Masa Depan Penerbitan STM: Peran AI dalam Integritas dan Inovasi Riset

Masa Depan Penerbitan STM: Bagaimana AI Dapat Mendukung Integritas dan Inovasi Riset

Pendahuluan

Penerbitan Ilmiah, Teknis, dan Medis (STM) berada pada titik balik yang kritis. Volume penelitian yang dihasilkan terus meningkat, penerbit menghadapi tekanan untuk membuat konten lebih mudah diakses dan transparan, dan komunitas riset global mengharapkan proses editorial yang lebih cepat dan adil. Pada saat yang sama, integritas penelitian, reproduktifitas, dan kepercayaan tidak pernah sepenting ini.

Kecerdasan buatan (AI) telah memasuki lanskap ini sebagai sekutu yang kuat sekaligus sumber risiko potensial. Sistem AI dapat menyaring manuskrip untuk plagiarisme, membantu mengidentifikasi reviewer yang sesuai, menganalisis jaringan sitasi, dan bahkan mendeteksi gambar atau data yang mencurigakan. Mereka juga dapat mendukung pembaca dan peneliti dengan merangkum literatur kompleks, memprediksi topik yang muncul, dan meningkatkan pencarian serta penemuan di seluruh database STM yang sangat besar.

Namun adopsi AI yang cepat menimbulkan pertanyaan penting. Bagaimana kita memastikan bahwa alur kerja yang didukung AI tetap adil, tidak bias, dan transparan? Perlindungan apa yang diperlukan untuk mencegah AI memperkuat ketidaksetaraan yang ada dalam penerbitan atau memungkinkan bentuk pelanggaran baru? Bagaimana penerbit menyeimbangkan peningkatan efisiensi dengan kebutuhan penilaian editorial yang hati-hati dan dipimpin manusia?

Artikel ini mengeksplorasi bagaimana AI membentuk ulang penerbitan STM, dengan fokus pada peran yang semakin besar dalam penyaringan manuskrip, peer review, integritas penelitian, dan inovasi. Artikel ini juga mempertimbangkan tantangan etis terkait konten yang dihasilkan AI, keamanan data, dan bias algoritmik, serta menguraikan visi hibrida untuk masa depan: ekosistem penerbitan yang didukung AI namun tetap berpusat pada manusia.

Pengaruh AI yang Semakin Besar dalam Penerbitan STM

AI telah berkembang jauh melampaui alat otomatisasi sederhana yang memeriksa jumlah kata atau format referensi. Sistem modern memanfaatkan machine learning dan natural language processing (NLP) untuk memahami struktur, bahasa, dan hubungan dalam koleksi besar dokumen ilmiah. Dalam penerbitan STM, ini mengubah beberapa fungsi inti.

1. AI dalam Penyaringan Manuskrip dan Peer Review

Salah satu bagian yang paling memakan sumber daya dalam penerbitan STM adalah perjalanan editorial dari pengajuan hingga keputusan akhir. Alat berbasis AI semakin banyak digunakan untuk mendukung editor pada tahap-tahap kunci dalam proses ini:

• Deteksi kesamaan dan plagiarisme: Sistem berbasis AI dapat membandingkan manuskrip dengan jutaan artikel dan preprint yang diterbitkan untuk menandai potensi plagiarisme, publikasi berulang, atau penggunaan ulang teks yang berlebihan.
• Analisis sitasi dan kesamaan teks: Alat dapat mengidentifikasi pola sitasi mencurigakan, seperti lingkaran sitasi diri atau daftar referensi yang secara sistematis dibesar-besarkan, membantu editor mendeteksi praktik manipulatif.
• Rekomendasi dan pencocokan reviewer: Algoritma dapat menganalisis jaringan penulis, topik, dan publikasi sebelumnya untuk mengusulkan reviewer yang sesuai dengan keahlian yang sangat selaras dengan manuskrip.
• Analitik laporan reviewer: Beberapa penerbit menggunakan AI untuk menyaring laporan review itu sendiri, memeriksa panjang, nada, kelengkapan, dan potensi bias dalam komentar.

Alat AI ini dapat secara signifikan mengurangi beban kerja editorial, memperpendek waktu penyelesaian, dan mendistribusikan manuskrip lebih adil di antara komunitas reviewer. Namun, penilaian yang dihasilkan AI harus selalu ditafsirkan oleh editor manusia, yang memahami konteks penelitian dan norma di bidangnya.

2. AI dalam Integritas Penelitian dan Deteksi Penipuan

Menjamin integritas penelitian adalah perhatian utama penerbit STM. Dalam beberapa tahun terakhir, kasus fabrikasi data, paper mills, manipulasi gambar, dan artikel yang ditulis oleh ghostwriter telah merusak kepercayaan pada catatan ilmiah. AI menawarkan dukungan kuat dalam mendeteksi masalah tersebut sejak dini.

• Forensik gambar: Alat analisis gambar yang ditingkatkan AI dapat mendeteksi gambar yang diduplikasi, diputar, atau diubah secara halus di beberapa manuskrip, mengidentifikasi penggunaan ulang gambar yang mencurigakan dan potensi manipulasi.
• Deteksi anomali statistik: Model pembelajaran mesin dapat menandai pola yang tidak biasa atau tidak mungkin dalam dataset, yang mungkin menunjukkan fabrikasi atau pelaporan selektif.
• Pengenalan pola teks: AI dapat mendeteksi tanda gaya atau template yang terkait dengan paper mills atau layanan ghostwriting berkualitas rendah.
• Analisis pola pengiriman: Pada tingkat portofolio, AI dapat menyoroti klaster pengiriman dari jaringan tertentu yang menunjukkan ketidakteraturan serupa.

Sistem ini tidak menggantikan penilaian etis, tetapi memberikan editor seperangkat “sinyal peringatan dini” yang dapat memicu pemeriksaan lebih dekat, investigasi formal, atau konsultasi dengan petugas integritas penelitian.

Peran AI dalam Mendorong Inovasi di Penerbitan STM

Selain optimasi proses dan deteksi penipuan, AI mengubah cara penelitian ditemukan, dihubungkan, dan dievaluasi. Ini membuka kemungkinan baru bagi pembaca dan penerbit.

1. Penemuan dan Ringkasan Pengetahuan yang Didukung AI

Literatur STM sangat luas dan terus berkembang. AI dapat membantu peneliti memahami kompleksitas ini melalui:

• Pemetaan literatur otomatis: Sistem NLP dapat mengidentifikasi konsep kunci di ribuan artikel, mengelompokkannya ke dalam tema, dan menghasilkan ringkasan tingkat tinggi dari suatu bidang.
• Graf pengetahuan: Graf pengetahuan yang digerakkan oleh AI merepresentasikan penulis, topik, metode, dan temuan sebagai node yang saling terhubung, mengungkap hubungan yang mungkin tidak jelas dari pencarian kata kunci tradisional.
• Pencarian kontekstual: Mesin pencari cerdas dapat menginterpretasikan maksud di balik sebuah kueri dan mengembalikan hasil yang secara konseptual terkait, bukan hanya yang memiliki kata kunci yang sama persis.

Alat-alat seperti ini memungkinkan peneliti melakukan tinjauan literatur yang lebih terarah dan terkini, mengidentifikasi kekurangan, serta mengeksplorasi koneksi antardisipliner dengan lebih cepat dan sistematis.

2. AI dalam Ekosistem Akses Terbuka dan Preprint

Platform akses terbuka dan preprint sedang membentuk ulang komunikasi ilmiah dengan membuat riset lebih luas dan cepat tersedia. AI mendukung transisi ini dalam beberapa cara:

• Metadata dan pengindeksan yang ditingkatkan: AI dapat secara otomatis mengklasifikasikan artikel berdasarkan subjek, metode, dan sumber pendanaan, meningkatkan ketertemuan di seluruh repositori terbuka.
• Dukungan multibahasa otomatis: Alat terjemahan mesin membantu menghilangkan hambatan bahasa, memungkinkan pembaca mengakses riset yang diproduksi di berbagai wilayah dan bahasa.
• Deteksi jurnal predator: Algoritma dapat menyaring penerbit berdasarkan praktik editorial, transparansi peer review, dan status pengindeksan, membantu penulis menghindari outlet yang tidak etis atau menipu.

Dengan memudahkan konten akses terbuka untuk ditemukan dan dipercaya, AI membantu memajukan tujuan yang lebih luas yaitu akses yang adil ke pengetahuan ilmiah.

3. Metrik yang Ditingkatkan oleh AI dan Prediksi Dampak

Metrik berbasis sitasi tradisional hanya menangkap sebagian pengaruh publikasi. Bibliometrik dan altmetrik bertenaga AI dapat:

• Menganalisis trajektori sitasi untuk mengidentifikasi “topik panas” yang muncul dan artikel berpengaruh lebih awal daripada metrik konvensional.
• Melacak sebutan dalam dokumen kebijakan, pedoman klinis, media berita, dan platform sosial, memberikan pandangan yang lebih holistik tentang dampak sosial.
• Mendukung pemberi dana dan institusi dalam membuat keputusan berbasis data tentang di mana menginvestasikan sumber daya dan bidang riset STM mana yang kemungkinan akan berkembang.

Jika digunakan dengan hati-hati, alat ini dapat melengkapi—bukan menggantikan—penilaian kualitatif terhadap kualitas dan relevansi riset.

Tantangan Etis AI dalam Penerbitan STM

Meskipun memiliki manfaat, AI juga memperkenalkan risiko etika baru. Tanpa tata kelola yang cermat, sistem AI dapat menanamkan bias, mengurangi transparansi, dan mengikis tanggung jawab manusia dalam keputusan editorial.

1. Bias Algoritmik dalam Alur Kerja Editorial dan Evaluasi

Model AI belajar dari data historis, yang mungkin mencerminkan ketidaksetaraan lama dalam penerbitan ilmiah. Akibatnya, keputusan yang didorong oleh AI dapat secara tidak sengaja menguntungkan:

• Penulis dari institusi yang didanai dengan baik dan negara berpendapatan tinggi.
• Artikel yang ditulis dalam Bahasa Inggris atau diterbitkan di jurnal dengan dampak tinggi.
• Topik yang sering dikutip, sementara mengabaikan bidang penelitian yang khusus atau baru muncul.

Untuk mengatasi hal ini, penerbit harus melatih AI dengan dataset yang beragam dan representatif, secara rutin mengaudit keluaran algoritma, dan memastikan bahwa editor manusia dapat membatalkan rekomendasi AI ketika tampak tidak adil atau bias.

2. Konten Riset yang Dihasilkan oleh AI dan Etika Kepengarangan

Seiring alat AI menjadi mampu menyusun teks, meringkas hasil, dan bahkan mengusulkan kesimpulan, penerbit STM menghadapi pertanyaan sulit:

• Apakah teks yang dihasilkan AI pernah boleh dihitung sebagai kontribusi ilmiah asli?
• Bagaimana jurnal dapat mendeteksi dan mengelola naskah yang sebagian besar ditulis oleh AI?
• Sejauh mana bantuan AI dapat diterima, dan bagaimana seharusnya dilaporkan?

Sebagian besar pedoman utama kini sepakat bahwa AI tidak dapat dicantumkan sebagai penulis karena tidak dapat bertanggung jawab atas karya tersebut. Namun, penulis tetap bertanggung jawab untuk mengungkapkan bagaimana AI digunakan dalam persiapan naskah dan memastikan bahwa bahasa atau gambar yang dihasilkan AI akurat, direferensikan dengan benar, dan etis. Banyak universitas dan penerbit secara eksplisit memperingatkan bahwa penulisan ulang oleh AI dapat meningkatkan skor kemiripan atau memperkenalkan referensi palsu, dan mereka semakin merekomendasikan pemeriksaan dan penyuntingan manusia sebagai cara yang lebih aman untuk memperbaiki bahasa.

3. Privasi Data dan Keamanan di Platform Bertenaga AI

Sistem AI sering mengandalkan volume besar data naskah, termasuk penelitian yang belum dipublikasikan, ulasan sejawat yang bersifat rahasia, dan metode kepemilikan. Hal ini menimbulkan beberapa kekhawatiran:

• Naskah bisa terekspos melalui pelanggaran data atau API yang tidak aman.
• Dokumen rahasia mungkin digunakan, tanpa izin, untuk melatih model AI eksternal.
• Kekayaan intelektual bisa terancam jika detail sensitif disimpan atau diproses secara tidak tepat.

Oleh karena itu, penerbit STM harus menerapkan kerangka tata kelola AI dan keamanan siber yang kuat, menjelaskan di mana data disimpan, bagaimana data digunakan, dan siapa yang memiliki akses. Penulis dan reviewer harus diberi informasi tentang praktik ini agar dapat membuat keputusan yang tepat mengenai partisipasi.

Masa Depan Penerbitan STM: Menuju Model Hibrida AI–Manusia

Melihat ke depan, AI kemungkinan akan menjadi bagian integral dari penerbitan STM. Visi yang paling menjanjikan bukanlah otomatisasi penuh, melainkan ekosistem hibrida di mana AI dan manusia memainkan peran yang saling melengkapi.

Fitur Utama Masa Depan Hibrida

1. AI sebagai asisten tinjauan standar: AI akan secara rutin menangani pemeriksaan tahap awal—penyaringan plagiarisme, kelengkapan metodologis dasar, dan rekomendasi reviewer—sementara editor dan reviewer fokus pada ketelitian ilmiah, orisinalitas, dan implikasi etis.
2. Regulasi AI yang jelas dan ditegakkan: penerbit, pemberi dana, dan organisasi profesional akan menerbitkan kebijakan rinci yang menjelaskan penggunaan AI yang dapat diterima, aturan pengungkapan wajib, dan konsekuensi penyalahgunaan (seperti data atau referensi yang dibuat oleh AI).
3. Kolaborasi lintas disiplin yang didukung AI: grafik pengetahuan dan platform bertenaga AI akan membantu peneliti menemukan kolaborator di bidang terkait, menghubungkan metode, dataset, dan pertanyaan yang saling melengkapi.
4. Alur kerja editorial yang lebih cepat namun lebih transparan: Tugas rutin akan sangat otomatis, memperpendek waktu tinjauan. Pada saat yang sama, jurnal akan lebih terbuka tentang bagaimana AI digunakan dalam pengambilan keputusan dan akan mendokumentasikan pemeriksaan dan keseimbangan yang dirancang untuk mencegah bias.
5. Kepercayaan yang dibangun atas transparansi: Pembaca, penulis, dan reviewer akan mulai mempercayai penerbitan yang dibantu AI hanya ketika mereka dapat melihat di mana, kapan, dan bagaimana AI telah diterapkan, dan ketika tanggung jawab manusia atas keputusan akhir jelas dipertahankan.

Langkah Praktis untuk Pemangku Kepentingan STM

Untuk bergerak menuju masa depan ini, berbagai kelompok dalam ekosistem STM dapat mengambil tindakan spesifik:

• Penerbit dan jurnal dapat menerapkan persyaratan pengungkapan AI, melatih editor untuk menginterpretasikan keluaran AI secara kritis, dan berinvestasi dalam data pelatihan yang beragam untuk meminimalkan bias.
• Editor dan reviewer dapat memperlakukan AI sebagai alat pendukung keputusan, bukan otoritas, dan tetap waspada terhadap kasus-kasus khusus di mana AI mungkin gagal—seperti metode baru atau topik kontroversial.
• Penulis dapat menggunakan AI dengan hati-hati untuk bantuan, bukan pembuatan konten, memverifikasi semua keluaran AI (terutama kutipan dan ringkasan), dan mencari dukungan editorial manusia untuk memastikan kualitas bahasa tanpa risiko masalah integritas terkait AI.
• Institusi dan pemberi dana dapat menawarkan pelatihan literasi dan etika AI, mendorong praktik ilmu terbuka, dan menyelaraskan kriteria evaluasi dengan penggunaan AI yang bertanggung jawab dalam penelitian dan penerbitan.

Kesimpulan

Kecerdasan buatan sedang membentuk ulang lanskap penerbitan STM. Ini menawarkan alat yang kuat untuk menyaring manuskrip, mendeteksi penipuan, memetakan pengetahuan, dan memprediksi tren penelitian. Jika diterapkan dengan bijaksana, AI dapat membantu penerbit menjaga integritas penelitian, mendukung akses terbuka, dan mempercepat komunikasi ilmiah.

Pada saat yang sama, penggunaan AI yang tidak kritis atau tidak transparan berisiko memperkuat bias, mengaburkan batas kepengarangan, dan mengorbankan kerahasiaan. Masa depan penerbitan STM oleh karena itu akan bergantung pada pengembangan pedoman etika yang jelas, tata kelola AI yang kuat, dan budaya transparansi. Dalam model hibrida yang dirancang dengan baik, AI menangani tugas-tugas berulang dan berbasis data berat, sementara editor, reviewer, dan penulis manusia tetap bertanggung jawab atas inti intelektual dan etis komunikasi ilmiah.

Dengan mengadopsi AI secara bertanggung jawab—dan dengan menggabungkan kemampuannya dengan pengawasan manusia yang cermat serta human proofreading berkualitas tinggi pada tahap manuskrip—penerbitan STM dapat meningkatkan kualitas, aksesibilitas, dan dampak penelitian sekaligus mempertahankan kepercayaan yang menjadi dasar ilmu pengetahuan.