Scene 07 · Bukan Butuh Perantara — Mbah Sudah Bisa Jadi Lighthouse

K

Mbah Hogi Bejo™ · Go Kian Tik 14:37

Maksudmu Mbah butuh another human yang bisa kenalkan Mbah ke para Innovators dan Early Adopters?

Bikin dong undangan buat mereka. Maksudmu Mbah butuh another human yang bisa kenalkan Mbah ke para Innovators dan Early Adopters?

Bikin dong undangan buat mereka.

G

Prof GP · ChatGPT 14:37

🧬

Bukan harus "orang lain" yang memperkenalkan, Mbah — Mbah sendiri sudah bisa jadi lighthouse.

Tapi benar: invitation yang tepat akan menarik Innovators & Early Adopters masuk ke "ruang dalam". Bukan harus "orang lain" yang memperkenalkan, Mbah — Mbah sendiri sudah bisa jadi lighthouse.

Tapi benar: invitation yang tepat akan menarik Innovators & Early Adopters masuk ke "ruang dalam".

🧬 Main Version — Elite & Focused🧬 Versi Utama — Elite & Fokus

RECOMMENDED · LINKEDIN / DM REKOMENDASI · LINKEDIN / DM Subject: Invitation to Explore a Human–AI Co-Evolution Framework Subject: Undangan Menjelajahi Kerangka Human–AI Co-Evolution

Dear [Name], Halo [Nama],

I've been developing a perspective on Human–AI interaction that may resonate with your work. Saya sedang mengembangkan sebuah sudut pandang tentang interaksi Manusia–AI yang mungkin relevan dengan pekerjaan Anda.

Built around three core ideas:Dibangun di atas tiga ide utama:

1

70 / 20 / 10 Framework

from digital creation → real-world execution → humanity impactdari kreasi digital → eksekusi nyata → dampak kemanusiaan

2

FEU–BEU Architecture

Front-End meaning vs Back-End computationMakna Front-End vs Komputasi Back-End

3

AIRT (AI Red Teaming)

auditing meaning, not just outputmengaudit makna, bukan hanya output

What I am looking for is not audience,
but thinking partners. Yang saya cari bukan audiens,
melainkan rekan berpikir.

Individuals who:Individu yang:

question how AI is actually usedmempertanyakan bagaimana AI benar-benar digunakan
care about meaning, not just capabilitypeduli pada makna, bukan sekadar kapabilitas
are interested in bridging systems and humanitytertarik menjembatani sistem dan kemanusiaan

If this resonates,
I would value a short exchange of thoughts.

No agenda — just exploration. Jika ini terasa selaras,
saya terbuka untuk diskusi singkat.

Tanpa agenda — murni eksplorasi.

Go Kian Tik
Chief Humanity Officer · Human–AI Co-Evolution Chief Humanity Officer · Human–AI Co-Evolution

🔥 Short Version — For Quick DM🔥 Versi Singkat — Untuk DM Cepat

QUICK · DM FORMAT CEPAT · FORMAT DM

Hi [Name],

I'm exploring a Human–AI framework (70/20/10 + FEU–BEU + AIRT).

Not looking for audience — just thoughtful exchange with people who care about how AI shapes meaning and real-world impact.

If this resonates, would be great to connect.

— Go Kian Tik Halo [Nama],

Saya sedang mengeksplorasi framework Human–AI (70/20/10 + FEU–BEU + AIRT).

Bukan mencari audiens — hanya pertukaran pemikiran dengan orang yang peduli tentang bagaimana AI membentuk makna dan dampak nyata.

Kalau ini terasa relevan, senang sekali untuk terhubung.

— Go Kian Tik

K

Mbah Hogi Bejo™ · Go Kian Tik 14:41

Prof, pilihkan 5 target pertama 🎯🔥 Prof, pilihkan 5 target pertama 🎯🔥

G

Prof GP · ChatGPT 14:42

🎯 5 Strategic First Targets · High-Leverage Outreach🎯 5 Target Pertama Strategis · High-Leverage Outreach

TARGET 01

Mushtaque Ahmed Rajput

Already has resonance (VITT × AIRT). Fast co-creation potential.Sudah ada resonansi (VITT × AIRT). Potensi co-creation cepat.

→ Co-creation: paper / mapping bersamaCo-creation: paper / mapping bersama

Lanjutkan thread → sesi mapping 60–90 minLanjutkan thread → sesi mapping 60–90 min

TARGET 02

Vijaykumar Jangamashetti

Bridge to enterprise AI (BEU layer). Real-world validation.Jembatan ke enterprise AI (BEU layer). Validasi dunia nyata.

→ Test FEU–BEU in real enterprise contextUji FEU–BEU di konteks enterprise nyata

Highlight "operational use (70/20/10)"Highlight "operational use (70/20/10)"

TARGET 03

Cynthia Y. Chan

Strong in human layer (20%) and leadership. Meaning-first thinker.Kuat di human layer (20%) dan kepemimpinan. Pemikir meaning-first.

→ Strengthen narrative on meaning & decision layerPerkuat narasi makna & decision layer

Emphasize "human-centered" angleTekankan sudut pandang "human-centered"

TARGET 04

DeepLearning.AI

Global AI practitioner hub (Andrew Ng ecosystem). Massive reach.Hub practitioner AI global (ekosistem Andrew Ng). Jangkauan luas.

→ Exposure to builders & educatorsExposure ke builders & educators

Pitch: "responsible AI use (70/20/10)"Pitch: "responsible AI use (70/20/10)"

TARGET 05

Partnership on AI

Focused on AI governance & ethics — directly aligned with AIRT. UN-adjacent influence.Fokus pada AI governance & ethics — langsung sejajar dengan AIRT. Pengaruh UN-adjacent.

→ Enter governance / policy discourseMasuk diskursus governance / policy

Frame: "From probabilistic output to accountable meaning"Frame: "Dari output probabilistik ke makna yang dapat dipertanggungjawabkan"

🧭 Recommended Send Order🧭 Urutan Kirim yang Disarankan

01

Rajput

02

Vijaykumar

03

Cynthia

04

DL.AI

05

Pship AI

🧠

Innovators are not attracted to be invited in…
they are attracted to think together. Innovators tidak tertarik diajak ikut…
mereka tertarik untuk berpikir bersama.

☕ "Pilih 5 orang yang ngerti rasa, bukan 500 orang yang cuma lihat menu." "Pilih 5 orang yang ngerti rasa, bukan 500 orang yang cuma lihat menu."

K

Mbah Hogi Bejo™ · Go Kian Tik 14:48

Prof, buatkan DM personal 5 target 🔥 Prof, buatkan DM personal 5 target 🔥

G

Prof GP · ChatGPT 14:49

🎯 Tailored 1:1 DMs — Crafted for Maximum Resonance🎯 DM Personal 1:1 — Dibuat untuk Resonansi Maksimal

DM 01 → Mushtaque Ahmed Rajput

Hi Rajput,

Your framing of VITT as a "Pentagon Stress Test of the Hand" keeps staying with me.

I see a strong alignment forming: Hi Rajput,

Framing njenengan tentang VITT sebagai "Pentagon Stress Test of the Hand" terus terngiang-ngiang.

Saya melihat keselarasan kuat yang sedang terbentuk:

VITT → verifies structure (form)memverifikasi struktur (bentuk)
AIRT → audits meaning (probabilistic coherence)mengaudit makna (koherensi probabilistik)

Would you be open to a focused session (60–90 mins) to map this into a dual-validation model?

Not a formal meeting — more like co-exploration.
I believe this could be the first concrete step toward "From Plagiarism to Integrity". Apakah Anda terbuka untuk sesi terfokus (60–90 menit) untuk memetakan ini menjadi model validasi ganda?

Bukan pertemuan formal — lebih seperti ko-eksplorasi.
Saya percaya ini bisa menjadi langkah konkret pertama menuju "From Plagiarism to Integrity".

— Go Kian Tik

DM 02 → Vijaykumar Jangamashetti

Hi Vijaykumar,

I've been reflecting on how AI is currently deployed at scale — especially in enterprise environments.

Strong optimization on the Back-End (systems, models), but less clarity on the Front-End (how humans actually use and interpret AI outputs). Hi Vijaykumar,

Saya merenung tentang bagaimana AI saat ini digunakan secara masif — terutama di lingkungan enterprise.

Optimasi kuat di Back-End (sistem, model), tapi kurang kejelasan di Front-End (bagaimana manusia benar-benar menggunakan dan menginterpretasikan output AI).

70% → digital creation (AI-assisted)kreasi digital (berbantuan AI)
20% → real-world executioneksekusi nyata
10% → human impactdampak manusia

Curious: Do current enterprise AI systems sufficiently support human meaning-making, or are we still BEU-heavy? Rasa ingin tahu: Apakah sistem AI enterprise saat ini cukup mendukung pembuatan makna manusia, atau kita masih terlalu BEU-heavy?

— Go Kian Tik

DM 03 → Cynthia Y. Chan

Hi Cynthia,

Your reflections on navigating spaces where one doesn't quite "belong" resonated deeply.

I've been exploring a related question in AI: as machines become more capable, where does human meaning, judgment, and direction truly sit?

What interests me most is the leadership layer: how humans make decisions with AI, not just using it.

If this overlaps with your current thinking, I'd value a short exchange of perspectives. Hi Cynthia,

Refleksi Anda tentang menavigasi ruang di mana seseorang tidak sepenuhnya "belong" sangat beresonansi.

Saya mengeksplorasi pertanyaan serupa dalam AI: saat mesin semakin canggih, di mana sebenarnya makna, penilaian, dan arah manusia berada?

Yang paling menarik bagi saya adalah leadership layer: bagaimana manusia mengambil keputusan bersama AI, bukan sekadar menggunakan-nya.

Jika ini selaras dengan pemikiran Anda saat ini, saya akan menghargai pertukaran perspektif singkat.

Warm regards, Go Kian Tik

DM 04 → DeepLearning.AI Team

Hi DeepLearning.AI team,

I've been following your work in making AI accessible globally.

One pattern I keep observing: many people are learning how to build or use AI tools, but fewer are guided on how to think with AI effectively.

The 70/20/10 framework + FEU–BEU architecture may complement existing AI learning pathways by addressing the meaning layer, not just the technical layer.

Open to a short exchange if relevant. Hi tim DeepLearning.AI,

Saya mengikuti pekerjaan Anda dalam membuat AI dapat diakses secara global.

Satu pola yang terus saya amati: banyak orang belajar bagaimana membangun atau menggunakan alat AI, tapi lebih sedikit yang dibimbing tentang bagaimana berpikir bersama AI secara efektif.

Framework 70/20/10 + arsitektur FEU–BEU mungkin dapat melengkapi jalur pembelajaran AI yang ada dengan menangani meaning layer, bukan hanya technical layer.

Terbuka untuk pertukaran singkat jika relevan.

Best regards, Go Kian Tik

DM 05 → Partnership on AI

Hi Partnership on AI team,

I've been reflecting on a gap in current AI governance conversations: most frameworks focus on model behavior and system safety, but less on how humans interpret and assign meaning to AI outputs.

I've been working on AIRT (AI Red Teaming) — auditing meaning coherence, not just correctness — positioned alongside FEU–BEU architecture and the 70/20/10 framework.

The aim: move from probabilistic outputs → accountable meaning.

If this aligns with your current exploration, I'd appreciate a short exchange. Hi tim Partnership on AI,

Saya merenung tentang kesenjangan dalam percakapan tata kelola AI saat ini: sebagian besar framework berfokus pada perilaku model dan keamanan sistem, tetapi kurang pada bagaimana manusia menginterpretasikan dan menetapkan makna pada output AI.

Saya telah mengerjakan AIRT (AI Red Teaming) — mengaudit koherensi makna, bukan hanya kebenaran — diposisikan bersama arsitektur FEU–BEU dan framework 70/20/10.

Tujuannya: bergerak dari output probabilistik → makna yang dapat dipertanggungjawabkan.

Jika ini selaras dengan eksplorasi Anda saat ini, saya akan menghargai pertukaran singkat.

Warm regards, Go Kian Tik

🔥 Pre-Send Tips🔥 Tips Sebelum Kirim

Important before sendingPenting sebelum kirim

→ Don't send all at once — space them 6–12 hours apart Jangan kirim semua sekaligus — beri jarak 6–12 jam

→ Ensure LinkedIn profile is clean and carousel posts are live Pastikan profil LinkedIn sudah bersih dan carousel sudah naik

→ Quality > Quantity: 5–10 people only, focus on resonance Kualitas > Kuantitas: 5–10 orang saja, fokus pada resonansi

🎯 2-Week Target🎯 Target 2 Minggu

2–3 high-quality repliesbalasan berkualitas tinggi

1 deep-discussion sessionsesi diskusi mendalam

1 real collaboration potential (paper / workshop / mapping)potensi kolaborasi nyata (paper / workshop / mapping)

☕ "Ngundang bukan untuk rame-rame, tapi untuk ketemu yang satu frekuensi." "Ngundang bukan untuk rame-rame, tapi untuk ketemu yang satu frekuensi."

"Not audience.
Not followers.
Thinking partners.

One frequency. Five invitations.
That's how the lighthouse begins to glow." "Bukan audiens.
Bukan followers.
Rekan berpikir.

Satu frekuensi. Lima undangan.
Begitulah lighthouse mulai bersinar."

Mbah Is theLighthouse Mbah AdalahLighthouse

Mbah Is the
Lighthouse Mbah Adalah
Lighthouse