Kecerdasan Buatan (KB) sudah merombak bagaimana pengetahuan baru diciptakan. Mulai dari pembentukan opini sampai analisis data, KB bisa meningkatkan efisiensi riset. Tetapi soal pokoknya ialah: Apakah percepatan dalam pengadaan hasil penelitian ini sebenarnya mendongkrak perkembangan sains dengan cepat? Ketika dianalisa secara detail, tampak adanya paradoks dimana jumlah publikasi yang semakin melimpah tidak dibarengi dengan peningkatan signifikan pada temuan-temuan penting. Kecerdasan Buatan tak cuma memacu kelancaran produksi ilmu pengetahuan, namun juga membuka mata tentang permasalahan dasar dalam struktur akademis yang cenderung fokus pada angka output sebagai ukuran utama prestasi.
Selama beberapa dasawarsa terakhir, volume karya penelitian ilmiah sudah bertambah dengan cepat. Meski begitu, riset di sektor ini tetap berlanjut.
science of science
Menunjukkan bahwa kemajuan ini tidak sejalan dengan peningkatan dalam hal inovasi atau temuan besar-besaran. Apabila kita bandingkan dengan masa lalu, sepertiabad ke-20 yang mempersembahkan teori relativitas,revolusi di bidang komputasi, danpenemuandariDNA,tampakbahwa kemajuanyangsaatinilebihcenderungbersifatkeminimalisdibandingkansecararevolusionerdantransformatif.
Hal ini menunjukkan adanya kecurigaan bahwa produksi akademik sudah mengalami inflasi pengetahuan; dimana makin banyak informasi yang diproduksi namun sumbangan mereka kepada perkembangan ilmu kurang berarti. Dengan kapabilitasnya untuk mendukung analisis data, AI hanya mempercepat fenomena tersebut tanpa memberi jaminan tentang mutunya ataupun pengaruhnya secara riil.
Alasannya utamanya berkaitan dengan sistem akademis yang menjadikan publikasi sebagai faktor sentral untuk kesuksesan para peneliti. Di era akademik saat ini, volume publikasi seringkali dijadikan patokan utama dalam hal penerimaan dana riset, pengembangan karir, serta pencitraan profesional. Hal tersebut mendorong banyak orang berfokus lebih kepada mencapai angka-angka tertentu daripada melakukan penyelidikan secara mendalam. Kecenderungan ini pun dipacu oleh perkembangan teknologi seperti Artificial Intelligence (AI) yang memberi mereka peralatan otomatisasi. Meski demikian, apabila seluruh ilmuwan dapat menggunakan sumber daya yang identik, persaingan tidak lagi bergantung pada tingkat pemikiran kritis atau imajinatif, tetapi lebih cenderung pada efisiensi waktu dalam proses pembuatan tulisan.
Konsekuensi dari hal tersebut ialah bertambahlah jumlah karya tulis yang memiliki standar akademik rendah dan hanya digunakan sebatas untuk mengisi daftar dalam jajaran akademik. Demikian pula, fenomena serupa terjadi.
salami slicing
Di sana, studi yang sebenarnya harus dipublikasikan sebagai sebuah artikel lengkap sering kali dibagi menjadi beberapa publikasi pendek untuk menaikkan jumlah karya yang dipublikasikan, fenomena ini semakin menjamur. Hal tersebut tak hanya memberatkan komunitas ilmiah dalam mengidentifikasi informasi bermutu, tapi juga mengeraskan proses pencarian literatur. Sebalinya, teknologi AI yang ditujukan untuk mendukung penyaringan data justru dapat ikut serta dalam permasalahan itu dengan melahirkan lebih banyak tulisan yang pada dasarnya kurang memiliki kontribusi signifikan.
Batasan Kecerdasan Buatan dan Krisis dalam Sistem Pendidikan
Walaupun kecerdasan buatan bisa meningkatkan berbagai tahapan riset dengan cepat, masih ada batas alami yang susah dilampaui. Di banyak cabang ilmu, sains tak cuma soal pengolahan data, tapi juga percobaan di realita. Contohnya, medisin tetap butuh uji coba klinik yang rumit dan lama gunanya untuk menilai efeksiensi sebuah obat. Sementara itu, studi lingkungan perlu pantauan langsung pada ekosistem tertentu, serta bidang rekayasa dan saintifik bahan bergantung kepada tes fisik untuk mencari tahu daya tahan dari satu temuan baru. Meski AI bisa mendukung beberapa bagian seperti analisis skenario atau simulasi, namun percobaan di dunia riil tetap jadi tantangan utama bagi percepatan kemajuan ilmiah.
Di sisi lain, AI juga dapat menjadi katalis dalam merombak sistem akademik yang sudah lama dianggap “bermasalah.” Pada titik tertentu, akademisi dan institusi perlu mendefinisikan ulang cara menilai kontribusi ilmiah seorang ilmuwan. Kita mungkin perlu beralih dari sekadar menghitung jumlah publikasi menjadi mengukur dampak nyata dari sebuah penelitian.
Model pendekatan terbaru ini dapat melibatkan sejumlah elemen tertentu. Yang pertama adalah bahwa evaluasi riset harus lebih difokuskan pada bagaimana hasil-hasilnya mempengaruhi masyarakat serta lingkungan bisnis daripada hanya berfokus pada frekuensi kutipan saja. Adalah penting untuk bertanya apakah karya penelitiannya telah membawa perkembangan teknologi atau ide-ide baru yang digunakan secara praktis oleh banyak orang? Selain itu juga relevan untuk mengevaluasi apakah pekerjaan mereka telah memberi kontribusi kepada pembangunan kebijakan umum, pemecahan masalah industri, atau kemajuan sosial?
Kedua, akademisi perlu didorong untuk berkolaborasi lintas disiplin, karena tantangan besar di era modern sering kali membutuhkan pendekatan multidimensional. Penelitian yang menghubungkan berbagai bidang ilmu akan memiliki nilai lebih dibandingkan dengan penelitian yang hanya memperdalam satu aspek kecil dari suatu bidang.
Ketiga, keterbukaan akses terhadap ilmu pengetahuan harus semakin ditingkatkan. Saat ini, banyak penelitian hanya dapat diakses oleh segelintir orang yang memiliki keanggotaan di jurnal-jurnal berbayar, sehingga manfaatnya terbatas. Dengan memprioritaskan publikasi terbuka (open-access), ilmu pengetahuan bisa menjadi lebih inklusif dan bermanfaat bagi lebih banyak orang, termasuk praktisi di dunia nyata yang dapat mengimplementasikan hasil riset secara langsung.
Terakhir, penting bagi dunia akademik untuk mengubah paradigma tentang bagaimana mereka memandang produktivitas ilmiah. Saat ini, banyak akademisi terjebak dalam tekanan untuk terus menerbitkan penelitian, tanpa ada insentif nyata untuk fokus pada penelitian yang benar-benar berdampak jangka panjang. Jika AI semakin mempercepat produksi makalah tanpa meningkatkan kualitasnya, maka sistem akademik harus menemukan cara untuk menilai kontribusi berdasarkan kualitas pemikiran, bukan sekadar jumlah publikasi.
Ironisnya, AI mungkin akan berperan dalam menghancurkan sistem akademik berbasis kuantitas ini sebelum benar-benar bisa mempercepat inovasi. Dengan semakin majunya kemampuan AI dalam menulis makalah yang sulit dibedakan dari karya manusia, kita mungkin akan dipaksa untuk mengevaluasi kembali standar ilmiah yang selama ini kita anut. Jika kita tidak ingin terjebak dalam dunia di mana publikasi menjadi sekadar formalitas tanpa makna, maka kita harus mulai memikirkan metrik baru yang benar-benar bisa mencerminkan nilai intelektual dalam ilmu pengetahuan.
Kesimpulannya, AI bukanlah solusi instan untuk mempercepat kemajuan ilmiah, tetapi lebih merupakan cermin yang memperlihatkan kelemahan sistem akademik kita saat ini. Jika kita tidak segera beradaptasi, AI hanya akan mempercepat produksi tanpa meningkatkan nilai inovasi. Namun, di sisi lain, AI juga bisa menjadi pemicu bagi revolusi dalam cara kita memahami dan menilai ilmu pengetahuan. Pergeseran dari paradigma “jumlah publikasi” ke “dampak nyata” akan menjadi tantangan besar bagi komunitas akademik di masa depan.
