“Kalau mesin ikut menentukan apa yang dipercaya banyak orang, siapa sebenarnya yang sedang berpikir?

"Ketika Mesin Ikut Berpendapat"

Pekan ini, sebuah upaya pengelompokan topik teknologi dari ribuan unggahan publik berakhir dengan hasil yang janggal: sebagian besar kontennya justru tidak bisa dimasukkan ke kategori mana pun yang jelas. Bukan karena datanya sedikit, melainkan karena konten yang beredar terlalu bercampur — potongan hiburan, sindiran politik, ulasan gawai, cuplikan drama — sampai sebuah sistem klasifikasi pun kesulitan menentukan topik sebenarnya dari tiap unggahan. Ironinya, kesulitan mesin mengklasifikasi ini justru menyingkap pertanyaan yang lebih besar: kalau mesin saja kebingungan menentukan kategori sebuah unggahan, bagaimana mesin yang sama bisa dipercaya ketika ia mulai menyusun jawaban, meringkas berita, atau bahkan menyarankan pendapat kepada jutaan pengguna setiap hari?

Lensa pertama datang dari ekonomi platform. Algoritma media sosial dan mesin rekomendasi tidak dirancang untuk menyajikan kebenaran, melainkan untuk memaksimalkan waktu yang dihabiskan pengguna di aplikasi, sebab itulah yang menghasilkan pendapatan iklan. Implikasinya, konten yang paling banyak muncul bukan yang paling akurat, melainkan yang paling memancing reaksi cepat: sindiran, kontroversi, atau kejutan. Celah lensa ini juga jelas: kalau semua kesalahan dilimpahkan ke algoritma, pengguna kehilangan tanggung jawabnya sendiri atas apa yang diklik, ditonton sampai habis, dan dibagikan berulang kali. Pertanyaan yang tersisa: sejauh mana insentif ekonomi bisa membenarkan hilangnya tanggung jawab personal?

Lensa kedua datang dari epistemologi, cabang filsafat yang mempersoalkan bagaimana sebuah keyakinan bisa disebut sah. Sistem kecerdasan buatan generatif dapat menyusun kalimat yang terdengar meyakinkan tanpa benar-benar meyakini apa pun — tidak ada kesadaran, tidak ada niat, hanya pola statistik dari data yang pernah dipelajarinya. Implikasinya, kepercayaan terhadap sebuah teks tidak lagi bisa disandarkan pada siapa yang mengatakannya, sebab yang "mengatakannya" bisa jadi bukan siapa-siapa. Prinsip lama tentang bayyinah — bahwa sebuah klaim perlu diperiksa kredibilitasnya sebelum diterima, sebagaimana disebutkan dalam kitab fikih klasik Fath al-Qarib tentang cara hakim menimbang bukti — menemukan relevansi barunya di sini. Celahnya: memeriksa kredibilitas setiap klaim yang muncul di linimasa jelas mustahil dilakukan satu per satu; ada batas praktis pada seberapa jauh tabayyun bisa dijalankan tanpa membuat seseorang berhenti berfungsi di tengah dunia yang penuh informasi.

Lensa ketiga datang dari sosiologi kerumunan digital. Sindiran yang viral pekan ini — baik terhadap gaya berpakaian tertentu maupun terhadap seorang pejabat publik — jarang lahir dari satu individu yang berpikir panjang, melainkan dari efek kerumunan: satu komentar tajam memancing komentar tajam berikutnya, membentuk gelombang yang terasa seperti opini bersama padahal sebenarnya kumpulan reaksi spontan yang saling memperkuat. Implikasinya, "opini publik" yang tampak di linimasa bisa jadi bukan cerminan pemikiran yang matang, melainkan hasil dinamika kerumunan yang kebetulan bergerak searah. Celahnya: menyalahkan budaya kerumunan secara umum berisiko menghapus tanggung jawab personal tiap orang yang memilih ikut menekan tombol bagikan pada momen tertentu. Pertanyaannya: di titik mana seseorang berhenti menjadi bagian pasif kerumunan dan mulai menjadi individu yang bertanggung jawab atas kontribusinya sendiri?

Lensa keempat datang dari prinsip istikhlaf dalam tradisi Islam — gagasan bahwa manusia diberi amanah mengelola bumi dan segala kemampuan di atasnya, termasuk kemampuan baru seperti kecerdasan buatan. QS. Al-Haaqqa: 39 mengingatkan bahwa ada dimensi yang tidak terlihat oleh manusia namun tetap diketahui sepenuhnya oleh Allah — prinsip yang, jika dipinjam sebagai lensa analitis, menyiratkan bahwa akuntabilitas tidak hilang hanya karena sebuah proses bekerja di balik layar yang tidak kasat mata. Implikasinya, pengguna maupun perancang teknologi tetap terikat pertanggungjawaban atas dampak yang ditimbulkan, terlihat atau tidak. Celahnya: kerangka amanah ini dirancang untuk pelaku yang punya niat dan kesadaran; belum jelas apakah kerangka yang sama bisa diterapkan begitu saja pada sistem otomatis yang tidak memiliki niat sama sekali, atau apakah amanah itu sepenuhnya kembali dibebankan kepada manusia yang merancang dan menggunakannya.

Ada beberapa langkah konkret yang tersedia bagi mahasiswa yang ingin mempraktikkan keempat lensa ini, bukan sekadar mendiskusikannya. Sebelum sebuah klaim viral dibagikan ke grup angkatan, langkah bayyinah sederhana bisa diterapkan: menelusuri sumber asli klaim tersebut, memeriksa apakah ada pihak kredibel yang telah mengonfirmasinya, dan menahan diri bila sumbernya tidak jelas. Di ruang diskusi kelas atau organisasi kampus, kebiasaan bertanya "ini pendapat siapa, dan berdasarkan apa" sebelum menerima sebuah kesimpulan — termasuk kesimpulan yang dihasilkan oleh alat kecerdasan buatan yang kini lazim dipakai untuk menyusun tugas — bisa menjadi kebiasaan akademik yang sehat. Satu langkah lain yang lebih personal: melakukan audit singkat terhadap akun-akun yang diikuti di media sosial, memeriksa mana yang benar-benar memperluas wawasan dan mana yang hanya memancing reaksi emosional berulang tanpa memberi sesuatu yang baru. Praktik-praktik kecil ini tidak akan menyelesaikan persoalan besar algoritma dan kecerdasan buatan secara struktural, tetapi memberi ruang bagi individu untuk tetap menjadi pengguna yang sadar, bukan sekadar target dari sistem yang dirancang memaksimalkan perhatian.

Empat lensa di atas tidak dimaksudkan menghasilkan satu jawaban final tentang siapa yang harus disalahkan ketika teknologi membentuk opini publik secara keliru. Insentif ekonomi, batas epistemologi, dinamika kerumunan, dan kerangka amanah masing-masing menyingkap satu sisi persoalan sekaligus menyembunyikan sisi lainnya. Barangkali yang lebih penting bukan menemukan lensa mana yang paling benar, melainkan menyadari bahwa setiap kali sebuah lensa dipilih sebagai satu-satunya penjelasan, ada kemungkinan besar sesuatu yang penting sedang luput dari pandangan.