Laporan Tinjauan Sejawat yang Dihasilkan oleh AI: Terobosan atau Risiko bagi Kualitas Riset?

Laporan Peer Review yang Dihasilkan AI: Apakah Mereka Benar-benar Bisa Menggantikan Reviewer Manusia?

Pendahuluan

Peer review sering digambarkan sebagai “penjaga gerbang” kualitas akademik. Sebelum penelitian diterima ke dalam catatan ilmiah, penelitian tersebut diperiksa oleh para ahli yang menilai orisinalitas, metodologi, kelayakan etis, dan kontribusinya pada bidang tersebut. Proses ini sangat penting untuk menjaga kepercayaan dalam penerbitan akademik—tetapi juga sedang mengalami tekanan. Volume pengiriman meningkat di berbagai disiplin ilmu, sementara pasokan reviewer berpengalaman tidak sebanding. Akibatnya, editor menghadapi keterlambatan, reviewer mengalami kelelahan, dan penulis menjadi frustrasi karena waktu tunggu yang lama.

Sebagai tanggapan, penerbit dan penyedia teknologi telah mulai bereksperimen dengan Artificial Intelligence (AI) sebagai cara untuk mendukung atau mengotomatisasi sebagian elemen peer review. Alat AI sudah dapat membantu dengan pemeriksaan plagiarisme, penilaian bahasa, verifikasi statistik, penyaringan gambar, dan bahkan pembuatan laporan review terstruktur. Ini menimbulkan pertanyaan mendasar: apakah umpan balik peer review yang dihasilkan AI bisa seandal dan sebermakna seperti yang diberikan oleh para ahli manusia—atau setidaknya cukup baik untuk memainkan peran sentral dalam proses tersebut?

Artikel ini mengeksplorasi pertanyaan tersebut secara rinci. Kami memeriksa bagaimana laporan tinjauan sejawat yang dihasilkan AI bekerja dalam praktik, keuntungan apa yang mereka tawarkan, dan di mana kekurangannya. Kami kemudian membandingkan tinjauan berbasis AI dan berbasis manusia, membahas tantangan etis dan teknis utama, serta menguraikan “masa depan hibrida” yang realistis di mana AI mendukung, tetapi tidak menggantikan, penilaian manusia. Akhirnya, kami memberikan rekomendasi praktis untuk jurnal, editor, dan penulis yang mempertimbangkan bantuan AI dalam alur kerja mereka sendiri—dan menjelaskan mengapa, dalam iklim kebijakan saat ini, manuskrip yang ditulis manusia dan dipoles oleh proofreading profesional tetap menjadi jalur teraman menuju publikasi.

Cara Kerja Laporan Tinjauan Sejawat yang Dihasilkan AI

Laporan tinjauan sejawat yang dihasilkan AI dibangun berdasarkan kombinasi pemrosesan bahasa alami (NLP), pembelajaran mesin, dan analitik data. Sistem ini tidak “memahami” penelitian seperti yang dilakukan ahli manusia, tetapi mereka dapat mengidentifikasi pola dan struktur dalam manuskrip yang berkorelasi dengan indikator kualitas atau masalah umum.

1. Analisis teks dan deteksi struktur
   AI memindai manuskrip untuk mengidentifikasi bagian utama (abstrak, pendahuluan, metode, hasil, diskusi, referensi) dan mengekstrak elemen kunci seperti tujuan penelitian, hipotesis, variabel, dan kesimpulan. Banyak alat juga mendeteksi template artikel khas dan menandai komponen yang hilang—misalnya, bagian metode yang tidak menjelaskan pengambilan sampel atau persetujuan etis.
2. Pemeriksaan plagiarisme dan integritas
   Mesin deteksi kesamaan terintegrasi membandingkan manuskrip dengan basis data besar karya yang telah diterbitkan sebelumnya dan konten web. Mereka menyoroti bagian yang tumpang tindih, potensi plagiarisme diri, atau penggunaan ulang teks dan gambar yang mencurigakan, dan juga dapat mendeteksi pengiriman duplikat di berbagai jurnal.
3. Evaluasi metodologi dan statistik
   Sistem yang lebih maju berusaha menilai kejelasan dan reproduksibilitas metode, termasuk ukuran sampel, desain studi, dan uji statistik. Mereka dapat menandai masalah umum seperti perhitungan daya yang hilang, pemilihan uji yang tidak tepat, atau ketidaksesuaian antara angka yang dilaporkan dan nilai p.
4. Penilaian bahasa, tata bahasa, dan keterbacaan
   Alat AI sangat kuat dalam mendeteksi kesalahan tata bahasa, kalimat yang tidak jelas, masalah struktural, dan terminologi yang tidak konsisten. Mereka dapat menyarankan perubahan kata untuk meningkatkan keterbacaan dan alur, meskipun jurnal harus berhati-hati memastikan bahwa perubahan tersebut tidak mendorong manuskrip ke wilayah yang dihasilkan oleh AI.
5. Verifikasi kutipan dan referensi
   AI dapat memeriksa referensi untuk format yang benar, DOI yang rusak, dan konsistensi antara kutipan dalam teks dan daftar referensi. Beberapa alat juga mengevaluasi apakah karya kunci sebelumnya telah dihilangkan dan apakah daftar referensi terlalu banyak mengutip diri sendiri atau bias.
6. Pemberian skor dan pembuatan rekomendasi
   Akhirnya, sistem AI sering merangkum temuan mereka dalam laporan ulasan terstruktur. Ini dapat mencakup komentar per bagian, skor numerik untuk aspek seperti orisinalitas, kejelasan, dan ketepatan teknis, serta rekomendasi tingkat tinggi (misalnya “potensial cocok setelah revisi besar”).

Penting, keluaran ini didasarkan pada pola yang dipelajari dari data pelatihan, bukan pada penilaian ilmiah yang sebenarnya. Laporan yang dihasilkan AI harus dipandang sebagai alat pendukung keputusan yang memerlukan interpretasi manusia yang cermat.

Manfaat Laporan Peer Review yang Dihasilkan AI

1. Kecepatan dan Efisiensi

Salah satu keuntungan paling jelas dari AI adalah kecepatan. Peer review manual bisa memakan waktu berminggu-minggu atau berbulan-bulan, terutama di bidang yang sibuk atau jurnal dengan permintaan tinggi. Alat AI, sebaliknya, dapat menganalisis naskah dalam hitungan menit.

• Editor dapat menggunakan AI untuk penyaringan awal, dengan cepat mengidentifikasi pengiriman yang jelas-jelas berada di luar cakupan jurnal atau ambang kualitas.
• Pemeriksaan rutin—misalnya, format, referensi, statistik dasar, atau kemiripan—dapat sepenuhnya diotomatisasi, membebaskan peninjau manusia untuk fokus pada isu konseptual dan metodologis.
• Waktu penyelesaian yang lebih cepat menguntungkan penulis, yang menerima umpan balik lebih awal, dan pembaca, yang mendapatkan akses ke temuan baru lebih cepat.

Dalam jurnal dengan volume tinggi, peningkatan efisiensi ini bisa sangat transformatif, mengurangi antrean dan memungkinkan jadwal editorial yang lebih dapat diprediksi.

2. Konsistensi dan Objektivitas

Peninjau manusia pasti berbeda dalam gaya, harapan, dan penekanan. Satu peninjau mungkin lunak pada bahasa tapi ketat pada metodologi; yang lain mungkin sangat fokus pada kebaruan sambil mengabaikan detail statistik. Sistem AI, secara desain, menerapkan algoritma dan ambang batas yang sama pada setiap naskah.

• Pemeriksaan standar mengurangi variasi dalam bagaimana kriteria dasar—seperti kelengkapan pelaporan atau akurasi referensi—dievaluasi.
• Penilaian otomatis kurang dipengaruhi oleh hubungan pribadi, bias reputasi, atau kelelahan.
• Laporan AI yang terstruktur mendorong cakupan yang lebih seragam dari topik utama (metode, etika, kejelasan, orisinalitas), memastikan bahwa bagian penting tidak terlewatkan.

AI oleh karena itu memiliki potensi untuk menyamakan kondisi bagi penulis, terutama dalam sistem editorial besar dengan banyak peninjau yang berbeda.

3. Mendeteksi Kesalahan dan Pelanggaran Etika

AI bisa sangat kuat dalam menangkap masalah yang sering terlewat oleh reviewer manusia, terutama ketika masalah tersebut halus atau teknis:

• Alat kesamaan seperti iThenticate dan Turnitin mencocokkan teks dengan database referensi besar, menemukan tumpang tindih yang mudah terlewatkan.
• Perangkat lunak analisis gambar dapat mengidentifikasi gambar yang diduplikasi atau dimanipulasi, bahkan ketika telah diputar, dipotong, atau disesuaikan kontrasnya.
• Algoritma dapat memeriksa apakah klaim statistik konsisten secara internal dengan ukuran sampel, interval kepercayaan, dan ukuran varians.
• AI dapat mengidentifikasi pola self-plagiarism, publikasi duplikat, atau salami-slicing di berbagai pengiriman.

Dengan menandai masalah ini sejak awal, alat AI membantu jurnal menjaga standar etika dan mengurangi risiko menerbitkan penelitian yang kemudian memerlukan koreksi atau penarikan.

4. Meningkatkan Bantuan Reviewer

AI kadang-kadang digambarkan sebagai pesaing reviewer manusia, tetapi dalam praktiknya peran paling berguna adalah sebagai asisten reviewer.

• Ringkasan yang dihasilkan AI tentang kekuatan dan kelemahan dapat menjadi titik awal untuk komentar reviewer sendiri.
• Menyoroti referensi relevan yang tidak dikutip atau bukti yang bertentangan membantu reviewer terlibat lebih dalam dengan literatur yang mengelilingi manuskrip.
• Menandai data yang hilang, metode yang tidak jelas, atau keterbatasan yang tidak dilaporkan menarik perhatian pada aspek yang memerlukan klarifikasi.

Dukungan ini sangat berharga bagi reviewer pemula yang masih mengembangkan gaya review mereka, dan bagi ahli senior yang ingin memfokuskan waktu terbatas mereka pada evaluasi tingkat tinggi daripada pemeriksaan rutin.

5. Mengatasi Kelelahan Reviewer

Kelelahan reviewer menjadi perhatian yang meningkat. Banyak akademisi menerima permintaan review yang sering selain beban mengajar dan penelitian yang berat. AI dapat membantu dengan mengurangi pekerjaan berulang dan menyederhanakan proses.

• Pemeriksaan otomatis berarti reviewer tidak perlu lagi menghabiskan waktu memverifikasi setiap format referensi atau mengejar masalah bahasa dasar.
• Ini dapat membuat proses review kurang memakan waktu dan lebih memuaskan secara intelektual, yang pada gilirannya dapat mendorong lebih banyak orang untuk berpartisipasi.
• Dengan menangani triase awal, alat AI memungkinkan editor mengirimkan hanya manuskrip serius dan sesuai lingkup kepada reviewer manusia, mengurangi jumlah pengiriman berkualitas rendah yang harus mereka telusuri.

Tantangan dan Keterbatasan AI dalam Peer Review

1. Kurangnya Pemahaman Mendalam tentang Subjek

Meskipun memiliki kemampuan permukaan yang mengesankan, sistem AI saat ini tidak memiliki pemahaman konsep ilmiah seperti manusia. Umpan balik mereka didasarkan pada pengenalan pola, bukan penalaran konseptual.

• AI kesulitan mengevaluasi kebaruan dan kontribusi teoretis, yang sering kali memerlukan penilaian holistik dan pengetahuan tentang sejarah serta perdebatan dalam suatu bidang.
• AI mungkin salah menilai karya yang benar-benar inovatif sebagai “berisiko” atau “tidak konsisten” hanya karena menyimpang dari pola dalam data pelatihan.
• Menginterpretasikan hasil yang bertentangan, menimbang penjelasan yang bersaing, dan memahami pertukaran metodologis yang halus tetap menjadi tugas para ahli manusia.

Singkatnya, AI dapat memberi tahu Anda apakah sebuah manuskrip terlihat mirip dengan karya yang sudah diterbitkan sebelumnya dalam bentuk dan struktur—tetapi tidak apakah itu mendorong kemajuan bidang tersebut.

2. Bias Algoritmik dan Kekhawatiran Etis

Sistem AI belajar dari data. Jika data tersebut bias, perilaku sistem juga akan bias.

• Pelatihan yang terutama pada publikasi dari wilayah, bahasa, atau institusi tertentu dapat menyebabkan AI memihak penelitian arus utama atau yang berpusat pada Barat, secara tidak sengaja merugikan penulis dari komunitas yang kurang terwakili.
• Pengambilan keputusan “kotak hitam” yang tidak transparan membuat editor dan penulis sulit memahami mengapa sebuah manuskrip menerima skor atau rekomendasi tertentu.
• Menggunakan AI untuk tugas seperti identifikasi penulis atau profil institusional berisiko merusak double-blind review dan menimbulkan kekhawatiran serius tentang kesetaraan.

Mengurangi risiko ini memerlukan kurasi dataset yang cermat, audit berkelanjutan, dan transparansi tentang bagaimana alat AI dibangun dan digunakan.

3. Ketergantungan Berlebihan pada Rekomendasi AI

Output AI dapat terlihat otoritatif, terutama ketika menyajikan skor yang rapi atau umpan balik poin-poin terperinci. Ada bahaya nyata bahwa editor atau reviewer akan terlalu mempercayai laporan AI dan mengabaikan untuk mempertanyakan atau memverifikasinya.

• AI cenderung menekankan aspek yang mudah diukur (tata bahasa, struktur, gaya referensi) dan mungkin meremehkan isu yang lebih dalam seperti koherensi konseptual, orisinalitas, atau signifikansi etis.
• Jika editor memperlakukan rekomendasi AI sebagai keputusan final, mereka mungkin secara tidak sengaja menolak makalah yang kuat dan inovatif atau menerima yang lemah yang hanya “terlihat bagus di atas kertas”.
• AI juga kurang mampu mendeteksi bentuk-bentuk pelanggaran tertentu, seperti konflik kepentingan yang tidak diungkapkan atau masalah etika halus dalam desain studi.

Untuk alasan ini, jurnal harus secara eksplisit membingkai laporan yang dihasilkan AI sebagai alat penasihat, bukan sebagai pengganti penilaian editorial.

4. Tantangan dengan Penelitian Kompleks dan Kualitatif

AI lebih efektif saat menangani artikel yang terstruktur dan kuantitatif dibandingkan dengan karya yang kompleks, kualitatif, atau interdisipliner.

• Studi interdisipliner sering kali menentang template standar dan memerlukan pengetahuan dari berbagai bidang, sehingga mendorong AI melewati zona nyamannya.
• Disiplin seperti filsafat, sejarah, hukum, atau studi budaya sangat bergantung pada argumen interpretatif, narasi, dan nuansa konseptual yang tidak dapat dievaluasi dengan memadai oleh AI.
• Bahkan di bidang empiris, metode tidak konvensional atau inovasi teoretis dapat membingungkan sistem AI yang dilatih pada karya yang lebih konvensional.

Dalam kasus ini, umpan balik yang dihasilkan AI bisa dangkal atau menyesatkan, dan ketergantungan berat pada umpan balik tersebut dapat merusak kualitas review.

5. Risiko Keamanan Data dan Kerahasiaan

Peer review melibatkan penanganan manuskrip rahasia yang belum dipublikasikan. Integrasi AI ke dalam proses ini menimbulkan pertanyaan penting tentang perlindungan data.

• Jika manuskrip diproses di server eksternal, ada risiko pelanggaran data atau penggunaan ulang konten rahasia yang tidak disengaja.
• Penggunaan alat AI online yang tidak tepat oleh editor atau peninjau dapat melanggar kebijakan jurnal, aturan institusi, atau regulasi seperti GDPR atau HIPAA.
• Untuk mengurangi risiko ini, AI harus diterapkan dalam infrastruktur yang aman dan terkendali dan diatur oleh kesepakatan yang jelas tentang penggunaan, penyimpanan, dan akses data.

Membandingkan Peer Reviewer AI dan Manusia

Tabel di bawah ini merangkum beberapa perbedaan utama antara peer review yang dihasilkan AI dan yang dilakukan manusia.

Tabel ini memperjelas bahwa AI dan manusia membawa kekuatan yang saling melengkapi. Tujuannya bukan untuk memposisikan mereka saling berhadapan, tetapi merancang alur kerja yang memanfaatkan keduanya.

Masa Depan AI dalam Laporan Peer Review

Ke depan, AI kemungkinan akan menjadi komponen standar infrastruktur peer-review, tetapi bukan satu-satunya pengambil keputusan. Beberapa perkembangan yang mungkin termasuk:

• Model tinjauan hibrida AI–manusia: Alat AI melakukan pemeriksaan teknis dan integritas awal; ahli manusia fokus pada kebaruan, signifikansi, dan interpretasi.
• Deteksi bias berbantuan AI: Menganalisis pola dalam skor dan keputusan tinjauan untuk mengidentifikasi dan mengurangi bias terkait gender, geografi, atau institusi.
• Model NLP yang lebih canggih: Pemahaman kontekstual yang lebih baik dapat memungkinkan AI menghasilkan pertanyaan yang lebih kaya dan terarah untuk peninjau daripada komentar umum.
• Saran peninjau otomatis: Memadankan manuskrip dengan peninjau yang sesuai berdasarkan riwayat publikasi, metode, dan topik, sambil menghormati batasan konflik kepentingan.
• Integrasi lebih erat dengan platform editorial: Menanamkan alat AI dalam sistem pengajuan untuk triase, penyaringan, dan pelaporan yang mulus, semuanya dalam lingkungan yang aman.

Rekomendasi Praktis untuk Editor, Jurnal, dan Penulis

Untuk menggunakan AI secara bertanggung jawab dalam peer review:

• Tentukan peran AI dengan jelas: Spesifikasikan tugas mana yang didelegasikan ke AI (misalnya pemeriksaan kemiripan, validasi referensi) dan mana yang tetap sepenuhnya manusia (penilaian kebaruan, keputusan akhir).
• Jaga transparansi: Beri tahu reviewer dan penulis saat alat AI digunakan, dan berikan ringkasan temuan AI daripada hanya skor yang tidak jelas.
• Pertahankan kontrol manusia: Pastikan editor dan reviewer selalu memiliki otoritas untuk membatalkan rekomendasi AI dan bahwa ada proses banding untuk penulis.
• Lindungi kerahasiaan: Gunakan infrastruktur yang aman dan patuh serta hindari mengunggah manuskrip yang belum dipublikasikan ke layanan AI online umum.

Bagi penulis, pesannya sama pentingnya:

• Pertahankan isi substantif dan kata-kata manuskrip Anda ditulis oleh manusia, sesuai dengan aturan institusi dan penerbit.
• Gunakan alat AI, jika memang digunakan, terutama untuk pemeriksaan internal dan perencanaan, bukan untuk menghasilkan paragraf yang akan diajukan sebagai karya Anda sendiri.
• Untuk kualitas bahasa dan gaya khusus jurnal, andalkan proofreading manusia ahli, seperti layanan yang ditawarkan oleh Proof-Reading-Service.com, yang meningkatkan kejelasan dan ketepatan tanpa meningkatkan risiko kemiripan atau melanggar kebijakan penggunaan AI.

Kesimpulan

Laporan peer review yang dihasilkan AI lebih dari sekadar ide futuristik—mereka sudah memengaruhi bagaimana manuskrip disaring dan dievaluasi di banyak kantor editorial. Alat-alat ini dapat mempercepat jadwal review, meningkatkan konsistensi, dan memperkuat deteksi penipuan, menjadikannya sekutu berharga dalam dunia penerbitan ilmiah yang semakin kompleks.

Namun keterbatasan AI juga sama jelasnya. AI kurang memiliki keahlian domain yang mendalam, kesulitan dengan nuansa dan inovasi, serta menimbulkan tantangan etika dan kerahasiaan baru. Untuk masa depan yang dapat diperkirakan, reviewer manusia tetap tak tergantikan dalam menafsirkan temuan, menilai kebaruan, dan mempertimbangkan implikasi etis.

Masa depan yang paling menjanjikan adalah model hibrida: AI sebagai asisten yang kuat yang menangani tugas rutin dan skala besar, dan para ahli manusia yang memberikan wawasan kontekstual, penilaian kritis, dan otoritas akhir. Ketika kemitraan ini digabungkan dengan pedoman etika yang jelas, infrastruktur yang aman, dan proofreading manusia berkualitas tinggi untuk penulis, proses peer review dapat menjadi lebih cepat, lebih adil, dan lebih kuat—tanpa mengorbankan integritas yang menjadi inti dari penelitian akademik.