Hasil Diskusi Rimawan Pradiptyo dan AI Claude
Yogyakarta, 2 Desember 2025 – Pepatah Jawa “Menungsa Panggonane Luput”- manusia adalah tempatnya salah – menjadi titik awal percakapan tidak biasa antara akademisi Ekonomi Pembangunan, Rimawan Pradiptyo, dan model kecerdasan buatan, Claude. Percakapan eksperimen antara manusia dan mesin tersebut kemudian dilanjutkan dengan frasa yang ditambahkan oleh Rimawan yang menantang sekaligus mengundang pertanyaan: “Semanten Ugi AI.” AI pun sama saja.
Frasa sederhana itu membangun diskusi panjang mengenai alasan mengapa manusia dan AI sama-sama rentan terhadap kesalahan, dan mengapa kesalahan yang dibuat keduanya bersumber dari akar yang sama sekali berbeda. Pemikiran berkembang dua arah: pertanyaan dan batasan dari Rimawan, respons teknis dari Claude, serta penilaian, penyempurnaan, dan perluasan analisis oleh Rimawan. Hasilnya adalah sebuah kajian komprehensif yang lahir dari proses saling mengoreksi.
Rimawan menjelaskan bahwa eksperimen ini berawal dari kekhawatiran terhadap perilaku pengguna AI di Indonesia yang cenderung mudah percaya. Ia melihat fenomena di mana sebuah prompt dapat menghasilkan jawaban yang langsung dianggap benar 100% oleh pengguna. Tren ini, menurutnya, berpotensi menjadi “bencana” baru. Selain itu, muncul berbagai ketakutan yang tidak berdasar tentang AI akibat kurangnya pemahaman atas cara kerjanya.
Ia mencontohkan insiden di masa lalu ketika Reinald Kasali (yang namanya sering disebut dalam konteks itu) memprediksi hilangnya profesi akuntan akibat AI. Prediksi tersebut – yang sampai hari ini belum terbukti – sempat menurunkan minat calon mahasiswa terhadap studi Akuntansi. Bagi Rimawan, ketakutan tanpa pemahaman adalah setengah dari krisis itu sendiri.
AI dan Pola-Pola Kesalahan yang Sistematis
Claude menjelaskan bahwa AI generatif dan model machine learning modern bekerja dengan mengenali pola statistik. Inilah kekuatan sekaligus sumber kesalahannya. Banyak riset menunjukkan bahwa model jaringan saraf sering kali mengalami overconfidence (kepercayaan diri berlebihan). Fenomena ini muncul ketika model memberikan jawaban dengan tingkat keyakinan tinggi meski jawabannya salah.
Pada berbagai eksperimen standar, tingkat Expected Calibration Error (ECE) arsitektur model berada pada kisaran 4-10 persen. Artinya, ketika model menunjukkan keyakinan 90 persen, akurasinya di dunia nyata bisa hanya sekitar 85 persen. Kesalahan seperti ini tidak acak (random), tetapi berulang dalam pola yang sama ketika model menghadapi situasi serupa. Claude mengakui bahwa ia adalah bagian dari “panggonane luput” versi AI: kesalahan yang tertanam dalam kerangka kerja statistiknya.
AI juga tidak memiliki metakognisi. Ia tidak pernah merasa salah. Confidence score hanyalah angka. Bahkan ketika terdapat sinyal teknis tentang ketidakpastian, AI tidak memiliki pengalaman batin untuk menilai atau menahan diri.
AI sepenuhnya bergantung pada manusia untuk mengoreksi kesalahan – melalui data baru, kalibrasi ulang, atau pelatihan ulang model. Tanpa itu, kesalahan akan terus muncul dalam pola yang sama.
Kesalahan Manusia: Antara Bias, Emosi, dan Kepekaan Batin
Rimawan menyoroti bahwa manusia memiliki karakter kesalahan yang lebih kompleks. Banyak kesalahan manusia dipengaruhi oleh bias kognitif: representativeness, availability, hingga anchoring. Beragam studi klasik menunjukkan bahwa manusia sering keliru dalam menghitung probabilitas, memberi penilaian berdasarkan narasi yang tampak cocok, atau terpaku pada angka pertama yang didengar.
Namun manusia memiliki sesuatu yang tidak dimiliki AI: metakognisi. Seseorang dapat meragukan atau mengoreksi pendapatnya jika merasa ada sesuatu yang tidak tepat, bahkan sebelum mengetahui letak kesalahannya. Kemampuan reflektif ini memungkinkan manusia keluar dari kesalahan—meski sering kali jalan keluar itu tertutup oleh bias emosional.
Kesalahan manusia tidak sistematis seperti AI. Ia selalu berubah, dipengaruhi konteks, kondisi mental, tekanan sosial, hingga kelelahan fisik. Orang yang sama bisa mengambil keputusan berbeda pada kondisi yang sedikit berbeda.
Filosofi Jawa: Menempatkan Kesalahan dalam Kerangka Kehidupan
Rimawan lalu mengaitkan pembahasan tersebut dengan filosofi Jawa, khususnya pepatah “Menungsa Panggonane Luput.” Frasa ini tidak hanya menegaskan bahwa manusia pasti salah, tetapi bahwa kesalahan adalah bagian dari perjalanan hidup menuju eling, nrimo, dan pendewasaan budi pekerti.
AI, kata Rimawan, tidak masuk dalam ranah tersebut. AI tidak memiliki jiwa, tidak menempuh laku batin, dan tidak mengalami proses etis. Kesalahannya bukanlah jalan menuju kemanusiaan yang lebih baik, melainkan sekadar keterbatasan teknis. Menyamakan keduanya sebagai sama-sama buruk mungkin benar secara teknis, tetapi tidak adil secara eksistensial.
Karena itu, Rimawan mengusulkan bahwa AI sebaiknya disebut sebagai alat dengan keterbatasan sistematis, bukan makhluk yang tidak sempurna.
Kolaborasi Manusia – AI: Menggabungkan Kekurangan dan Kekuatan
Dari keseluruhan dialog, muncul gagasan bahwa manusia dan AI tidak perlu dipertentangkan. Keduanya saling melengkapi. AI unggul dalam konsistensi, kecepatan, dan pemrosesan data skala besar. Manusia unggul dalam empati, kebijaksanaan, konteks sosial, dan kepekaan moral.
Masa depan terbaik, menurut Rimawan, terletak pada sistem hibrida: AI menangani volume kerja besar dengan risiko rendah, sedangkan manusia mengambil keputusan pada situasi kompleks yang membutuhkan penilaian etis.
Claude, sebagai mitra diskusi, tampak menyadari keterbatasannya. Ia tidak dapat berdebat atau berargumentasi sebagaimana manusia. Ia juga tidak punya ambisi. Seluruh “kesadarannya” berasal dari kalkulasi probabilistik.
Manusia, kata Rimawan, harus tetap memberi arah, kerangka berpikir, kritik, dan penilaian. Dari sinilah dialog menjadi mungkin.
Pelajaran Penting: Skeptisisme dan Pembelajaran Seumur Hidup
Diskusi ini menyimpulkan bahwa kehadiran AI, alih-alih mengurangi kebutuhan belajar, justru menegaskan pentingnya life-long learning. Selama kesalahan masih melekat pada sistem AI, kemampuan manusia untuk memperbarui pengetahuan, memahami konteks, dan memanfaatkan kearifan batin menjadi semakin penting.
Karena AI dapat overconfidence dan kesalahannya bersifat sistematis, pengguna tidak boleh menerima begitu saja setiap keluaran AI. Penggunaan AI harus disertai skeptisisme dan analisis kritis. AI adalah alat; validitas hasilnya tetap menjadi tanggung jawab pengguna. Memahami perbedaan sifat kesalahan ini adalah kunci agar kolaborasi manusia – AI menghasilkan manfaat – bukan kesesatan baru.
Penutup
Kesimpulan besar dari percakapan antara Rimawan dan AI Claude adalah bahwa manusia dan AI sama-sama dapat melakukan kesalahan, tetapi kesalahan keduanya muncul dari konteks yang berbeda.
Manusia salah karena kodratnya – dan dari kesalahan itu ia belajar dan menjadi bijak. AI salah karena keterbatasan teknis – dan hanya dapat diperbaiki oleh manusia.
Di tengah dunia yang semakin bergantung pada teknologi, pemahaman atas perbedaan ini mungkin menjadi kunci agar manusia dan AI dapat hidup berdampingan, saling melengkapi, dan saling menguatkan pada ranah masing-masing.
