- 25/05/2026
- Category: Commentaries ID
Penulis: Hilman Nurjaman
Penyunting: Hosea Immanuel Latumahina
Bayangkan ketika kamu membuka aplikasi pesan WhatsApp, melihat grup keluarga yang penuh dengan pesan selama tiga hari terakhir, lalu menekan tombol “summarize”. Dalam tiga detik saja, puluhan dan bahkan ratusan pesan terkait berita, lelucon, atau kabar duka, dipadatkan menjadi tiga baris teks. Hal ini bukan khayalan atau cerita dongeng. Sejak Meta mengintegrasikan fitur AI summarization ke dalam WhatsApp dan Instagram, jutaan penggunanya kini bisa berinteraksi dengan versi yang telah dipraolah, seringkali tanpa mereka sadari. Kehadiran AI summarization dalam platform sehari-hari ini menandai pergeseran yang lebih mendasar dari sekadar pembaruan suatu fitur. Selama ini, teknologi semacam ini diposisikan sebagai alat bantu opsional, pilihan bagi mereka yang kekurangan waktu. Namun, ketika ia menjadi default interface dalam konsumsi informasi, ia tidak lagi sekadar membantu kita membaca lebih cepat, tetapi juga mulai membentuk batasan-batasan tentang apa yang kita anggap sebagai sesuatu yang “sudah dibaca”. Di saat inilah persoalan yang lebih mendasar mulai muncul.
Kita hidup di tengah apa yang Hilbert & Lopez (2011) gambarkan sebagai tekanan informasi yang melampaui kapasitas kognitif manusia secara kolektif, yaitu setiap hari, dunia digital menghasilkan konten setara dengan miliaran gigabyte. Dalam kondisi ini, menyaring informasi bukan lagi keterampilan yang mewah, melainkan keterampilan survival yang menjadi kebutuhan utama secara kognitif. Selain itu, AI summarization ini membuka pintu terhadap informasi yang sebelumnya tertutup, mulai dari dokumen kebijakan pemerintah hingga artikel ilmiah dengan bahasa teknis. Laporan dari UNESCO, menunjukkan bahwa teknologi semacam ini dapat ikut membantu menjembatani keterbatasan waktu dan kemampuan bahasa, sehingga memperluas akses publik terhadap informasi kolektif. Namun di balik perluasan akses dan efisiensi tersebut, muncul konsekuensi yang patut dipertimbangkan terkait perubahan cara kita membaca, memahami, dan mengelola informasi.
Dari Deep Reading ke Surface Skimming
Dalam bukunya Reader, Come Home (2018), neurosaintis kognitif Maryanne Wolf menjelaskan bahwa deep reading (membaca yang lambat, reflektif, dan kontemplatif) merupakan proses yang secara neurologis melatih kapasitas berpikir kritis, empati, dan kemampuan beranalogi. Membaca, dengan demikian, bukan sekadar aktivitas menerima informasi saja, melainkan juga proses berpikir yang membentuk cara kita bernalar.
Efisiensi hadir dengan harga yang perlu dibayar. Peringatan serupa telah lebih dulu disampaikan oleh Nicholas Carr dalam esainya di The Atlantic, “Is Google Making Us Stupid?” (2008). Ia menunjukkan teknologi pencarian internet mulai menggeser cara otak memproses suatu teks, dari yang awalnya mendalam dan runtut, menjadi sekadar membaca cepat secara sepintas dan terpotong-potong. Jika mesin pencari saja sudah membawa perubahan cara kita berpikir, maka AI summarization, yang bahkan memangkas proses membaca itu sendiri, berpotensi memberi dampak yang jauh lebih besar. Yang lebih mengkhawatirkan, hasil ringkasan AI tidak pernah benar-benar netral. Setiap kali informasi diringkas, selalu ada bagian yang dipilih dan dihilangkan, serta seringkali yang hilang justru hal-hal penting seperti nuansa, konteks, dan kompleksitas argumen, padahal itulah kunci untuk memahami sesuatu secara utuh.
Merasa Terinformasi Tanpa Harus Benar-Benar Terinformasi
Dampak paling berbahaya dari pola konsumsi ini adalah fenomena yang oleh para psikolog disebut illusion of knowledge. Rolf Reber & Rainer Greifeneder (2017) menunjukkan bahwa kemudahan dalam memproses informasi—yang mereka sebut processing fluency—seringkali disalahartikan oleh otak sebagai tanda pemahaman yang mendalam. Ketika seseorang membaca ringkasan yang tersusun rapi dan mengalir lancar, otak cenderung memberi sinyal “oh, saya sudah mengerti,” padahal yang terjadi baru sebatas mengenali pola, bukan benar-benar memahami isinya.
Risiko ini semakin besar karena AI summarization sendiri tidak selalu akurat. LLM (Large Language Model) dapat menghasilkan teks yang tampak koheren, tetapi keliru secara fakta. Fenomena inilah yang dikenal dengan stochastic parrots, kondisi dimana model bahasa yang meniru pola teks tanpa benar-benar memahami makna di baliknya. Dalam praktiknya, kasus seperti ini sudah terjadi pada 2023, beberapa platform berita berbasis AI di Amerika dilaporkan menerbitkan ringkasan yang mengubah makna artikel asli, hingga memicu klarifikasi dari redaksi. Ketika ringkasan yang keliru ini dikonsumsi oleh jutaan pengguna tanpa verifikasi ke sumber asli, risiko disinformasi tidak lagi bersifat insidental, melainkan menjadi masalah yang bersifat struktural.
Bentuk Baru Kesenjangan Digital
AI summarization juga berpotensi memperparah kesenjangan yang sudah ada, meski dalam bentuk yang lebih subtil. Kesenjangan digital kini bergeser dari kepemilikan perangkat menuju skills divide, yaitu perbedaan kemampuan dalam menggunakan teknologi secara kritis dan produktif. Dalam konteks ini, pengguna dengan literasi tinggi cenderung memanfaatkan ringkasan sebagai pintu masuk untuk eksplorasi lebih lanjut, sementara pengguna dengan literasi rendah lebih mungkin berhenti pada informasi yang telah disederhanakan tersebut. Akibatnya, muncul paradoks demokratisasi, yaitu teknologi yang dirancang untuk meratakan akses justru berisiko memperlebar jurang pemahaman.
Pada saat yang sama, pada tataran kognitif, ketergantungan pada AI summarization bisa mendorong apa yang disebut sebagai cognitive offloading. Di saat kemudahan akses informasi digital mengubah cara manusia membentuk dan menyimpan memori, otak mulai “mendelegasikan” proses mengingat kepada teknologi eksternal. Hal ini selaras dengan teori cognitive load, yang dikembangkan oleh Sweller (1988), yang menekankan bahwa pengurangan beban kognitif secara artifisial dapat menghambat pembentukan skema pengetahuan jangka panjang yang justru penting bagi proses kita berpikir. Singkatnya, kemudahan jangka pendek yang ditawarkan AI ini berpotensi dibayar dengan melemahnya kapasitas kognitif dalam jangka panjang.
Pun dampak tersebut kemudian meluas ke dimensi sosio-emosional. Konsumsi informasi yang terfragmentasi dan terlepas dari narasi yang utuh berisiko melemahkan kemampuan refleksi serta empati. Membaca teks panjang sejatinya melatih toleransi terhadap ambiguitas dan kemampuan menunda penilaian, dua kapasitas yang penting dalam memahami isu sosial yang kompleks. Laporan Reuters Institute (2024) bahkan mencatat peningkatan kecenderungan news avoidance di kalangan pengguna muda yang terbiasa dengan konten ringkas, mengindikasikan bahwa paparan berulang terhadap format instan dapat menurunkan toleransi terhadap kompleksitas informasi. Dalam hal ini, AI summarization tidak hanya mengubah bagaimana cara kita membaca, tetapi secara bertahap juga ikut membentuk ulang cara kita berpikir dan merespons informasi sekitar.
Kesimpulan
Pada akhirnya, AI summarization menghadirkan dilema yang tidak bisa kita abaikan; di satu sisi ia memudahkan kita dalam mengakses informasi, tetapi di sisi lain, ia turut mengubah cara kita untuk memahami informasi secara utuh. Teknologi ini bukan suatu hal yang netral, tetapi ikut membentuk kebiasaan berpikir, dari cara kita membaca hingga cara kita menilai bahwa sesuatu sudah “dipahami”. Karena itu, tantangannya bukan menghentikan penggunaannya, melainkan memastikan kita tidak berhenti pada ringkasan itu sendiri. Tanpa kesadaran kritis, efisiensi yang ditawarkan AI bisa berubah menjadi ilusi pemahaman yang rapuh. Di tengah arus informasi yang semakin cepat, kemampuan untuk melambat, membaca lebih dalam, dan berpikir secara reflektif serta kontemplatif, justru menjadi semakin penting. Bukan sebagai kebiasaan lama yang usang, tetapi sebagai dasar agar kita tetap benar-benar memahami sesuatu, bukan sekadar merasa tahu.
