dengan semua yang saya katakan, dan ini semakin membuat saya khawatir. Saya harus secara aktif mencari orang-orang yang bersedia menantang saya dan mengatakan kebenaran. Untungnya aku punya banyak orang di sekitarku akhir-akhir ini yang akan memberitahuku ketika mereka mengira aku telah melakukan sesuatu yang bodoh!
Di satu sisi, sikap skeptis adalah hal yang wajar dan bahkan perlu, namun di sisi lain, masyarakat mempunyai minat yang kuat terhadap hasil-hasil inovasi. Hal ini juga merupakan alasan yang baik bagi kita untuk menyikapi inovasi dengan optimisme. Saya lebih suka berada di pihak optimis yang ingin mencobanya dan mungkin saja gagal, daripada berada di pihak pesimis yang meragukan kemungkinan-kemungkinan.
Bertanggung jawab atas pekerjaan
Saat kami fokus pada kecerdasan buatan sebagai pendorong inovasi berharga di seluruh masyarakat, tanggung jawab sosial menjadi lebih penting dari sebelumnya. Orang-orang di dalam dan di luar lapangan melihat semua dampak buruk yang ditimbulkan oleh AI. Hal ini mencakup permasalahan jangka pendek, seperti penerapan teknologi yang bias dan merugikan, serta risiko jangka panjang, seperti pemusatan kekuasaan dan penerapan teknologi yang berpotensi menimbulkan bencana. Penting bagi kita untuk melakukan dialog yang terbuka dan mendalam secara intelektual mengenai isu-isu ini. Dengan begitu kita semua bisa sepakat mengenai apa saja risiko sebenarnya dan bagaimana cara menguranginya.
Selama milenium terakhir, gelombang inovasi berturut-turut telah mengurangi angka kematian bayi, meningkatkan gizi, meningkatkan melek huruf, meningkatkan standar hidup di seluruh dunia, dan memajukan hak-hak sipil, termasuk bagi perempuan, kelompok minoritas, dan kelompok marginal lainnya. Namun, inovasi juga berkontribusi terhadap perubahan iklim, memperburuk kesenjangan, mempolarisasi masyarakat, dan meningkatkan kesepian.
Jelasnya, manfaat inovasi mempunyai risiko, dan kita tidak selalu mampu mengelola risiko ini dengan bijak. Kecerdasan buatan adalah gelombang berikutnya, dan kita mempunyai kewajiban untuk belajar dari pengalaman masa lalu untuk memaksimalkan manfaat di masa depan dan meminimalkan kerugian bagi semua orang. Hal ini memerlukan komitmen dari individu dan masyarakat secara keseluruhan.
Di tingkat masyarakat, pemerintah berupaya mengatur AI. Bagi sebagian inovator, peraturan dapat menjadi hambatan yang tidak perlu terhadap kemajuan. Saya tidak melihatnya seperti itu. Saat kita memasuki masa depan yang tidak pasti, peraturan dapat membantu kita menghindari kesalahan dan memberikan manfaat baru. Saya menyambut baik peraturan yang mewajibkan transparansi lebih besar terhadap operasional perusahaan-perusahaan teknologi besar; hal ini akan membantu kita memahami dampaknya dan membimbing mereka untuk memberikan manfaat sosial yang lebih luas. Selain itu, kita memerlukan peraturan baru karena banyak peraturan yang ada dirancang untuk dunia sebelum adanya AI. Peraturan baru harus dengan jelas menguraikan hasil yang kita inginkan dan hasil yang tidak kita inginkan, di bidang penting seperti layanan kesehatan dan keuangan.
Namun menghindari dampak buruk seharusnya tidak hanya menjadi prioritas utama masyarakat. Hal ini juga perlu menjadi prioritas bagi setiap inovator. Sebagai ahli teknologi, kami memiliki tanggung jawab untuk memahami dampak penelitian kami dan berinovasi dengan cara yang bermanfaat. Secara tradisional, banyak teknolog yang berpendapat bahwa bentuk teknologi tidak bisa dihindari dan kita tidak bisa berbuat apa-apa untuk mengatasinya, jadi sebaiknya kita bebas berinovasi. Tapi kita tahu bukan itu masalahnya.
Ketika para inovator memilih untuk bekerja pada privasi yang berbeda—yang memungkinkan AI belajar dari data tanpa mengungkap informasi identitas pribadi—mereka membuat pernyataan yang kuat tentang pentingnya privasi. Pernyataan ini membantu membentuk norma-norma sosial yang dianut oleh lembaga-lembaga publik dan swasta. Sebaliknya, ketika para inovator membuat protokol enkripsi Web3 untuk mencuci uang, ini juga merupakan pernyataan yang kuat – dan menurut pendapat saya, pernyataan yang merugikan – bahwa pemerintah tidak boleh melacak bagaimana uang dipindahkan dan digunakan.
Jika Anda menyadari adanya perilaku tidak etis, saya harap Anda akan menyampaikannya kepada kolega dan atasan Anda serta terlibat dalam dialog konstruktif dengan mereka. Jika Anda diminta melakukan sesuatu yang menurut Anda tidak baik bagi kemanusiaan, saya harap Anda secara aktif berupaya menghentikannya. Jika Anda tidak bisa melakukannya, pertimbangkan untuk keluar. Di AI Fund, saya telah menghentikan sejumlah proyek yang saya anggap sehat secara finansial tetapi tidak sehat secara etika. Saya mendorong Anda untuk melakukan hal yang sama.
Silakan dan berinovasi! Jika Anda sudah terlibat dalam permainan inovasi, teruskan. Hal hebat apa yang akan Anda capai di masa depan tidak diketahui. Jika ide Anda masih dalam tahap mimpi, bagikan dengan orang lain dan dapatkan bantuan untuk mewujudkannya menjadi kesuksesan praktis. Mulailah mengeksekusi dan temukan cara menggunakan kekuatan inovasi untuk berbuat baik.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Ng Enda: Kecerdasan buatan adalah pendorong utama inovasi saat ini
Pengarang: Andrew Ng
Sumber: Tinjauan Teknologi MIT
Inovasi adalah mesin yang kuat yang mendorong kemajuan sosial dan pertumbuhan ekonomi. Antibiotik, lampu, lemari es, pesawat terbang, ponsel pintar -- kita memiliki benda-benda ini karena para inovator menciptakan benda-benda yang sebelumnya tidak ada. Daftar Inovator Di Bawah 35 Tahun dari MIT Technology Review memberi penghargaan kepada mereka yang telah mencapai hal-hal besar di awal karir mereka dan memiliki potensi untuk mencapai lebih banyak lagi.
Selama bertahun-tahun, saya telah terlibat dalam penelitian AI dan pengembangan produk AI, dan beruntung bisa terlibat dalam beberapa inovasi yang berdampak, seperti menggunakan pembelajaran penguatan untuk menerbangkan drone helikopter di Universitas Stanford, serta meluncurkan dan memimpin Google Brain untuk mengemudi lebih dalam. pembelajaran dalam skala besar, serta pembuatan kursus online yang mengarah pada berdirinya Coursera. Saya ingin berbagi beberapa ide dengan Anda tentang cara melakukan hal ini dengan baik dan menghindari beberapa kendala yang dapat menyebabkan kerugian serius selama proses pembuatan.
AI adalah pendorong utama inovasi saat ini
Seperti yang saya katakan sebelumnya, saya yakin AI adalah listrik baru. Listrik telah merevolusi semua industri dan mengubah cara hidup kita, dan kecerdasan buatan juga melakukan hal yang sama. Hal ini menjangkau setiap industri dan disiplin ilmu, dan kemajuan yang dicapai telah membantu banyak orang.
Kecerdasan buatan, seperti halnya listrik, adalah teknologi umum. Banyak inovasi, seperti desain medis, roket luar angkasa, atau baterai, hanya cocok untuk satu tujuan. Sebaliknya, AI dapat digunakan untuk menghasilkan karya seni, menyajikan halaman web yang relevan dengan permintaan pencarian, mengoptimalkan rute pengiriman untuk menghemat bahan bakar, membantu mobil menghindari tabrakan, dan banyak lagi.
Kemajuan dalam kecerdasan buatan menciptakan peluang bagi semua orang di setiap sektor perekonomian untuk mengeksplorasi apakah atau bagaimana AI dapat diterapkan pada bidang mereka. Mempelajari kecerdasan buatan dapat menciptakan lebih banyak peluang untuk melakukan hal-hal yang belum pernah dilakukan orang lain.
Misalnya, di AI Fund, studio ventura yang saya pimpin, saya beruntung bisa mengerjakan proyek yang menerapkan AI di bidang maritim, pembinaan hubungan, manajemen bakat, pendidikan, dan bidang lainnya. Karena banyak teknologi AI yang baru, penerapannya di sebagian besar bidang belum dieksplorasi. Dengan cara ini, memahami cara memanfaatkan kecerdasan buatan dapat memberi Anda banyak peluang untuk berkolaborasi dengan orang lain.
Ke depan, ada beberapa perkembangan yang sangat menarik.
Area-area ini memberikan banyak peluang bagi para inovator. Selain itu, banyak dari bidang-bidang ini berada dalam jangkauan elit teknis yang luas, bukan hanya mereka yang sudah bekerja di bidang kecerdasan buatan. Kursus online, perangkat lunak sumber terbuka, perangkat lunak sebagai layanan, dan makalah penelitian online memberi setiap orang alat untuk belajar dan mulai berinovasi. Namun meskipun teknologi ini belum Anda kuasai, banyak peluang inovasi lainnya yang terbuka lebar.
Optimis, tapi berani gagal
Namun, banyak ide yang awalnya tampak menjanjikan akhirnya gagal. Jika Anda menganggap serius inovasi, kegagalan tidak bisa dihindari. Berikut beberapa proyek saya yang mungkin belum pernah Anda dengar karena semuanya gagal:
Kegagalan proyek-proyek ini menyakitkan saya, namun pelajaran yang saya peroleh sangat penting dalam keberhasilan proyek-proyek lainnya. Melalui upaya saya yang gagal dalam terbang V, saya belajar merencanakan proyek dengan lebih baik dan mengedepankan risiko. Upaya membongkar piringan tersebut gagal, namun hal ini mengarahkan tim saya untuk membangun Robot Operating System (ROS), yang menjadi kerangka kerja sumber terbuka populer yang kini digunakan dalam berbagai robot mulai dari mobil tanpa pengemudi hingga robot anjing. Meskipun fokus awal saya pada pembelajaran tanpa pengawasan adalah pilihan yang buruk, langkah-langkah yang kami ambil sangat penting untuk meningkatkan pembelajaran mendalam di Google Brain.
Inovasi tidak pernah mudah. Saat Anda melakukan sesuatu yang baru, akan selalu ada orang yang skeptis. Ketika saya masih muda, saya menghadapi banyak skeptisisme ketika memulai sebagian besar proyek yang pada akhirnya berhasil. Namun bukan berarti orang yang ragu selalu salah. Saya juga menemui keraguan dalam sebagian besar proyek yang gagal.
Seiring bertambahnya pengalaman, saya menemukan semakin banyak orang setuju dengan semua yang saya katakan, dan ini semakin membuat saya khawatir. Saya harus secara aktif mencari orang-orang yang bersedia menantang saya dan mengatakan kebenaran. Untungnya aku punya banyak orang di sekitarku akhir-akhir ini yang akan memberitahuku ketika mereka mengira aku telah melakukan sesuatu yang bodoh!
Di satu sisi, sikap skeptis adalah hal yang wajar dan bahkan perlu, namun di sisi lain, masyarakat mempunyai minat yang kuat terhadap hasil-hasil inovasi. Hal ini juga merupakan alasan yang baik bagi kita untuk menyikapi inovasi dengan optimisme. Saya lebih suka berada di pihak optimis yang ingin mencobanya dan mungkin saja gagal, daripada berada di pihak pesimis yang meragukan kemungkinan-kemungkinan.
Bertanggung jawab atas pekerjaan
Saat kami fokus pada kecerdasan buatan sebagai pendorong inovasi berharga di seluruh masyarakat, tanggung jawab sosial menjadi lebih penting dari sebelumnya. Orang-orang di dalam dan di luar lapangan melihat semua dampak buruk yang ditimbulkan oleh AI. Hal ini mencakup permasalahan jangka pendek, seperti penerapan teknologi yang bias dan merugikan, serta risiko jangka panjang, seperti pemusatan kekuasaan dan penerapan teknologi yang berpotensi menimbulkan bencana. Penting bagi kita untuk melakukan dialog yang terbuka dan mendalam secara intelektual mengenai isu-isu ini. Dengan begitu kita semua bisa sepakat mengenai apa saja risiko sebenarnya dan bagaimana cara menguranginya.
Selama milenium terakhir, gelombang inovasi berturut-turut telah mengurangi angka kematian bayi, meningkatkan gizi, meningkatkan melek huruf, meningkatkan standar hidup di seluruh dunia, dan memajukan hak-hak sipil, termasuk bagi perempuan, kelompok minoritas, dan kelompok marginal lainnya. Namun, inovasi juga berkontribusi terhadap perubahan iklim, memperburuk kesenjangan, mempolarisasi masyarakat, dan meningkatkan kesepian.
Jelasnya, manfaat inovasi mempunyai risiko, dan kita tidak selalu mampu mengelola risiko ini dengan bijak. Kecerdasan buatan adalah gelombang berikutnya, dan kita mempunyai kewajiban untuk belajar dari pengalaman masa lalu untuk memaksimalkan manfaat di masa depan dan meminimalkan kerugian bagi semua orang. Hal ini memerlukan komitmen dari individu dan masyarakat secara keseluruhan.
Di tingkat masyarakat, pemerintah berupaya mengatur AI. Bagi sebagian inovator, peraturan dapat menjadi hambatan yang tidak perlu terhadap kemajuan. Saya tidak melihatnya seperti itu. Saat kita memasuki masa depan yang tidak pasti, peraturan dapat membantu kita menghindari kesalahan dan memberikan manfaat baru. Saya menyambut baik peraturan yang mewajibkan transparansi lebih besar terhadap operasional perusahaan-perusahaan teknologi besar; hal ini akan membantu kita memahami dampaknya dan membimbing mereka untuk memberikan manfaat sosial yang lebih luas. Selain itu, kita memerlukan peraturan baru karena banyak peraturan yang ada dirancang untuk dunia sebelum adanya AI. Peraturan baru harus dengan jelas menguraikan hasil yang kita inginkan dan hasil yang tidak kita inginkan, di bidang penting seperti layanan kesehatan dan keuangan.
Namun menghindari dampak buruk seharusnya tidak hanya menjadi prioritas utama masyarakat. Hal ini juga perlu menjadi prioritas bagi setiap inovator. Sebagai ahli teknologi, kami memiliki tanggung jawab untuk memahami dampak penelitian kami dan berinovasi dengan cara yang bermanfaat. Secara tradisional, banyak teknolog yang berpendapat bahwa bentuk teknologi tidak bisa dihindari dan kita tidak bisa berbuat apa-apa untuk mengatasinya, jadi sebaiknya kita bebas berinovasi. Tapi kita tahu bukan itu masalahnya.
Ketika para inovator memilih untuk bekerja pada privasi yang berbeda—yang memungkinkan AI belajar dari data tanpa mengungkap informasi identitas pribadi—mereka membuat pernyataan yang kuat tentang pentingnya privasi. Pernyataan ini membantu membentuk norma-norma sosial yang dianut oleh lembaga-lembaga publik dan swasta. Sebaliknya, ketika para inovator membuat protokol enkripsi Web3 untuk mencuci uang, ini juga merupakan pernyataan yang kuat – dan menurut pendapat saya, pernyataan yang merugikan – bahwa pemerintah tidak boleh melacak bagaimana uang dipindahkan dan digunakan.
Jika Anda menyadari adanya perilaku tidak etis, saya harap Anda akan menyampaikannya kepada kolega dan atasan Anda serta terlibat dalam dialog konstruktif dengan mereka. Jika Anda diminta melakukan sesuatu yang menurut Anda tidak baik bagi kemanusiaan, saya harap Anda secara aktif berupaya menghentikannya. Jika Anda tidak bisa melakukannya, pertimbangkan untuk keluar. Di AI Fund, saya telah menghentikan sejumlah proyek yang saya anggap sehat secara finansial tetapi tidak sehat secara etika. Saya mendorong Anda untuk melakukan hal yang sama.
Silakan dan berinovasi! Jika Anda sudah terlibat dalam permainan inovasi, teruskan. Hal hebat apa yang akan Anda capai di masa depan tidak diketahui. Jika ide Anda masih dalam tahap mimpi, bagikan dengan orang lain dan dapatkan bantuan untuk mewujudkannya menjadi kesuksesan praktis. Mulailah mengeksekusi dan temukan cara menggunakan kekuatan inovasi untuk berbuat baik.