Peneliti umumnya hanya menerbitkan beberapa makalah dalam setahun. Namun, seorang profesor tengah menjadi sorotan usai menerbitkan lebih dari 200 makalah dalam setahun. Kok bisa?
Profesor yang dimaksud adalah Nicholas Polson. Ia tercatat sebagai pakar statistik dari Universitas Chicago.
Menurut laporan Washington Post, yang dikutip Senin (28/9/2026), Polson telah menulis lebih dari 200 makalah dan merilis 14 buku hanya dalam 9 bulan terakhir. Produktivitas ini menuai sorotan dan menimbulkan spekulasi tentang apakah ia menggunakan kecerdasan buatan (AI) atau tidak.
Para kritikus tidak menuduh Polson melakukan penipuan, tetapi banyak yang mempertanyakan kemungkinan penggunaan AI dalam menghasilkan makalah yang cepat.
Sang Profesor Mengakui Menggunakan AI
Menurut laporan yang diterima The Post, Polson mengakui bahwa ia menggunakan AI untuk membantu menghasilkan karyanya. Namun, sayangnya, ia tidak mengungkapkan secara spesifik penggunaan AI dalam salah satu makalah yang sudah dipublikasikan.
Sejauh ini, mayoritas makalah Polson berfokus pada statistik dan matematika tingkat lanjut. Topik lain juga menyentuh pemahaman tekanan keuangan terkait potongan jaminan sosial, permainan catur, hingga penyajian video di TikTok.
Meski belum mengatakan secara rinci seperti apa penggunaan AI-nya, banyak pakar masih meragukannya. Salah satunya adalah ekonom Universitas Central Arkansas, Jeremy Horpedahl.
"Lebih dari dua ratus makalah dalam sembilan bulan adalah hal yang belum pernah terjadi sebelumnya dan sulit dipercaya," ujar Horpedahl.
Sementara bagi profesor manajemen UCLA, Auyon Siddiq, dua ratus artikel dalam setahun sangat tidak biasa. Termasuk karena keragaman topik dan perbedaan antarkaryanya.
"Bukan hanya jumlahnya, tetapi juga keragaman topik dan bagaimana perbedaannya dengan karya-karya sebelumnya," tambahnya.
Alih-alih menanggapi para pakar lain, Polson justru menjelaskan bahwa AI memang bisa membuat seorang peneliti jadi lebih produktif.
"Jelas sekali, AI membuat seorang peneliti yang produktif menjadi jauh lebih produktif," tulis Polson dalam sebuah email kepada The Post.
AI Membantu Peneliti atau Mengganggu Kredibilitas?
Selama ini, AI telah digunakan untuk membantu para akademisi mempercepat tugas-tugas rutin, seperti melacak penelitian sebelumnya. Namun, beberapa peneliti memperingatkan bahwa AI juga dapat secara tidak sengaja mencemari alur penelitian dengan plagiarisme, karya yang berlebihan, kutipan palsu, dan kesalahan kritis dalam data dan analisis.
Sebuah tinjauan pada 2026 terhadap 3.200 makalah menemukan bahwa 2 persen di antaranya mengandung setidaknya satu referensi yang tidak dapat diverifikasi. Studi terpisah terhadap makalah yang diterima oleh beberapa konferensi terkait AI juga menemukan bahwa lebih dari 300 makalah mengandung setidaknya satu kutipan yang tidak ada.
Karena AI memungkinkan para peneliti untuk menghasilkan lebih banyak studi, sebagian orang khawatir volume tersebut dapat membebani editor dan peninjau yang bertugas menyaring materi dan menemukan masalah.
Editor senior untuk Organization Science, Gartenberg, memperkirakan jumlah naskah yang dikirimkan untuk publikasinya telah berlipat ganda sejak ChatGPT pertama kali tersedia pada 2022. Sebuah penerbit akademis besar, Elsevier, melaporkan pengiriman naskah ke jurnal-jurnalnya melonjak sekitar 68 persen dari tahun 2021 hingga 2025.
"Para editor kewalahan," kata Gartenberg, yang juga seorang profesor manajemen di Wharton School, Universitas Pennsylvania, dikutip dari Washington Post.
Sebelum Era AI
Sebelum adanya AI, para peneliti mencatat bahwa studi yang cacat atau curang dapat menimbulkan masalah signifikan ketika lolos dari pengawasan, menyesatkan publik dan para pembuat kebijakan.
Misalnya, sebuah makalah yang cacat pada 1998 di jurnal Lancet menyarankan adanya hubungan antara vaksin MMR dan autisme. Makalah tersebut kemudian ditarik kembali dan turut memicu kekhawatiran tentang keamanan vaksin dan menurunkan angka vaksinasi. Studi-studi selanjutnya pada akhirnya tidak menemukan hubungan dengan autisme.
Kini, Gartenberg khawatir makalah AI yang berkualitas buruk dapat semakin mengikis kepercayaan pada proses peninjauan dan mengurangi dampak penemuan yang menawarkan solusi potensial untuk masalah serius.
Simak Video "BPS dan KemenPKP Rilis Statistik Perumahan 2026"
(faz/pal)