Selasa, 8 September 2026 lalu, Staf Khusus Menteri Agama Bidang Kebijakan Publik dan Komunikasi, Dr Ismail Cawidu, memimpin rapat koordinasi penyusunan pedoman tata kelola generative AI di lingkungan Perguruan Tinggi Keagamaan Islam Negeri (PTKIN). Satu kenyataan menjadi semakin jelas: teknologi telah lebih dahulu masuk ruang kelas daripada aturan mainnya.
Pertanyaannya pun bergeser. Bukan lagi semata boleh atau tidak menggunakan AI, tapi bagaimana teknologi itu digunakan secara bertanggung jawab. Pertanyaan ini membawa kita pada persoalan yang lebih mendasar. Ketika mesin mampu menghasilkan jawaban dalam hitungan detik, siapa yang memastikan bahwa jawaban tersebut layak disebut sebagai pengetahuan?
Pada 2024, pertanyaan mengenai masa depan kecerdasan buatan juga muncul di panggung ilmu pengetahuan paling bergengsi di dunia: Stockholm.
Pelajaran dari 'Bapak AI'
Pada Oktober 2024, Hadiah Nobel Fisika diberikan kepada John J Hopfield dan Geoffrey Hinton atas penemuan dan pengembangan mendasar yang memungkinkan machine learning dengan jaringan saraf tiruan. Komite Nobel menempatkan karya keduanya sebagai fondasi penting bagi perkembangan machine learning modern.
Hinton kemudian dikenal sebagai salah satu tokoh paling berpengaruh dalam perkembangan AI. Ada ironi yang menarik. Salah satu ilmuwan yang membantu membangun fondasi teknologi tersebut justru menjadi suara penting yang mengingatkan dunia tentang risikonya.
Dalam wawancara Nobel pada Desember 2024, Hinton berbicara mengenai risiko AI dan kebutuhan mendesak akan penelitian keselamatan. Dia berharap perhatian dunia terhadap persoalan tersebut meningkat seiring dengan semakin cepatnya perkembangan teknologi.
Pelajarannya sederhana. Kemampuan teknologi yang kian besar tidak otomatis menghasilkan kemajuan peradaban. Semakin besar daya sebuah teknologi, semakin penting pula manusia menentukan tujuan, batas, pengawasan, dan pertanggungjawaban penggunaannya.
Prinsip ini relevan bagi perguruan tinggi. AI dapat menjadi academic co-pilot, yakni membantu mencari informasi, menguji gagasan, membandingkan perspektif, atau mempercepat pekerjaan teknis. Kendali intelektual tetap berada pada manusia. Mahasiswa tetap harus membaca, menilai, dan mempertanggungjawabkan pekerjaannya. Dosen tetap menjadi pembimbing proses intelektual.
Pada tahun yang sama, Hadiah Nobel Kimia diberikan kepada David Baker, Demis Hassabis, dan John Jumper. Hassabis dan Jumper mendapat penghargaan atas pengembangan AlphaFold2, model AI yang memecahkan persoalan prediksi struktur protein yang selama sekitar lima puluh tahun menjadi tantangan besar dalam ilmu pengetahuan.
Komite Nobel menyebut bahwa AlphaFold2 memungkinkan prediksi struktur hampir seluruh dari sekitar 200 juta protein yang telah diidentifikasi peneliti. Pada Oktober 2024, sistem tersebut telah digunakan oleh lebih dari dua juta orang di 190 negara. Yang menarik bukan hanya kecepatannya, tapi hubungan antara model, data, pengetahuan, dan validasi ilmiah.
Nobel Prize menjelaskan bahwa AlphaFold2 dilatih menggunakan basis data struktur protein dan urutan asam amino yang telah tersedia. Terobosan tersebut berdiri di atas akumulasi pengetahuan eksperimental selama puluhan tahun. Dengan kata lain, kecerdasan komputasional tidak muncul dari ruang kosong, tapi tumbuh di atas pengetahuan yang telah dibangun, diuji, dan dikembangkan komunitas ilmiah.
Prinsip metodologis ini relevan bagi pengembangan Islamic Natural Language Processing (Islamic-NLP), meskipun keduanya tentu tidak identik. AlphaFold berhadapan dengan struktur protein, sementara Islamic-NLP berhadapan dengan teks, bahasa, konteks, ragam pendapat, hierarki sumber, dan tradisi otoritas keilmuan.
Kesamaannya terletak pada satu prinsip: semakin serius AI digunakan untuk menghasilkan pengetahuan, semakin penting pula kedisiplinan terhadap sumber dan mekanisme verifikasi.
Karena itu, pengembangan Islamic-NLP berbasis closed corpus-dengan memanfaatkan kitab turats, tafsir, hadis, fikih, dan sumber-sumber keislaman yang dikurasi secara akademik-memiliki arti strategis. Pendekatan retrieval-augmented generation (RAG), misalnya, dapat diarahkan agar jawaban AI tidak berhenti pada teks yang terdengar meyakinkan, tapi dapat ditelusuri kembali kepada sumber rujukannya.
Di sinilah AI bertemu dengan tradisi keilmuan Islam. Tradisi Islam mengenal disiplin yang kuat terhadap sumber, transmisi, kritik, dan otoritas. Dalam hadis terdapat kritik sanad dan matan. Dalam fikih terdapat ushul al-fiqh, tarjih, dan pembacaan terhadap 'illah serta konteks hukum. Dalam tafsir berkembang tradisi riwayah, dirayah, bahasa, dan perangkat keilmuan lainnya.
AI membawa tantangan baru terhadap tradisi tersebut. Mesin dapat menghasilkan kalimat Arab yang fasih. Mesin juga dapat menyebut nama ulama dan kitab dengan meyakinkan. Bahkan, dapat menyajikan jawaban fikih secara sistematis.
Pertanyaannya: apakah sumbernya benar, konteksnya tepat, pendapatnya otoritatif, dan kesimpulannya dapat dipertanggungjawabkan? Di sinilah persoalan AI di PTKIN menjadi lebih dalam daripada sekadar persoalan teknologi.
Simak Video "Video AI Bikin Konsumsi Air Dunia Melejit: Dampaknya Bisa Kekeringan!"
(nwk/nwk)