Prinsip tersebut seharusnya menjadi fondasi dalam menyikapi penggunaan AI di kampus.
Mahasiswa boleh menggunakan AI sebagai learning assistant, tetapi proses berpikir dan verifikasi tetap harus dilakukan mahasiswa. Dosen boleh memanfaatkan AI sebagai teaching assistant, tetapi peran dosen dalam memberikan konteks, membimbing proses belajar, membentuk karakter, dan menjaga integritas akademik tidak dapat digantikan oleh mesin.
Demikian pula dalam penelitian, AI dapat menjadi research partner. Namun, keputusan metodologis, interpretasi hasil, validasi, dan tanggung jawab ilmiah tetap berada pada peneliti.
Risiko Cognitive Debt dan Ketergantungan AI
Salah satu risiko yang perlu diperhatikan adalah cognitive debt, yaitu ketergantungan terhadap hasil instan AI yang berpotensi menurunkan kemampuan berpikir kritis.
Regulasi pendidikan tinggi tahun 2026 juga mengingatkan adanya risiko bias algoritmik, privasi dan penyalahgunaan data, disinformasi ilmiah, serta keputusan yang terlalu otonom tanpa validasi manusia.
“Karena itu, semakin canggih AI yang digunakan, semakin penting pula kemampuan manusia untuk mempertanyakan dan memverifikasi hasilnya,” ujar Derisma.
Ketergantungan tersebut menjadi penting untuk diperhatikan karena tujuan pendidikan tinggi tidak berhenti pada kemampuan memperoleh jawaban. Mahasiswa juga harus memiliki kemampuan untuk memahami, menguji, mempertanyakan, dan mempertanggungjawabkan pengetahuan yang digunakan.
