Perkembangan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) sering dipahami melalui narasi kemajuan teknologi yang linear: semakin canggih sistem, semakin besar manfaat ekonomi dan sosial yang dihasilkan. Namun, kerangka ini semakin tidak memadai. Analisis terbaru yang dirilis oleh World Economic Forum menunjukkan bahwa masa depan AI justru dibentuk oleh serangkaian paradoks struktural, bukan oleh kepastian teknologi.
Paradoks tersebut muncul karena AI berkembang di persimpangan antara kemampuan teknis, ekspektasi pasar, kapasitas institusi, dan perilaku manusia. Ketika ekspektasi publik dan kebijakan berlari jauh di depan realitas implementasi, AI berpotensi menciptakan ketegangan baru alih-alih solusi yang stabil.
Produktivitas Tanpa Jaminan Inklusivitas
AI kerap dipromosikan sebagai pengungkit produktivitas jangka panjang. Dalam kerangka ekonomi neoklasik, peningkatan produktivitas seharusnya mendorong pertumbuhan dan kesejahteraan. Namun, paradoks muncul ketika peningkatan efisiensi tidak secara otomatis diterjemahkan menjadi penciptaan lapangan kerja atau distribusi manfaat yang merata.
Dalam praktiknya, AI cenderung memperkuat sektor dan aktor yang telah memiliki modal, data, dan kapasitas teknologi. Tanpa intervensi kebijakan, produktivitas berbasis AI berisiko memperlebar kesenjangan pasar tenaga kerja bukan hanya antara pekerja berkeahlian tinggi dan rendah, tetapi juga antarwilayah dan antarsektor.
Paradoks ini menempatkan kebijakan publik pada dilema: mendorong adopsi AI demi efisiensi ekonomi, atau memperlambatnya demi stabilitas sosial.
Efisiensi Digital vs Beban Energi dan Lingkungan
AI juga membawa paradoks ekologis. Di satu sisi, teknologi ini diharapkan membantu efisiensi rantai pasok, manajemen energi, dan perencanaan kebijakan berbasis data. Di sisi lain, infrastruktur AI terutama model berskala besar menuntut konsumsi energi yang sangat tinggi melalui pusat data dan komputasi intensif.
Paradoks ini menantang asumsi bahwa transformasi digital selalu sejalan dengan agenda keberlanjutan. Tanpa kebijakan energi dan lingkungan yang terintegrasi, AI dapat menjadi sumber tekanan baru terhadap sistem energi nasional, terutama di negara berkembang yang kapasitas transisi energinya terbatas.
Agensi Manusia dan Batas Determinisme Teknologi
Salah satu temuan kunci dalam analisis WEF adalah penekanan pada agensi manusia. Masa depan AI tidak semata ditentukan oleh apa yang dapat dilakukan algoritma, tetapi oleh bagaimana manusia sebagai pengguna, regulator, dan pembuat kebijakan memilih untuk mengarahkan teknologi tersebut.
Ini menolak pandangan deterministik bahwa AI “pasti” akan menggantikan manusia atau “pasti” menciptakan kemakmuran. Sebaliknya, AI bersifat kontingen: dampaknya sangat bergantung pada norma sosial, tata kelola, dan desain institusi yang mengiringinya.
Dalam konteks ini, kegagalan kebijakan bukan berasal dari keterbatasan teknologi, melainkan dari ketidakmampuan institusi publik untuk beradaptasi dengan kompleksitas baru.
Implikasi Kebijakan: Dari Adopsi ke Tata Kelola
Paradoks-paradoks ini menunjukkan bahwa tantangan utama AI bukan lagi pada fase adopsi teknologi, melainkan pada tata kelola (governance). Kebijakan publik yang terlalu berorientasi pada percepatan adopsi berisiko mengabaikan dampak sosial, ketenagakerjaan, dan lingkungan yang menyertainya.
Pendekatan kebijakan ke depan perlu bergeser dari pertanyaan “seberapa cepat AI bisa diadopsi” menjadi “bagaimana AI diatur agar selaras dengan tujuan publik”. Ini mencakup integrasi kebijakan ketenagakerjaan, pendidikan, energi, dan regulasi digital dalam satu kerangka yang koheren.
Paradoks AI mengindikasikan bahwa masa depan teknologi ini tidak akan lurus, apalagi netral. AI berkembang dalam ruang kebijakan yang sarat kepentingan, keterbatasan institusi, dan pilihan normatif. Oleh karena itu, keberhasilan AI sebagai alat pembangunan tidak ditentukan oleh kecanggihannya, melainkan oleh kapasitas negara dan masyarakat dalam mengelola kontradiksi yang menyertainya.
Bagi pembuat kebijakan, tantangan terbesar bukanlah tertinggal secara teknologi, melainkan gagal membaca paradoks dan membiarkan AI berkembang tanpa arah kebijakan yang jelas.