Epistemic Humility

Epistemic Humility

Saya hari ini baru belajar suatu konsep baru yang cukup menarik, namanya epistemic humility. Konsep ini, yang selanjutnya akan saya tulis dengan EH, secara heuristik merupakan bentuk pengakuan bahwa seseorang selalu punya kesadaran aktif untuk memperbaharui sesuatu yang ia ketahui. Konsep ini saya temukan setelah melakukan diskusi menyenangkan dengan AI tentang keterbukaan sekaligus keketatan dalam menerima kritik yang ditujukan pada seseorang.

Merefleksikan kembali EH, saya teringat kutipan Newton bahwa ilmu pengetahuan berdiri di bahu raksasa; akan selalu ada kebaruan dalam pengetahuan dan penting untuk tidak menganggap gelas sudah terisi penuh dengan pengetahuan yang sudah ada. Ada contoh menarik soal EH ini, Harari dalam bukunya yang berjudul Sapiens mencatat sesuatu yang menarik soal perbedaan tradisi kartografi. Peta-peta lama, termasuk banyak peta dari tradisi Islam dan Eropa abad pertengahan, cenderung digambar sebagai gambaran dunia yang sudah lengkap dan final. Tidak ada ruang kosong seolah seluruh dunia sudah diketahui dan tidak ada yang tersisa untuk dijelajahi. Sebaliknya, peta-peta eksplorasi Eropa modern mulai secara eksplisit meninggalkan wilayah bertanda terra incognita, tanah yang tidak diketahui. Ruang kosong itu sengaja dibuat sebagai pengakuan jujur atas keterbatasan pengetahuan, dan justru pengakuan itulah yang mendorong ekspedisi untuk mengisi kekosongan tersebut. Pada masa modern ini, kita ketahui bersama kemasyhuran benua biru tersebut. EH sedikit banyak memengaruhi bagaimana hal ini dapat terjadi.

Analogi peta ini menggambarkan dengan tepat apa yang dilakukan EH dalam kehidupan intelektual seseorang. EH sebagai mental model menyediakan ruang bagi pertumbuhan, sedangkan kritik menentukan arah dan energinya. Apa yang dibutuhkan oleh EH bukan keterbukaan penuh terhadap kritik, tapi pertimbangan atas semua kritik yang masuk. 

Hubungan dengan Bayesian Thinking

Ini cukup menarik. Saya rasa EH adalah filosofi yang mendasari Bayesian Thinking. Jika Bayesian Thinking secara heuristik akan memperbaharui prior menjadi posterior dengan likelihood pengetahuan baru, maka EH adalah mental model untuk melaksanakan pembaharuan tersebut. Untuk lebih jelasnya, Bayesian Thinking itu terdiri dari 3 komponen:

• Prior => keyakinan awal sebelum ada bukti baru
• Likelihood => seberapa kuat bukti baru itu relevan
• Posterior => keyakinan yang sudah diperbarui setelah melihat bukti

Dalam Bayesian Thinking, jika seseorang memasang prior terlalu tinggi, keyakinannya akan sulit diperbaharui, kenapa? akan sangat sulit menemukan likelihood yang cukup supaya keyakinan tersebut bisa diperbaharui. Kalau dalam paradgima EH, orang yang memasang prior terlalu tinggi terhadap keyakinan mereka sendiri, kritik terhadap mereka, sebelum batas threshold likelihood, tidak akan cukup untuk menggeser posterior mereka.

Di samping itu, EH tidak hanya bekerja di level pembaruan keyakinan, tapi juga di level pembentukan keyakinan awal itu sendiri. Dalam Bayesian Thinking, prior yang dipasang terlalu tinggi akan membuat posterior sulit bergerak meski dikritik berkali-kali. Namun, pertanyaan yang lebih mendasar adalah dari mana prior yang terlalu tinggi itu berasal? Seringkali bukan dari bukti, melainkan dari ego. Nah, seseorang dikatakan keliru jika memulai pembentukan model mentalnya dengan keyakinan yang sudah tercemar oleh keinginan untuk benar, bukan oleh kualitas argumen yang mendasarinya. 

Di sinilah EH bekerja paling dalam. EH bukan hanya tentang kesediaan untuk memperbarui posterior ketika ada bukti baru, tapi tentang penekanan objektivitas dalam menetapkan prior sedari awal. Dengan kata lain, jika Bayesian Thinking adalah mesinnya, EH adalah kesadaran diri seeorang dalam memasukkan angka awalnya (prior). Tanpa EH, seseorang bisa tetap menjalankan proses Bayesian dengan sangat canggih, tetapi hasilnya tetap bias karena inputnya sudah tidak proporsional sejak awal.