DIALEKSIS.COM | Opini - Ada sesuatu yang menarik sekaligus mengkhawatirkan dari perkembangan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI). Kini, seseorang dapat menghasilkan makalah dalam hitungan menit, menyusun argumentasi akademis tanpa membaca banyak buku, bahkan membuat daftar pustaka lengkap tanpa pernah membuka satu pun jurnal ilmiah.

Teknologi membuat semuanya tampak mudah. Terlalu mudah, bahkan.

Bayangkan seorang mahasiswa meminta ChatGPT menyusun sepuluh referensi jurnal untuk proposal penelitiannya. Dalam beberapa detik, muncul nama penulis, judul artikel, tahun publikasi, nama jurnal, hingga DOI. Semuanya tersusun rapi. Tidak ada kesan bahwa sesuatu sedang bermasalah.

Namun, ketika diperiksa melalui situs penerbit atau Crossref, beberapa referensi ternyata tidak pernah diterbitkan. Ada DOI yang mengarah ke artikel berbeda. Ada pula nama penulis yang dicantumkan pada publikasi yang tidak pernah mereka tulis.

Ini bukan sekadar kesalahan teknis. Ini persoalan integritas pengetahuan.

Dalam dunia kecerdasan buatan, fenomena tersebut dikenal sebagai AI hallucination atau halusinasi AI. Sistem menghasilkan informasi yang keliru, tidak didukung bukti, atau bahkan sepenuhnya dibuat-buat, tetapi menyampaikannya dengan bahasa yang meyakinkan.

Prof. Dian Fiantis, melalui tulisannya di ANTARA News pada 6 November 2026, mengingatkan bahwa halusinasi AI dapat mengancam integritas ilmiah. Persoalan ini patut mendapat perhatian serius, terutama ketika AI mulai menjadi bagian dari aktivitas pendidikan dan penelitian.

Sebagai dosen Ilmu Komputer, saya melihat persoalan ini dari dua sisi. Pertama, AI merupakan lompatan teknologi yang membuka kesempatan besar bagi manusia. Kedua, kemudahan yang ditawarkannya berpotensi menciptakan ketergantungan intelektual apabila manusia tidak lagi menggunakan kemampuan berpikirnya secara mandiri.

Ketika jawaban meyakinkan dianggap sebagai kebenaran

Ada satu kesalahpahaman yang perlu diluruskan. AI generatif bukan mesin yang selalu mengetahui kebenaran. Model bahasa besar atau Large Language Model (LLM) bekerja dengan mempelajari pola bahasa dan menghasilkan respons berdasarkan konteks serta probabilitas token berikutnya.

Kemampuan tersebut luar biasa. AI dapat menjelaskan konsep pemrograman, membantu memahami algoritma, menyusun kerangka penelitian, dan menerjemahkan persoalan teknis menjadi bahasa yang lebih sederhana.

Namun, kemampuan menghasilkan kalimat yang logis tidak otomatis membuatnya mampu memastikan kebenaran setiap pernyataan.

Penelitian Kalai dan rekan-rekannya (2025), Why Language Models Hallucinate, menjelaskan bahwa mekanisme pelatihan dan evaluasi model bahasa ikut memengaruhi munculnya halusinasi. Ketika sistem lebih dihargai karena memberikan jawaban daripada mengakui ketidaktahuan, kecenderungan untuk menebak dapat muncul.

Di sinilah letak persoalannya. AI dapat memberikan jawaban yang salah tanpa terlihat sedang melakukan kesalahan.

Manusia sebenarnya juga bisa salah. Bedanya, ketika seseorang tidak mengetahui sesuatu, ia masih dapat memilih untuk diam, mencari informasi, atau mengakui keterbatasannya. AI yang tidak dirancang dan diarahkan dengan baik justru dapat menghasilkan jawaban spekulatif dalam kemasan yang sangat meyakinkan.

Karena itu, kita perlu berhenti menyamakan kefasihan bahasa dengan kecerdasan, apalagi dengan kebenaran.

Mahasiswa menghasilkan tulisan, tetapi apakah mereka memahami isinya?

Saya melihat tantangan yang lebih besar justru berada di lingkungan pendidikan.

AI kini dapat membantu mahasiswa membuat makalah, merangkum buku, menyusun tinjauan pustaka, hingga merumuskan kesimpulan penelitian. Semua itu sah-sah saja sepanjang penggunaannya mengikuti etika akademik dan ketentuan institusi.

Masalah muncul ketika mahasiswa menyerahkan seluruh proses berpikir kepada AI.

Tulisan selesai, tetapi mahasiswa tidak memahami teori yang digunakan. Daftar pustaka tersedia, tetapi sumbernya tidak pernah dibaca. Kesimpulan terlihat ilmiah, tetapi tidak didukung data. Bahkan, ada mahasiswa yang mampu mempresentasikan tulisan hasil AI dengan sangat lancar, tetapi kesulitan menjawab pertanyaan sederhana mengenai alasan memilih metode penelitian.

Kita perlu bertanya: apakah pendidikan sedang menghasilkan manusia yang memahami ilmu pengetahuan atau sekadar orang yang pandai memproduksi dokumen?

Perguruan tinggi tidak boleh mengukur kemampuan mahasiswa hanya dari kerapian makalah dan banyaknya halaman. Kemampuan menjelaskan konsep, mempertahankan argumentasi, menguji bukti, dan mempertanggungjawabkan kesimpulan harus tetap menjadi bagian utama penilaian akademik.

Dosen pun perlu mengubah pendekatan pembelajaran. Melarang penggunaan AI secara mutlak bukan solusi jangka panjang. Mahasiswa justru perlu diajarkan menggunakan AI secara tepat, memahami keterbatasannya, dan memeriksa setiap informasi yang dihasilkan.

AI seharusnya menjadi alat untuk memperkuat proses belajar, bukan jalan pintas untuk menghindarinya.

Bahaya terbesar bukan AI yang berhalusinasi, melainkan manusia yang tidak lagi memeriksa

Persoalan referensi palsu hanyalah satu contoh. Risiko yang lebih luas muncul ketika AI digunakan untuk menginterpretasikan data penelitian.

Misalnya, hasil analisis statistik menunjukkan adanya korelasi antara dua variabel. AI kemudian menyimpulkan bahwa variabel pertama menyebabkan perubahan pada variabel kedua.

Sekilas terdengar masuk akal. Namun, korelasi tidak otomatis membuktikan kausalitas. Kesimpulan sebab-akibat membutuhkan rancangan penelitian, pengujian, dan pertimbangan terhadap variabel lain yang mungkin memengaruhi hasil.

Begitu pula dengan angka statistik. AI dapat menghasilkan persentase, nilai rata-rata, bahkan interpretasi hasil pengujian yang terlihat presisi. Padahal, angka tersebut belum tentu berasal dari data yang diberikan.

Dalam penelitian, angka yang terlihat ilmiah tidak selalu berarti angka tersebut benar.

Peneliti tetap harus memeriksa data asli, metode analisis, dan kesesuaian interpretasi. AI boleh membantu menjelaskan hasil pengolahan data, tetapi tidak boleh menciptakan hasil penelitian yang tidak pernah diperoleh.

Tanggung jawab akademik juga tidak dapat dialihkan kepada teknologi. Jika sebuah artikel memuat referensi palsu atau kesimpulan yang tidak sesuai dengan data, penulis manuskrip tetap harus mempertanggungjawabkannya.

Dengan kata lain, AI dapat membantu menghasilkan karya ilmiah, tetapi tidak dapat mengambil alih tanggung jawab moral dan intelektual penulisnya.

Kita sedang menghadapi persoalan literasi, bukan sekadar persoalan teknologi

Selama ini, literasi digital sering dipahami sebagai kemampuan menggunakan perangkat dan aplikasi. Seseorang dianggap melek digital apabila mampu mengoperasikan komputer, menggunakan internet, membuat konten, atau memanfaatkan aplikasi terbaru.

Pengertian tersebut tidak lagi cukup.

Di era AI, literasi digital harus mencakup kemampuan mempertanyakan informasi, memeriksa sumber, membedakan fakta dan opini, memahami konteks, serta mengenali keterbatasan teknologi.

Seseorang yang mampu membuat seratus konten menggunakan AI belum tentu memiliki literasi digital yang baik apabila tidak mampu memastikan kebenaran informasi di dalamnya.

Karena itu, ada beberapa kebiasaan yang harus dibangun.

Pertama, jangan langsung mempercayai jawaban AI. Gunakan hasilnya sebagai bahan awal untuk melakukan penelusuran lebih lanjut.

Kedua, periksa referensi melalui sumber primer. Google Scholar dapat membantu menemukan publikasi, sedangkan Crossref dan situs resmi penerbit dapat digunakan untuk memeriksa metadata serta DOI. Jangan berhenti pada keberadaan judul. Baca isi publikasi dan pastikan sumber tersebut benar-benar mendukung pernyataan yang dikutip.

Ketiga, pahami informasi sebelum menggunakannya. Mahasiswa harus mampu menjelaskan kembali teori, metode, dan kesimpulan dengan pemahamannya sendiri.

Keempat, jangan pernah merekayasa data demi menghasilkan tulisan yang terlihat sempurna.

Kelima, bertanggung jawablah terhadap setiap informasi yang dipublikasikan, baik di lingkungan akademik maupun media sosial.

Kebiasaan tersebut mungkin terlihat sederhana. Namun, justru di situlah fondasi masyarakat digital yang sehat dibangun.

Pemuda tidak boleh hanya menjadi konsumen teknologi

Bagi generasi muda di Kota Langsa dan Aceh, perkembangan AI seharusnya menjadi kesempatan, bukan ancaman yang membuat kita tertinggal.

AI dapat dimanfaatkan untuk membantu UMKM menyusun strategi pemasaran, mempromosikan pariwisata daerah, mendokumentasikan sejarah dan budaya lokal, mengembangkan aplikasi pelayanan masyarakat, serta memperluas akses pendidikan.

Namun, kita tidak boleh berhenti sebagai pengguna yang hanya meminta teknologi menghasilkan sesuatu untuk kita.

Pemuda harus bergerak menjadi pencipta solusi. Mereka perlu belajar pemrograman, memahami data, mengembangkan inovasi digital, dan membangun kemampuan menyelesaikan persoalan di lingkungannya.

Organisasi kepemudaan, perguruan tinggi, pemerintah, dan komunitas teknologi memiliki tanggung jawab untuk membangun ekosistem tersebut. Pelatihan AI tidak cukup hanya mengajarkan cara membuat gambar, menulis artikel, atau menyusun presentasi. Pendidikan etika, keamanan informasi, verifikasi fakta, dan berpikir kritis harus menjadi bagian yang tidak terpisahkan.

Kita membutuhkan generasi muda yang mampu menggunakan teknologi sekaligus memahami konsekuensi penggunaannya.

Sebab, kecakapan digital bukan hanya tentang seberapa cepat seseorang menguasai aplikasi, tetapi juga seberapa bertanggung jawab ia menggunakan kemampuan tersebut.

Jangan sampai manusia kalah oleh kemudahan yang diciptakannya sendiri

Saya tidak termasuk orang yang pesimistis terhadap AI. Sebaliknya, saya percaya teknologi ini akan menjadi bagian penting dalam perkembangan pendidikan, penelitian, ekonomi, dan kehidupan masyarakat.

Namun, optimisme terhadap teknologi tidak boleh membuat kita kehilangan sikap kritis.

Kita harus mengakui bahwa AI dapat mempercepat pekerjaan, tetapi kecepatan bukan satu-satunya ukuran kualitas. Tulisan yang dihasilkan dalam lima menit belum tentu lebih baik daripada tulisan yang disusun melalui proses membaca dan berpikir selama lima hari.

Demikian pula, makalah yang memiliki puluhan referensi belum tentu memiliki argumentasi yang kuat apabila penulisnya tidak memahami sumber yang digunakan.

Pada akhirnya, persoalan ini bukan tentang apakah AI akan menggantikan manusia. Persoalan yang lebih mendasar adalah apakah manusia masih bersedia menggunakan akalnya ketika teknologi menawarkan kemudahan untuk tidak berpikir.

Perguruan tinggi harus menjaga tradisi berpikir ilmiah. Dosen harus membimbing mahasiswa agar tidak kehilangan kemampuan menganalisis. Organisasi kepemudaan perlu memperluas literasi AI. Sementara masyarakat harus membiasakan diri memeriksa informasi sebelum mempercayai dan menyebarkannya.

Kita tidak perlu takut menjadi pengguna AI. Kita hanya perlu memastikan bahwa teknologi tetap berada dalam kendali manusia yang berpengetahuan dan bertanggung jawab.

Jangan sampai AI semakin pintar, sementara manusia semakin kehilangan kebiasaan untuk berpikir. Gunakan AI untuk memperluas pengetahuan, bukan untuk menggantikan nalar.

Penulis: Muttaqin, S.T., M.Cs. adalah dosen Ilmu Komputer di Universitas Sains Cut Nyak Dhien. Ia memiliki perhatian pada bidang kecerdasan buatan, teknologi digital, keamanan siber, dan pengembangan literasi digital.