Hal serupa berlaku dalam penelitian. AI dapat dimanfaatkan sebagai research partner, tetapi keputusan metodologis, interpretasi hasil, validasi, dan tanggung jawab ilmiah tetap berada pada peneliti.
Risiko Ketergantungan terhadap AI
Penggunaan AI secara berlebihan juga menghadirkan risiko yang perlu diperhatikan. Salah satunya adalah cognitive debt, yakni ketergantungan terhadap hasil instan AI yang berpotensi mengurangi kemampuan berpikir kritis.
Regulasi pendidikan tinggi tahun 2026 juga mengingatkan sejumlah risiko lain, termasuk bias algoritmik, persoalan privasi dan penyalahgunaan data, disinformasi ilmiah, serta keputusan yang terlalu otonom tanpa melalui validasi manusia.
Karena itu, semakin canggih AI yang digunakan, semakin penting pula kemampuan manusia untuk mempertanyakan dan memverifikasi hasil yang dihasilkan teknologi tersebut.
"AI dapat membantu mempercepat proses tersebut, tetapi tidak boleh mengambil alih tujuan pendidikan," demikian gagasan utama yang ditekankan Derisma dalam pandangan tersebut, dikutip Rabu (7/10/2026).
Penggunaan AI Bukan Otomatis Pelanggaran Akademik
Persoalan penggunaan AI juga berkaitan erat dengan integritas akademik. Menurut Derisma, pemanfaatan AI tidak secara otomatis dapat dikategorikan sebagai pelanggaran akademik. Hal yang menjadi perhatian adalah cara AI digunakan serta seberapa besar kontribusinya terhadap suatu karya.
Pedoman pendidikan tinggi tahun 2026 tidak menetapkan larangan umum terhadap penggunaan AI generatif oleh mahasiswa. Sebaliknya, penggunaan teknologi tersebut diarahkan agar dilakukan secara terkendali, transparan, dan dapat dipertanggungjawabkan.
Pemanfaatan AI dalam tugas, karya ilmiah, maupun dokumen akademik perlu dinyatakan secara terbuka. Hal itu mencakup bentuk pemanfaatan, ruang lingkup penggunaan, serta batas kontribusi AI terhadap karya yang dihasilkan.
Perubahan cara menggunakan AI tersebut juga membawa konsekuensi bagi dosen, khususnya dalam merancang sistem asesmen.
Tugas yang hanya meminta mahasiswa menghasilkan teks atau jawaban akhir akan semakin mudah dikerjakan dengan bantuan AI. Karena itu, asesmen perlu lebih banyak mengukur proses berpikir dan kompetensi nyata mahasiswa.
Bentuknya dapat berupa proyek, studi kasus, presentasi, demonstrasi, diskusi, eksperimen, refleksi, dan pemecahan masalah.
Pedoman tersebut juga menekankan pentingnya asesmen yang tetap mampu mengukur capaian pembelajaran ketika mahasiswa memiliki akses terhadap Generative AI (GenAI). Gagasan tersebut dikenal dengan istilah "GenAIproof".
Perguruan Tinggi Perlu Ubah Cara Pandang
Perkembangan AI akhirnya membawa kembali pertanyaan yang sebelumnya disampaikan Derisma: "Bayar puluhan juta untuk apa kalau semuanya dibantu AI?"
Pertanyaan tersebut tidak semestinya dijawab dengan nilai materi atau informasi yang diterima mahasiswa. Di era internet dan AI, informasi semakin mudah diperoleh.
Nilai utama perguruan tinggi justru berada pada proses pembentukan kompetensi. Mahasiswa perlu dibentuk agar mampu berpikir kritis, memecahkan masalah, melakukan penelitian, berkomunikasi, bekerja sama, mengambil keputusan, membangun integritas, dan menerapkan pengetahuan untuk menghadapi persoalan nyata.