Sorin MS Krammer dari Universitas Southampton mengeksplorasi masalah yang diciptakan oleh makalah akademis otomatis.
Versi artikel ini awalnya diterbitkan oleh The Conversation (CC BY-ND 4.0)
Hingga saat ini, peran AI dalam penelitian terasa seperti memiliki asisten yang berguna. Ini bisa meringkas makalah, membersihkan kumpulan data, atau membuat draf abstrak. Para peneliti masih bertanggung jawab atas pemikiran tersebut.
Hal itu berubah pada akhir tahun 2025 ketika ‘perbatasan’ mutakhir AI model menjadi mampu berpikir dan merencanakan dengan andal. Fitur utama dari model ini adalah ‘pemanggilan alat‘ – kemampuan untuk berinteraksi dengan alat eksternal untuk bertindak terhadap dunia, bukan hanya mendeskripsikannya.
Ini menandai kebangkitan AI agen – sistem yang tidak hanya merespon instruksi tetapi dapat secara mandiri merencanakan, melaksanakan, dan mengulang. Dalam sains, seperti halnya di bidang lain, chatbots telah menjadi rekan kerja yang dapat menyelesaikan pekerjaan nyata secara mandiri, secara menyeluruh.
Contohnya adalah Sakana AI yang berbasis di Tokyo Ilmuwan AI. Diluncurkan pada pertengahan tahun 2025 dan sekarang dalam versi keduanya, perusahaan teknologi Jepang ini menyebutnya sebagai “sistem komprehensif pertama untuk penemuan ilmiah yang sepenuhnya otomatis”.
Ilmuwan AI memindai literatur yang ada, menghasilkan hipotesis, menulis dan mengeksekusi kode, menganalisis hasil, dan menghasilkan makalah penelitian lengkap – sebagian besar tanpa keterlibatan manusia. Ia bernalar, gagal, dan merevisi, seperti yang dilakukan ilmuwan junior.
Buktinya? Makalah akademis AI Scientist diterima pada tahun 2025 dalam lokakarya di Konferensi Internasional tentang Representasi Pembelajaran. Ini mewakili sesuatu yang benar-benar baru: sistem AI otonom yang melewati versi yang lebih ringan Tes Turing dengan menunjukkan kualitas ilmiah, atau (belum) kecerdasan mesin. Selain itu, sistem AI Scientist adalah fokus dari a makalah yang diterbitkan di Nature pada bulan Maret 2026.
Prestasi penting lainnya termasuk startup Analemma yang berbasis di Singapura yang melakukan demonstrasi langsung Sistem Penelitian Sepenuhnya Otomatis (Jauh) pada bulan Februari. Perusahaan ini menghasilkan 166 makalah penelitian pembelajaran mesin yang lengkap dalam waktu sekitar 417 jam – yaitu satu makalah setiap 2½ jam – dengan biaya masing-masing sekitar $1.100.
Penelitian Google Cloud AI baru-baru ini diluncurkan Orkestra Kertasyang mengambil log eksperimental mentah dan catatan kasar peneliti dan mengubahnya menjadi manuskrip yang siap diserahkan, dengan gambar dan kutipan terverifikasi. Dalam evaluasi buta yang dilakukan oleh 11 peneliti AI, kinerjanya dengan mudah mengungguli sistem otonom yang ada di bidang ini.
Setelah menghabiskan dua dekade meneliti inovasi teknologi disruptifsaya yakin ambang batas yang signifikan telah terlampaui. Meskipun masih ada jalan yang harus ditempuh sebelum sistem AI mampu menghasilkan karya terbaik yang dihasilkan manusia, era penelitian yang sepenuhnya otomatis telah tiba.
Implikasinya bagi akademisi
Hadirnya sistem penelitian otonom menyebabkan sistem akademis mengalami tekanan berat di banyak negara. Selama dekade terakhir, jumlah makalah yang dikirimkan ke jurnal akademis telah tumbuh jauh lebih cepat dibandingkan dengan jumlah makalah yang dikirimkan ke jurnal akademis kumpulan peninjau sejawat yang berkualifikasimengarah pada saran bahwa sistem publikasi sains sedang berjalan “kewalahan”.
Jika sistem seperti Fars dapat menghasilkan ribuan makalah per tahun, infrastruktur publikasi sains menghadapi volume yang tidak pernah dirancang untuk ditangani. Beberapa ulasan akademis telah diidentifikasi menggunakan Konten yang dihasilkan AI. Karena jumlah pengajuan yang terus meningkat, hal ini dapat mengubah peran makalah akademis yang diterbitkan sebagai penanda pasti kualitas dan keterampilan peneliti manusia.
Pandangan yang optimis adalah bahwa AI dapat mengalihkan dunia akademis dari ketergantungan yang kuat pada metrik berbasis kuantitas, dan lebih memilih seberapa berpengaruh atau inovatifnya publikasi. Ini adalah reformasi kritik terhadap sistem yang ada sudah lama menyerukan.
Yang kurang optimis, seiring dengan meningkatnya penelitian AI, sistem akademik yang dirancang untuk memberikan kontribusi yang koheren dan dapat dipertahankan secara metodologis dapat meningkatkan proporsi kontribusi ilmiah yang bersifat inkremental, dibandingkan kontribusi ilmiah yang baru dan radikal. Akibatnya, kualitas dan orisinalitas penelitian dapat menurun.
Ilmu pengetahuan selalu membutuhkan ajaran sesatnya untuk maju. Astronom Italia, Galileo, ‘bapak ilmu pengetahuan modern’, terpaksa melakukan hal tersebut menarik kembali pembelaannya terhadap heliosentrisme sebelum Inkuisisi Gereja Katolik. Dokter Hongaria Ignaz Semmelweis meninggal di rumah sakit jiwa karena gagal meyakinkan rekan-rekannya akan hal itu mencuci tangan bisa menyelamatkan nyawa.
Namun secara historis, kemampuan lembaga ilmiah untuk mendorong pendekatan radikal juga menjadi faktor utama kemajuan ilmu pengetahuan. Untuk mempertahankan hal ini, sistem AI perlu dilatih untuk memaksimalkan hal-hal baru dan transformasi, dibandingkan hal yang masuk akal dan kemajuan bertahap.
Dampak AI terhadap industri kreatif
Efek transformatif dari AI generasi baru ini jauh melampaui penelitian ilmiah. Contoh yang mencolok adalah File Epstein. Podcast yang sepenuhnya dihasilkan oleh AI ini mencapai nomor satu di tangga lagu Apple Podcasts dan Spotify Inggris pada awal tahun 2026, menarik 700.000 unduhan pada minggu pertama.
Musik semakin maju dan lebih banyak konflik. Pada pertengahan tahun 2025, band ini sepenuhnya dihasilkan oleh AI Matahari Terbenam Beludru telah mengumpulkan lebih dari satu juta pendengar Spotify bulanan. Pada tahun 2026, platform tersebut terpaksa memperkenalkan fitur perlindungan artis setelah trek AI mulai menggantikan musik manusia di playlist populer, sementara Deezermenghadapi sekitar 50.000 unggahan yang dihasilkan AI setiap harinya, dan mulai mengeluarkannya dari daftar yang dikurasi.
Kepemilikan tetap menjadi gajah di dalam ruangan. Pengadilan AS sudah melakukannya memerintah bahwa karya yang dihasilkan oleh AI tidak dapat dilindungi hak cipta, karena kepenulisan manusia tetap menjadi persyaratan hukum. AI dapat berproduksi pada skala industri, namun tidak ada yang dapat memiliki hasilnya secara legal.
Hal ini jauh melampaui hukum kekayaan intelektual. Dalam industri kreatif, hal ini mengancam aliran royalti, kesepakatan lisensi, dan penilaian katalog yang menjadi dasar para seniman, label, dan penerbit membangun seluruh model bisnis mereka dari generasi ke generasi.
Sementara itu, di bidang sains, hal ini mengacaukan keseluruhan arsitektur insentif, yang bertumpu pada asumsi dasar bahwa pengetahuan dihasilkan dan dimiliki oleh manusia. Ketika asumsi tersebut hilang, maka logika kelembagaan yang mengatur cara kita memproduksi, memberi penghargaan, dan memercayai keahlian pun ikut hilang.
Pertanyaannya, di semua bidang ini, bukan lagi apakah AI dapat menghasilkan karya tersebut. Sebaliknya, yang penting adalah apakah pemikiran yang cukup telah mempertimbangkan apa yang akan kita peroleh dan apa yang akan hilang ketika hal itu terjadi.
Sorin MS Krammer
Sorin MS Krammer adalah profesor strategi dan bisnis internasional di Universitas Southampton dan profesor tamu Otto Mønsted di Copenhagen Business School. Penelitiannya berfokus pada berbagai aspek strategi dan manajemen dalam konteks komparatif internasional dan sebelumnya telah dipublikasikan di outlet seperti Jurnal Manajemen, Jurnal Studi Bisnis Internasional, Kebijakan Penelitian, Akademi Pembelajaran dan Pendidikan Manajemen, dan lain-lain.