Oleh: Tim Penyusun, Diupdate 8 Januari 2026
Perkembangan artificial intelligence (AI) yang semakin canggih dan otonom memunculkan pertanyaan mendasar: siapa yang bertanggung jawab ketika sistem AI menimbulkan kerugian? Apakah pengembang (developer), penyedia layanan (service provider), pengguna akhir (end-user), atau kombinasi semuanya? Esai ini membahas secara sistematis kerangka tanggung jawab hukum dan akuntabilitas AI dengan fokus pada: (1) kerangka hukum yang relevan (perlindungan konsumen, perdata, pidana, dan product liability); (2) model-model pertanggungjawaban (tanggung jawab pengembang, penyedia, pengguna, dan shared liability); (3) distribusi tanggung jawab dalam ekosistem AI yang multi-aktor; (4) tantangan pembuktian dan alokasi tanggung jawab dalam sistem yang opak (black box); serta (5) rancangan mekanisme kompensasi dan asuransi untuk korban kerugian akibat AI. Esai berargumen bahwa kerangka pertanggungjawaban tradisional yang berbasis kesalahan (fault-based liability) dan konsep produk konvensional belum memadai untuk menampung karakteristik unik AI: otonomi, ketidaktransparanan, perilaku emergen, scalability dampak, dan kausalitas yang terdistribusi. Diperlukan pendekatan bertahap dan berbasis risiko yang memadukan strict liability untuk aplikasi berisiko tinggi, model tanggung jawab bersama, kewajiban transparansi, serta skema asuransi dan dana kompensasi untuk menjamin hak korban tanpa membunuh inovasi.
1. Pendahuluan: Responsibility Gaps dalam Ekosistem AI
1.1 Pertanyaan Kunci: Siapa yang Bertanggung Jawab?
Dalam sistem hukum klasik, ketika suatu produk atau layanan menimbulkan kerugian, hubungan sebab-akibat dan pelakunya relatif mudah diidentifikasi. Dalam konteks AI, realitas jauh lebih kompleks. Kerusakan mungkin dihasilkan dari kombinasi:[1]
- Data latih yang bias atau tidak representatif.
- Desain algoritma dan arsitektur model.
- Cara sistem diintegrasikan dan dideploy oleh organisasi.
- Cara operator dan pengguna akhir berinteraksi dengan sistem.
Hasilnya, ketika sistem AI menimbulkan kerugian (misalnya salah diagnosis medis, kecelakaan kendaraan otonom, penolakan kredit yang diskriminatif), sering kali setiap aktor dapat mengelak dengan menyatakan “bukan tanggung jawab saya”—menciptakan celah tanggung jawab (responsibility gaps).[2]
1.2 Keterbatasan Kerangka Hukum Tradisional
Kerangka hukum tradisional—negligence, product liability, hukum pidana, dan perlindungan konsumen—berangkat dari asumsi adanya:[3]
- Pelaku yang dapat diidentifikasi dengan jelas.
- Hubungan kausal yang relatif linier antara tindakan dan kerugian.
- Standar kehati-hatian yang dapat dirumuskan secara objektif.
AI menggoyahkan asumsi-asumsi ini karena:
- Keputusan sering kali dihasilkan oleh proses pemodelan statistik yang kompleks dan adaptif (emergent behaviour).
- Desain, data, dan implementasi melibatkan banyak aktor dengan derajat kontrol berbeda.[4]
- Proses internal sistem kerap tidak transparan bahkan bagi pengembangnya sendiri (black box).
Karena itu, sekadar memaksa kerangka tradisional untuk “mengakomodasi” AI tanpa penyesuaian berisiko menimbulkan ketidakpastian hukum, ketidakadilan bagi korban, dan efek menghambat inovasi yang tidak proporsional.[5]
2. Kerangka Hukum Positif yang Relevan di Indonesia
2.1 Hukum Perlindungan Konsumen
UU No. 8 Tahun 1999 tentang Perlindungan Konsumen memberikan dasar bagi pertanggungjawaban pelaku usaha atas kerugian konsumen yang timbul akibat barang dan/atau jasa yang dikonsumsinya.[6] Dalam konteks AI yang dijual sebagai layanan ke konsumen (misalnya aplikasi kesehatan, fintech konsumen), pelaku usaha berkewajiban:
- Menjamin informasi yang benar, jelas, dan jujur tentang produk.
- Menjamin keamanan, keselamatan, dan kenyamanan konsumen.
- Memberikan ganti rugi atas kerugian akibat cacat produk atau layanan.
Kelebihannya, konsumen tidak selalu harus membuktikan kelalaian; beban pembuktian sebagian dialihkan ke pelaku usaha. Namun, kerangka ini relatif terbatas pada hubungan B2C, dan belum menjangkau sepenuhnya hubungan B2B dan dampak sistemik AI.[7]
2.2 Hukum Perdata Umum (Perbuatan Melawan Hukum)
Pasal 1365 KUHPerdata menjadi basis gugatan perbuatan melawan hukum (PMH). Unsur-unsurnya adalah:[8]
- Perbuatan melawan hukum.
- Kesalahan (sengaja atau lalai).
- Kerugian.
- Hubungan kausal antara perbuatan dan kerugian.
Pengembang atau penyedia sistem AI dapat digugat jika dianggap lalai (misalnya tidak menguji bias secara memadai) dan kelalaian itu menimbulkan kerugian. Tantangan utamanya adalah pembuktian kesalahan dan kausalitas dalam sistem yang kompleks dan tidak transparan.[9]
2.3 Hukum Pidana
Hukum pidana menuntut adanya sikap batin (sengaja atau karena kealpaan berat) di pihak pelaku.[10] AI tidak memiliki niat atau kehendak, sehingga yang mungkin dimintai pertanggungjawaban pidana adalah:
- Pengembang atau penyedia yang dengan sengaja atau lalai secara serius mengabaikan risiko yang sangat nyata.
- Pengguna institusional (misalnya rumah sakit, bank) yang memaksakan penggunaan AI berisiko tinggi tanpa pengamanan memadai.
Namun, standar pembuktian pidana yang tinggi membuat jalur ini cenderung digunakan hanya pada kasus yang sangat berat dan jelas unsur kesalahannya.[11]
2.4 Product Liability
Secara doktrinal, tanggung jawab produk memungkinkan penerapan strict liability terhadap produsen atas kerusakan yang disebabkan oleh cacat produk, tanpa perlu pembuktian kesalahan.[12] Di Uni Eropa, revisi Product Liability Directive secara eksplisit memasukkan perangkat lunak dan sistem AI sebagai “produk”.[13]
Indonesia belum memiliki rezim product liability khusus AI; implikasinya, produk digital dan sistem AI masih cenderung diperlakukan melalui kombinasi PMH, kontrak, dan hukum konsumen.[14]
3. Model-Model Alokasi Tanggung Jawab
3.1 Model Tanggung Jawab Pengembang (Developer-Centric Model)
Dalam model ini, pengembang dianggap aktor utama yang harus memikul tanggung jawab utama karena:
- Mengambil keputusan desain algoritma dan arsitektur sistem.
- Memilih data latih dan metode pelatihan.
- Menentukan batasan dan kegunaan yang dianjurkan.[15]
Kelebihan model ini:
- Mendorong pengembang menerapkan uji keamanan, bias, dan keandalan yang ketat.
- Sesuai dengan prinsip bahwa pihak yang paling menguasai teknologi memikul beban kehati-hatian terbesar.
Kelemahannya:
- Pengembang tidak selalu mengontrol konteks implementasi di lapangan.
- Tanggung jawab yang terlalu besar dapat menghambat inovasi, terutama bagi pengembang kecil.[16]
3.2 Model Tanggung Jawab Penyedia/Deployer
Penyedia sistem (misalnya rumah sakit, bank, platform digital) yang mendeply dan mengoperasikan AI dapat dipandang memikul tanggung jawab utama karena:
- Mengetahui konteks penggunaan dan Dampak bagi pengguna.
- Mengatur prosedur internal, pelatihan staf, dan pengawasan manusia.
- Mengambil keputusan akhir apakah dan sejauh mana mengandalkan hasil AI.[17]
Kelebihan:
Selaras dengan prinsip bahwa organisasi yang memutuskan penggunaan teknologi bertanggung jawab atas risiko yang diambil.
Kelemahan:
- Banyak organisasi tidak memiliki kapasitas teknis memadai untuk mengaudit sistem.
- Berpotensi mendorong “lempar tanggung jawab” ke pengembang ketika terjadi sengketa.[18]
3.3 Model Tanggung Jawab Bersama (Shared Liability Model)
Model yang paling realistis bagi ekosistem AI adalah tanggung jawab bersama, di mana pengembang, penyedia, dan dalam batas tertentu pengguna, turut memikul tanggung jawab proporsional dengan tingkat kontrol dan kontribusinya terhadap risiko.[19]
Basis alokasinya dapat berupa:
- Derajat kontrol (semakin besar kontrol, semakin besar porsi tanggung jawab).
- Kemampuan mencegah kerugian (aktor yang paling mampu mencegah risiko memikul tanggung jawab lebih besar).
- Manfaat ekonomi (aktor yang paling diuntungkan dari penggunaan sistem ikut memikul beban risiko).
Model ini lebih adil dan realistis, tetapi menuntut kapasitas peradilan dan asuransi yang memadai untuk mengelola kompleksitas pembagian tanggung jawab.
4. Kausalitas Terdistribusi dan Masalah Pembuktian
4.1 Kompleksitas Rantai Kausal AI
Dalam sistem AI modern, kerugian sering kali merupakan hasil interaksi:[20]
- Data latih yang menyimpan bias historis.
- Arsitektur dan parameter model yang mempelajari pola tertentu.
- Keputusan desain implementasi (misalnya ambang batas skor risiko yang digunakan).
- Perilaku pengguna dan imput data aktual.
Memisahkan kontribusi relatif masing-masing faktor adalah tantangan besar dalam pembuktian di pengadilan, terutama bila sistem bersifat black box dan tidak terdokumentasi dengan baik.[21]
4.2 Beban Pembuktian dan Perluasan Presumsi
Dalam model fault-based, penggugat harus membuktikan bahwa tergugat lalai dan kelalaian itu menyebabkan kerugian. Dalam konteks AI, ini sering kali tidak realistis karena asimetri informasi dan kompleksitas teknis.[22]
Sebagai alternatif, beberapa wacana normatif mengusulkan:[23]
- Pembalikan beban pembuktian terbatas untuk aplikasi AI berisiko tinggi: begitu kerugian dan keterlibatan sistem AI dibuktikan, diasumsikan ada cacat/kelalaian kecuali tergugat dapat membuktikan sebaliknya.
- Presumsi kausalitas ketika jenis kerugian sangat khas akibat kegagalan AI (misalnya kecelakaan kendaraan otonom pada mode otonom penuh).
Pendekatan ini dapat membantu korban, tetapi harus dirancang hati-hati agar tidak berujung pada pembebanan tanggung jawab yang tidak proporsional.
5. Mekanisme Kompensasi dan Peran Asuransi
5.1 Keterbatasan Remedi Perdata Konvensional
Gugatan perdata konvensional (PMH atau wanprestasi) menghadapi beberapa keterbatasan dalam konteks AI:[24]
- Biaya dan kompleksitas pembuktian sangat tinggi.
- Korban sering kali tidak memiliki akses ke ahli dan informasi teknis.
- Banyak kerugian bersifat kolektif atau sistemik (misalnya diskriminasi algoritmik), sulit ditangani kasus per kasus.[25]
5.2 Asuransi Tanggung Jawab AI
Asuransi berperan penting sebagai mekanisme penyebaran risiko dan jaminan kompensasi bagi korban. Skema yang mungkin antara lain:[26]
- Asuransi tanggung jawab produk AI yang wajib dimiliki pengembang atau penyedia sistem untuk aplikasi berisiko tinggi.
- Asuransi profesional untuk tenaga kesehatan, pengacara, dan profesi lain yang menggunakan AI dalam pengambilan keputusan.
Tantangannya adalah mengukur risiko AI yang masih berkembang dan mencegah moral hazard—ketika pihak yang diasuransikan menjadi kurang berhati-hati karena merasa “dilindungi”.[27]
5.3 Dana Kompensasi Berbasis Negara
Untuk risiko yang sangat besar dan sistemik (misalnya kecelakaan massal kendaraan otonom), dapat dipertimbangkan: Dana kompensasi berbasis negara yang dibiayai kontribusi industri dan (mungkin) anggaran negara, mirip skema kompensasi korban vaksin atau kecelakaan nuklir di beberapa yurisdiksi.[28]
Skema ini dapat memastikan korban memperoleh kompensasi cepat, sementara proses regres dan alokasi tanggung jawab antar pelaku industri diselesaikan melalui mekanisme terpisah.
6. Penutup
Tanggung jawab hukum dan akuntabilitas dalam sistem AI merupakan salah satu isu sentral hukum di era digital. Tanpa kerangka yang jelas, korban kerugian berisiko tidak memperoleh kompensasi yang adil, sementara pengembang dan penyedia teknologi beroperasi dalam ketidakpastian hukum yang pada akhirnya juga merugikan iklim inovasi.
Tim Penyusun: Shinta Hadiyantina, Mohamad Rifan
Leave a Reply