Setelah Data Center, Indonesia Butuh Kedaulatan AI
Mark Tobing adalah akademisi di The University of New South Wales (UNSW), Sydney, yang mengajar dan meneliti isu Cybersecurity, Digital Transformation, Risk dan Privacy.
·waktu baca 5 menit
Tulisan dari Mark Tobing tidak mewakili pandangan dari redaksi kumparan
PerbesarData center dan GPU tidak otomatis memberi Indonesia kedaulatan AI. Tanpa regulasi yang kuat, talenta, kapasitas institusi, dan masyarakat yang kritis, Indonesia berisiko memiliki infrastruktur kelas dunia tanpa kemampuan menentukan aturan main teknologinya sendiri.
Pada tulisan sebelumnya, saya membahas sisi lain dari demam AI dan data center. Di balik investasi miliaran dolar dan tambahan kapasitas komputasi, ada kebutuhan listrik, air, emisi, kebisingan hingga limbah elektronik.
Namun membangun infrastruktur AI baru separuh dari pekerjaan rumah kita. Setelah kapasitas komputasinya tersedia, pertanyaan berikutnya adalah bagaimana mengatur AI yang berjalan di atasnya.
Data center dan GPU hanyalah mesinnya. Yang menentukan dampaknya bagi masyarakat adalah bagaimana AI digunakan, risiko apa yang ditimbulkan, siapa yang bertanggung jawab, dan apa yang terjadi ketika kewajiban dilanggar.
Di sinilah tantangan Indonesia bergeser, dari sekadar membangun computing capacity menuju regulatory capacity. Jangan sampai infrastrukturnya berlari, sementara aturan dan institusi yang mengawasinya tertinggal.
Dari Etika Menuju Kewajiban Hukum
Indonesia sebenarnya tidak memulai dari nol. Sejak 2023 kita memiliki Surat Edaran Etika Kecerdasan Artifisial. Pemerintah sedang menyiapkan RPerpres Peta Jalan AI Nasional 2026–2029 dan RPerpres Etika AI, yang substansinya telah disepakati lintas kementerian.
Tetapi Perpres sebaiknya dipandang sebagai jembatan, bukan tujuan akhir. Pemerintah sendiri menyebutnya sebagai langkah awal menuju UU AI yang lebih komprehensif. Sebab persoalannya bukan lagi sekadar apakah AI harus “etis” atau “bertanggung jawab”, tetapi bagaimana prinsip tersebut diterjemahkan menjadi kewajiban yang dapat diawasi dan ditegakkan.
Uni Eropa memberikan pembanding yang menarik. Perbedaan terpenting bukan sekadar EU sudah memiliki AI Act, tetapi arsitektur hukumnya yang menghubungkan kategori risiko dengan kewajiban yang berbeda. Ada praktik AI yang dilarang, sistem high-risk, kewajiban transparansi dan rezim khusus untuk general purpose AI (GPAI). Kategori risiko yang berbeda membawa kewajiban yang berbeda, mulai dari manajemen risiko, dokumentasi dan human oversight hingga cybersecurity. Kewajiban tersebut juga dilekatkan pada aktor yang jelas, sehingga dapat ditentukan siapa yang bertanggung jawab ketika terjadi pelanggaran.
Generative AI pun memiliki aturan tersendiri. Penyedia GPAI antara lain harus memenuhi kewajiban dokumentasi, kepatuhan hak cipta dan transparansi mengenai konten pelatihan. Untuk model dengan systemic risk, kewajibannya meningkat hingga evaluasi model, mitigasi risiko dan pelaporan insiden serius.
Sejak 2 Agustus 2026, European Commission bahkan telah memiliki kewenangan menegakkan kewajiban GPAI, termasuk kemungkinan denda. Di sinilah jaraknya terlihat. Ketika EU sudah bergerak dari prinsip menuju kewajiban dan penegakan, Indonesia masih membangun kerangka tata kelola dasarnya.
Indonesia tidak harus menyalin EU. Tetapi pendekatan berbasis risiko harus lebih dari sekadar menyebut risiko, ia harus menentukan siapa wajib melakukan apa, dan apa konsekuensinya ketika kewajiban dilanggar.
Ketika AI Mulai Berpikir untuk Kita
Urgensinya semakin besar karena risiko AI terus berubah. Kita sudah mengenal bias, privasi, keamanan siber dan deepfake. Kini agentic AI bergerak menuju sistem yang dapat merencanakan dan menjalankan tindakan dengan semakin sedikit intervensi manusia.
Namun risikonya bukan hanya AI yang semakin mampu bertindak sendiri, tetapi juga manusia yang semakin menyerahkan proses berpikir kepada AI.
AI dapat meningkatkan produktivitas. Tetapi produktivitas bukan satu-satunya ukuran. Jika mahasiswa menyelesaikan tugas dua kali lebih cepat tetapi tidak lagi membaca sumber, membangun argumentasi atau mempertanyakan jawaban, apakah kita sedang meningkatkan produktivitas atau justru pengurangan proses belajar?
Australia, memilih pendekatan yang tidak sekadar “boleh” atau “dilarang”. Australian Framework for Generative AI in Schools memasukkan teaching and learning, human and social wellbeing, transparency, fairness, accountability, serta privacy, security and safety.
Tantangannya bukan lagi sekadar apakah siswa boleh menggunakan AI, tetapi bagaimana memastikan AI membantu proses berpikir tanpa menggantikannya. Risiko kognitif inilah yang juga perlu masuk dalam diskusi responsible AI Indonesia.
Ketika AI Divide Menjadi Sovereignty Gap
Namun regulasi saja tidak cukup. Negara juga membutuhkan kapasitas untuk menerapkan dan menegakkannya.
Di sinilah kesenjangan kapasitas menjadi persoalan. Perusahaan teknologi global memiliki ribuan engineer, peneliti, lawyer, ekonom dan policy specialist. Negara dapat menjadi pengguna besar AI tanpa memiliki kemampuan yang sebanding untuk memahami atau mengaturnya.
Afrika sudah menempatkan peningkatan kapasitas AI sebagai agenda pembangunan. Pada 2026, African Telecommunications Union dan UN Office for Digital and Emerging Technologies membangun kerja sama untuk memperkuat kapasitas AI dan infrastruktur digital publik di Afrika.
Isunya bahkan telah masuk ke agenda General Assembly PBB. Laporan Sekjen PBB pada September 2026 menyebut pembiayaan AI capacity-building bagi negara berkembang masih terfragmentasi dan merekomendasikan langkah menuju pembentukan Global Fund for AI Capacity-Building.
Kesenjangan AI bukan hanya soal siapa memiliki GPU, tetapi siapa memiliki kemampuan dan institusi untuk menggunakan, mengembangkan dan mengaturnya.
Jangan Hanya Transfer GPU
Pelajaran ini relevan bagi strategi investasi AI Indonesia. Ketika perusahaan teknologi global membawa miliaran dolar dan ribuan GPU, Indonesia jangan hanya bertanya berapa server yang dipasang, tetapi berapa pengetahuan yang ikut tinggal?
Investasi dapat dikaitkan dengan pelatihan regulator, riset bersama universitas, fellowship peneliti, pengembangan AI auditor, cybersecurity specialist, technology lawyer dan digital economist, serta akses terhadap infrastruktur riset.
Universitas pun jangan hanya menjadi pemasok tenaga kerja bagi industri AI. Kita membutuhkan orang yang mampu menguji teknologi dan menjembatani teknologi dengan hukum, ekonomi dan kepentingan publik. Masyarakat juga membutuhkan literasi AI agar mampu memahami dan mempertanyakan keputusan yang dibuat dengannya.
Dari FOMO Menuju Kedaulatan Digital
Memiliki GPU dan data center belum berarti memiliki kedaulatan digital.
Indonesia setidaknya perlu membangun empat kapasitas secara bersamaan: computing capacity, regulatory capacity, human capacity, dan societal capacity. Kita membutuhkan infrastruktur untuk menjalankan AI, institusi untuk mengaturnya, talenta untuk mengembangkan dan mengawasinya, serta masyarakat yang mampu menggunakannya secara kritis.
Karena itu, ukuran keberhasilan investasi AI tidak cukup diukur dari gigawatt data center atau miliaran dolar yang masuk. Ukur juga talenta dan pengetahuan yang dibangun serta kemampuan Indonesia menentukan aturan mainnya sendiri.
Kedaulatan digital bukan berarti Indonesia harus membuat semua teknologi sendiri atau menutup pintu bagi teknologi asing. Kedaulatan berarti mampu mengatakan “ya” dengan syarat kita sendiri dan “tidak” ketika risikonya tidak dapat diterima.
Jangan sampai kita memiliki data center kelas dunia, tetapi tetap menjadi penyewa di rumah digitalnya sendiri.