## Kecerdasan Buatan sebagai Tantangan Kebebasan Berpendapat di Media Sosial

## Merle Emanuella Aipassa
Program Magister Ilmu Komunikasi Universitas Indonesia Gedung IASTH Lt. 6, Kampus UI Salemba, Jl. Salemba Raya 4 Jakarta 10430 E-mail: merleaipassa@gmail.com
Received: February 2024; Accepted: April 2024; Published: June 2024

## Abstract
Artificial intelligence is defined as a collection of intelligent agents that can be accessed through a single press. The capabilities of artificial intelligence have surpassed humans as it is able to collect, store and process data. As a result, humans  are  no  longer  the  shapers  of  technology  but  the  other  way  around.  Initially,  the  presence  of  artificial intelligence influenced studies in the natural and exact sciences, but it has now expanded to the economic and social aspects of human life. Social media is one of the places where artificial intelligence is implicated. The number of users reaching 4.76 billion by early 2023 is threatened by the ability of artificial intelligence through an algorithm system that can regulate the presentation of content and be hidden, which has an impact on the formation of public opinion and injures the right to freedom of opinion. This research aims to criticize the presence of AI as a challenge in realizing freedom of speech on social media. With the analysis using communicative action theory, it sees that modern society has been dehumanized and alienated so that critical analysis is needed to overcome injustice and social change to be articulated based on the values embraced by society more fairly. The approach used is qualitative with data collection methods  through  literature  studies.  The  conclusion  shows  that  the  use  of  algorithms  has  eliminated  the  authentic position of humans in the face of artificial intelligence.
Keywords: Artificial intelligence; freedom of speech; social media; human; communication.

## Abstrak
Kecerdasan  buatan  didefinisikan  sebagai  kumpulan  agen-agen  cerdas  yang  dapat  diakses  melalui  satu  kali  tekan. Kemampuan  dari  kecerdasan  buatan  telah  melampaui  manusia  karena  mampu  mengumpulkan,  menyimpan  dan memproses data. Dampaknya, manusia tidak lagi sebagai pembentuk teknologi melainkan sebaliknya. Pada awalnya, kehadiran kecerdasan buatan memengaruhi studi pada ilmu alam dan eksakta, namun kini telah berkembang hingga aspek ekonomi dan kehidupan sosial manusia. Media sosial menjadi salah satu tempat implikasi kecerdasan buatan. Jumlah  pengguna  mencapai  4,76  miliar  hingga  awal  2023  terancam  oleh  kemampuan  kecerdasan  buatanmelalui sistem algoritma yang dapat mengatur sajian konten dan disembunyikan sehingga berdampak pada pembentukkan opini  publik  dan  mencederai  hak  kebebasan  berpendapat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkritisi  kehadiran  AI sebagai  tantangan  dalam  mewujudkan  kebebasan  berpendapat  di  media  sosial.  Dengan  analisis  menggunakan communicative  action  theory  melihat  bahwa  masyarakat  modern  telah  mengalami  dehumanisasi  dan  alienasi sehingga  diperlukan  analisis  kritis  untuk  mengatasi  ketidakadilan  dan  perubahan  sosial  untuk  kemudian diartikulasikan  berdasarkan  nilai  yang  dianut  masyarakat  secara  lebih  adil.  Pendekatan  yang  digunakan  adalah kualitatif  dengan  metode  pengumpulan  data  melalui  studi  literatur.  Kesimpulannya  memperlihatkan  bahwa penggunaan algoritma telah menghilangkan posisi otentik manusia di hadapan kecerdasan buatan.
Kata Kunci: Kecerdasan buatan; kebebasan berpendapat; media sosial; manusia; komunikasi

## PENDAHULUAN
Studi  menunjukkan  bahwa  perkembangan  kecerdasan  buatan  atau  artificial  intelligence (AI)  semakin  baik,  dibuktikan  dengan  kemampuannya  yang  bahkan  menyerupai  kemampuan manusia  (Spiegeleire,  Maas,  and  Sweijs  2017).  Kecerdasan  buatan  dapat  melakukan  deteksi gambar,  transkrip  suara,  hingga  melakukan  terjemahan  secara langsung.  Oleh  karena  itu,  peran kecerdasan  buatan  saat  ini  menjadi  asisten  digital  manusia  yang  dapat  bekerja  melalui  sistem algoritma.  Algoritma  memungkinkan  sistem  digital  menampilkan  hal-hal  yang  sedang  dicari, dibutuhkan, sampai melakukan persuasi untuk pembelian kepada manusia.
John McCarthy pada studinya menyebutkan bahwa dalam perkembangannya kecerdasan buatan tidak akan lagi disebut demikian melainkan asisten digital manusia (Spiegeleire, Maas, and Sweijs 2017). Alasannya karena kemampuan sistem algoritma pada kecerdasan buatan yang dapat membuat  perencanaan  hingga  mengeksekusi  tindakan  manusia.  Mengapa  bisa  disebut  cerdas? kecerdasan  buatan  dalam  salah  satu  penelitian  pada  ekosistem  virtual  bernama  Tierra  bahwa terdapat sistem organisme digital yang memungkinkan data bereproduksi atau menghasilkan data baru  lagi  (Boden  1996).  Semakin  tinggi  proses  reproduksinya,  semakin  banyak  data  yang dihasilkan, maka  semakin memberikan  kualitas  kuat  dan efektif  pada  sistem  algoritma.  Hal  ini yang memampukan algoritma memiliki intuisi, yang kadang, melebihi manusia.
Studi  mengenai  kecerdasan  buatan  pada  awalnya  memang  erat  dengan  disiplin  ilmu eksakta  terutama  yang  berkaitan  dengan  bidang  komputer  dan  pemrograman.  Dalam  konteks akademis  tersebut,  kecerdasan  buatan  merupakan  studi  membangun  dan  memrogram  komputer untuk dapat melakukan sesuatu yang ada di pikiran manusia hingga memungkinkan untuk berjalan tanpa  perintah  (Boden  1996).  Namun  dalam  pendapat  kontra,  bahwa  kecerdasan  buatan  tidak semerta-merta dapat melakukan hal-hal yang dianggap “cerdas” tanpa adanya perintah dari dunia nyata (Konar 2018). Untuk itu, campur tangan manusia harus ada dalam membangun kecerdasan buatan.
Keeratan  kecerdasan  buatan  kini  dengan  keilmuan  sosial  juga  mendapatkan  tantangan, secara khusus dalam disiplin ilmu komunikasi. Pada dasarnya, ilmu komunikasi menjunjung tinggi keunikan  dan  sifat  manusia  dalam  berinteraksi  dan  bertukar  informasi.  Studi-studi  awal komunikasi menempatkan manusia sebagai komunikator dan teknologi adalah medianya. Namun, oleh  karena  disiplin  ilmu  komunikasi  juga  terus  berkaitan  dengan  keilmuan  lain,  kehadiran kecerdasan  buatan  adalah  keniscayaan.  Para  pakar  kemudian  mempelajari  ulang  dan mengembangkannya hingga terdapat istilah yang dikenal dengan media baru. Teknologi kemudian diberikan  gelar  aktor  sosial  hingga  memungkinkan  dibangunnya  aspek  teoritis  pada  interaksi manusia dengan teknologi. Manusia dipandang sebagai proses utama dalam komunikasi, namun seiring perkembangan kecerdasan buatan ‘mengambil’ alih peran tersebut menjadi komunikator (Guzman and Lewis 2020).
Oleh karena dampak pemanfaatan kecerdasan buatan telah masuk ke dalam aspek-aspek kehidupan sehari-hari, studi mengenai ini juga didalami pada ilmu sosial. Salah satu kasusnya ada pada  aspek  komunikasi  yang  lebih  lanjut  didalami  mengenai  kebebasan  berpendapat.  Saat  ini melalui  kecerdasan  buatan,  30  persen  dari  60  persen  tugas  manusia  diambil  alih  dalam  sistem otomasi, termasuk kegiatan komunikasi yang dilakukan secara profesional (López Jiménez and Ouariachi  2021).  Penelitian  bahkan  memperlihatkan  bahwa  dalam  jangka  waktu  lima  tahun keahlian hubungan masyarakat (humas) memiliki peningkatan pengaruh dari sebelumnya hanya 12  persen  yang  mampu  dikerjakan  kecerdasan  buatan,  kini  38%  (Waddington  2017).  Dalam aplikasinya  di  dunia  humas,  kecerdasan  buatan  penting  sebagai  pendukung  pemasaran  produk. kecerdasan buatan mampu mendeteksi target pasar (Spiegeleire, Maas, and Sweijs 2017). Tidak
hanya  itu,  dalam  konteks  pemerintahan,  kecerdasan  buatan  bahkan  dapat  membantu mempertimbangkan pemilihan kebijakan. Data bahkan membuktikan bahwa terdapat peningkatan investasi  dari  institusi  pemerintah  untuk  pengembangan  kecerdasan  buatan.  Lebih  ekstrim dikatakan  bahwa  kecerdasan  buatan  telah  memutus  paradigma  rasional  yang  bertahun-tahun berfokus pada komunikasi manusia (Guzman and Lewis 2020).
Penguasaan  kecerdasan  buatan  yang  dekat  dengan  manusia  saat  ini  terjadi  pada  media sosial (Kaplan 2020). Beberapa tahun lalu, media sosial hadir sebagai wadah penyegar yang akan mengembalikan  kekuatan  manusia  secara  khusus  dalam  demokrasi  partisipatif.  Namun  sejak digunakannya  kecerdasan  buatan  dalam  media  sosial,  berita  positif  tersebut  berubah  menjadi ancaman.  Salah  satunya  adalah  penggunaan  87  juta  data  pengguna  Facebook  yang  diolah  oleh Cambridge Analytica untuk memanipulasi opini publik pada pemilihan presiden Amerika Serikat dan Referendum Brexit. Tidak hanya manipulasi, lebih jauh kecerdasan buatan digunakan untuk menyebarkan berita palsu secara khusus di media sosial.
Skandal  yang  dilakukan  Cambridge  analytica  diawali  dengan  pengumpulan  data  oleh kogan,  seorang  psikolog  dan  ahli  data,  dengan  tujuan  penelitian  (Hu  2020).  Melalui  kuis  yang dibangunnya bertajuk “thisisyourdigitallife,” Kogan mengajukan berbagai pertanyaan  mengenai profil diri para pengguna. Kemudian ia juga memberikan izin kuis ini untuk mengakses profil lain pengguna  termasuk  daftar  kontak  dan  lainnya.  Tidak  berhenti  sampai  di  situ,  data  yang  telah berhasil  dikumpulkan  Kogan  kemudian  digabungkan  dan  dicocokan  dengan  data  lain  yang dimiliki tim kampanye Trump agar lebih tinggi validitasnya. Lebih jauh, ternyata Facebook sendiri telah melakukan pengungkapan data pribadi pengguna ke pihak ketiga serta berkaitan dalam tujuan perdagangan. Akibat kasus ini Facebook harus melakukan konfirmasi akses kepada pengguna dan berkomitmen untuk menutup akses data dari pihak ketiga tersebut.
Kasus  ini  membuat  Data  Analytica  mampu  memengaruhi  dan  manipulasi  opini  publik (Kaplan  2020;  Hu  2020).  Hal  ini  dimungkinkan  karena  terciptanya  pengaruh  secara  psikologis atau melalui alam bawah sadar pikiran manusia (Hu 2020). Kasus yang melibatkan kecerdasan buatan  ini  telah  mencederai  kebebasan  berpendapat  masyarakat  terutama  dalam  konteks  hak politik.  Manusia  tidak  hanya  dibatasi  kebebasannya,  namun  dirampas  hingga  tidak  memiliki kesempatan untuk menentukan sendiri.
Saat ini berdasarkan data, jumlah pengguna media sosial di Indonesia saja telah mencapai 213 juta orang atau 77% dari total populasi per tahun 2023 (Annur 2023). Angka ini naik 5,44% dari tahun sebelumnya. Sementara untuk pengguna media sosial di dunia telah mencapai 59,4% per tahun 2023. Peringkat pertama media sosial paling banyak digunakan diduduki oleh Facebook, dan  Youtube  menempati  urutan  selanjutnya.  Dari  angka  ini  menunjukkan  bahwa  kecerdasan buatan, secara khusus sistem algoritma telah digunakan dan dirasakan dampaknya di seluruh dunia melalui fungsi-fungsi yang dibangun dalam sistem algoritma. Setidaknya oleh 59,4% warga dunia yang menggunakan media sosial.
Contoh  kasus  dengan  permasalahan  tersebut  menjadi  menarik  karena  manusia  kini tergambar sebagai objek yang kebebasannya menjadi sangat terbatas oleh kehadiran kecerdasan buatan.  Padahal,  kebebasan  adalah  hak  dasar  manusia  yang  memampukannya  menentukan tindakannya sendiri (Suseno 1987). Manusia tidak diciptakan untuk sebatas memberikan respon terhadap  perangsang  sehingga  tindakannya  ditentukan  oleh  kecondongan.  Pada  hakikatnya manusia membangun dirinya sendiri secara internal, bukan dibangun oleh pengaruh eksternal.
Konteks  pembahasan  kebebasan ini adalah  antar  manusia.  Dalam arti  bukan mesin  atau komputerisasi yang erat dengan kecerdasan buatan dalam tulisan ini. Namun lebih jauh dikatakan bahwa  manusia  disebut  bebas  apabila  kemungkinan-kemungkinannya  untuk  bertindak  tidak
dibatasi (Suseno 1987). Konteks kecerdasan buatan dalam media sosial dapat dikaitkan dengan pembahasan kebebasan psikis yang dilanggar. Kebebasan psikis sendiri adalah alam bawah sadar yang  menentukan  iya  atau  tidaknya  sebuah  tindakan  dilakukan.  Suseno  mengatakan  bahwa ketidakbebasan  psikis  adalah  sebuah  tindak  kejahatan.  Hal  ini  demikian  karena  ketidakbebasan psikis  melibatkan  beberapa  aspek  seperti  terbongkarnya  inti  kepribadian  sehingga  tidak  lagi berdaya sebagai manusia dan mengganggu kemampuan jasmani.
Ketidakbebasan  praktis  juga  berdasar  pada  kurangnya  empati  pada  moral  dan  emosi manusia  (Suseno  1987).  Sebagaimana  kasus  Cambridge  Analytica  yang  dapat  memberikan dampak yang tidak manusiawi dan merugikan manusia. Oleh karena itu permasalahan ini, menarik untuk mengajukan sebuah pertanyaan bagaimana posisi otentik kebebasan berpendapat manusia di hadapan kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI)?

## TINJAUAN LITERATUR
Dalam menjawab pertanyaan tersebut, diperlukan kerangka teoritis yang dalam penelitian ini  menggunakan  teori  communicative  action.  Teori  ini  dibangun  sebagai  kritik  atas  pemikiran Max  dan  Weber  dalam  paradigma  tradisionalnya  (Habermas  1984).  Paradigma  tradisional berfokus pada hal-hal yang bersifat materialistik atau ekonomi. Dari aspek ekonomi inilah yang kemudian  menentukan  pola  interaksi  sosial  manusia.  Namun  Habermas  menyadari  bahwa  pola interaksi manusia tidak berhenti pada aspek ekonomi saja melainkan perlu diperhitungkan aspek- aspek  lainnya.  Ekonomi  atau  dinamika  politik  bukan  semata-mata  tantangan  bagi  manusia melainkan yang lebih mengerikan adalah sistem pasar dan juga birokrasi (Gaspar 1999). Untuk itu, Habermas menilai bahwa pemikiran Max dan Weber tidak mampu mengakomodasi pluralitas dan keberagaman yang ada di dalam masyarakat modern (Warren 1996).
Dari kekurangan pada pemikiran Max dan Weber ini, Habermas kemudian memfokuskan penelitiannya  pada  aspek  komunikasi  dan  aksi  strategi  yang  dianggapnya  dapat  menjangkau berbagai dimensi (Warren 1996; Bohman 1991; Baxter 1987). Pola interaksi manusia paling utama memerlukan  konsensus  atau  kesepakatan  sebagai  upaya  dalam  membangun  dunia  sosial  yang menghormati keberagaman dan kesetaraan, secara khusus pada konteks negara demokratis. Untuk itu,  teori  communicative  action  ini  tidak  hanya  dapat  digunakan  untuk  meneliti  isu-isu  dalam disiplin ilmu komunikasi, melainkan juga pada isu sosial, politik, bahkan budaya pada masyarakat modern.
Pada  teori  ini  Habermas  juga  mengemukakan  bahwa  yang  dimaksud  untuk  mencapai kesetaraan adalah melalui tindakan komunikatif (Habermas 1984). Hal ini berbeda dari tindakan instrumental yang di mana tidak melibatkan diskusi, pada tindakan komunikatif justru sebaliknya. Tindakan komunikatif mengedepankan diskusi ataupun dialog sehingga tercipta pemahaman satu sama  lain  hingga  mencapai  pemahaman  bersama.  Pemahaman  bersama  bukan  artinya  tujuan bersama  (Cecez-Kecmanovic  and  Janson  1999).  Tindakan  komunikatif  juga  dimungkinkan apabila manusia memahami tiga dunia yaitu benda mati dan alam semesta, perasaan dan pikiran, serta nilai dan norma.
Instrumen  untuk  mencapai  pemahaman  bersama  dikoordinasikan  melalui  pemahaman bahasa  (Habermas  1984;  Baxter  1987).  Pemahaman  bahasa  ini  kemudian  dapat  menciptakan suasana bicara yang ideal (Cecez-Kecmanovic and Janson 1999; Baxter 1987). Kondisi yang ideal ini  merupakan  bentuk  praktek  komunikasi  yang  bebas  artinya  tidak  ada  distorsi  dan  paksaan. Fokusnya pada argumen. Untuk itu pada kondisi ini setiap masyarakat yang berada di dalamnya memiliki  kesempatan  yang  sama  untuk  berbicara  dan mengemukakan  pendapat.  Lebih  dari  itu,
setiap  manusia  juga  berhak  menanyakan  suatu  isu,  memperkenalkan  topik  baru,  ataupun mengekspresikan sikap dan emosinya. Maka, informasi harus dapat tersedia untuk siapa saja.
Dalam teori ini sendiri terdapat dua variabel, yaitu variabel prasyarat berupa faktor sosial budaya  dan  variabel  hasil  berupa  konsekuensi  tindakan  komunikatif.  Pada  variabel  prasyarat, terdapat hal-hal yang mendasari terjadinya sebuah tindakan komunikatif yaitu norma, nilai, sistem sosial, serta makna dan bahasa yang dapat dimengerti (Habermas 1984; Baxter 1987). Sementara itu  sebagai  variabel  hasil  merupakan  konsekuensi  yang  dihasilkan  dari  sebuah  tindakan komunikatif  (Habermas  1984).  Konsekuensi  ini  dapat  berupa  konsensus,  pemahaman,  serta integrasi sosial.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif di mana berhubungan dengan hubungan manusia  dan  bahasa  dengan  peristilahannya  (Hayati  and  Sari  2020;  Sinabariba  2023).  Namun, menariknya,  penelitian  ini  juga  melihat  mesin  sebagai  interaksi  dengan  manusia.  Secara mendalam, tulisan ini membahas mengenai dampak kecerdasan buatan melalui algoritma secara khusus  di  media  sosial  terhadap  kebebasan  berpendapat  yang  dimiliki  manusia.  Terdapat  tiga bagian analisis  yang  digunakan.  Pertama,  menganalisis  secara  mendasar  posisi  otentik  manusia dengan  konsep  dasar  kebebasan  yang  dikemukakan  Suseno.  Kedua,  menganalisis  dampak beberapa  fungsi  algoritma  dengan  variabel  prasyarat  pada  teori  communicative  action.  Ketiga, menganalisis fungsi-fungsi algoritma dengan variabel hasil pada teori communicative action.

## FINDINGS AND DISCUSSION
Kecerdasan buatan dalam pengembangannya juga memiliki berbagai tingkatan. Saat ini, kecerdasan  buatan  mencapai  tingkatan  kecerdasan  manusia.  Salah  satu  sistem  yang  populer kemudian adalah penggunaan algoritma, terutama dalam menampilkan dan menyajikan data di dunia digital, salah satu yang dekat dengan manusia kini adalah media sosial. Untuk mempelajari ini  terdapat  setidaknya  3  bagian  yang  memengaruhi  pengembangan  kecerdasan  buatan  hingga tingkat  kecerdasan  manusia  yaitu  robotics,  machine  learning,  dan  cognitive  system.  Robotics sendiri  merupakan  sistem  kecerdasan  buatan  yang  dikembangkan  untuk  berinteraksi  secara langsung  dengan  lingkungan  fisik  (Goel  and  Davies  2020).  Melalui  sistem  robotics  ini memungkinkan  kecerdasan  buatan  untuk  dapat  melakukan  tugas  bahkan  diluar  pengawasan manusia.  Kecerdasan  buatan  dilengkapi  oleh  machine  learning  sebagai  teknologi  pengembang (Burgard 2022). Pada machine learning, sistem komputer bekerja dengan memori data sehingga dapat  berkembang  seiring  berjalannya  waktu.  Dalam  sistemnya,  dapat  menghasilkan  pola-pola data  yang  kemudian  dapat  diidentifikasi.  Perlu  dipahami,  identifikasi  tidak  sama  dengan menghafal  karena  meskipun  meminimalkan  kesalahan,  prosedur  hafalan  akan  memakan  ruang lebih banyak serta tidak dapat menampilkan jawaban yang belum pernah ditampilkan sebelumnya. Identifikasi  pola-pola  data  ini  kemudian  dikenal  dengan  istilah  algoritma.  Fungsinya  adalah membuat prediksi serta jawaban tentang pengetahuan berdasarkan pola data.
Machine learning sendiri memiliki tiga jenis klasifikasi (Burgard 2022). Pertama adalah supervised learning yang bekerja dengan kumpulan kode-kode data dan data itu sendiri sebagai bagian  masukan  atau  input  untuk  melatih  algoritma  sehingga  menampilkan  hasil  yang  akurat. Selanjutnya  unsupervised  learning merupakan  teknik  di  mana  algoritma  akan  mengidentifikasi sendiri data tanpa diketahui kode atau label sebelumnya. Ketiga adalah reinforcement learning yang  memungkinkan  algoritma  belajar  dari  umpan  balik  serta  pengalaman  akan  interaksinya dengan  suatu  kondisi  tertentu.  Burgard  secara  lebih  jauh  mengatakan  bahwa  dengan  adanya
machine learning, kinerja dari kecerdasan buatan bahkan dapat melakukan identifikasi pola yang tidak dapat dilakukan manusia.
Bagian ketiga yang dikembangkan dalam kecerdasan buatan adalah cognitive system di mana  mempelajari  pengalaman  manusia  termasuk  bagaimana  manusia  mengalami  dunia  serta belajar tentangnya (Goel and Davies 2020). Cognitive system ini dilengkapi beberapa komponen penting.  Beberapa  sumber  mengatakan  machine  learning  masuk  di  dalamnya,  namun  dalam tulisan  ini  menjadi  bagian  tersendiri  (Burgard  2022).  Pertama  adalah  mempelajari  manusia melalui bahasa yang kompleks sehingga memungkinkan untuk mendengar, memahami,  bahkan memprosesnya baik melalui lisan maupun yang tertulis. Biasanya dapat ditemui pada fitur asisten suara.  Selanjutnya  adalah  mempelajari  komponen  visual,  misalnya  melalui  gambar  dan  video, untuk mengenali objek, mengikuti gerak, serta menganalisisnya.  Lebih jauh, kecerdasan buatan juga  dirancang  untuk  dapat  membuat  argumen,  kesimpulan,  serta  keputusan  sekalipun  tidak semua  informasi  tersedia.  Komponen  yang  terakhir  adalah  mengingat  dan  menarik  informasi dengan cepat saat diperlukan melalui memori.
Dalam konteks media sosial, algoritma; sebagai bagian dalam perkembangan kecerdasan buatan, digunakan untuk menyajikan sejumlah konten kepada penggunanya (Lubis et al. 2021; Karthika,  Murugeswari,  and  Manoranjithem  2019;  Kumari  and  Singh  2021;  Roy  et  al.  2017). Algoritma  sendiri  dalam  penggunaannya  terdapat  berbagai  jenis  dan  berbagai  fungsi-fungsi khusus. Dalam tulisan ini membahas setidaknya empat fungsi dari algoritma yang digunakan di media sosial.
Penggunaan  algoritma  digunakan  untuk  memprediksi  kemunculan  konten  berbasis  teks yang  akan  disajikan  (Lubis  et  al.  2021;  Singal  and  Sharma  2019).  Algoritma  TF-IDF  (Term Frequency-Inverse Document Frequency) dirancang untuk mengumpulkan data berupa kata-kata, dalam pembahasan ini, melalui konten di media sosial yang kemudian diubah menjadi dokumen sehingga diperoleh frekuensi dari kemunculan setiap kata (Lubis et al. 2021). Setiap kata, frasa, maupun indeks lainnya terlebih dahulu diidentifikasi untuk melihat konteks pembicaraan dalam suatu dokumen. Kemudian, akan dihitung pembobotannya. Dari sini, algoritma akan menganalisis pola  penggunaan  kata.  Setiap  kata  yang  sering  muncul  akan  diberikan  kode  sebagai  topik pembicaraan utama yang sering muncul. Dengan penggunaan sampel data pada periode tertentu, algoritma  dapat  memprediksi  kemungkinan  topik  yang  akan  muncul  atau  bahkan  sedang mengalami peningkatan tren di masa depan.
Kemampuan  algoritma  dalam  memprediksi  kata  bahkan  konten  yang  sedang  tren berdampak  bagi  berbagai  aktivitas  komunikasi  salah  satunya  dalam  pemasaran  (Singal  and Sharma 2019). Melalui fungsi prediksi, dimungkinkan untuk mengidentifikasi tren pasar dalam hal ini berdasarkan data produk atau jasa yang paling banyak dibahas dan dicari di media sosial. Tidak  hanya  mengidentifikasi  tren  pasar,  fungsi  prediksi  dalam  algoritma  juga  berguna  untuk meningkatkan  engagement  melalui  konten  dengan  topik  pembicaraan  yang  relevan  sehingga mengundang lebih banyak keterlibatan pengguna.
Selanjutnya adalah penggunaan algoritma untuk mengumpulkan data. Berbeda dari fungsi sebelumnya di mana pengumpulan data hanya sebagai langkah atau tahapan, pengumpulan data berfungsi  untuk  mengelompokkan  respon  pengguna  media  sosial  pada  konten-konten  yang muncul (Karthika, Murugeswari, and Manoranjithem 2019). Salah satu fungsinya adalah untuk mengukur sentimen di media sosial yang dapat bersifat positif, negatif, maupun netral. Salah satu jenis  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  fungsi  ini  adalah  random  forest.  Jenis  ini  lebih spesifik dibandingkan sebelumnya karena hanya akan menggunakan teks atau kata yang sesuai dengan  yang  diminta.  Misalnya  pada  pengukuran  sentimen  di  media  sosial,  maka  akan  lebih
banyak melihat teks berbasis emosi seperti senang, kesal, sedih, dll. Kemudian dari sini, algoritma akan  membangun  data  berbasis  sentimen  tadi  dan  menampilkan  hasil  sesuai  dengan  yang diinginkan pengguna.
Dalam aktivitas komunikasi, pengumpulan data seperti ini oleh algoritma berguna untuk memetakan  opini  dan  persepsi  pengguna  baik  mengenai  suatu  produk  maupun  jasa  (Karthika, Murugeswari,  and  Manoranjithem  2019; Abdulghani,  Lam,  and  Chin  2018).  Data yang  ditarik dari sentimen ini dapat digunakan dalam berbagai hal misalnya mengukur kepuasan pelanggan, melacak kompetitor, bahkan sebagai bahan masukan untuk ide baru pengembangan suatu produk atau jasa. Fungsi ini lebih banyak menganalisis dari segi pengalaman, melalui perasaan, pengguna.
Ketiga  adalah  penggunaan  algoritma  untuk  mengidentifikasi.  Fungsi  ini  berbeda  dari sebelumnya yang hanya menggunakan teks, melainkan juga melibatkan jenis media lain seperti audio dan visual atau juga dikenal dengan multi-modal (Kumari and Singh 2021). Jenis algoritma yang digunakan adalah algoritma genetik. Algoritma jenis ini memiliki bertahap dengan turun- temurun  berdasarkan  kriteria  tertentu  sebagaimana  model  genetika.  Prinsip  yang  digunakan adalah seleksi genetik yang tujuannya adalah menemukan suatu solusi optimal dari permasalahan yang diajukan. Data yang uji dalam populasi akan dikelompokkan dalam himpunan-himpunan. Dari himpunan tersebut kemudian akan dilihat nilainya. Nilai tertinggi akan menjadi ‘orang tua’ sementara yang terendah akan dieliminasi. Oleh karena menggunakan berbagai jenis media, maka hasilnya juga akan lebih akurat dan spesifik dalam mengenali suatu kasus tertentu.
Sementara itu yang terakhir adalah fungsi algoritma untuk mengukur tingkat kepercayaan atau  kepuasan  pengguna  (Roy  et  al.  2017).  Fungsi  ini  menggunakan  pengembangan  algoritma jenis  trust  score.  Data  yang  dikumpulkan  lebih  kompleks  dibandingkan  pada  fungsi-fungsi sebelumnya  karena  melibatkan  interaksi  pengguna,  kualitas  konten,  reputasi,  dll.  Dalam praktiknya,  fungsi  ini  mempelajari  perilaku  pengguna  serta  tren  di  media  sosial.  Salah  satu fungsinya  digunakan  untuk  mengevaluasi  tingkat  kepercayaan  pengguna  sehingga  dapat memaksimalkan kampanye produk atau jasa yang dipasarkan.
Kecerdasan  buatan  dan  sistemnya  yang  dirancang  untuk  menyerupai  kecerdasan  dan emosional  manusia  nyatanya  tidak  hanya  mempermudah  hidup  manusia  melainkan  menjadi ancaman  terhadapnya  (Massaro and  Norton  2015).  Mesin  bahkan  dapat  bekerja  tanpa  perintah manusia. Padahal hak konstitusional, termasuk kebebasan berpikir dan berpendapat, melekat pada manusia bukan teknologi. Rantai komunikasi yang kuat menjadi kunci bagi manusia memainkan hak  konstitusionalnya  tersebut  terlebih  pada  negara-negara  demokrasi  yang  mengedepankan kebebasan  berpendapat  (Post  2014).  Namun  permasalahannya,  penggunaan  kecerdasan  buatan saat ini dipegang oleh pemilik modal yang menggerakkan perusahaannya.  Kebebasan manusia itu harus kini bertarung dengan sistem pasar yang menguntungkan bagi para pemilik modal.
Sistem Algoritma yang memproses data hingga menyajikan konten kepada pengguna telah berkontribusi  dalam  menciptakan  makna  (Massaro  and  Norton  2015).  Atau  dengan  kata  lain membentuk  opini  publik  berdasarkan  manipulasinya.  Hal  ini  bertentangan  dengan  budaya demokrasi. Budaya demokrasi mengedepankan keterlibatan manusia untuk memiliki kesempatan yang adil dalam membangun sendiri pemaknaan yang menjadikannya seorang individu (Massaro and  Norton  2015).  Tidak  berhenti  di  situ,  dalam  budaya  demokrasi  juga  mencakup  kebebasan untuk  mendistribusikan  pemaknaan  serta  kemampuan  dalam  menerimanya.  Namun  saat  ini, kecerdasan  buatan  berusaha  mengendalikan  hal  tersebut  melalui  fungsi-fungsi  algoritma  yang telah dibahas sebelumnya.
Suseno melalui konsep kebebasan yang digagasnya menyebutkan bahwa manusia dapat menentukan  tindakannya  sendiri  melalui  kebebasan  psikis  (Suseno  1987).  Manusia  dapat
menentukan gerak fisiknya melalui kebebasan jasmani, bahkan manusia bebas menentukan hal yang ada di dalam pikirannya melalui kebebasan rohani. Sementara 59,4% populasi dunia, yang adalah  pengguna  media  sosial,  telah  diambil  kebebasan  manusia  diambil  alih  oleh  sistem. Kebebasan  berpikir  dan  berpendapatnya  dikontrol  oleh  informasi  bias  yang  ditampilkan  pada sosial media. Dengan kontrol ini, manusia pada akhirnya selalu merasa diawasi (Mishra 2023). Pada dampak yang lebih jauh, oleh karena kemampuan kecerdasan buatan tersebut, manusia dapat kehilangan pekerjaannya, terisolasi, sehingga berpengaruh pada penyakit sosial lebih luas.
Variabel  prasyarat  pada  teori  communicative  action  memperhitungkan  faktor  sosial budaya  sebagai  dasar  rantai  komunikasi  manusia.  Namun  dengan  sistem  algoritma  pada kecerdasan  buatan,  variabel  prasyarat  ini digantikan  dengan  faktor  sistem  pasar  yang  berusaha mengambil  keuntungan  dengan  memengaruhi  keputusan  pengguna  ketika  menerima  informasi dan  konten  pada  media  sosial.  Faktor  pasar  yang  dimaksud  adalah  untuk  tujuan  bisnis  dan keuntungan. Manusia kembali diberikan konten sesuai dengan keinginan pemilik modal dengan bantuan algoritma, sehingga seolah-olah informasi yang muncul ada secara natural. Pada akhirnya variabel hasil yang muncul bukan lagi hasil komunikatif yang ideal melainkan memang dibentuk dan dimanipulasi oleh penyediaan informasi kecerdasan buatan.

## KESIMPULAN
Kecerdasan  buatan  telah  dikembangkan  hingga  menyerupai  kecerdasan  manusia.  Tidak hanya itu bahkan memperhitungkan pengalaman manusia dengan sekitarnya. Kecerdasan buatan kini dapat dialami manusia yang paling dekat melalui aksesnya terhadap media sosial. Sebanyak 59,4%  warga  dunia  adalah  pengguna  media  sosial  sehingga  mereka  juga  telah  terpapar perkembangan  kecerdasan  buatan.  Salah  satu  bagian  dari  kecerdasan  buatan  yang  banyak digunakan pada media sosial adalah sistem algoritma. Cara kerja sistem algoritma adalah dengan membuat  pola  pada  data-data  yang  diberikan  sehingga  hasilnya  dapat  diprediksi.  Hal  ini  yang kemudian  membuat  informasi  dan  penyajian  konten  di  media  sosial  dapat  dikontrol  melalui penggunaan algoritma.
Ditinjau  dari  konsep  kebebasan  dan  teori  communicative  action,  penggunaan  algoritma telah  menghilangkan  posisi  otentik  manusia  di  hadapan  kecerdasan  buatan.  Manusia  yang memiliki  kebebasan,  berpikir  dan  berpendapat,  kini  kehilangan  hal  tersebut  karena  opininya dikontrol dan dibentuk oleh informasi hasil olahan algoritma. Teori communicative action juga mengatakan  bahwa  tindakan  komunikatif  yang  terjadi  telah  berubah  dari  yang  sebelumnya bertujuan untuk mencapai konsensus melalui pendapat manusia-manusia, kini konsensus terjadi karena bentukkan informasi dari kecerdasan buatan.
Namun  perlu  disadari  bahwa  penelitian ini  baru  melihat  dari  sudut  pandang  keberadaan dan  cara  kerja  kecerdasan  buatan.  Sementara  dari  sudut  pandang  pengguna  dan  pengalaman penggunaannya belum dibahas. Untuk dapat membuat penelitian ini utuh, kedepannya diperlukan riset pembanding yang dapat mengonfirmasi pengalaman manusia dalam penggunaan kecerdasan buatan.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdulghani, A. A., H. P. Lam, and J. Chin. 2018. “A Systematic Review of Sentiment Analysis Techniques  on  Social  Media  Data.”  Telematics  and  Informatics  35  (1):  1–35. https://doi.org/doi:10.1016/j.tele.2017.08.007 .
Annur, Cindy Mutia. 2023. “Pengguna Internet Di Indonesia Tembus 213 Juta Orang Hingga Awal 2023.”  Databoks.  2023.  https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2023/09/20/pengguna- internet-di-indonesia-tembus-213-juta-orang-hingga-awal-2023.
Baxter, H. 1987. “System and Life-World in Habermas’s" Theory of Communicative Action".” Theory and Society, 39–86.
Boden, M. A. 1996. Artificial Intelligence. Elsevier.
Bohman, J. 1991. New Philosophy of Social Science: Problems of Indeterminacy. Pennsylvania State University Press.
Burgard, W. 2022. Artificial Intelligence: Key Technologies and Opportunitie.
Cecez-Kecmanovic, D., and M. Janson. 1999. “Communicative Action Theory: An Approach to Understanding the Application of Information Systems.” In ACIS, Australasian Conference on Information Systems.
Gaspar, C. M. 1999. Habermas’ Theory of Communicative Action.
Goel,  A.,  and  J.  Davies.  2020.  “Artificial  Intelligence.”  In  The  Cambridge  Handbook  of
Intelligence. Cambridge: Cambridge University Press.
https://doi.org/doi:10.1017/9781108770422.026.
Guzman, A. L., and S. C. Lewis. 2020. “Artificial Intelligence and Communication: A Human– Machine Communication Research Agenda.” New Media & Society 22 (1): 70–86.
Habermas,  Jurgen.  1984.  The  Theory  of  Communicative  Action,  Vol.  1,  Reason  and  the Rationalization of Society. Boston: Beacon Press.
Hayati,  Elina,  and  Husna  Sari.  2020.  “IMPLEMENTASI  NILAI  MARSIPAINGOT  DALAM KOMUNIKASI  TERAPEUTIK  BIDAN  KEPADA  IBU  HAMIL.”  Jurnal  Lensa  Mutiara Komunikasi 4 (1): 1–13.
Hu, M. 2020. “Cambridge Analytica’s Black Box.” Big Data & Society 7 (2).
Kaplan,  A.  2020.  “Artificial  Intelligence,  Social  Media,  and  Fake  News:  Is  This  the  End  of Democracy.” Media & Society 149.
Karthika, P., R. Murugeswari, and R. Manoranjithem. 2019. “Sentiment Analysis of Social Media Network  Using  Random  Forest  Algorithm.”  In  2019  IEEE  International  Conference  on Intelligent Techniques in Control, Optimization and Signal Processing (INCOS), 1–5.
Konar, A. 2018. Artificial Intelligence and Soft Computing: Behavioral and Cognitive Modeling of the Human Brain. CRC Press.
Kumari, K., and J. P. Singh. 2021. “Identification of Cyberbullying on Multi‐modal Social Media Posts  Using  Genetic  Algorithm.”  Transactions  on  Emerging  Telecommunications Technologies 32 (2).
López  Jiménez,  E.  A,  and  T  Ouariachi.  2021.  “An  Exploration  of  the  Impact  of  Artificial Intelligence  (AI)  and  Automation  for  Communication  Professionals.”  Journal  of Information, Communication and Ethics in Society 19 (2): 249–67.
Lubis, A. R., M. K. Nasution, O. S. Sitompul, and E. M. Zamzami. 2021. “The Effect of the TF- IDF Algorithm in Times Series in Forecasting Word on Social Media.” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci 22 (2): 976.
Massaro, T. M., and H. Norton. 2015. “Siri-Ously? Free Speech Rights and Artificial Intelligence.” Nw. UL Rev. 110 (1169).
Mishra, M. K. 2023. “Impact of Artificial Intelligence on Human Behaviour & Well-Being-an Empirical Analysis.” Tuijin Jishu/Journal of Propulsion Technology 44 (3): 1393–1401.
Post, Robert. 2014. Citizenns Divided: Campaign Finance Reform and the Constitution 8.
Roy, A., J. Huh,  A. Pfeuffer, and J. Srivastava. 2017. “Development of Trust Scores in Social Media (TSM) Algorithm and Application to Advertising Practice and Research.” Journal of Advertising 46 (2): 269–82.
Sinabariba, Santa Cicilia. 2023. “Eksistensi Radio: Tantangan Dan Peluang Di Era Digital Dan Post-Pandemic  COVID-19  (Sebuah  Pendekatan  Dengan  Metode  Tinjauan  Literatur Sistematik).” Jurnal Lensa Mutiara Komunikasi 7 (2): 11–23.
Singal, A., and T. Sharma. 2019. “Predicting Social Media Trends Using Term Frequency-Inverse Document Frequency.” International Journal of Applied Engineering Research 14 (9): 2067– 70.
Spiegeleire, De, M. Maas, and T. Sweijs. 2017. Artificial Intelligence and the Future of Defense: Strategic Implications for Small-and Medium-Sized Force Providers. The Hague Centre for Strategic Studies.
Suseno,  Frans  Magnis.  1987.  Etika  Dasar;  Masalah-Masalah  Pokok  Filsafat  Moral.  Jakarta: Penerbit Kanisius.
Waddington, S. 2017. “Exploring the Impact of AI on PR and Discourse in the Public Sphere.” 2017.  https://wadds.co.uk/blog/2017/11/30/exploring-the-impact-of-artificial-intelligence- on-publicrelations-and-discourse-in-the-public-sphere.
Warren, J. T. 1996. Habermas on Politics and Democracy: Critical Exchanges. Routledge.