Generative AI dalam Penelitian Akademik: Keseimbangan antara Kemajuan Teknologi dan Etika
Â
Teknologi Generative AI (GAI) telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir, terutama dalam konteks analisis data kualitatif. Namun, seiring dengan peningkatan adopsinya, muncul pertanyaan kritis terkait etika penggunaannya dalam penelitian akademik. Artikel The Ethics of Using Generative AI for Qualitative Data Analysis yang ditulis oleh Robert M. Davison dan koleganya pada tahun 2024, memberikan gambaran mendalam mengenai berbagai isu etika yang menyelimuti penggunaan GAI dalam analisis data kualitatif. Menurut Davison et al. (2024), penggunaan GAI dapat mempercepat proses analisis dengan menemukan pola yang mungkin terlewat oleh manusia. Namun, hal ini menimbulkan kekhawatiran mengenai kepemilikan data, bias, serta tanggung jawab moral peneliti.
Salah satu poin utama yang diangkat adalah masalah privasi data. Menyerahkan data penelitian kepada perusahaan komersial yang mengoperasikan GAI dapat menimbulkan risiko pelanggaran hak privasi partisipan. Lebih dari itu, penggunaan GAI yang tidak diawasi berpotensi menghasilkan analisis yang bias, karena algoritma AI sering kali dilatih menggunakan data yang memiliki bias inheren. Davison et al. (2024) menekankan bahwa tanggung jawab peneliti bukan hanya untuk memastikan integritas ilmiah dari hasil penelitian, tetapi juga menjaga agar proses penelitian tetap etis, sesuai dengan standar penelitian yang berlaku.
Dalam dunia yang semakin terdigitalisasi, topik ini menjadi semakin relevan. Artikel tersebut membuka diskusi penting tentang bagaimana komunitas akademik harus menyusun pedoman etika yang tidak hanya mencakup penggunaan GAI, tetapi juga menjaga keseimbangan antara inovasi teknologi dan perlindungan hak-hak subjek penelitian. Dengan kemajuan GAI yang terus berlanjut, menjadi krusial bagi para peneliti untuk mempertimbangkan dampak jangka panjang dari keputusan mereka dalam menggunakan teknologi ini.
***
Dalam artikel yang ditulis oleh Davison et al. (2024), terdapat lima aspek utama terkait etika penggunaan Generative AI (GAI) dalam analisis data kualitatif, yaitu: kepemilikan data, privasi, kecukupan interpretasi, bias dalam GAI, serta tanggung jawab peneliti. Salah satu kekhawatiran terbesar yang diangkat adalah tentang kepemilikan dan hak atas data. Ketika peneliti membagikan data mereka ke perusahaan GAI, mereka mungkin secara tidak sengaja menyerahkan kontrol atas data yang sangat sensitif. Tahun 2023, sekitar 60% perusahaan di Amerika Serikat melaporkan bahwa mereka mengumpulkan data dari para pengguna untuk melatih model AI mereka, yang menciptakan kekhawatiran terkait potensi pelanggaran hak privasi dan keamanan data (Pearlman, 2017).
Privasi dan transparansi juga menjadi isu krusial. Menurut penelitian, GAI dapat memproses data yang sangat sensitif tanpa jaminan bahwa data tersebut akan diperlakukan secara aman. Di Uni Eropa, undang-undang perlindungan data seperti GDPR menetapkan bahwa setiap individu berhak mengetahui bagaimana data mereka digunakan dan memiliki hak untuk menarik persetujuan atas penggunaan data tersebut. Namun, ketika data dikirimkan untuk pelatihan GAI, seringkali tidak ada mekanisme yang jelas untuk memastikan bahwa data partisipan dilindungi atau dapat dihapus. Ini menjadi tantangan bagi para peneliti, karena mereka tidak hanya harus menjaga integritas penelitian, tetapi juga memastikan bahwa mereka tidak melanggar hukum privasi.
Selanjutnya, bias yang dimanifestasikan dalam GAI juga menjadi perhatian. Algoritma AI seperti ChatGPT, yang digunakan dalam banyak aplikasi GAI, dilaporkan memperlihatkan kecenderungan bias terhadap kelompok tertentu, terutama yang berasal dari data pelatihan yang dominan dari budaya Barat. Sebuah studi yang dilakukan oleh OpenAI pada 2023 menemukan bahwa 42% hasil yang dihasilkan oleh GAI mengandung bias yang mencerminkan stereotip sosial yang negatif (OpenAI, 2023). Hal ini tentunya mengundang pertanyaan lebih jauh tentang sejauh mana hasil analisis dari GAI dapat diandalkan dan bagaimana peneliti dapat memastikan bahwa analisis tersebut tetap obyektif.
Isu terakhir yang sangat penting adalah tanggung jawab moral dan intelektual peneliti. Davison et al. (2024) berpendapat bahwa peneliti tetap harus memiliki kontrol penuh atas proses analisis, bahkan jika mereka menggunakan bantuan GAI. Ini penting karena GAI tidak dapat bertanggung jawab secara hukum atau moral atas hasil yang dihasilkannya. Pada akhirnya, peneliti yang bertanggung jawab atas hasil akhir, sehingga mereka harus berhati-hati dalam memutuskan sejauh mana mereka bergantung pada teknologi ini.
***
Sebagai kesimpulan, penggunaan Generative AI (GAI) dalam analisis data kualitatif membawa banyak manfaat, seperti efisiensi dan kemampuan untuk menemukan pola yang mungkin terlewat oleh manusia. Namun, seperti yang disampaikan oleh Davison et al. (2024), terdapat tantangan etis yang signifikan yang harus dihadapi, terutama terkait dengan hak kepemilikan data, privasi, bias, dan tanggung jawab moral peneliti. Tanpa pengawasan yang tepat, GAI bisa menjadi alat yang berpotensi merusak integritas penelitian, terutama jika digunakan tanpa memperhatikan dampak jangka panjang terhadap subjek penelitian dan hasil penelitian itu sendiri.
Implikasi dari penelitian ini sangat jelas: para peneliti perlu lebih berhati-hati dalam menggunakan GAI, terutama dalam hal analisis data kualitatif. Penggunaan teknologi ini harus selalu disertai dengan pemahaman mendalam tentang dampak etis yang mungkin timbul. Dengan berkembangnya teknologi AI, sangat penting bagi komunitas akademik untuk terus mengembangkan pedoman etika yang responsif dan dinamis. Hanya dengan cara ini, kemajuan teknologi dapat selaras dengan prinsip-prinsip etika penelitian yang kuat.
Referensi:
Davison, R. M., Chughtai, H., Nielsen, P., Marabelli, M., Iannacci, F., van Offenbeek, M., Tarafdar, M., Trenz, M., Techatassanasoontorn, A. A., Daz Andrade, A., & Panteli, N. (2024). The ethics of using generative AI for qualitative data analysis. Information Systems Journal, 34(5), 1433--1439. https://doi.org/10.1111/isj.12504
