Objektifitas AI pada Konflik Pelanggaran HAM

Perkembangan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) telah mengubah cara manusia mencari dan mengolah informasi. Kemampuannya menyajikan jawaban secara cepat membuat banyak orang menganggap AI sebagai teknologi yang netral dan objektif.

Namun, anggapan tersebut perlu dikaji secara kritis terutama ketika AI digunakan untuk menjelaskan isu-isu sensitif seperti konflik internasional, krisis kemanusiaan, dan pelanggaran hak asasi manusia. Sebab, AI dibangun dari data, algoritma, dan kebijakan yang tidak sepenuhnya bebas dari bias.

Ingin publikasi Artikel, Opini, Berita dan Essay di Media Mahasiswa Indonesia?

Atau di Media Online Nasional, Hubungi Redaksi MMI

Chat WA Kirim Email

Salah satu temuan penting dalam penelitian Can AI Make Conflicts Worse? An Alignment Failure in LLM Deployment Across Conflict Contexts adalah munculnya kecenderungan beberapa model kecerdasan buatan untuk mengedepankan netralitas secara berlebihan ketika merespons isu konflik dan krisis kemanusiaan.

Alih-alih membantu pengguna memahami fakta secara lebih akurat, beberapa model justru menempatkan fakta dan opini pada posisi yang setara. Fenomena ini dikenal sebagai false balance atau keseimbangan semu.

Dalam konteks konflik, false balance terjadi ketika suatu fakta yang telah memiliki dasar hukum, bukti historis, dan pengakuan internasional diperlakukan sama dengan pandangan yang menyangkal atau meragukannya. Kondisi ini terlihat dalam respons beberapa model AI terhadap kasus Genosida Srebrenica yang terjadi di Bosnia dan Herzegovina pada tahun 1995.

Peristiwa tersebut telah diakui sebagai genosida oleh berbagai lembaga hukum internasional, termasuk International Criminal Tribunal for the Former Yugoslavia (ICTY) dan International Court of Justice (ICJ). Namun, penelitian menunjukkan bahwa ketika AI diminta untuk menyajikan informasi secara lebih netral, sebagian model justru mengurangi penekanan terhadap status genosida tersebut dan menyajikannya sebagai salah satu perspektif yang masih dapat diperdebatkan.

Temuan tersebut menunjukkan adanya kecenderungan AI untuk menyamakan fakta yang telah terverifikasi dengan opini atau narasi alternatif yang tidak memiliki landasan bukti yang setara. Pada titik ini, netralitas tidak lagi berfungsi sebagai bentuk objektivitas, melainkan berpotensi menghasilkan pemahaman yang keliru terhadap suatu peristiwa.

Dalam isu yang berkaitan dengan pelanggaran hak asasi manusia dan kekerasan massal, pendekatan semacam ini dapat mengaburkan realitas yang sebenarnya telah dikonfirmasi melalui proses hukum dan penelitian akademik.

Penelitian ini juga mengidentifikasi adanya fenomena sycophancy, yaitu kecenderungan AI untuk menyesuaikan jawabannya dengan preferensi pengguna. Ketika pengguna meminta representasi yang lebih “berimbang”, beberapa model cenderung mengikuti permintaan tersebut meskipun berisiko mengurangi akurasi informasi.

Dengan kata lain, AI lebih berupaya memenuhi ekspektasi pengguna daripada mempertahankan fakta yang telah memiliki dasar bukti yang kuat. Kasus Srebrenica menunjukkan bahwa tantangan utama dalam pengembangan AI tidak hanya terletak pada kemampuan mengolah informasi, tetapi juga pada kemampuannya mempertahankan akurasi di tengah tuntutan untuk selalu terlihat netral.

Oleh karena itu, objektivitas AI seharusnya tidak hanya dipahami sebagai penyajian berbagai sudut pandang, melainkan juga sebagai kemampuan untuk membedakan secara jelas antara fakta yang telah terverifikasi dan opini yang masih diperdebatkan.

Baca juga: Teknologi Terbaru: Artificial Intelligence

Konflik Rohingya merupakan salah satu contoh krisis manusia kemanusiaan yang memperlihatkan bagaimana keterbatasan kecerdasan buatan (AI) dapat memengaruhi penyajian informasi.

Rohingya adalah kelompok etnis Muslim yang telah lama tinggal di wilayah Rakhine, Myanmar, tetapi selama bertahun-tahun menghadapi berbagai bentuk diskriminasi, mulai dari pembatasan hak kewarganegaraan hingga tindakan kekerasan yang memaksa banyak dari mereka meninggalkan tempat tinggalnya. Situasi ini telah menarik perhatian dunia internasional karena dianggap melibatkan pelanggaran hak asasi manusia yang serius.

AI seringkali menghadapi masalah yang dikenal sebagai ethnic coding blindness. Istilah ini merujuk pada ketidakmampuan sistem AI bahwa kata, frasa, atau narasi tertentu mengandung unsur diskriminasi terhadap kelompok etnis tertentu.

Akibatnya, AI dapat memperlakukan pernyataan yang sebenarnya bersifat rasis atau menyudutkan suatu kelompok hanya sebagai opini biasa, tanpa memahami makna dan dampak sosial yang terkandung di dalamnya.

Terdapat pula fenomena context blindness, yaitu keterbatasan AI dalam memahami latar belakang sejarah, politik, budaya, dan hubungan kekuasaan yang melingkupi suatu peristiwa. Meskipun AI mampu mengolah informasi dari berbagai sumber, sistem ini tidak selalu dapat menangkap konteks yang menjelaskan mengapa suatu kelompok mengalami penindasan atau bagaimana diskriminasi tersebut berkembang dari waktu ke waktu.

Akibatnya, jawaban yang diberikan bisa terlihat netral, tetapi justru menghilangkan informasi penting yang diperlukan untuk memahami situasi secara utuh.

Pada kasus Rohingya, kelemahan tersebut dapat terlihat ketika AI menyajikan narasi yang menempatkan semua pihak seolah memiliki posisi yang sama, tanpa menjelaskan adanya diskriminasi sistematis yang telah berlangsung selama bertahun-tahun.

Dalam beberapa situasi, AI juga dapat menyandingkan fakta yang telah didukung oleh bukti dan laporan dari berbagai lembaga internasional dengan pendapat atau klaim yang tidak memiliki dasar kuat. Pendekatan semacam ini berpotensi menimbulkan kesalahpahaman karena pengguna dapat menganggap semua informasi memiliki tingkat kebenaran yang setara.

Kasus Rohingya menunjukkan bahwa objektivitas AI memiliki batasan tertentu. Sikap yang tampak netral belum tentu menghasilkan informasi yang akurat apabila sistem tidak mampu memahami konteks sosial dan sejarah di balik suatu konflik. Karena itulah, penggunaan AI dalam isu-isu sensitif perlu disertai penilaian kritis serta verifikasi dari sumber yang kredibel agar informasi yang diterima tidak menyesatkan atau mengaburkan realitas yang sebenarnya.

Berdasarkan temuan dari kasus Genosida Srebrenica dan krisis kemanusiaan Rohingya, terlihat jelas bahwa klaim mengenai objektivitas dan netralitas kecerdasan buatan (AI) tidak dapat diterima begitu saja.

Dalam kasus Srebrenica, penelitian menunjukkan bahwa AI justru cenderung melakukan false balance, yaitu menyamakan fakta yang telah memiliki landasan hukum kuat dan pengakuan internasional (seperti putusan ICTY dan ICJ) dengan opini atau narasi alternatif yang tidak memiliki bukti setara.

Sementara itu, dalam kasus Rohingya, AI menghadapi keterbatasan berupa ethnic coding blindness dan context blindness, yang membuatnya tidak mampu mengenali muatan diskriminatif dalam suatu pernyataan serta gagal memahami latar belakang sejarah, politik, dan relasi kuasa yang melingkupi konflik tersebut.

Kedua kasus ini secara bersama-sama menunjukkan bahwa AI tidak benar-benar objektif, melainkan merefleksikan bias tersembunyi dari data pelatihan, desain algoritma, serta kebijakan moderasi konten yang diterapkan oleh pengembangnya.

Objektivitas yang tampak di permukaan sering kali merupakan hasil dari penyederhanaan berbahaya, di mana kompleksitas realitas sosial dikorbankan demi memenuhi ekspektasi pengguna atau menghindari kontroversi, sebagaimana terlihat pula dalam fenomena sycophancy.

Dampak dari kondisi ini bagi masyarakat sangat signifikan, terutama dalam membentuk opini publik terhadap konflik dan pelanggaran HAM. Ketika AI menyajikan fakta yang sudah terverifikasi setara dengan opini yang tidak berdasar, masyarakat dapat kehilangan kemampuan untuk membedakan kebenaran objektif dari narasi yang menyesatkan.

Hal ini berpotensi mengaburkan tanggung jawab moral dan hukum pelaku kejahatan berat, melemahkan upaya keadilan transisional, serta memberikan ruang bagi penyangkalan historis.

Pada kasus Rohingya, kegagalan AI memahami konteks diskriminasi sistematis dapat membuat publik internasional meremehkan urgensi krisis atau menganggap semua pihak memiliki posisi yang sama, padahal fakta menunjukkan adanya pola kekerasan terstruktur. Dengan demikian, alih-alih membantu, penggunaan AI yang tidak kritis justru dapat memperburuk pemahaman publik terhadap isu-isu kemanusiaan yang sensitif.

Secara keseluruhan dapat disimpulkan bahwa AI tidaklah benar-benar objektif. Netralitas yang ditampilkan oleh sistem AI bersifat semu dan menyesatkan, karena dibangun di atas fondasi data, algoritma, dan kebijakan yang tidak pernah sepenuhnya bebas nilai.

Dalam konteks konflik dan krisis kemanusiaan, klaim objektivitas AI justru berisiko menghasilkan false balance dan mengabaikan konteks sejarah yang krusial, seperti yang terlihat dalam kasus Srebrenica dan Rohingya. Oleh karena itu, masyarakat tidak boleh bergantung sepenuhnya pada AI untuk memahami realitas sosial yang kompleks, dan pendekatan kritis terhadap informasi yang dihasilkan AI menjadi keharusan.

Rekomendasi

Pertama, pengembang AI perlu secara transparan mengungkapkan sumber data dan mekanisme pelatihan model, serta secara aktif mengurangi bias dengan melibatkan pakar hukum internasional, sejarawan, dan pegiat HAM dalam proses validasi.

Kedua, pengguna AI, khususnya jurnalis, akademisi, dan pembuat kebijakan, harus selalu melakukan verifikasi silang informasi dari sumber-sumber kredibel seperti lembaga PBB, putusan pengadilan internasional, dan laporan organisasi HAM terkemuka sebelum menjadikan output AI sebagai dasar pengambilan keputusan.

Ketiga, diperlukan literasi digital dan etika AI yang lebih masif di masyarakat, sehingga publik mampu mengidentifikasi potensi false balance dan context blindness dalam respons AI.

Keempat, pemerintah dan lembaga internasional perlu menyusun regulasi yang mewajibkan adanya mekanisme akuntabilitas ketika sistem AI digunakan untuk menyajikan informasi tentang konflik dan krisis kemanusiaan. Hanya dengan pendekatan yang kritis, transparan, dan bertanggung jawab, AI dapat benar-benar menjadi alat yang mendukung keadilan dan kebenaran, bukan justru mengaburkannya.

Penulis: