Apakah Sarjana Hukum bisa Digantikan dengan Teknologi Kecerdasan Artifisial?

## Awaludin Marwan
Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

## Abstrak
Artikel  ini  mendiskusikan  tentang  kemungkinan  kecerdasan artifisial  menggantikan  peran  sarjana  hukum  dalam  lingkup institusi,  korporasi  dan  komunitas.  Apa  peluang  dan  tantangan pengembangan kecerdasan artifisial dalam membantu masyarakat menyelesaikan  persoalan  hukum  yang  sebelumnya  banyak dikerjakan  oleh  sarjana  hukum?  Dengan  menggunakan pendekatan  studi  literatur  dan  kasus,  artikel  ini  disusun  dengan melihat perkembangan regulasi dan teknologi digital. Munculnya banyak humanoid robot, seperti Sophia, dan pada saat bersamaan semakin  populernya  ChatGPT  semakin  mengukuhkan  peluang penggunaan kecerdasan artifisial dalam membantu memecahkan persoalan hukum masyarakat. Pada saat yang sama, aspek skema hukum mulai dari perizinan, pelindungan data pribadi, keamanan siber sampai kepatuhan yang lain perlu dirumuskan dengan hati- hati. Beberapa persoalan hukum di luar negeri bisa menjadi contoh bagaimana menyelesaikan masalah litigasi yang berkaitan dengan kecerdasan artifisial.
Keywords: Kecerdasan artifisial, Sarjana Hukum, Algoritma
Corresponding Author: Awaludin Marwan Dosen Fakultas Hukum Universitas Bhayangkara Jakarta Raya & Founder/ CEO HeyLaw Email: awaludin.marwan@dsn.ubharajaya.ac.id

## © The Author(s) 2023
CC BY: This license allows reusers to distribute, remix, adapt, and build upon the  material in any medium or format, so long as attribution is given to the creator. The license allows for commercial use.
JA 15

## Classification
Research Article
Submitted: 11 Januari 2023 Accepted: 24 Maret 2023 Online: 30 April 2023
JA: Jurnal Al-Wasath 4 No.1: 15-28 Journal homepage: https://journal.unusia.ac.id/index.php/alwasath/index E-ISSN 2721-6160 (online) P-ISSN 2830-4207 (cetak)

## PENDAHULUAN
Peran  sarjana  hukum  semakin  dipertanyakan  setelah  berkembangnya  kecerdasan artifisial. Masyarakat umum lebih suka mengecek beberapa pasal dan regulasi melalui mesin Google, ketimbang bertanya kepada sarjana hukum yang memori dan validitasnya terbatas. Konsultasi  hukum  dengan  ChatGPT  cukup  responsif  dan  bisa  dilakukan  sepanjang  waktu, ketimbang sarjana hukum yang butuh waktu untuk makan dan tidur. Kecerdasan artifisial bisa digunakan  untuk  memprediksikan,  menganalisis  dan  mengukur  peristiwa  hukum  dengan sistematis  dan  teratur. 1 Bisa  digunakan  untuk  mengidenifikasi  norma  hukum  di  antara tumpukan data besar hukum. 2 Kecepatan, efektivitas dan efisiensi dijanjikan oleh kecerdasan artifisial untuk dunia hukum. 3
Artikel ini disusun sebagai bentuk kegelisahan pasar kerja sarjana hukum makin menipis lantaran  berkembangnya  kecerdasan  artifisial.  Ditandai  dengan  berkembang  pesatnya perusahaan teknologi terus memutakhirkan humanoid robot, seperti Sophia. Yang bisa tingkat kecerdasan emosionalnya menyerupai manusia. Sementara di dunia hukum, startup teknologi juga  mengembangkan  perangkat  lunak  yang  menggantikan  kerja  para  sarjana  hukum. Mendeklarasikan  diri  mesinnya  lebih  cepat,  akurat  dan  murah  dibandingkan  menaruh  anak magang yang tidak berpengalaman maupun profesional hukum handal sekalipun.
Sudah tidak dapat dipungkiri, peran sarjana hukum tergantikan. Apalagi pasar kerja hari ini lebih membutuhan jutaan para insinyur teknik informatika ketimbang sarjana hukum. Kita bisa  lihat  di  bursa  kerja,  perbandingan  lowongan  sarjana  hukum  vs  sarjana/  sertifikasi programmer,  seperti  1:1000.  Kemajuan  teknologi  memang  suatu  keniscayaan  yang  juga membantu pekerjaan manusia pada intinya. Meski terdapat beberapa masalah hukum yang saat ini terjadi.
Seperti  beberapa  kasus  yang  berlangsung  di  Amerika  dan  beberapa  tempat  yang  lain. Kasus Compas pada tahun 1995 berkaitan dengan mesin pembelajaran pengujian narapidana. Kasus  mesin  kemudi  otomatis  antara  Umeda  vs  Tesla  pada  tahun  2018.  Kasus  yang  sama terjadi juga pada perkara yang melibatkan Nilsson vs General Motors, dan masih banyak lagi kasus lain yang perlu dipelajari.
Terakhir, ada aspek yang perlu diperhatikan, bagi para pengembang kecerdasan artifisial, yang mungkin ditujukan untuk menggunakan mesin tersebut membantu pekerjaan sarjana hukum, yakni aspek kepatuhan. Mengurus perizinan, aspek pelindungan data pribadi, keamanan siber, 4 memenuhi  beberapa  persyaratan  sebagai  penyelenggara  sistem  elektronik,  dan  seterusnya. Permasalahan yang diangkat dalam artikel ini yaitu terkait dengan apa peluang dan tantangan pengembangan  kecerdasan  artifisial  dalam  membantu  masyarakat  menyelesaikan  persoalan hukum yang sebelumnya banyak dikerjakan oleh sarjana hukum?
1 Bourcier, D., & Mazzega, P. (2007). Toward measures of complexity in legal systems . Proceedings of the 11th International Conference on Artificial Intelligence and Law - ICAIL ’07.
2 Branting,  L.  K.  (1991). Reasoning  with  portions  of  precedents .  Proceedings  of  the  Third  International Conference on Artificial Intelligence and Law - ICAIL ’91.
3 Conrad, J. G., & Claussen, J. R. S. (2003). Client-system collaboration for legal corpus selection in an online production environment . Proceedings of the 9th International Conference on Artificial Intelligence and Law - ICAIL ’03.
4 Awaludin Marwan, et al. Cybersecurity Regulation and Governance during the Pandemic Time in Indonesia and Singapore . International Journal of Global Community 5 (1) March, p. 13-32.

## METODOLOGI PENELITIAN
Artikel ini menggunakan metodologi normatif serta memasukkan unsur-unsur normatif dalam setiap  persoalan  serta  temuan-temuan  yang  ada  dalam  penyusunan  artikel  ini.  Adapun pendekatan yang digunakan oleh penulis dalam penuisan artikel ini yaitu studi Pustaka (library research)  dengan  menganalisa  dan  menggabungkan  temuan-temuan  yang  diperoleh  oleh peneliti.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kemungkinan Mesin Menggantikan Sarjana Hukum
Pada awalnya, mahasiswa hukum menghafal pasal-pasal kitab undang-undang. Namun seiring waktu berjalan, mesin pencari Google lebih presisi dan akurat soal hafalan pasal ini. Pada  titik  ini,  peran  sarjana  hukum  untuk  menunjukkan  pasal  sedikit  bergeser.  Orang  non hukum  bisa  mencari  pasal-pasal  dan  artikel  soal  hukum  di  mesin  pencari  di  internet. Singkatnya, Google membuat pencarian informasi menjadi lebih menyenangkan dan efisien. 5 Pada saat bersamaan, ia menjadi sumber pengetahuan raksasa yang sulit digantikan. 6 Dengan kata lain, sarjana hukum sangat rentan dan bisa digantikan dengan mesin pencari dalam fungsi hafalan pasal ini.
Memang tidak semua pekerjaan bisa digantikan oleh teknologi, apa yang dikerjakan oleh sarjana  hukum.  Seperti  dialog  yang  emosional  bersama  klien  oleh  seorang  advokat. Berkoordinasi  dengan  penyidik,  aparat  penegak  hukum  dan  pemerintah.  Peran  dari  sarjana hukum masih cukup relevan dan signifikan. Teknologi kecerdasan artifisial tidak bisa selentur saat manusia saling bersalaman, bercerita tentang gosip sambil menyeruput kopi bersama.
Kendatipun  demikian,  teknologi  kecerdasan  artifisial  semakin  lama  semakin  canggih. Sophia,  robot  perempuan  yang  mendapatkan  kewarganegaraan  dan  mendapatkan  sorotan media besar. 7 Sophia dikenal sebagai robot yang canggih, bisa memahami suara, wajah hingga kontak mata serta berkomunikasi dengan orang dengan cukup sempurna. Ia dilengkapi dengan teknologi CereVoice Ò text-speech voice , yang memungkinnya berkomunikasi dan memproses percakapan dengan cukup cepat serta responsif dalam berbicara. Ia banyak datang di berbagai konferensi internasional dan berdialog dengan banyak orang. 8
Ke depan, bukan tidak mungkin Sophia akan menjadi lawyer, advokat, penuntut umum atau jaksa. Jika pengembangan teknologi humanoid robot ini terus menerus dilakukan, apalagi data  yang  terkumpul  banyak  di  bidang  hukum,  tentu  akan  menambahkan  perbendaharaan bahasa dan akurasi dari mesin ini.
Banyak orang mengira bahwa teknologi kecerdasan artifisial mempunyai keterbatasan soal kurangnya responsivitas dan kurang komunikatif. Sophia, dan humanoid robot yang lain, seperti Nadine, yang dikembangkan oleh Nanyang Technology University, Jia Jia yang diracik oleh tim dari University of Science and Technology of China, Junko Chihira yang dibuat oleh
5 Bruce Schneier. Data and Goliath. The Hidden Battles to Collect Your Data and Control Your World . New York&London. Norton&Company, 2014., p. 5 6 Scott Galloway. The Four. The Hidden DNA of Amazon, Apple, Facebook, and Google . New York: Penguin, 2017., p. 7-9
7 Janna Parviainen & Mark Coekelbergh. The Political Choreography of the Sophia robot: Beyond Robot Rights and Citizenship to Political Performances for the Social Robotics Market . AI & Society (2021) 36: 715-724
8 Katharina Kuhne, Martin H. Fisher & Yuefang Zhoe. The Human Takes it All: Humanlike Synthesized Voices Are  Perceived  as  Less  Eerie  and  More  Likable.  Evidence  from  a  Subjective  Ratings  Study.  Frontiers  in neurobotics . December 2020, Volume 14.
Toshiba,  dan  Erica  yang  dikerjakan  oleh  Intelligent  Robotics  Laboratory  Osaka,  menepis kurangnya  responsivitas  dan  komunikasi  mesin.  Mereka  punya  kadar  responsivitas  dan komunikasi yang cukup tinggi.
Saat ini, sedang banyak dijadikan perbincangan tentang ChatGPT. Platform yang bisa melakukan  pembicaraan  dalam  bentuk  teks,  yang  bisa  digunakan  untuk  penerjemahan, penyimpulan  naskah,  menjawab  pertanyaan,  melakukan  penulisan  kreatif  (seperti  misalnya fiksi maupun puisi), sampai membuat naskah cerita panjang dengan mutu yang bagus. 9 Kita juga bisa menggunakan ChatGPT ini untuk segala macam percakapan, termasuk soal hukum. Berkonsultasi soal hukum dengan ChatGPT untuk bisa mendapatkan banyak informasi tentang perceraian, waris, pidana, perkawinan, hak asuh, hak atas tanah, imigrasi, dan masih banyak lagi.
Meskipun akurasinya tidaklah murni 100 %, sama halnya dengan konsultan hukum yang juga  mereka  tidak  bisa  diandalkan  100  %.  Namun  respons  dari  ChatGPT  ini  sama  seperti seseorang sedang melakukan percakapan teks dengan seorang pakar/ konsultan hukum. Bahasa yang disusunnya begitu apik dan tersusun cukup rapi. Dengan demikian, sebenarnya, bahkan, ChatGPT sekalipun bisa menggantikan peran sarjana hukum dalam hal konsultasi hukum.
Konon, kecerdasan artifisial lebih presisi dan stabil, ketimbang seorang konsultan hukum yang kadang ‘ moody ,’ tergantung suasana batin, penuh pertimbangan emosional, dan susah ditebak. Untuk itulah, konsultasi dengan robot, jadi jalan terbaik untuk mendapatkan kepastian dan stabilitas. Meskipun ia juga rentang error dan serangan siber. Namun juga satu sisi lain, manusia tak luput dari sakit, tidur, kelelahan, dan seterusnya. Pendeknya, pada beberapa titik, kecerdasan artifisial lebih baik ketimbang sarjana hukum.

## Penggunaan Kecerdasan Artifisial di Bidang Hukum
Di dunia hukum, penggunaan kecerdasan artifisial sudah sedemikian pesatnya. Beberapa perusahaan  teknologi  hukum  besar  menggunakan  kecerdasan  artifisial  untuk  memberikan pelayanan  kepada  penggunaannya.  Sebut  saja  Notarize,  perusahaan  teknologi  kecerdasan artifisial  yang  didirikan  pada  tahun  2015  di  Boston,  Amerika  Serikat.  Ia  menyediakan  jasa layanan pembuatan dokumen elektronik dan telah meraih pendanaan sebesar 213 juta USD. Perusahaan  teknologi  hukum  yang  lain,  bernama  Ontra,  didirikan  pada  tahun  2014  di  San Francisco,  yang  menyediakan  perangkat  lunak  untuk  membuat  kontrak  otomatis  berbasis kecerdasan artifisial dan komputasi awan.
Ontra  ini  menyediakan  beberapa  layanan  penyusunan  kontrak  otomatis  mulai  dari negosiasi kontrak, langganan dokumen kontrak, dan pemantauan kewajiban kontak para pihak. Dalam  hal  negosiasi  kontak,  Ontra  menawarkan  layanan  mulai  dari  penyusunan  kontak, negosiasi dan pelaksanaan kontrak yang rutin, yang terhubung dengan perangkat kecerdasan artifisial  dan  jaringan  global  mitra-mitra  profesional  hukum.  Langganan  dokumen  kontak membuat  pelaku  usaha  bisa  berhubungan  dengan  para  investornya  dalam  waktu  yang bersamaan dan memastikan kepatuhan perusahaan tersebut terhadap regulasi setempat untuk kontrak  tersebut.  Ontra  melayani  aspek  hukum  bisnis  permodalan,  pinjaman,  properti, perbankan, firma hukum, dan seterusnya. Perangkat lunak yang ditawarkan oleh Ontra ini bisa dimaknai dua hal: menggantikan posisi sarjana hukum dan/ atau membantu posisi pekerjaan sarjana hukum.
Platform otomatis kontrak yang lain adalah Evisort, yang berdiri sejak tahun 2016 di San Carlos, Amerika. Perusahaan ini mengantongi pendanaan hingga 56 juta USD yang didanai
9 Damian  Okaibedi  Eke. ChatGBT  and  the  rise  of  generative  AI:  threat  to  academic  integrity .  Journal  of Responsible Technology 13 (2023).
Apakah Sarjana Hukum bisa Digantikan dengan Teknologi Kecerdasan Artifisial?
oleh  diantaranya  Rough  Draft  Ventures,  Village  Global  dan  beberapa  Perusahaan  Modal Ventura. Evisort mengklaim ia bisa mendukung waktu pencarian dan peninjauan kontrak 93 % lebih  cepat  dari  apa  yang  dilakukan  oleh  manusia.  Ia  juga  mengaku  sudah  melatih  11  juta dokumen  kontrak  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Terakhir,  ia  mengaku  juga  sudah menganalisis lebih dari 1 milyar data kontrak sampai saat ini.
Luminance  AI,  sebuah  perusahaan  teknologi  hukum  yang  didirikan  pada  tahun  2015, berpusat  di  Cambridge,  Inggris.  Mereka  bisa  melakukan  legal  audit,  melakukan  analisis kontrak  dan  menyusun  dokumen  dengan  menggunakan  kecerdasan  artifisial.  Ia  mengklaim bisa  menghemat  90  %  waktu  kerja,  mengurangi  ongkos  produksi  sampai  50  %  dan  bisa mengerjakan segala macam kerjaan selama 24 jam. Sarjana hukum membutuhkan waktu untuk istirahat. Ia juga butuh makan dan tidur. Sementara mesin Luminance ini bisa digunakan setiap saat tanpa henti.
Selain perusahaan teknologi yang fokus di bidang perumusan dan peninjauan kontrak, ada juga perusahaan di bidang asistensi riset hukum berbasis kecerdasan artifisial. Bernama Casetext,  didirikan  pada  tahun  2013  berpusat  di  Palo  Alto,  Amerika.  Memiliki  pendanaan hingga  43  juta  USD  yang  didukung  oleh  Red  Sea  Ventures,  A-Grade  Investments,  dan seterusnya.  Seorang  lawyer  imigrasi  memberikan  testimoni,  saat  menggunakan  casetext,  ia berkata, seperti memiliki kolega advokat yang selalu siap setiap saat dengan dibebani jumlah tugas  yang  tak  terhitung  dan  selesai  tugasnya  tersebut  dengan  hitungan  menit.  Saat  para advokat melakukan pekerjaannya, biasanya mereka akan meminta asistennya dan tim paralegal untuk  melakukan  riset  hukum.  Kadang  waktu  yang  dibutuhkan  sangat  lama  serta  sulit mendapatkan hasil yang diinginkan dari data yang dikumpulkan oleh para asisten dan paralegal tersebut. Casetext, memberikan solusi yang diinginkan.
Dalam  konteks  ini,  memang  kecerdasan  artifisial  sudah  banyak  digunakan  di  bidang hukum. Kecerdasan artifisial bisa disusun untuk melakukan penafsiran hukum dengan berbagai wilayah yurisdiksi yang berbeda. 10
Kecerdasan  artifisial  juga  bisa  sudah  mulai  harus  digunakan  saat  berkenaan  dengan jumlah data yang berukuran besar. Data yang tidak memungkinkan mata manusia menjangkau untuk melakukan seleksi secara otomatis, melakukan pencarian dengan mudah dan melakukan kajian dengan sistematis. 11 Dengan kecerdasan artifisial, sangat memungkinkan sistem prediksi terhadap  sebuah  preseden  hukum  yang  dilekatkan  dengan  perbandingan  kasus-kasus  yang sebelumnya ada dan tersimpan cukup banyak. Sehingga ia bisa melacak titik perbedaan dan persamaan dari berbagai macam tumpukan data. 12 Dengan model seperti ini, keunggulan ras manusia bisa dipatahkan dengan mesin kecerdasan artifisial yang lebih presisi, tak kenal lelah, bisa bekerja dengan jumlah besar, stabil dan sistematis.
Kecerdasan artifisial di bidang hukum juga bisa dipergunakan untuk menganalisis sebuah himpunan  teks  hukum  yang  kompleks.  Dua  pendekatan  yang  bisa  digunakan,  yakni pengukuran  berbasis  struktur (structure-based  measure) dan  pengukuran  berbasis  konten (content-based measure) . Pertama, pengukuran berbasis struktur (structure-based measure) , akan melakukan pengukuran berdasarkan beberapa bab, bagian, judul, paragraf, dan referensi yang disusun dalam bentuk strukur pohon yang bisa diilustrasikan berdasarkan kategori dan
10 Eveline  T.  Feteris. The  Rational  of  Complex  Forms  of  Legal  Argumentation.  Approaches  from  Artificial Intelligence and Law and Pragma-Dialectics . Argumentation (2005) 393-400. Springer.
11 Conrad, J. G., & Claussen, J. R. S. (2003). Client-system collaboration for legal corpus selection in an online production environment . Proceedings of the 9th International Conference on Artificial Intelligence and Law - ICAIL ’03.
12 Branting,  L.  K.  (1991). Reasoning  with  portions  of  precedents .  Proceedings  of  the  Third  International Conference on Artificial Intelligence and Law - ICAIL ’91.
jenisnya.  Kedua,  pengukuran  berbasis  konten (content-based  measure) ,  dengan  melakukan rekayasa pengetahuan hukum seperti manajemen dokumen dan meneliti hubungan subtansial antara satu dengan yang lain. 13
Pada  tahap  yang  lebih  canggih,  kecerdasan  artifisial  ini  juga  digunakan  oleh  aparat penegak  hukum  untuk  membantu  melakukan  investigasi  kejahatan  terorganisir,  sindikat narkoba,  jaringan  terorisme,  dan  berbagai  kasus  besar. 14 Hukum  dan  peraturan  perundang- undangan adalah sistem yang terbuka, dengan kecerdasan artifisial, pelaksanaan norma dan prinsip hukum didampingi oleh penalaran hukum, yang memungkin dengan cepat difalsifikasi validitas logisnya. 15
Terlebih  jika  sarjana  hukum  saat  menghadapi  soal  hitung-menghitung  tentu  akan kesulitan mengerjakannya. Dengan bantuan kecerdasan artifisial, sarjana hukum bisa dibantu dengan menemukan skema perhitungan yang cepat dan akurat matematis terhadap persoalan hukum.  Umpamanya  soal  pajak  penghasilan.  Kecerdasan  artifisial  bisa  melakukan kategorisasi, analisis dan perhitungan yang lebih tepat untuk menghasilkan perkiraan jumlah tanggung jawab perpajakan. 16 Soal ini mesin lebih presisi dan akurat ketimbang hitungan jari manusia.  Penggunaan  kecerdasan  artifisial  di  bidang  akuntansi  keuangan,  selain  pajak  juga berlangsung  cukup  masif.  Pada  titik  ini,  posisi  konsultan  pajak  dan  akuntan  juga  nyaris terancam,  disamping  sarjana  hukum  juga  yang  ikut  terancam.  Di  bidang  perpajakan,  posisi pengacara  pajak  yang  memang  penanganan  acara  litigasi  yang  berada  di  pengadilan  belum tergantikan.
Namun  pekerjaan  yang  kurang  membutuhkan  interaksi  dan  komunikasi,  apalagi perdebatan dan pembuktian di persidangan, hampir semuanya bisa dikerjakan oleh kecerdasan artifisial.  Misalnya  pekerjaan  untuk  melakukan  riset  hukum,  yang  menyeleksi  pengetahuan hukum  dari  kasus-kasus,  peraturan  perundang-undangan,  sampai  argumentasi-argumentasi hukum, bisa dilakukan dengan baik oleh kecerdasan artifisial. 17
Bahkan  yang  menarik,  bagaimana  kecerdasan  artifisial  juga  bisa  disusun  dengan mempunyai  perspektif  dari  aspek  sosiologis.  Penalaran  hukum  pada  umumnya  tidak  hanya bersandar pada logika hukum semata, tetapi juga bagian integral dari organisasi, komunitas dan masyarakat. Menyusun sebuah program komputer yang menghimpun data hukum, yang terhubung  dengan  masukan  dan  pengaruh  arus-balik  dari  ekosistem  lingkungan,  termasuk perubahan-perubahan  pranata  masyarakat,  nilai-nilai  sosial,  dan  kebiasaan. 18 Dengan kecerdasan artifisial, organisasi pengetahuan hukum bisa diatur dengan maksimal dan efektif. 19

## Tantangan Penggunaan Kecerdasan Artifisial
Potensi penggunaan dan pengembangan kecerdasan artifisial di dunia hukum pun cukup besar peluangnya. Tak terkecuali dengan maksud, menggantikan peran sarjana hukum dengan
13 Bourcier, D., & Mazzega, P. (2007). Toward measures of complexity in legal systems . Proceedings of the 11th International Conference on Artificial Intelligence and Law - ICAIL ’07.
14 Hernandez, A. P. (1990). Artificial intelligence and expert systems in law enforcement- Current and potential uses . Computers, Environment and Urban Systems, 14(4), 299–306
15 Hage, J. (2000). Artificial Intelligence and Law , 8(2/3), 137–172.
16 Distinto, I., Guarino, N., & Masolo, C. (2013). A well-founded ontological framework for modeling personal income tax. Proceedings of the Fourteenth International Conference on Artificial Intelligence and Law - ICAIL ’13.
17 Rissland, E. L. (1990). Artificial Intelligence and Law- Stepping Stones to a Model of Legal Reasoning . The Yale Law Journal, 99(8), 1957.
18 Raghupathi, W., & Schkade, L. L. (1992). Designing artificial intelligence applications in law- A systemic view . Systems Practice, 5(1), 61–78.
19 Oskamp, A., Tragter, M. W., & Lodder, A. R. (1999). Mutual benefits for AI & law and knowledge management .
Apakah Sarjana Hukum bisa Digantikan dengan Teknologi Kecerdasan Artifisial?
mesin  algoritma.  Kendatipun  demikian,  tantangannya  juga  tidaklah  sederhana.  Mulai  dari aspek fungsionalitas hingga keamanan siber berada di depan mata.
Aspek fungsionalitas ini berkenaan dengan efektivitas kerja mesin kecerdasan artifisial yang jauh dari masalah kerusakan atau error . Belum lagi soal bias, diskriminatif dan potensi pelanggaran  hak-hak  fundamental  penggunanya.  Pun  demikian  di  dunia  hukum,  jika menggunakan  mesin  kecerdasan  artifisial  yang error, pun  mesin  yang  potensi  bias, diskriminatif  dan  melanggar  hak  fundamental,  para  pencari  keadilan  akan  makin  merana menggunakannya.
Beberapa  tantangan  penggunaan  kecerdasan  artifisial  pun  bisa  kita  identifikasi  dalam kaitanya dengan soal ini. Pertama, penggunaan dan pengembangan kecerdasan artifisial juga rentan  terhadap  sengketa  hak  kekayaan  intelektual.  Kasus  yang  melibatkan  McRO,  Inc  v. Bandai Namco Games America, Inc, menjelaskan sengketa pelanggaran paten yang melibatkan aplikasi perangkat lunak yang berfungsi memproduksi animasi secara otomatis, yang berasal dari pengenalan wajah ( facial recognition ).
Pada  awal  para  pihak  mengembangkan  teknologi  pengenalan  wajah  yang  bisa disingkronisasikan dengan animasi tiga dimensi bergerak. Namun para pihak memperebutkan hak atas karya atau temuan tersebut, yang digunakan pada sebuah permainan video. 20
Sebuah kasus yang serupa, melibatkan perseteruan soal hak kekayaan intelektual muncul dari kasus LivePerson v. 24/7 Customer, Inc. 21 LivePerson adalah layanan chat online yang memiliki  fungsi  hubungan  real  time  antara  sales  dan  konsumennya.  Pada  tahun  2006,  24/7 Customer, Inc telah menanda-tangani kontak ‘the Master Services Agreement (MSA)’ yang melibatkan dua perusahaan lain, yakni Adobe dan Hoover. Namun saat perjanjiannya sudah usai, 24/7 Customer, Inc dan LivePerson, terus meneruskan hubungan kerja dengan beberapa perusahaan  lagi  seperti  Capitol  One,  Sears,  dan  Optus.  Puncak  perselisihannya  mulai  pada tahun 2013, 24/7 Customer Inc mengeluarkan aplikasi chat tersendiri dan mencurigai bahwa ia telah melanggar rahasia dagang juga. Chat yang dikembangkan oleh 24/7 Customer, Inc sangat mirip dengan yang dipunyai oleh LivePerson, termasuk otomatisasi yang merupakan produk kecerdasan artifisial yang dikembangkan olehnya.
Pengembangan  kecerdasan  artifisial  di  dunia  hukum  di  Indonesia,  nantinya  mungkin akan  terwarnai  dengan  sengketa  seperti  di  atas,  soal  hak  kekayaan  intelektual.  Masalah  ini memang  sangat  sensitif.  Kasus  McRO,  Inc  v.  Bandai  Namco  Games  America,  Inc,  dan LivePerson v. 24/7 Customer, Inc. dua diantara banyak kasus litigasi hak kekayaan intelektual yang berkenaan dengan kecerdasan artifisial. Selain masalah soal hak kekayaan intelektual, pengembangan  dan  penggunaan  kecerdasan  artifisial  juga  menuai  tantangan  di  sektor penegakan hukum pidana.
Beberapa kasus bisa didiskusikan di bidang sektor penegakan hukum pidana. Kasus State v. Loomis, 2016, negara bagian Wisconsin menggunakan perangkat lunak untuk melakukan pengujian  risiko  pada  narapidana.  Eric  Loomis,  pada  Februari  2013  terbukti  mengendarai mobil  yang  telah  digunakan  untuk  penembakan.  Ia  dipidana  selama  6  (enam)  tahun.  Ia menggugat  perangkat  lunak  yang  digunakan  hakim  dalam  mempertimbangkan  keputusan pemidanaannya.
Perangkat  lunak  tersebut  bernama  Correctional  Offender  Management  Profiling  for Alternative  Sanctions  (COMPAS).  Perangkat  lunak  ini  digunakan  dengan  menggunakan
20 Baca  lebih  lanjut, https://www.law.berkeley.edu/wp-content/uploads/2018/05/McRo-v-Bandai-Nameco- Games-837_F.3d_1299.pdf
21 Baca lebih lanjut, https://casetext.com/case/liveperson-inc-v-247ai-inc-2 ,
algoritma yang bersumber pada catatan kejahatan dan penilaian atas ratusan pertanyaan yang diisi. COMPAS mengkualifikasikan Loomis, sebagai narapidana berisiko tinggi. Karenanya, ia merasa dirugikan karenanya dan mengajukan gugatan. 22
COMPAS,  ternyata,  juga  disebutkan  dalam  gugatan  dari  narapidana  yang  lain.  Titus Henderson, dinyatakan bersalah pada Juli 1995 dan mendapatkan hukuman selama 40 tahun penjara.  Namun  uniknya,  pada  Oktober  2014,  COMPAS  menguji  Henderson  sebagai narapidana dengan risiko rendah.
Setelah  mendapatkan  pembebasan  bersyarat,  ia  malah  dipindahkan  dari  penjara Wisconsin ke Mississippi, dengan alasan algoritma COMPAS dinilai bias terhadap isu gender dan keturunan Amerika-Afrika. Karena keputusan yang dipandang merugikan tersebutlah, ia mengajukan  gugatan.  Sebaliknya,  COMPAS  sebenarnya  malah  menguntungkan  posisinya. Namun pemindahan pemidanaannya tersebut, dan tidak mempertimbangkan hasil audit risiko dari COMPAS-lah, Henderson mengajukan gugatan. 23
Dari  dua  kasus  ini,  menunjukkan  posisi  COMPAS  yang  berbeda.  Satu  sisi  merasa dirugikan  karena  COMPAS,  sementara  sisi  lain  diuntungkan.  Namun,  beberapa  pihak  juga meragukan soal akurasi, algoritma perangkat lunak ini yang mengandung bias dan pontensi melahirkan diskriminasi. Di bidang hukum pidana, penggunaan kecerdasan artifisial, seperti COMPAS, dan perangkat lunak yang lain, perlu hati-hati. Sebuah kasus penangkapan digugat di pengadilan. Adlaah Billy Curry, yang ditangkap oleh polisi karena pelacakan area geografi dan perilaku mencurigakan yang ditangkap oleh mesin algoritma pemolisian.
Terjadi  penembakan  di  dekat  sebuah  apartemen,  di  mana  Curry  tinggal.  Di  sebuah pengadilan  distrik  Virginia,  menemukan  tidak  adanya  keadaan  darurat  yang  membenarkan polisi  penangkap  penggugat,  berdasakan  mesin  algoritma  prediktif  pemolisian  yang dipertanyakan dan mengandung bias rasial. Mesin algoritma pemolisian ini mendeteksi lokasi suara penembakan dan menyediakan profil geografis daerah rawan kejahatan, serta menangkap para terdakwa yang terdekat dengan lokasi kejahatan. 24
Selain masalah di bidang pemidanaan, yang menyisakan banyak tantangan, yang perlu dipertimbangkan  bagi  penggunaan  dan  pengembangan  kecerdasan  artifisial  di  Indonesia nantinya, juga terdapat beberapa pontensi tantangan di bidang lain. Umpamanya, di bidang investasi.  The  US  Securities  and  Exchange  Commission  (SEC),  lembaga  yang  mengawasi bidang sekuritas dan/ atau investasi di Amerika membuat sidang ajudikasi terhadap BlueCrest Capital Management Limited.
SEC menemukan bahwa telah dengan sengaja atau lalai melakukan pelanggaran hukum investasi,  dengan  menggunakan  dan  mengembangkan  layanan  Rates  Management  Trading, yang  banyak  merugikan  para  investor.  Kinerja  dari  layanan  dengan  mesin  pembelajaran keceradasan artifisial di bidang investasi perusahaan ini dinilai memiliki tingkat akurasi yang rendah  dan  menyalah  artikan  data-data  prediksi  investasi.  Karenanya  layanan  ini  sekaligus perusahaannya, dipandang melanggar Section 17A Securities Act Amerika oleh otoritas dan membayar  denda  senilai  $  170.000.000,-. 25 Di  bidang  investasi,  penggunaan  kecerdasan artifisial cukup tinggi, untuk menghasilkan analisis yang lebih presisi. Namun harapan untuk menghasilkan luaran yang akurat, tidaklah semudah yang dibayangkan.
22 Baca lebih lanjut, https://www.lexisnexis.com/community/casebrief/p/casebrief-state-v-loomis
23 Baca lebih lanjut, https://blogs.gwu.edu/law-eti/ai-litigation-database-search/case-detail-page/?pid=2
24 Baca lebih lanjut, https://www.lexisnexis.com/community/casebrief/p/casebrief-united-states-v- curry#:~:text=Rule%3A,and%20a%20controlled%20geographic%20area .
25 Baca lebih lanjut, https://www.sec.gov/litigation/admin/2022/34-94285.pdf
Apakah Sarjana Hukum bisa Digantikan dengan Teknologi Kecerdasan Artifisial?
Kasus serupa juga bisa dilihat pada Tyndaris v. VWM Limited pada tahun 2020. Tyndaris adalah perusahaan layanan jasa manajemen investasi yang bekerja sama dengan MWM Ltd, sebuah perusahaan teknologi yang bergerak di bidang pemasaran, perdagangan, investasi dan lainnya.  Penggugat  adalah  Tyndaris,  yang  mengklaim  ia  harusnya  dibayar  sesuai  dengan perjanjian  senilai  $  2.8  juta  atas  jasa  manajemen  investasi  yang  sudah  disediakan  olehnya. Namun pada saat bersamaan, VWM menolak klaim tersebut, justru ia menyatakan bahwa ia sendiri telah mengalami kerugian atas pelanggaran kontrak oleh penggugat sebesar $ 22 juta. Perselisihan ini ditengarai karena penggunaan dan pengembangan aplikasi mesin pembelajaran untuk kebutuhan investasi yang mengalami kesalahan. 26 Keputusan investasi di buat dengan didasarkan  oleh  sinyal  yang  disusun  oleh  mesin  pembelajaran  kecerdasan  artifisial  yang beroperasi pada super-komputer yang terhubung dengan data besar. Segala macam data mulai dari real-time berita, sosial media, riset dan publikasi serta segala informasi yang memprediksi sentimen pada pasar keuangan, yang dikembangkan oleh Tyndaris. 27
Penggunaan kecerdasan artifisial di bidang perdagangan dan investasi di Indonesia juga berlangsung  cukup  masif.  Beberapa  aplikasi  investasi  di  Indonesia  memperkenalkan  dan mengembangkan robo  advisor pada  mulai  tahun  2021  adalah  seperti  Bibit,  Bareksa  dan Stockbit.  Bagaimana  pengaturan  terhadap robo  advisor ini,  apa  risiko  dan  perlindungan konsumen yang perlu diperhatikan, serta aspek hukum yang lain. Algoritma barangkali bisa menggantikan peran konsultan (hukum) investasi, dengan maraknya penggunaan robo advisor ini.
Selain di bidang investasi, penggunaan dan pengembangan kecerdasan artifisial, yang saat  ini  kian  menjadi  buah  bibir  adalah  mesin  kemudi  otomatis  ( self-driving  car ).  Tesla, perusahaan otomotif berbahan listrik, besutan Elon Musk, mempunyai reputasi dan kredensial di  bidang  mesin  kemudi  otomatis  ini.  Di  balik  kejayaan  produk  ini,  ia  juga  mendapatkan beberapa masalah hukum.
Sebuah insiden pada 29 April 2018, sebuah Tesla Model X dikendarai oleh Yoshihiro Umeda menyalakan mesin kemudi otomatis, menabrak sebuah mobil van, kendaraan bermotor dan pembatas jalan. Kecelakaan ini menyisakan cerita sedih saat Yoshihiro ternyata tidak bisa diselamatkan. Tomomi Umeda dan Miyu Umeda, yang juga seorang istri dan anak, melakukan gugatan terhadap Tesla atas meninggalnya Yoshihiro. Mereka tidak menerima kematian sang ayah  dan  suami  dikarenakan  mesin  kemudi  otomatis  Tesla  saat  ini  masih  dalam  tahap pengembangan  ‘beta-testing’,  yang  tidak  memiliki  pengamanan  yang  memadai  untuk digunakan, menyebabkan kondisi bahaya, kerugian dan bahkan kematian.
Dalam sebuah penyelidikan, ditemukan bahwa pengemudi sebenarnya tertidur sejenak dan menyalakan layanan mesin kemudi otomatis sebelum terjadinya kecelakaan. Tesla pada awalnya menyalahkan posisi pengendara yang tidak ikut memantau perjalanan. Namun, oleh penggugat  juga  berpendapat  bahwa  tidak  lantas  membuat  Tesla  menghindar  dari  tanggung jawab, karena mesin teknologi yang digunakan oleh Tesla, ternyata tidak bisa mengenali mobil van, sepeda motor dan pembatas jalan saat terjadinya kecelakaan. 28
Selain dengan kasus Yoshihiro, Tesla juga mempunyai catatan bersama dengan Shawn Hudson.  Hudson  menggugat  Tesla  karena  kecelakaan  yang  dialaminya  pada  tahun  2018
26 Baca lebih lanjut, https://www.casemine.com/judgement/uk/5ea665ab2c94e0069fe9a43c
27 Baca  lebih  lanjut, http://disputeresolutionblog.practicallaw.com/ai-powered-investments-who-if-anyone-is- liable-when-it-goes-wrong-tyndaris-v-vwm/ ,  juga  baca  lebih  lanjut,  Archie  Drake  et  al, Legal  contestation  of Artificial Intelligence related decision in the United Kingdom: reflection for policy . International Review of Law, Computers & Technology. Routledge, Taylor & Francis Group. https://doi.org/10.1080/13600869.2021.1999075
28 Baca lebih lanjut, https://regmedia.co.uk/2020/04/30/tesla_complaint.pdf
dengan mengenakan Tesla Model S. Ia tinggal di Winter Garden Florida, dan bekerja di Fort Pierce. Ia sering menempuh perjalanan sepanjang 125 miles atau kurang lebih berdurasi 2 jam. Ia  mencari  mobil  baru  dan  mendapatkan  kabar  promosi  tentang  Tesla  Model  S  dan  mesin kemudi otomatisnya. Ia bertemu dengan sales penjualan mobil Tesla dan mencoba bertanya soal  layanan  mesin  kemudi  otomatis.  Dengan  sangat  menyakinkan,  sales  berhasil membujuknya untuk membeli Tesla.
Ia dikenakan tambahan biaya sebesar $ 5000 untuk melakukan pembaharuan ( upgrade ) mesin  kemudi  otomatis  Tesla.  Lalu,  ia  gunakan  untuk  perjalanan  dari  rumah  ke  tempat kerjanya. Pada suatu pagi, persisnya di tanggal 12 Oktober 2018, ia bepergian dengan mobil barunya dengan kecepatan 80 mph. Ia pun menyalakan mesin kemudi otomatis, karena merasa perjalanan akan cukup menyenangkan dengan menggunakan mesin ini. Namun tanpa diduga, mobil  tersebut  menabrak  mobil  yang  sedang  melintas,  menyebabkan  seluruh  bagian  depan mobilnya hancur dan ia mengalami cacat berat permanen. Hudson menggugat Tesla karena mesin kemudi otomatisnya yang salah dan membayar biaya tambahan untuk pengobatan dan kerugian immaterial lainnya. 29
Tesla  bukanlah  satu-satunya  mobil  dengan  mesin  kemudi  otomatis  yang  mendapat catatan gugatan hukum. General Motors LLC yang mengembangkan mesin kemudi otomatis yang dipasangkan pada Chevrolet Bolt 2016. Disebuah pagi pada tanggal 7 Desember 2017, Nilsson  mengendarai  sepeda  motornya  di  San  Francisco,  California.  Ia  berada  di  belakang mobil  Chevrolet  Bolt  2016,  yang  dikendarai  oleh  Maniel  DeJesus  Salazar,  yang  sedang menyalakan  mesin  kemudi  otomatis  yang  dikembangkan  oleh  General  Motors  LLC.  Mobil tiba-tiba bergerak belok, seperti mempersilahkan Nilsson menyalip. Namun, saat bersamaan dengan  cepat,  mobil  tersebut  membelok  kembali  dan  menyerempet  motor  Nilsson.  Nilsson tersungkur dengan luka serius pada leher dan lengannya. Ia mengajukan gugatan pada General Motors LLC untuk membayar ganti rugi sebesar $ 75.000,-. 30
Mesin kemudi otomatis yang dikembangkan General Motors LLC maupun Tesla adalah pengembangan teknologi termutakhir abad ini. Mesin ini melukiskan betapa perkembangnya teknologi  kecerdasan  artifisial  satu  sisi  dan  Internet  of  Things  (IoT)  di  sisi  lain.  Masalah hukumnya  ternyata  cukup  pelik.  Menyangkut  keamanan  manusia.  Beberapa  kejadian, pengembangannya perlu ekstra hati-hati.
Pengembangan mesin kendali otomatis ini, sebenarnya punya filosofi tertentu. Saat supir kendaraan  bisa  digantikan  oleh  robot.  Dan,  bukan  tidak  mungkin  sarjana  hukum  juga  bisa digantikan dengan robot. Apalagi dengan perkembangan IoT ini. Bisa jadi akan lahirlah Sophia dan  humanoid  robot  yang  terus  dikembalikan  dengan skill  set, hukum.  Keahliannya  lebih presisi, akurat dan stabil ketimbang sarjana hukum!

## Catatan Hukum Penggunaan dan Pengembangan Kecerdasan Artifisial
Jika  sebuah  perusahaan  menyiapkan  robot  pengganti  sarjana  hukum,  beberapa  aspek hukum juga perlu disiapkan. Pertama, sebuah perusahaan yang mengembangkan kecerdasan artifisial  pengganti  sarjana  hukum  perlu  mengurus  perizinan  terlebih  dahulu.  Sebagaimana Klasifikasi Baku Lapangan Usaha Indonesia (KBLI) 2020, yang juga didukung dengan adanya Peraturan  Pemerintah  Nomor  5  Tahun  2021  tentang  Penyelenggaraan  Perizinan  Berusaha Berbasis Risiko. Perizinan pengembangan kecerdasan artifisial, tertuang dalam KBLI Nomor 62021 dan Nomor 62015.
29 Baca lebih lanjut, https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2018/10/Complaint-filed.pdf
30 Baca lebih lanjut, https://www.courthousenews.com/wp-content/uploads/2018/01/Self-driving.pdf
Apakah Sarjana Hukum bisa Digantikan dengan Teknologi Kecerdasan Artifisial?
Dengan  mengurus  perizinan  ini,  setidaknya  perusahaan  juga  sudah  menunjukkan  niat baiknya melaksanakan prinsip tata kelola korporasi yang baik. Satu sisi, instansi pemerintah yang  memberikan  pelayanan  yang  baik,  dalam  memfasilitasi  perizinan  ini  bisa  dipandang melaksanakan prinsip pemerintahan yang baik. 31 Selain perizinan, di Indonesia, setiap platform perangkat  lunak  perlu  mendaftar  ke  Kementerian  Komunikasi  dan  Informatika,  sebagai penyelenggara  sistem  elektronik  (PSE),  sebagaimana  tertuang  dalam  Peraturan  Pemerintah Nomor  17  Tahun  2019  tentang  Penyelenggaraan  Sistem  dan  Transaksi  Elektronik  dan Peraturan Menteri Komunikasi dan Informatika Nomor 5 Tahun 2020 yang telah diubah dalam Peraturan Menteri Komunikasi dan Informatika Nomor 10 Tahun 2021 tentang Penyelenggara Sistem Elektronik Lingkup Privat.
Selanjutnya, perusahaan ini juga harus mengedepankan segi keamanan teknologi ( cyber security ). 32 Membangun  tata  kelola  keamanan  siber  perlu  dilakukan  oleh  setiap  perusahaan teknologi, supaya menjaga data dan aset teknologi yang telah dikembangkan selama ini. Ibarat pemasaran,  sama  pentingnya  dengan  keamanan  teknologi.  Semakin  besar  tanggung  jawab sebuah perusahaan menjaga data para konsumen dan keamanan transaksinya, jika volume dan jumlah pemasukan juga semakin banyak. Tata kelola ini dimulai dengan membangun sebuah tim profesional, dibidang keamanan siber, melakukan pengujian keamanan, menyiapkan patrol dan sistem penjagaan yang selalu siaga.
Terakhir,  setidaknya  satu  klausul  kepatuhan  yang  perlu  diikuti,  sebuah  perusahaan kecerdasan  artifisial  yang  ingin  menggantikan  sarjana  hukum  dalam  melakukan  pekerjaan- pekerjaan  bagian  hukum  instansi  maupun  korporasi,  sama  seperti  perusahaan  kecerdasan artifisial yang lain. Terdapat satu dokumen, Peraturan Menteri Komunikasi dan Informatika Nomor  3  Tahun  2021  tentang  Standar  Kegiatan  Usaha  dan  Standar  Produk  pada Penyelenggaraan Perizinan Berusaha Berbasis Risiko Sektor Pos, Telekomunikasi dan Sistem dan  Transaksi  Elektronik.  Dalam  dokumen  ini,  mewajibkan  perusahaan  teknologi  memiliki beberapa  hal,  diantaranya  adalah:  mempunyai  kebijakan  internal  mengenai  data  dan  etika; mempublikasikan  inovasi  dan  teknologinya;  menyampaikan  laporan  secara  berkala  setiap  1 (satu)  tahun  kepada  Direktur  Jenderal  Aplikasi  Informatika;  dan  mempunyai  sumber  daya manusia  paling  sedikit  1  (satu)  orang  tenaga  ahli  yang  memiliki  standard  bidang  keahlian artificial intelligene sub-bidang data science .

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Perkembangan kecerdasan artifisial memungkin menggantikan posisi sarjana hukum. Di masa depan, peluang kerja para sarjana hukum kian menipis, dengan banyaknya efisiensi dan efektivitas  yang  lebih  dijanjikan  oleh  mesin.  Namun  mempersiapkan  supaya  tidak  banyak orang terluka karena kemajuan teknologi perlu disikapi dengan bijak. Berangkat hukum, mulai dari perizinan, pelindungan data pribadi, keamanan dan kepatuhan yang lain perlu diperhatikan bagi perusahaan teknologi.
31 Awaludin  Marwan,  et  al.  Detection  of  Digital  Law  Issues  and  Implication  for  Good  Governance  Policy  in Indonesia. Bestuur 10 (1), p. 22-32. Lihat juga, Awaludin Marwan. Good governance and ethnic minorities in Indonesia:  an  administrative  law  study  of  the  Chines  and  Turkish  communities  with  a  comparison  to  the Netherlands.  Lihat  juga,  Awaludin  Marwan,  A  Commentary:  the  Position  of  Ethnic  Minorities  from  the connection between Theory of Justice and Good Governance. Race and Justice 12 (1), pp. 162-181.
32 Awaludin Marwan, et al. Cybersecurity Regulation and Governance during the Pandemic Time in Indonesia and Singapore. International Journal of Global Community 5 (1) March, p. 13-32.

## Saran
Pekerjaan  hukum  semakin  banyak  dikerjakan  oleh  kercedasan  artifisial  seperti melakukan audit hukum, peninjauan kontrak, penyusunan dan analisis dokumen hukum serta masih banyak lagi. Pekerjaan yang dilakukan oleh mesin diklaim lebih cepat, akurat dan hemat. Meskipun demikian, terdapat masalah teknis dan yuridis perkembangnya kecerdasan artifisial. Tidak  bisa  serta  merta  teknologi  yang  belum  begitu  kokoh  dan  mapan  digunakan, menyebabkan beberapa kasus hukum yang diuraikan dalam paper ini. Seperti kecelakaan atas akibat dari penggunaan mesin kemudi otomatis.

## REFERENSI
Awaludin Marwan, Cybersecurity Regulation and Governance during the Pandemic Time in Indonesia and Singapore . International Journal of Global Community 5 (1) March
Awaludin  Marwan,  Detection  of  Digital  Law  Issues  and  Implication  for  Good  Governance Policy in Indonesia. Bestuur 10 (1)
Awaludin Marwan. Good governance and ethnic minorities in Indonesia: an administrative law study of the Chines and Turkish communities with a comparison to the Netherlands.
Awaludin  Marwan, A  Commentary:  the  Position  of  Ethnic  Minorities  from  the  connection between Theory of Justice and Good Governance. Race and Justice 12 (1)
Bourcier,  D.,  &  Mazzega,  P.  (2007). Toward  measures  of  complexity  in  legal  systems . Proceedings of the 11th International Conference on Artificial Intelligence and Law - ICAIL ’07.
Branting,  L.  K.  (1991). Reasoning  with  portions  of  precedents .  Proceedings  of  the  Third International Conference on Artificial Intelligence and Law - ICAIL ’91.
Bruce Schneier. Data and Goliath. The Hidden Battles to Collect Your Data and Control Your World . New York&London. Norton&Company, 2014.
Conrad,  J.  G.,  &  Claussen,  J.  R.  S.  (2003). Client-system  collaboration  for  legal  corpus selection  in  an  online  production  environment .  Proceedings  of  the  9th  International Conference on Artificial Intelligence and Law - ICAIL ’03.
Damian Okaibedi Eke. ChatGBT and the rise of generative AI: threat to academic integrity . Journal of Responsible Technology 13 (2023).
Distinto,  I.,  Guarino,  N.,  &  Masolo,  C.  (2013). A  well-founded  ontological  framework  for modeling personal income tax. Proceedings of the Fourteenth International Conference on Artificial Intelligence and Law - ICAIL ’13.
Eveline T. Feteris. The Rational of Complex Forms of Legal Argumentation. Approaches from Artificial Intelligence and Law and Pragma-Dialectics . Argumentation (2005).
Hage, J. (2000). Artificial Intelligence and Law , 8(2/3).
Hernandez, A. P. (1990). Artificial intelligence and expert systems in law enforcement- Current and potential uses . Computers, Environment and Urban Systems, 14(4).
Janna  Parviainen  &  Mark  Coekelbergh. The  Political  Choreography  of  the  Sophia  robot: Beyond Robot Rights and Citizenship to Political Performances for the Social Robotics Market . AI & Society (2021).
Apakah Sarjana Hukum bisa Digantikan dengan Teknologi Kecerdasan Artifisial?
Katharina  Kuhne,  Martin  H.  Fisher  &  Yuefang  Zhoe. The  Human  Takes  it  All:  Humanlike Synthesized  Voices  Are  Perceived  as  Less  Eerie  and  More  Likable.  Evidence  from  a Subjective Ratings Study. Frontiers in neurobotics . December 2020, Volume 14.
Oskamp,  A.,  Tragter,  M.  W.,  &  Lodder,  A.  R.  (1999). Mutual  benefits  for  AI  &  law  and knowledge management .
Raghupathi, W., & Schkade, L. L. (1992). Designing artificial intelligence applications in law- A systemic view . Systems Practice, 5(1).
Rissland, E. L. (1990). Artificial Intelligence and Law- Stepping Stones to a Model of Legal Reasoning . The Yale Law Journal, 99(8), 1957.
Scott Galloway. The Four. The Hidden DNA of Amazon, Apple, Facebook, and Google . New York: Penguin, 2017.
http://disputeresolutionblog.practicallaw.com/ai-powered-investments-who-if-anyone-is- liable-when-it-goes-wrong-tyndaris-v-vwm/
https://blogs.gwu.edu/law-eti/ai-litigation-database-search/case-detail-page/?pid=2
https://casetext.com/case/liveperson-inc-v-247ai-inc-2,
https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2018/10/Complaint-filed.pdf https://doi.org/10.1080/13600869.2021.1999075
https://regmedia.co.uk/2020/04/30/tesla_complaint.pdf
https://www.casemine.com/judgement/uk/5ea665ab2c94e0069fe9a43c
https://www.courthousenews.com/wp-content/uploads/2018/01/Self-driving.pdf
https://www.law.berkeley.edu/wp-content/uploads/2018/05/McRo-v-Bandai-Nameco-Games- 837_F.3d_1299.pdf
https://www.lexisnexis.com/community/casebrief/p/casebrief-state-v-loomis https://www.lexisnexis.com/community/casebrief/p/casebrief-united-states-v- curry#:~:text=Rule%3A,and%20a%20controlled%20geographic%20area.
https://www.sec.gov/litigation/admin/2022/34-94285.pdf