Dari Demokratisasi Pengetahuan Menuju Ilusi Kepakaran di Era Generative AI

Sukabumihitz.com – Penggunaan Generative Artificial Intelligence di perguruan tinggi sudah tidak lagi dapat dipandang sebagai fenomena sementara. ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot, Perplexity dan berbagai Large Language Models kini digunakan mahasiswa untuk mencari gagasan, memahami teori, merangkum bacaan, memperbaiki bahasa, menyusun tugas, bahkan membantu menulis skripsi dan tesis. Dosen dan peneliti juga memanfaatkannya untuk menyiapkan materi pengajaran, menyunting manuskrip, mencari alternatif argumentasi, membantu coding, membuat ringkasan literatur dan dalam beberapa kasus melakukan analisis awal terhadap data. Perubahan ini menempatkan perguruan tinggi pada persoalan yang lebih serius daripada sekadar menentukan apakah AI boleh atau tidak boleh digunakan. Pertanyaan yang lebih penting adalah sejauh mana AI masih berfungsi sebagai alat bantu intelektual dan pada titik mana mulai menggantikan proses berpikir yang seharusnya dilakukan manusia. Pertanyaan tersebut penting karena universitas tidak dibentuk hanya untuk menghasilkan tugas, skripsi, tesis, disertasi dan artikel ilmiah. Perguruan tinggi memiliki tanggung jawab yang lebih mendasar, yaitu membentuk kemampuan memahami persoalan, menilai bukti, menyusun argumen, menguji klaim dan mempertanggungjawabkan pengetahuan yang dihasilkan.

Data terbaru memperlihatkan bahwa penggunaan AI oleh mahasiswa bukan lagi praktik marginal. Student Generative Artificial Intelligence Survey 2026 yang diterbitkan Higher Education Policy Institute menemukan bahwa 95 persen dari 1.054 mahasiswa sarjana yang disurvei di Inggris menggunakan AI dalam setidaknya satu bentuk, sementara 94 persen menggunakannya untuk membantu pekerjaan yang dinilai (Stephenson & Armstrong, 2026). Penelitian Johnston et al. (2024) terhadap 2.555 mahasiswa University of Liverpool juga menunjukkan bahwa penggunaan dan penerimaan generative AI dalam aktivitas akademik telah berkembang secara luas. Fakta ini menunjukkan bahwa perdebatan mengenai AI seharusnya sudah bergerak melampaui pertanyaan sederhana tentang larangan. Perguruan tinggi perlu membicarakan bagaimana AI digunakan, untuk tujuan apa, dalam bagian mana dari proses akademik, serta siapa yang tetap memegang kendali terhadap keputusan intelektual yang dihasilkan.

Tidak dapat disangkal bahwa AI memiliki manfaat besar. Mahasiswa dapat menggunakannya untuk meminta penjelasan alternatif atas suatu konsep yang sulit, menguji pemahamannya terhadap teori, memperbaiki struktur tulisan atau mencari perspektif awal sebelum membaca literatur secara lebih mendalam (Gruenhagen et al., 2024). Mahasiswa yang memiliki keterbatasan dalam bahasa akademik juga dapat terbantu dalam menyusun kalimat secara lebih jelas. Peneliti dapat menggunakannya untuk mengeksplorasi variasi pertanyaan penelitian, membantu debugging kode, merapikan struktur manuskrip atau mengorganisasi gagasan. Literatur mutakhir juga menunjukkan bahwa GenAI dapat memberikan peluang bagi personalisasi pembelajaran dan peningkatan efisiensi akademik apabila digunakan secara hati-hati (Kasneci et al., 2023; Tlili et al., 2023). Karena itu, menganggap AI semata-mata sebagai ancaman jelas terlalu sederhana.

Namun manfaat tersebut juga menimbulkan persoalan baru. Kemampuan memperoleh jawaban dengan cepat dapat menciptakan kesan bahwa seseorang telah memahami sesuatu hanya karena mampu menghasilkan penjelasan tentang hal tersebut. Padahal memperoleh informasi, memahami informasi, memiliki kompetensi dan menjadi ahli merupakan tahapan yang berbeda. Seseorang dapat memiliki akses pada ratusan artikel tanpa memahami teori di dalamnya. Seseorang dapat mengetahui definisi metode penelitian tanpa mampu menggunakannya secara benar. Seseorang juga dapat menghasilkan penjelasan yang terdengar akademik tanpa memahami asumsi, keterbatasan dan perdebatan yang melatarbelakangi teori tersebut. AI memperbesar kemungkinan terjadinya jarak antara kualitas teks yang dihasilkan dengan kedalaman pemahaman manusia yang menyerahkannya sebagai karya akademik.

Dalam konteks ini, gagasan Tom Nichols dalam The Death of Expertise menjadi relevan. Kritik Nichols (2024) pada dasarnya bukan mengenai teknologi, melainkan mengenai kecenderungan menyamakan akses terhadap informasi dengan kepakaran. Internet memungkinkan masyarakat memperoleh informasi dengan sangat mudah tetapi kemudahan tersebut tidak otomatis menghasilkan pemahaman yang mendalam. GenAI membawa persoalan itu lebih jauh. Jika mesin pencari terutama memberikan informasi, GenAI dapat menyusun argumentasi, membuat ringkasan, memberikan analisis dan menghasilkan tulisan dengan gaya yang menyerupai seorang akademisi. Karena itu, tantangan saat ini bukan hanya apakah masyarakat memiliki terlalu banyak informasi tetapi apakah seseorang dapat terlihat memiliki keahlian tanpa benar-benar melalui proses pembentukan keahlian tersebut.

Pertanyaannya kemudian menjadi tidak nyaman tetapi penting, apakah AI sedang mendemokratisasi kepakaran atau justru mempermudah produksi penampilan yang menyerupai kepakaran? Mahasiswa dapat menghasilkan tulisan dengan terminologi ilmiah tanpa memahami perkembangan teorinya. Peneliti dapat memasukkan referensi yang sebenarnya tidak pernah dibaca. Seseorang dapat mendiskusikan suatu metode statistik karena AI mampu menjelaskannya secara rinci, sementara dirinya sendiri tidak memahami asumsi maupun keterbatasan metode tersebut. Kemampuan membuat prompt tentu dapat dipandang sebagai keterampilan baru tetapi kemampuan memberi instruksi kepada mesin tidak dapat begitu saja disamakan dengan penguasaan suatu disiplin ilmu. Kepakaran tetap membutuhkan pembelajaran, pengalaman, kesalahan, koreksi, pengujian dan waktu.