Memoir kuliah yang direnungkan lalu dituliskan kembali oleh Dr. Hendar Putranto, M. Hum.
Dosen Pengampu Kuliah Strategic Communication Ethics, MIKOM-UMN
Dalam sesi kuliah terakhir hari Selasa 26 Mei 2026 kemarin, seorang mahasiswa MIKOM yang juga jurnalis senior dari Timor Leste mengangkat pertanyaan yang sangat relevan untuk didiskusikan. Ia berbicara tentang digital newsroom yang semakin kompetitif dan tekanan untuk mempublikasikan berita secepat mungkin. Lalu ia bertanya:
“Ketika kita dalam jurnalisme ini menggunakan AI untuk membantu menyusun naskah atau suatu berita hanya demi kompetisi dan supaya cepat dipublikasikan… ini sebenarnya kita sebut plagiat atau bagaimana, Pak? (dan bagaimana) cara untuk mengontrol budaya seperti ini dalam arena jurnalisme […] supaya bisa mengantisipasi pekerjaan-pekerjaan dari kecerdasan buatan seperti ini, Pak?”
Pertanyaan yang diajukan di atas menarik karena lahir bukan dari kecemasan abstrak tentang teknologi, melainkan dari pengalaman langsung di ruang redaksi. Ada dilema etis nyata di baliknya: apakah kecepatan digital sedang menggerus tanggung jawab profesional ruang redaksi jurnalistik?
Saya menjawab pertanyaan itu dengan posisi yang mungkin terdengar sederhana: sampai hari ini, saya masih percaya pada kualitas human review dan implikasi perluasan tanggungjawab moral di baliknya.
Bukan karena saya anti-AI. Justru sebaliknya. AI sangat berguna dalam membaca pola. Ia mampu mengenali struktur bahasa, merangkum teks, bahkan meniru ritme penulisan tertentu dengan cukup meyakinkan. Tetapi saya mengatakan di kelas:
“AI itu bagus dalam membaca pola. Tapi dia tidak sanggup menciptakan makna.”

Kalimat itu tampaknya sederhana, tetapi di situlah problem utama jurnalisme digital hari ini. Jurnalisme bukan sekadar produksi teks; ia profesi yang sarat dengan praktik verifikasi. Jurnalisme bekerja melalui check and recheck, konfirmasi sumber, penyaringan data, dan tanggung jawab diseminasi informasi untuk publik. Dalam bahasa komunikasi klasik, inilah fungsi gatekeeping—wartawan dan editor bertindak sebagai penjaga gawang informasi.
Masalahnya, budaya akselerasi digital perlahan membuat proses verifikasi dianggap terlalu lambat. Newsroom mulai diukur berdasarkan jumlah unggahan dan kecepatan distribusi penggalan informasi yang sebagiannya mungkin berasal dari sumber-sumber yang unverified. Dalam situasi seperti itu, AI sering digunakan bukan untuk memperdalam kualitas jurnalistik, melainkan untuk mengejar kuantitas produksi dan diseminasi informasi.
Padahal, tidak jarang tulisan yang terlalu “rapi” justru acap kali menimbulkan kecurigaan akut.
Di hadapan para mahasiswa, saya sempat berujar:
“Mesin menganut logika distribusi yang merata. Hasilnya sering kali terlalu rapi untuk ukuran kalimat (buatan) manusia.”
Pengalaman membaca ratusan artikel jurnal dan naskah akademik membuat saya menyadari bahwa tulisan manusia selalu memiliki ketidakteraturan yang khas. Ada densitas, ada ritme yang berubah, dan ada jejak (trace evidence) pengalaman hidup yang mengendap dalam dan terartikulasi lewat bahasa.
Beberapa waktu lalu, saya mencoba eksperimen kecil. Saya memasukkan penggalan disertasi saya—yang ditulis satu tahun sebelum “lahirnya” ChatGPT—ke dalam AI generatif. Saya memberikan prompt pada Deepseek dan QwenLM dengan pertanyaan sederhana: apa yang membuat tulisan saya ini terasa berbeda?
Jawabannya menarik. AI tersebut mengidentifikasi bahwa penggalan teks disertasi saya memiliki densitas kalimat yang tinggi, ritme yang tidak seragam, dan struktur argumentasi yang terlalu kompleks untuk pola generatif yang lazim dihasilkan mesin. Ia bahkan mengenali adanya variasi panjang kalimat yang tidak stabil: ada bagian yang sangat padat, ada yang lebih longgar, mengikuti alur berpikir penulisnya. Ya, itu saya.
Pengalaman interaksi dengan mesin ini membuat saya insyaf: tulisan manusia ternyata membawa residu pengalaman. Ia sering kali hidup justru melalui ketidaksempurnaannya. Ada keraguan, ada loncatan pikiran, dan ada densitas yang tiba-tiba menebal ketika penulis sedang sungguh-sungguh merenungkan sesuatu.
Bahasa manusia memuat jejak eksistensi yang menubuh (corporeity). Kebertubuhan ini, seperti diinsyafi Merleau-Ponty (1964/1968), bukanlah hambatan yang mengisolasi kita dari realitas, melainkan satu-satunya medium komunikasi eksistensial (means of communication). Ketebalan jalinan hidup antara sang penulis dan dunianya justru menjadi ruang intim tempat makna berkecambah, sementara AI terutama bekerja melalui prediksi statistik atas pola bahasa yang steril dan nir-tubuh.
Karena itu, antidot paling penting hari ini bukan sekadar AI detector. Yang lebih mendesak adalah expert human review—manusia yang memiliki pengalaman panjang membaca, memverifikasi, dan menilai kualitas teks. Kita membutuhkan subjek yang bukan sekadar mendeteksi apakah sebuah teks dibuat oleh mesin, melainkan yang mampu mengenali apakah sebuah tulisan sungguh lahir dari pengalaman berpikir manusia dengan segala percik tegangan, perjuangan, dan keraguannya.
Bukan melulu closure tapi composure. Tidak hanya berstruktur, tapi juga bertekstur. Juga bukan finalitas tapi justru ambiguitas. Mengikuti bangunan logika bahasa dari de Saussure (1916/2011), jika AI menguasai langue—sistem kode dan struktur bahasa yang abstrak—maka manusia menghidupkan parole: tindakan berbahasa yang aktual, menubuh, dan sarat akan intensionalitas yang tidak pernah dapat direduksi menjadi sekadar tata kata (sintaksis) berbasis algoritma.
AI mungkin dapat membantu menyusun kalimat, tetapi tanggung jawab atas kebenaran tetap berada di tangan manusia. Bukan sembarang manusia, tentu saja, melainkan manusia yang terlatih, terbuka terhadap teknologi, dan mengenali Gestell, momen ketika teknologi perlahan membingkai cara manusia memahami dunia (Heidegger, 1954). Sejatinya kita membutuhkan manusia yang piawai merefleksikan praktik interaksi digital ini.
Semakin cepat teknologi bekerja, semakin penting manusia melambat untuk belajar membaca kembali jejak pengalaman di dalam bahasa. Terasa sekali bahwa hari-hari ini relasi antara manusia dan teknologi semakin kompleks kelindannya. Kami, GenAI dan saya, saling mengeja konstruksi makna dalam ambiguitas yang tidak mudah dicerna.
Karenanya, gugus relasi ini tidak layak ditempatkan secara dikotomis dalam kutub digital Luddism versus techno-utopianism. Ia menjembatani sekaligus bergerak melampaui relasi dyadic yang kontradiktif. Ketika AI membaca pola dari patahan-patahan (ruptures) set data, para penjaga gerbang aksara menganyam makna yang disajikan dalam moda kesemerentakan dan ketaksaan (Taryadi, 1999; Damono, 2015).
Daftar Pustaka
Damono, S. D. (2015, 23 Februari). Mengasah Otak untuk Memecahkan Masalah. Rubrik Bahasa Majalah Tempo. https://rubrikbahasa.wordpress.com/2015/02/23/mengasah-otak-untuk-memecahkan-masalah/
Heidegger, M. (1954). The Question concerning Technology. MIT Press.
Merleau-Ponty, M. (1968). The visible and the invisible (C. Lefort, Ed.; A. Lingis, Trans.). Northwestern University Press. (Original work published 1964)
Saussure, F. de. (2011). Course in general linguistics (P. Meisel & H. Saussy, Eds.; W. Baskin, Trans.). Columbia University Press. (Original work published 1916)
Taryadi, A. (1999). Buku dalam Indonesia Baru. Penerbit Yayasan Obor Indonesia.







