AI dan Plagiarisme: Sebuah Tantangan Baru pada Dunia Penerbitan Saintifik

DI ERA AI ini, plagiarisme justru menjadi isu yang meresahkan di berbagai bidang. Berdasarkan definisi KBBI, plagiarisme adalah penjiplakan yang melanggar hak cipta.

Dengan kata lain, melakukan penjiplakan tanpa izin pemilik hak cipta tersebut. Kasarnya, pencurian intelektual (intellectual theft).

Nah, di masa lalu, sewaktu era web 1.0 dan 2.0, jika ada oknum melakukan copy pasted (copas) dari website atau blog, tanpa parafrase dan menyitir sumbernya, itu adalah plagiarisme.

Sekarang, dimensi plagiarisme sudah berbeda, karena sudah ada pengaruh dari AI agent. Definisi plagiarisme sekarang (bukan berarti yang lama sudah tidak berlaku), Copas dari outcome prompt AI agent, tanpa parafrase dan menyitir, adalah plagiarisme.

Berbagai industri yang ada, terutama yang terkait dengan dunia maya, melakukan berbagai upaya gatekeeping untuk melindungi dirinya dari plagiarisme.

Sebagai contoh, Nikita Bier, Head of Product X, melakukan crackdown terhadap akun yang kontennya full AI generated dengan bantuan algoritma phoenixnya. Kemudian, di dunia akademis, juga sama.

Hosting Pre-print terkenal, Arxiv, yang biasa memposting manuskrip saintifik sebelum dipublish di jurnal, sudah melarang manuskrip yang full AI-generated tanpa human oversight.

Media sosial maupun komunitas akademis memang berusaha keras untuk menjaga autentisitas platform mereka, supaya bisa menghasilkan informasi dan pengetahuan yang baru/genuine.

Bagi platform media sosial, yang memiliki AI agent dan data centernya secara mandiri seperti X, tentu saja mereka akan develop teknologi termutakhir untuk crackdown semua manifestasi plagiasi.

AI model besutan xAI, Grok, selalu bisa bersaing dengan AI model major seperti ChatGPT, Claude, maupun Gemini dalam berbagai benchmark. Mendeteksi dan menangkis plagiasi dan konten medsos yang tidak autentik, bukan masalah besar bagi mereka.

Demikian juga vendor medsos besar lain seperti Meta dan Bytedance. Mereka juga develop frontiers model yang powerful, untuk menyangga perkembangan medsos mereka. Plagiasi, tidak hanya dalam teks, tapi audio dan video, juga bisa mereka deteksi tanpa upaya yang terlalu besar.

Untuk jurnal ilmiah, yang menjadi ujung tombak karir akademia, ini menjadi semakin berat. Hanya penerbit-penerbit besar saja yang memiliki kapasitas untuk melakukan deteksi anti AI dengan teknologi in house mereka sendiri, seperti vendor medsos.

Contohnya, penerbit Elsevier mengembangkan AI platform Leapspace untuk membantu review literatur pada manuskrip, terutama untuk memvalidasi referensi maupun rujukan.

Biasanya, referensi palsu adalah penyakit utama manuskrip yang AI-generated. Karena Leapspace menggunakan sumber basis data SCOPUS dan Science direct yang banyak digunakan sebagai rujukan utama akademisi, informasi yang disajikan diharapkan tidak "offside", apalagi berhalusinasi.

Namun, tidak hanya Elsevier saja yang bergerak kesana. Sementara, kabarnya penerbit Springer-Nature juga sedang mengembangkan platform serupa, yaitu Gepetto untuk deteksi AI pada teks, dan Snappshot untuk gambar. Sebagai multi-national company yang bahkan persentase profit marginnya lebih besar dari banyak IT companies, tidak sukar bagi major publisher untuk kerjasama dengan NVIDIA atau OpenAI misalnya, untuk menyediakan akses ke frontiers model termutakhir maupun daya komputasi dalam rangka mendukung integritas akademis jurnal.

Namun, ini akan menjadi masalah bagi jurnal yang skalanya masih "UMKM", non-profit, atau yang baru saja memiliki badan hukum. Mereka tidak akan punya modal cukup untuk membentengi jurnalnya dengan frontiers model dalam rangka menghadapi plagiasi dan falsfikasi data.

Perkembangan AI ini sudah menunjukkan satu hal, bahwa hanya company bermodalnya besar yang bertahan dari badai otomatisasi yang seakan tidak ada hentinya. Terlihat di media sosial, hanya vendor-vendor raksasa saja yang bisa bertahan.

Salah satu alasannya, karena mereka mengembangkan AI model dan plaform frontiers sebagai pendukung medsosnya. Sehingga, tidak sulit bagi mereka untuk menshutdown semua konten yang tidak orisinal. Satu yang yang saya khawatirkan, bahwa konsentrasi modal seperti pada media sosial, juga akan terjadi pada bisnis jurnal.

Gejalanya sudah ada. Misalnya, basis data SCOPUS rutin melakukan delisted jurnal dari basis datanya, yang dianggap "melanggar integritas akademis". Dari kacamata bisnis, ini juga merupakan upaya untuk konsentrasi modal. Sebab jurnal-jurnal yang delisted itu menghadapi skenario yang terbatas, antara ditutup, atau di jual ke pemodal kuat, yang tentu saja punya akses ke AI model frontiers.

Satu-satunya yang bisa membentengi jurnal-jurnal lokal dari masalah ini, mau tidak mau adalah kebijakan afirmatif pemerintah.

China misalnya, membentengi jurnal-jurnal lokalnya terhadap persaingan jurnal asing dengan melakukan "price cap" article processing fee untuk publikasi jurnal open access.

Cap ini didesain supaya peneliti China tidak menerbitkan makalahnya ke jurnal barat yang jauh lebih mahal. Belum lagi, China mengembangkan Open weight AI model seperti Kimi dan Deepseek yang bisa digunakan secara free pada komputer sendiri, atau jika dirun pada data center mereka, harganya jauh lebih murah untuk price per tokennya daripada AI model buatan barat.

Mengapa bisa murah, karena sudah jadi rahasia umum bahwa jurnal dan start up AI China itu dapat subsidi dan bantuan yang signifikan dari pemerintah mereka.

Di China, tidak akan sulit bagi pengelola jurnal manapun untuk mendapat akses ke AI model frontiers karena semua disubsidi pemerintah. Nah, bagaimana dengan kita? Jika tidak ada kebijakan afirmatif seperti ini, pengelola jurnal kita harus berjuang lebih keras untuk kedepannya untuk menghadapi masalah integritas akademis.

Sebagai gambaran, penerbit besar seperti Elsevier dan Springer-Nature saja terkadang harus melakukan retraksi artikel ilmiahnya karena masalah plagiarisme. Padahal mereka sudah dipersenjatai AI model frontiers termutakhir. Ini tentu akan jauh lebih sukar bagi jurnal yang lebih kecil.

Semoga pemerintah mereka, terutama instansi terkait seperti DIKTI dan BRIN, memikirkan hal ini juga. Sebab ini adalah tantangan serius bagi ekosistem perkembangan jurnal lokal kita.

Arli Aditya Parikesit; Profesor kekhususan Bioinformatika pada i3L University, anggota Klaster Keilmuan Bioinformatika APTIKOM, Managing Editor Indonesian Journal of Life Sciences dari i3L University.