Kecerdasan Buatan dan Aspek Hukum

Oleh: Tim Penyusun, Diupdate 10 Januari 2026

Kecerdasan buatan (artificial intelligence / AI) telah menjadi teknologi transformasional yang mengubah hampir seluruh sektor kehidupan—dari kesehatan, keuangan, transportasi, hingga penegakan hukum dan administrasi publik. Sistem AI kini berperan dalam mendiagnosis penyakit, menyaring pelamar kerja, menentukan kelayakan kredit, merekomendasikan pidana, memoderasi konten media sosial, bahkan mengendalikan kendaraan otonom. Di balik potensi manfaatnya, AI memunculkan persoalan mendasar bagi hukum: siapa yang bertanggung jawab ketika AI menimbulkan kerugian? Bagaimana memastikan akuntabilitas, keadilan, dan penghormatan HAM dalam keputusan yang dihasilkan algoritma yang tidak transparan (black box)?. Esai ini menganalisis aspek hukum kecerdasan buatan dengan fokus pada: (1) karakter teknis dasar AI dan implikasinya bagi konsep tanggung jawab; (2) pendekatan hukum tradisional (tort, product liability, pidana) terhadap kerugian akibat AI; (3) persoalan bias algoritmik dan diskriminasi; (4) tuntutan transparansi dan explainability; (5) dimensi hak asasi manusia (martabat, non-diskriminasi, due process); (6) model tata kelola AI (EU AI Act, NIST AI RMF); dan (7) kebutuhan kerangka regulasi di Indonesia. Esai menegaskan bahwa meskipun AI tidak (dan seharusnya belum) dipandang sebagai subjek hukum, hukum positif harus berevolusi untuk menata tanggung jawab para aktor manusia di balik siklus hidup AI—pengembang, penyedia, dan pengguna—dengan pendekatan bertingkat dan berbasis risiko.

1. Pendahuluan: AI sebagai Tantangan Baru Bagi Hukum

1.1 Transformasi AI dalam Kehidupan Modern

AI telah menembus berbagai sektor strategis:[1]

Kesehatan: sistem diagnosis berbasis machine learning yang mampu mendeteksi penyakit dari citra medis.
Keuangan: algoritma untuk credit scoring, deteksi penipuan, dan perdagangan saham berkecepatan tinggi.
Ketenagakerjaan: automated screening CV, penilaian kinerja, dan rekomendasi promosi.
Peradilan pidana: sistem prediksi residivisme, rekomendasi penahanan atau pembebasan bersyarat.
Administrasi sosial: penentuan kelayakan bantuan sosial dan deteksi kecurangan.
Transportasi: kendaraan otonom yang mengambil keputusan mengemudi tanpa intervensi langsung manusia.

Jutaan orang terdampak setiap hari oleh keputusan atau rekomendasi yang dihasilkan algoritma yang sering kali tidak mereka pahami dan sulit mereka gugat.[2]

1.2 Mengapa AI Menggoyahkan Paradigma Hukum Tradisional

Rezim hukum tradisional dibangun di atas beberapa asumsi dasar:[3]

Pelaku yang dapat diidentifikasi – selalu ada orang atau badan hukum tertentu yang mengambil keputusan.
Keterdugaan (foreseeability) – akibat suatu perbuatan dapat diperkirakan secara wajar.
Kausalitas yang relatif linier – hubungan sebab akibat antara tindakan dan kerugian relatif jelas.
Keadaan batin (sengaja/culpa) – penting untuk menilai pertanggungjawaban pidana maupun perdata.

AI menantang asumsi tersebut karena:

Keputusan dihasilkan melalui pemrosesan data yang kompleks dan adaptif (self-learning), sehingga pengembang pun kadang tidak dapat memprediksi perilaku sistem setelah digunakan luas.[4]
Proses pengambilan keputusannya bersifat black box, sehingga sukar dijelaskan secara transparan kepada pengadilan maupun pihak terdampak.
Tanggung jawab tersebar pada ekosistem multi-aktor: penyedia data, pengembang model, penyedia infrastruktur, dan pengguna akhir.[5]

Hasilnya adalah “responsibility gaps”: ruang kosong di mana kerugian nyata terjadi, tetapi sulit dipetakan kepada satu subjek hukum tertentu dengan standar klasik.

2. Fondasi Teknis Singkat: Machine Learning dan Masalah “Black Box”

2.1 Ragam Pendekatan Machine Learning

Secara garis besar, machine learning (ML)—inti dari banyak sistem AI modern—dapat dibagi menjadi:[6]

Supervised learning – model dilatih dengan data berlabel (misalnya gambar yang sudah ditandai “tumor” atau “normal”), lalu belajar memprediksi label untuk data baru.
Unsupervised learning – model mencari pola atau klaster dalam data tanpa label (misalnya segmentasi konsumen berdasarkan perilaku belanja).
Reinforcement learning – agen belajar melalui skema hadiah dan hukuman (misalnya agen yang belajar mengemudi di lingkungan simulasi).
Deep learning – arsitektur jaringan saraf (deep neural networks) dengan banyak lapisan yang unggul mengolah data tak terstruktur (gambar, suara, teks), tetapi sangat sulit dijelaskan secara intuitif.[7]

Karakteristik utama sistem ini adalah belajar dari data alih-alih mengikuti instruksi eksplisit, sehingga kualitas dan bias data latih berpengaruh langsung pada perilaku sistem.[8]

2.2 Masalah “Black Box” dan Konsekuensi Hukumnya

Jaringan saraf dalam sering kali bersifat tidak transparan: sulit, jika bukan mustahil, untuk menjelaskan secara rinci mengapa suatu input menghasilkan output tertentu.[9]

Secara hukum, hal ini bermasalah karena:

Menyulitkan pembuktian kelalaian (negligence) atau cacat desain.
Melemahkan hak pihak terdampak untuk memperoleh penjelasan dan mengajukan keberatan atas keputusan yang merugikan.
Membatasi kemampuan hakim dan regulator untuk melakukan pengujian proposionalitas dan nondiskriminasi terhadap algoritma.[10]

Upaya pengembangan explainable AI (XAI) mencoba menjembatani masalah ini, tetapi belum sepenuhnya menyelesaikan persoalan di sektor-sektor berisiko tinggi seperti peradilan pidana dan kesehatan.[11]

3. Tanggung Jawab Hukum atas Kerugian yang Ditimbulkan AI

3.1 Pendekatan Hukum Perdata (Tort dan Product Liability)

Dalam hukum perdata, kerangka dasar pertanggungjawaban adalah:

Perbuatan melawan hukum (onrechtmatige daad) – Pasal 1365 KUHPerdata mengatur tanggung jawab atas kerugian yang ditimbulkan oleh perbuatan melawan hukum.[12]
Tanggung jawab produk (product liability) – secara doktrinal, produsen bertanggung jawab atas kerusakan yang ditimbulkan oleh cacat produk, bahkan tanpa perlu dibuktikan unsur kesalahan (strict liability) dalam konteks tertentu.[13]

Dalam konteks AI:

Pengembang atau penyedia sistem dapat dipandang sebagai “produsen” yang bertanggung jawab jika sistem AI ternyata cacat (misalnya menghasilkan keputusan yang sangat tidak wajar atau berbahaya) karena desain atau pengujian yang lalai.[14]
Pengguna (misalnya rumah sakit atau bank) dapat turut bertanggung jawab jika mereka menerapkan AI tanpa pengawasan manusia yang memadai dalam konteks berisiko tinggi.[15]

Diskursus di Uni Eropa melalui EU AI Liability Directive dan revisi Product Liability Directive mendorong penguatan tanggung jawab produsen perangkat lunak dan sistem AI secara eksplisit.[16]

3.2 Pertanggungjawaban Pidana

Pertanggungjawaban pidana mensyaratkan adanya perbuatan (actus reus) dan sikap batin (mens rea) pelaku. AI sebagai sistem teknis tidak memiliki kehendak, kesadaran, atau niat dalam arti hukum pidana.[17]

Dengan demikian, yang dapat dimintai pertanggungjawaban pidana tetaplah manusia atau korporasi di balik AI, misalnya:[18]

Pengembang yang dengan sengaja memasukkan fitur berbahaya.
Pihak yang dengan kelalaian berat menerapkan AI dalam konteks yang mereka ketahui sangat berisiko tanpa pengamanan memadai.

Namun, untuk banyak kasus, standar pidana (yang lebih ketat) sulit diterapkan, sehingga sengketa cenderung masuk ranah perdata dan administratif.

4. Bias Algoritmik dan Diskriminasi

4.1 Sumber Bias Algoritmik

Bias algoritmik terjadi ketika sistem AI secara sistematis menghasilkan hasil yang merugikan kelompok tertentu, misalnya berdasarkan ras, jenis kelamin, agama, atau usia.[19]

Sumbernya antara lain:[20][21]

Bias data latih – data historis mencerminkan diskriminasi masa lalu (misalnya bias gender dalam rekrutmen) sehingga model mempelajari pola diskriminatif.
Fitur proksi – model menggunakan variabel yang menjadi proksi terselubung untuk karakteristik sensitif (kode pos sebagai proksi ras, misalnya).
Bias desain – pilihan metrik kinerja dan fungsi kehilangan (loss function) yang tidak memperhitungkan keadilan antar kelompok.

Contoh yang sering dikutip adalah alat penilaian risiko residivisme di peradilan pidana Amerika Serikat (seperti COMPAS) yang dinilai cenderung memperkirakan risiko lebih tinggi bagi kelompok minoritas, meskipun akurasi keseluruhan tampak serupa.[22]

4.2 Implikasi Hukum

Dalam perspektif HAM dan hukum anti-diskriminasi, penggunaan AI yang memperkuat atau menciptakan disparitas berbasis identitas yang dilindungi dapat dianggap melanggar prinsip persamaan di hadapan hukum dan non-diskriminasi sebagaimana dijamin Pasal 28I ayat (2) UUD 1945 dan berbagai instrumen HAM internasional.[23]

Oleh karena itu, secara normatif pengembang dan pengguna AI semestinya diwajibkan untuk:[24]

Melakukan pengujian bias dan dampak diskriminatif sebelum dan selama penggunaan sistem.
Menerapkan teknik mitigasi bias dalam pelatihan dan penyempurnaan model.
Menyediakan mekanisme bagi kelompok terdampak untuk mengajukan keberatan dan memperoleh pemulihan.

5. Transparansi, Explainability, dan Due Process

5.1 Hak atas Penjelasan dan Proses yang Adil

Dalam konteks pengambilan keputusan otomatis, muncul wacana tentang “hak atas penjelasan” bagi individu yang terkena dampak suatu keputusan AI, terutama dalam sektor yang sangat mempengaruhi hak dasar (kredit, pekerjaan, jaminan sosial, peradilan pidana).[25]

Regulasi seperti GDPR Uni Eropa membatasi pengambilan keputusan otomatis yang memiliki dampak hukum signifikan terhadap individu, kecuali memenuhi syarat tertentu, dan mewajibkan pemberian informasi bermakna tentang logika yang terlibat serta konsekuensi yang diharapkan.[26]

Dari sudut pandang due process dan asas peradilan yang adil, minimal individu berhak untuk:[27]

Mengetahui bahwa suatu keputusan penting diambil (sebagian besar) oleh sistem otomatis.
Memperoleh penjelasan yang dapat dipahami tentang alasan utama di balik keputusan.
Meminta evaluasi ulang oleh manusia yang berwenang.

5.2 Tantangan Praktis Explainability

Menjelaskan keputusan jaringan saraf dalam kepada orang awam bukan perkara sederhana. Pendekatan post-hoc explanation seperti feature importance atau saliency maps kerap hanya memberi gambaran parsial dan berpotensi menyesatkan jika tidak dikomunikasikan dengan hati-hati.[28]

Dari sisi hukum, tantangannya adalah merumuskan standar “penjelasan yang memadai” yang cukup informatif bagi:

Hakim untuk menilai kewajaran dan non-diskriminasi hasil.
Pihak terdampak untuk memutuskan apakah akan menggugat atau menerima hasil tersebut.

6. Dimensi Hak Asasi Manusia

6.1 Martabat Manusia dan “Human in the Loop”

Kekhawatiran utama sebagian sarjana adalah bahwa penyerahan keputusan penting kepada sistem otonom berpotensi mengerdilkan martabat manusia, ketika individu diperlakukan semata-mata sebagai objek kalkulasi probabilistis.[29]

Sebagai respons, banyak prinsip etika AI menekankan pentingnya mempertahankan peran manusia yang bermakna (meaningful human control/oversight) terutama dalam keputusan berisiko tinggi seperti penahanan, vonis pidana, atau pemberian/mencabut manfaat sosial.[30]

6.2 Non-Diskriminasi dan Kesetaraan

Hak untuk tidak didiskriminasi merupakan norma jus cogens yang diakui secara luas. Sistem AI yang secara sistematis merugikan kelompok tertentu berpotensi mengakibatkan diskriminasi struktural baru yang sulit terlihat karena terselubung dalam kode dan model statistik.[31]

Pengaturan AI di Indonesia idealnya mengintegrasikan perspektif HAM dengan mewajibkan penilaian dampak HAM (human rights impact assessment) untuk aplikasi AI berisiko tinggi.[32]

7. Kerangka Tata Kelola AI: Pelajaran dari Rezim Internasional

7.1 EU AI Act: Pendekatan Berbasis Risiko

EU AI Act yang sedang difinalisasi menerapkan pendekatan berbasis risiko (risk-based) dengan kategori:[33]

Praktik AI yang dilarang (misalnya social scoring yang mengklasifikasikan warga negara berdasarkan perilaku, atau manipulasi kelemahan psikologis kelompok rentan).
AI berisiko tinggi (misalnya dalam rekrutmen, pendidikan, layanan keuangan, penegakan hukum, dan infrastruktur kritis), dengan kewajiban:
Manajemen risiko dan tata kelola mutu.
Kualitas data dan pengujian bias.
Dokumentasi teknis dan pencatatan.
Transparansi bagi pengguna dan pengawasan manusia.
AI berisiko terbatas dengan kewajiban transparansi tertentu.

Model ini dilengkapi sanksi administratif yang signifikan bagi pelanggaran, hingga beberapa persen dari omzet global perusahaan.[34]

7.2 NIST AI Risk Management Framework

Di Amerika Serikat, NIST AI RMF mengajukan kerangka sukarela berbasis prinsip untuk mengelola risiko AI, yang menekankan:[35]

Identifikasi dan pengukuran risiko teknis, operasional, dan etis.
Tata kelola organisasi yang mendukung penggunaan AI yang dapat dipercaya.
Keterlibatan pemangku kepentingan dalam perancangan dan evaluasi.

Meskipun tidak memuat sanksi, kerangka ini berfungsi sebagai acuan praktik baik industri.

7.3 Posisi Indonesia Saat Ini

Indonesia hingga kini belum memiliki undang-undang khusus AI. Pengaturan yang bersinggungan tersebar di beberapa instrumen:

UU ITE (aktivitas elektronik dan tanggung jawab PSE).
UU PDP (penggunaan data pribadi untuk pelatihan dan operasi AI).
UU Sektor (perbankan, kesehatan, ketenagakerjaan) yang belum secara eksplisit menyentuh AI.[36]

Hal ini membuka peluang bagi Indonesia untuk “leapfrogging” regulasi dengan belajar dari pengalaman Eropa dan yurisdiksi lain, sekaligus menyesuaikannya dengan konteks sosial ekonomi nasional.

8. Penutup

Kecerdasan buatan membuka peluang besar bagi Indonesia untuk meningkatkan efisiensi layanan publik, mendorong inovasi ekonomi, dan memperbaiki kualitas pengambilan keputusan di berbagai sektor. Namun, jika dibiarkan berkembang tanpa kerangka hukum dan etika yang memadai, AI berisiko memperdalam ketimpangan, memperkuat diskriminasi struktural, dan menggerus hak-hak dasar warga negara.

Tim Penyusun: Shinta Hadiyantina, Mohamad Rifan

bahan pembelajaran

opini ilmiah

video pembelajaran

Post Views: 10