Oleh: Dr. Andi Chairunnas, M.Kom., M.Pd.
(Dosen Pascasarjana Universitas Pakuan Bogor, Manajemen Pendidikan, dan peneliti pada Center for Information and Development Studies (CIDES).)
Kecerdasan buatan generatif (Generative AI/GenAI) menembus dunia kampus dengan kecepatan yang belum pernah terjadi pada teknologi mana pun. ChatGPT mencapai 100 juta pengguna aktif hanya dalam dua bulan, sementara TikTok memerlukan sembilan bulan dan Instagram dua setengah tahun.
Mahasiswa kini menyusun tugas berdampingan dengan mesin, dan dosen merancang materi ajar dibantu algoritma. Menyadari gelombang ini, Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi menerbitkan Buku Panduan Penggunaan Generative Artificial Intelligence pada Pembelajaran di Perguruan Tinggi (2024), yang secara khusus menempatkan tiga isu kunci sebagai jantung persoalan tantangan, literasi, dan etika. Ketiganya layak menjadi agenda serius setiap kampus di Indonesia.
Tantangan Keterpercayaan, Bias, dan Halusinasi
Tantangan terbesar GenAI adalah keterpercayaan. Generasi digital native cenderung menaruh kepercayaan berlebihan pada teknologi, padahal asumsi bahwa teknologi bersifat netral patut diperdebatkan. GenAI dibangun dari data yang bisa saja berat sebelah; algoritmanya berpotensi mereproduksi bahkan menguatkan bias, diskriminasi, dan stereotip yang telah ada di masyarakat.
Model bahasa besar (LLM) yang dilatih dari korpus teks yang bias akan mewariskan stereotip itu ke dalam keluarannya, mulai dari stereotip gender dalam profesi hingga potensi diskriminasi dalam seleksi calon peserta didik.
Selain bias, GenAI rawan menghasilkan misinformasi dan halusinasi, yaitu jawaban yang terdengar meyakinkan namun keliru. Di lingkungan akademik, hal ini berbahaya kutipan fiktif, data yang tidak akurat, dan referensi yang tidak pernah ada dapat masuk ke karya ilmiah tanpa disadari.
Karena itu panduan Dikti menegaskan lima asas keterpercayaan sistem AI yang wajib dipahami sivitas akademika: adil (fairness), dapat dijelaskan (explainable), andal (robustness), transparan (transparency), dan perlindungan data pribadi (data privacy). Ditambah lagi tantangan kesenjangan akses: bila hanya kampus besar dan mahasiswa mampu yang menikmati layanan AI premium, ketimpangan kualitas dan pengalaman belajar akan semakin lebar.
