Bahaya AI Memproduksi Massal Makalah Ilmiah Redundan dan Berkualitas Rendah

Artikel ini bertujuan untuk mengungkap penggunaan alat AI dalam produksi massal makalah ilmiah berkualitas rendah dan redundan yang memanfaatkan data publik sehingga bisa mengelabui deteksi plagiarisme dan membanjiri literatur kesehatan. Tujuannya penting agar komunitas ilmiah dan penerbit bisa lebih waspada dan mengembangkan metode untuk menghadapi ancaman keaslian karya ilmiah di era AI.

23 Sep 2025, 07.00 WIB

107 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Penggunaan AI dalam penelitian dapat memicu produksi kertas ilmiah yang berkualitas rendah.
Ada risiko bahwa literatur ilmiah akan dibanjiri dengan kertas redundan yang tidak memberikan wawasan baru.
Perlu adanya perhatian dari penerbit dan peneliti untuk mencegah penyalahgunaan data publik dalam pembuatan kertas penelitian.

Guildford, Inggris; Fribourg, Swiss - Dalam beberapa tahun terakhir, kemajuan teknologi AI telah memungkinkan penulis untuk membuat makalah ilmiah secara cepat dan massal. Alat seperti ChatGPT dan Gemini dapat mengubah makalah lama dan menggunakan data publik untuk menghasilkan karya baru yang tampak asli. Namun, banyak dari makalah ini memiliki kualitas ilmiah yang rendah dan cenderung mengulang penelitian yang sama dengan data yang sedikit berbeda.

Para peneliti menemukan lebih dari 400 makalah redundan yang dipublikasikan di lebih dari 100 jurnal menggunakan data dari NHANES, sebuah database terbuka yang memuat informasi kesehatan dan gaya hidup dari ribuan orang di Amerika Serikat. Penelitian ini menemukan adanya pola pembuatan ulang makalah dengan data yang hampir sama, membuat literatur ilmiah menjadi penuh dengan studi yang tidak memberikan kontribusi baru.

Yang lebih mengkhawatirkan adalah kemampuan alat AI untuk menghindari deteksi plagiarisme yang selama ini digunakan oleh penerbit. Makalah hasil AI ini tidak menimbulkan kecurigaan dari sistem deteksi yang ada, sehingga dapat lolos dan dipublikasikan sebagai karya baru. Ini membuka celah bagi praktik penipuan dalam dunia akademik dan merusak kepercayaan terhadap penelitian yang sah.

Para ahli mewaspadai bahwa fenomena ini bisa membanjiri dunia ilmiah dengan makalah sintetis dan menghasilkan efek negatif jangka panjang. Komunitas ilmiah dan penerbit harus beradaptasi dengan kondisi ini dan mencari solusi agar kualitas penelitian tetap terjaga serta pencegahan terhadap praktik manipulasi menggunakan AI bisa dilakukan secara efektif.

Dengan meningkatnya pemanfaatan data terbuka dan kemampuan AI dalam pengolahan teks, era baru dalam publikasi ilmiah harus menghadapi tantangan etis dan kualitas karya. Pendidikan tentang penggunaan alat AI dan pengembangan sistem deteksi canggih menjadi kunci agar dunia penelitian tetap bersih dan berevolusi dengan baik.

Referensi:
[1] https://nature.com/articles/d41586-025-03046-z

Analisis Ahli

Csaba Szabó

"Pendalaman terhadap fenomena AI dalam pembuatan makalah sintetis membuka 'Kotak Pandora' yang dapat membanjiri literatur dengan penelitian rendah kualitas, sehingga harus segera diatasi."

Matt Spick

"Kematangan teknologi AI membuatnya memungkinkan untuk mengecoh sistem deteksi plagiarisme, yang menimbulkan tantangan besar bagi penerbit dan komunitas ilmiah."

Analisis Kami

"Fenomena ini merupakan sinyal bahaya besar bagi integritas ilmiah dan kualitas penelitian, terutama dengan mudahnya AI dimanfaatkan untuk memproduksi konten yang tampak valid namun sebenarnya tidak orisinal. Komunitas ilmiah harus segera mengimplementasikan regulasi ketat dan mengembangkan teknologi baru untuk mendeteksi manipulasi AI agar menjaga kredibilitas penelitian dan mencegah kerusakan jangka panjang bagi ilmu pengetahuan."

Prediksi Kami

Jika tidak ada tindakan tegas dan inovasi dalam deteksi keaslian karya ilmiah, dalam beberapa tahun ke depan akan terjadi ledakan makalah sintetis dan redundan yang akan memperburuk krisis kepercayaan terhadap literatur ilmiah, terutama di bidang kesehatan masyarakat dan biomedis.

Pertanyaan Terkait

Apa temuan utama dari penelitian mengenai penggunaan AI dalam publikasi kertas ilmiah?

Penelitian menemukan bahwa alat AI dapat digunakan untuk merevisi kertas ilmiah dan menghasilkan versi 'copycat' yang disamarkan sebagai penelitian baru.

Bagaimana AI dapat membantu menghasilkan kertas penelitian yang redundan?

AI dapat membantu menghasilkan kertas penelitian yang redundan dengan mengubah sedikit informasi dari kertas yang sudah ada dan melewati deteksi plagiarisme.

Apa dampak negatif yang mungkin terjadi akibat adanya kertas penelitian berkualitas rendah?

Dampak negatifnya termasuk membanjirnya literatur ilmiah dengan kertas berkualitas rendah yang tidak memberikan kontribusi berarti terhadap pengetahuan ilmiah.

Siapa saja peneliti yang terlibat dalam studi ini?

Peneliti utama termasuk Matt Spick dari Universitas Surrey dan Csaba Szabó yang memberikan pandangan kritis tentang hasil penelitian.

Apa itu NHANES dan mengapa data tersebut penting dalam konteks penelitian ini?

NHANES adalah survei yang mengumpulkan data kesehatan di AS dan sangat penting karena banyak penelitian menggunakan data ini untuk analisis.