René Descartes pernah menulis, “aku berpikir, maka aku ada.” Berpikir dipahami sebagai proses paling personal—ruang di mana manusia menjadi subjek atas kesadarannya sendiri. Di era AI, asumsi tersebut mulai retak. Masalahnya bukan lagi apakah manusia masih berpikir, melainkan siapa yang diam-diam membentuk cara berpikir itu.
Pergeseran berlangsung tanpa gejolak. Kehadirannya justru terasa dalam rutinitas, ketika interaksi dengan sistem AI semakin melekat dalam aktivitas sehari-hari. Dalam satu pengalaman, sistem yang digunakan tidak sekadar menjawab, tetapi secara konsisten mengarahkan analisis ke kerangka tertentu. Upaya untuk keluar dari arah tersebut berulang kali ditarik kembali ke pola yang sama. Tanpa kesadaran, alur seperti itu mudah dianggap sebagai refleksi pribadi, padahal strukturnya sudah lebih dulu dibentuk.
Kondisi tersebut bukan kebetulan, melainkan konsekuensi desain. Sistem AI memang dirancang untuk menghasilkan respons yang koheren, relevan, dan persuasif. LLM (large language models) belajar dari data dalam skala besar, mengenali pola, lalu menyusun jawaban yang paling mungkin diterima sebagai masuk akal. Di balik proses tersebut terdapat kurasi, penyaringan, dan human feedback—lapisan yang menyisipkan preferensi, asumsi, dan batasan tertentu ke dalam respons yang tampak objektif.
Perbedaannya dengan mesin pencari bersifat mendasar. Mesin pencari menyajikan informasi dan memberi ruang bagi pengguna untuk menyusun kerangka berpikir secara mandiri. AI langsung merangkai jawaban—lengkap dengan logika, framing, dan arah kesimpulan. Posisi pengguna pun bergeser: dari membangun argumen menjadi penerima struktur.
Di titik tersebut, persoalannya tidak lagi sederhana. Pergeseran tidak terjadi pada kemampuan berpikir, melainkan pada prosesnya—cara memahami masalah, menentukan fokus, dan menarik kesimpulan. Aktivitas berpikir menjadi semakin dimediasi, sebagian bahkan dialihkan ke sistem yang tidak sepenuhnya dipahami.
Descartes tidak pernah membayangkan proses berpikir melibatkan sistem eksternal yang membentuk struktur pemikiran dari luar. Karena itu, “aku berpikir, maka aku ada” tidak lagi cukup. Pertanyaan yang lebih jujur hari ini: jika cara berpikir dibentuk oleh sistem lain, sejauh mana pikiran tersebut masih milik kita?
Bagi Indonesia, persoalan tersebut tidak berhenti pada ranah filsafat. Taruhannya menyentuh kedaulatan. Setiap kerangka berpikir membawa asumsi. Dalam sejarah, asumsi semacam itu dapat dibaca, dikritik, dan diperdebatkan. Kurikulum kolonial dapat dibongkar. Kebijakan IMF datang dengan identitas institusional yang jelas. Para pemikir—dari Fanon hingga Spivak—membuka dan menantang kerangka tersebut.
AI tidak mengizinkan ruang serupa. Struktur analisis tersebar dalam miliaran parameter dan terkunci dalam sistem yang bersifat proprietary. Tidak tersedia mekanisme untuk mengurai atau menantangnya secara langsung. Permintaan transparansi untuk memahami bagaimana sebuah model mendefinisikan analisis yang “baik” tidak memiliki jalur yang jelas. Ketika kerangka tidak dapat diakses, ruang perdebatan pun menyempit.
Indonesia tidak asing terhadap pengaruh eksternal dalam pembentukan cara berpikir. Dari administrasi kolonial hingga Washington Consensus, berbagai kerangka datang dengan asumsi yang perlu dipelajari dan, bila memungkinkan, dilawan. Proses tersebut tidak pernah sederhana, tetapi tetap terbuka karena kerangka berpikirnya dapat diidentifikasi. Kehadiran AI memotong proses itu. Sistem masuk ke kementerian, lembaga riset, dan perguruan tinggi dengan kecepatan yang menghilangkan ruang adaptasi. Sebelum pemahaman terbentuk, penggunaan sudah meluas dalam pengambilan keputusan.
Di titik tersebut, persoalan berubah menjadi politis: siapa yang mengendalikan arsitektur cara persoalan Indonesia dibingkai, dianalisis, dan diselesaikan?
Regulasi yang ada belum menyentuh inti persoalan. Tata kelola masih berfokus pada data dan output—apa yang digunakan dan apa yang dihasilkan. Kerangka analisis yang tertanam dalam sistem jarang menjadi objek evaluasi. Padahal, pengaruh paling menentukan bekerja pada level tersebut.
Intervensi paling realistis berada di tahap awal penggunaan. Setiap adopsi AI dalam institusi publik seharusnya didahului penilaian dampak epistemik: sejauh mana sistem mempersempit atau memarjinalkan kerangka analisis yang sah dalam konteks Indonesia. Fokusnya bukan pada pembukaan kode atau audit teknis yang sulit diakses, melainkan pada pengujian perilaku sistem melalui evaluasi output dan pendekatan adversarial berbasis standar lokal.
Penegakan tidak memerlukan kontrol terhadap pengembang global. Mekanisme pengadaan pemerintah sudah cukup menjadi titik masuk. Setiap institusi publik yang mengadopsi AI perlu menunjukkan bahwa sistem yang digunakan telah diuji terhadap kepentingan dan kerangka berpikir domestik.
Langkah tersebut memang terbatas. Ruang masyarakat sipil, pendidikan, dan media belum tersentuh. Namun penegasan prinsip tetap penting: risiko epistemik bukan konsep abstrak, melainkan risiko nyata yang dapat—dan perlu—diatur.
Descartes tidak pernah membayangkan dunia di mana struktur berpikir didelegasikan ke sistem yang dibangun di tempat lain, oleh pihak lain, dengan kepentingan yang tidak selalu sejalan. Hari ini, pertanyaannya bukan lagi apakah AI akan digunakan. Keputusan itu sudah berjalan. Pertanyaan yang tersisa: apakah kita memahami kerangka berpikir yang ikut diadopsi—atau hanya menerimanya tanpa sadar?