Oleh:
Charli Sitinjak
Akademisi / Psikologi Transportasi Indonesia
DALAM beberapa tahun terakhir, kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) berkembang dengan sangat cepat. Teknologi seperti chatbot, sistem pembuat teks otomatis, hingga model bahasa besar kini tidak hanya digunakan di industri teknologi, tetapi juga mulai merambah dunia akademik dan penelitian.
Fenomena ini sebenarnya tidak mengejutkan. Laporan global menunjukkan bahwa publikasi ilmiah terkait AI meningkat tajam di berbagai disiplin ilmu, dari ilmu komputer hingga ilmu sosial dan perilaku. Bahkan, banyak peneliti yang sebelumnya bekerja di bidang lain kini mulai mengarahkan riset mereka ke topik AI.
Namun di balik antusiasme tersebut, muncul kekhawatiran baru dalam komunitas ilmiah internasional. Para peneliti mulai memperingatkan adanya risiko “scientific monoculture” atau monokultur ilmiah, yaitu kondisi ketika terlalu banyak penelitian berfokus pada satu topik yang sama, menggunakan metode yang sama, dan bahkan menggunakan bahasa ilmiah yang semakin seragam.
Jika tren ini terus berlanjut, ilmu pengetahuan justru bisa kehilangan keberagaman perspektif yang selama ini menjadi kekuatan utama dalam proses penemuan ilmiah.
Ketika Semua Penelitian Ingin “Berbau AI”
Saat ini, AI tidak hanya menjadi objek penelitian, tetapi juga menjadi alat yang digunakan dalam berbagai tahap penelitian. Model bahasa besar kini digunakan untuk membantu peneliti menyusun ide, menganalisis data, hingga menulis artikel ilmiah.
Penelitian terbaru menunjukkan bahwa penggunaan AI dalam penelitian bahkan dapat meningkatkan produktivitas ilmuwan. Artikel yang melibatkan AI cenderung dipublikasikan lebih cepat dan memperoleh lebih banyak sitasi dibandingkan penelitian tradisional.
Namun fenomena ini juga menciptakan efek samping yang tidak diharapkan. Karena AI dianggap sebagai topik yang “relevan” dan “menarik bagi pendanaan”, banyak penelitian mulai dipaksa memasukkan unsur AI, bahkan ketika sebenarnya tidak terlalu relevan.
Akibatnya, berbagai pertanyaan penelitian yang sebelumnya beragam kini semakin sering dibingkai dalam satu sudut pandang yang sama: AI dan sesuatu.
Pertanyaan tentang komunikasi berubah menjadi AI dan komunikasi. Penelitian tentang perilaku manusia berubah menjadi AI dan perilaku manusia. Bahkan penelitian tentang institusi sosial mulai dibingkai sebagai AI dan institusi sosial.
Fenomena ini menunjukkan bagaimana fokus penelitian global perlahan mengalami konvergensi.
Ketika Metode Penelitian Menjadi Seragam
Risiko lain yang mulai terlihat adalah konvergensi metodologi. Dalam ilmu sosial, berbagai pendekatan penelitian sebenarnya berkembang secara beragam, mulai dari eksperimen, survei, wawancara mendalam, hingga etnografi.
Namun dengan semakin luasnya penggunaan AI dan analisis komputasional, banyak penelitian kini mulai menggunakan pipeline metodologi yang sama, seperti analisis teks otomatis, klasifikasi data berbasis machine learning, atau pemodelan perilaku menggunakan model bahasa besar.
Dalam jangka pendek, hal ini memang dapat mempercepat proses penelitian. Tetapi dalam jangka panjang, terlalu banyak penelitian yang menggunakan metode yang sama dapat mengurangi kemampuan ilmu pengetahuan untuk melihat fenomena dari berbagai sudut pandang.
Padahal kompleksitas masalah sosial sering kali tidak dapat dijelaskan hanya dengan satu metode penelitian saja.
Bahasa Ilmiah yang Semakin Seragam
Menariknya, dampak AI terhadap dunia akademik juga terlihat pada cara para peneliti menulis dan berbicara tentang penelitian mereka.
Banyak proposal penelitian dan artikel ilmiah kini menggunakan frasa yang hampir sama, seperti “trustworthy AI”, “ethical AI”, atau “human–AI collaboration”.
Penggunaan istilah yang seragam ini sering kali dipengaruhi oleh tekanan akademik. Peneliti cenderung menggunakan istilah yang dianggap populer atau mudah diterima oleh jurnal dan lembaga pendanaan.
Namun jika semua penelitian menggunakan kerangka bahasa yang sama, variasi dalam cara berpikir ilmiah dapat berkurang.
Ilmu pengetahuan akhirnya berisiko menjadi ruang yang kurang kreatif dan kurang terbuka terhadap pendekatan baru.
Mengapa Hal Ini Penting bagi Indonesia
Bagi negara berkembang seperti Indonesia, fenomena ini perlu mendapat perhatian serius.
Indonesia saat ini sedang berusaha memperkuat kapasitas riset nasional dan meningkatkan kontribusi ilmiah di tingkat global. Dalam situasi seperti ini, mengikuti tren global memang penting, termasuk dalam bidang AI.
Namun jika seluruh agenda riset terlalu terfokus pada satu topik yang sedang populer, ada risiko bahwa banyak persoalan penting dalam masyarakat justru terabaikan.
Indonesia masih menghadapi berbagai tantangan besar yang membutuhkan penelitian mendalam, seperti kemiskinan, ketimpangan pendidikan, kesehatan mental, perubahan sosial, hingga dinamika demokrasi digital.
Jika semua penelitian diarahkan untuk mengikuti tren AI, keberagaman agenda penelitian dapat berkurang.
Padahal keberagaman inilah yang membuat ekosistem ilmu pengetahuan menjadi tangguh.
Menjaga Keberagaman Ilmu Pengetahuan
Para ilmuwan mengingatkan bahwa ilmu pengetahuan yang sehat memerlukan pluralisme metodologis dan keberagaman topik penelitian. Sama seperti ekosistem alam yang membutuhkan keanekaragaman hayati untuk tetap stabil, ekosistem ilmu pengetahuan juga membutuhkan keberagaman pendekatan untuk tetap adaptif terhadap perubahan.
Jika penelitian terlalu terfokus pada satu paradigma, ilmu pengetahuan dapat kehilangan fleksibilitasnya untuk menghadapi tantangan baru di masa depan.
Karena itu, AI memang penting untuk dipelajari. Namun yang lebih penting adalah memastikan bahwa perkembangan teknologi ini tidak membuat dunia penelitian kehilangan keberagaman ide.
Ilmu pengetahuan berkembang bukan karena semua orang memikirkan hal yang sama, tetapi justru karena adanya perbedaan perspektif, pendekatan, dan pertanyaan penelitian.
Di tengah gelombang besar kecerdasan buatan, tantangan terbesar dunia akademik mungkin bukan sekadar memahami AI.
Tetapi memastikan bahwa dalam mempelajari AI, kita tidak kehilangan kemampuan untuk berpikir secara bebas dan beragam. (***/rdh)
Editor : Muhammad Ridhuan