“It’s a Mess”: Krisis Kualitas Penelitian AI di Era Publikasi Massal, Paper Frenzy, dan Produksi Ilmu Instan

Ilustrasi konferensi AI (Pic: Grok)

Kekacauan kualitas penelitian AI bukan disebabkan oleh kurangnya kecerdasan, melainkan kelebihan insentif yang salah arah

Lonjakan investasi, prestise, dan tekanan reputasi dalam riset kecerdasan buatan (AI) telah memicu fenomena paper frenzy di konferensi bergengsi seperti NeurIPS, ICML, dan ICLR. 

Alih-alih memperkuat fondasi ilmiah, ekosistem ini semakin dibanjiri publikasi berkualitas rendah, replikasi dangkal, dan apa yang oleh akademisi sendiri disebut sebagai research slop. 

Tulisan ini menganalisis penyebab struktural krisis kualitas penelitian AI, mulai dari insentif akademik yang rusak, budaya “publish fast or vanish”, hingga otomatisasi penulisan berbasis model generatif. 

Studi ini menunjukkan bahwa krisis ini bukan anomali sementara, melainkan gejala sistemik dari industri pengetahuan yang kehilangan mekanisme penyaring makna.

Pendahuluan

AI hari ini bukan kekurangan ide.

Ia kebanyakan paper.

Dalam satu musim konferensi, ribuan naskah membanjiri sistem peer review, sementara reviewer tetap manusia yang butuh tidur dan kopi. 

Situasi ini melahirkan paradoks modern: semakin banyak penelitian dipublikasikan, semakin tipis kontribusi epistemiknya.

Klaim satu penulis menghasilkan puluhan hingga ratusan paper dalam satu tahun bukan lagi lelucon internal kampus, melainkan alarm keras tentang apa yang sedang rusak dalam sistem produksi ilmu.

Fenomena “Research Slop” dalam AI

Istilah slop awalnya populer untuk menyebut konten generatif berkualitas rendah. Kini, akademisi mulai menggunakannya untuk riset AI itu sendiri.

Ciri-cirinya:

1. Incremental tanpa signifikansi

Ganti satu layer, naikkan 0,2%, ulangi.

2. Benchmark gaming

Fokus mengalahkan skor, bukan menjawab pertanyaan ilmiah.

3. Metodologi copy-paste

Variasi kosmetik dari paper sebelumnya.

4. Narasi dibuat belakangan

Kesimpulan dicari setelah eksperimen selesai.

Ini bukan sains.

Ini industri konten ber-DOI.

Akar Masalah Struktural

1. Insentif Akademik yang Menyimpang

Karier akademik dinilai dari:

• jumlah publikasi

• venue prestisius

• sitasi cepat

Bukan dari:

• kedalaman pemahaman

• replikasi

• kegagalan yang jujur

Maka yang lahir bukan ilmuwan, tapi operator publikasi.

Konferensi sebagai Pabrik Output

NeurIPS dan konferensi besar lain berubah dari forum diskusi ilmiah menjadi:

• mekanisme seleksi industri

• etalase perekrutan big tech

• lomba CV global

Dalam kondisi ini, kualitas adalah variabel sekunder.

AI Menulis tentang AI

Ironi paling getir:

Model generatif dipakai untuk: merangkum literatur, menulis bagian pendahuluan, bahkan menyusun eksperimen.

Hasilnya: AI mempercepat paper flood tentang AI, tanpa meningkatkan makna.

Dampak Epistemik dan Etika

1. Erosi kepercayaan ilmiah

Reviewers skeptis, pembaca lelah, sitasi jadi kosong makna.

2. Ilmu sulit direplikasi

Paper banyak, fondasi rapuh.

3. Ketimpangan global

Peneliti non-elite terdorong ikut lomba kuantitas agar “terlihat relevan”.

Ini bukan kemajuan.

Ini inflasi pengetahuan.

Apakah Ini Krisis atau Fase?

Sebagian menyebut ini “fase transisi”.

Tapi sejarah sains menunjukkan: sistem yang memberi hadiah pada kecepatan, bukan kebenaran, akan menghasilkan kebisingan, bukan terobosan.

AI riset sedang mengalami apa yang ekonomi sebut sebagai overproduction with diminishing returns.

Kekacauan kualitas penelitian AI bukan disebabkan oleh kurangnya kecerdasan, melainkan kelebihan insentif yang salah arah. 

Selama nilai ilmiah diukur dari jumlah paper, bukan dari kontribusi makna, maka NeurIPS akan tetap penuh, tapi pengetahuan akan tetap kurus.

Jika tidak ada reformasi serius pada:

• sistem insentif

• mekanisme review

• etika penggunaan AI dalam riset

maka masa depan riset AI bukan pencerahan, melainkan arsip raksasa yang sulit dipercaya.

Referensi

Edwards, L., & Veale, M. (2024). Enslaving the algorithm: From datafication to automation in AI research. Philosophy & Technology, 37(1), 1–24.

Fire, M., & Guestrin, C. (2019). Over-optimization of academic publishing metrics. Communications of the ACM, 62(6), 44–52.

Fortunato, S., et al. (2018). Science of science. Science, 359(6379), eaao0185.

Lipton, Z. C., & Steinhardt, J. (2019). Troubling trends in machine learning scholarship. Queue, 17(1), 1–24.

Nature Editorial. (2023). The deluge of research papers is undermining quality. Nature, 613, 613–614.

NeurIPS Ethics Committee. (2023). Guidelines on responsible submission and authorship.