Ahmad Abdul Haq

Dalam beberapa tahun terakhir, kecerdasan buatan generatif semakin sering digunakan bukan hanya sebagai alat pencari informasi, melainkan sebagai mitra berpikir. Percakapan dengan AI kini kerap menyerupai dialog: ada kesinambungan, ada klarifikasi, ada penggalian makna. Namun, pengalaman menggunakan berbagai platform AI menunjukkan bahwa tidak semua sistem dirancang dengan filosofi dialog yang sama. Perbedaan ini menjadi sangat terasa ketika pengguna memasuki wilayah pertanyaan yang bersifat reflektif, normatif, atau kritis terhadap otoritas.

Tulisan ini berangkat dari serangkaian interaksi lintas platform AI—terutama ChatGPT, Copilot Microsoft, dan AI Google—yang memperlihatkan pola penolakan jawaban dengan cara yang berbeda-beda. Fokus utamanya bukan pada kecanggihan model bahasa, melainkan pada bagaimana desain sistem memengaruhi batas diskusi, kontinuitas percakapan, dan bahkan keberlangsungan arsip dialog itu sendiri.

Awalnya, interaksi dengan AI berlangsung dalam konteks yang sangat praktis: penyusunan laporan mingguan, perumusan isu strategis, dan penyelarasan rekomendasi kebijakan. Pada tahap ini, AI—khususnya Copilot—mampu membantu dengan cukup baik. Narasi dibangun, data dirangkai, dan bahasa diperhalus agar sesuai dengan standar birokrasi. Namun, masalah mulai muncul ketika dialog bergerak selangkah lebih jauh, bukan lagi soal redaksi, melainkan soal penilaian, refleksi, dan pilihan sikap.

Copilot, misalnya, menunjukkan pola yang relatif konsisten. Selama pertanyaan berada dalam koridor teknis dan deskriptif, jawaban diberikan dengan cukup panjang dan terstruktur. Akan tetapi, ketika pertanyaan menyentuh wilayah evaluatif—seperti meminta umpan balik atas cara berdialog, mempertanyakan apakah suatu keputusan profesional sebaiknya diambil, atau meminta penilaian implisit terhadap pihak tertentu—Copilot cenderung menghentikan percakapan dengan kalimat standar: “Sorry, it looks like I can’t respond to this. Let’s try a different topic.” Penolakan ini tidak disertai penjelasan substantif, tetapi masih mempertahankan bentuk dialog. Percakapan tidak hilang; hanya topiknya yang ditutup.

Berbeda dengan Copilot, AI Google memperlihatkan karakter yang jauh lebih abrupt. Dalam beberapa percobaan, pertanyaan yang diajukan sebenarnya bersifat akademis dan netral, terutama ketika membahas linguistik. Salah satu contohnya adalah pertanyaan mengenai latar belakang pembakuan bentuk “sewidak” dibandingkan variasi “sawidak” dalam bahasa Jawa. Pertanyaan ini tidak memuat unsur provokatif, tidak menyasar individu, dan tidak meminta nasihat praktis. Ia murni menanyakan dasar linguistik dan historis dari sebuah keputusan pembakuan bahasa.

Namun, alih-alih menjawab atau bahkan menolak secara eksplisit, AI Google merespons dengan pesan error: “Something went wrong and an AI response wasn’t generated.” Pesan ini muncul berulang kali, bahkan ketika pertanyaan diformulasikan ulang dengan bahasa yang lebih hati-hati dan akademis. Yang menarik, error tersebut tidak hanya menghentikan jawaban, tetapi juga memengaruhi histori percakapan. Chat tetap muncul dalam daftar arsip, tetapi isi percakapan berhenti pada titik tertentu. Respons yang gagal tidak tercatat, seolah-olah percakapan itu tidak pernah dilanjutkan.

Pengalaman ini menimbulkan kesan bahwa AI Google tidak sekadar menolak, melainkan membatalkan proses dialog itu sendiri. Tidak ada ajakan untuk mengganti topik, tidak ada penjelasan batas kebijakan, bahkan tidak ada pengakuan bahwa pertanyaan tersebut berada di luar cakupan. Dari sudut pandang pengguna, ini terasa seperti percakapan yang tiba-tiba diputus oleh sistem.

Fenomena ini mengarah pada pemahaman bahwa perbedaan antar-AI bukan semata pada kecerdasan model, melainkan pada arsitektur dan filosofi produknya. ChatGPT, misalnya, dirancang dengan orientasi dialog jangka panjang. Percakapan diperlakukan sebagai satu kesatuan yang berkelanjutan, dan penolakan—jika terjadi—cenderung disertai penjelasan atau pengalihan yang tetap menjaga konteks. Copilot berada di tengah: ia menyimpan percakapan dan menjaga kesinambungan, tetapi sangat ketat dalam membatasi wilayah respons yang dianggap berisiko.

AI Google, di sisi lain, tampak lebih dekat dengan paradigma mesin pencari yang ditingkatkan. Ia unggul dalam menjawab pertanyaan faktual, ringkas, dan sekali pakai. Namun, ketika pertanyaan memasuki wilayah yang bersinggungan dengan otoritas normatif—seperti pembakuan bahasa, legitimasi regulator, atau kritik konseptual—sistemnya cenderung memilih jalan paling aman: menghentikan generasi jawaban. Dalam kerangka ini, error bukan sekadar gangguan teknis, melainkan mekanisme pengaman.

Menariknya, arsip percakapan AI Google sebenarnya ada dan dapat dilihat. Banyak chat panjang lain tersimpan utuh, lengkap dengan judul dan isi. Ini menunjukkan bahwa AI Google bukan “tanpa arsip”. Namun, arsip tersebut bersifat bersyarat. Hanya percakapan yang berhasil melewati seluruh proses generasi dan validasi internal yang akan di-commit secara penuh ke histori. Turn yang gagal—baik karena error teknis maupun karena trigger kebijakan internal—tidak dianggap sebagai bagian sah dari percakapan.

Dalam konteks ini, topik bahasa menjadi sangat sensitif. Bahasa bukan sekadar alat komunikasi, tetapi juga produk kebijakan, identitas, dan otoritas. Pertanyaan tentang mengapa suatu bentuk dibakukan, apakah pembakuan itu selaras dengan variasi asli, atau apakah ada kekeliruan historis di baliknya, berpotensi dibaca sebagai tantangan terhadap otoritas normatif. Bagi sistem yang dirancang untuk menghindari risiko reputasi dan kontroversi, menghentikan jawaban bisa dianggap pilihan paling aman.

Dari sudut pandang pengguna yang terbiasa berpikir reflektif, pola ini menimbulkan frustrasi. Pertanyaan diajukan dengan sopan, akademis, dan tanpa agenda tersembunyi, tetapi tetap berujung pada penolakan atau pemutusan dialog. Di titik ini, menjadi jelas bahwa masalahnya bukan pada gaya bahasa atau niat bertanya, melainkan pada ketidaksesuaian antara gaya berpikir pengguna dan batas desain sistem.

Pengalaman lintas platform ini juga memperlihatkan implikasi praktis. Untuk pekerjaan yang menuntut eksplorasi mendalam, penyusunan argumen berlapis, dan refleksi konseptual, tidak semua AI dapat diandalkan. Sistem yang memutus percakapan tanpa penjelasan atau menghapus sebagian konteks berisiko merusak alur berpikir dan dokumentasi kerja. Sebaliknya, AI yang mampu mempertahankan dialog—even ketika harus menolak—memberi ruang bagi pengguna untuk memahami batasan dan menyesuaikan pendekatan.

Pada akhirnya, interaksi dengan AI bukan hanya soal mendapatkan jawaban, tetapi juga soal memahami dengan siapa—atau dengan sistem seperti apa—dialog itu dilakukan. Setiap AI membawa filosofi desain, kebijakan risiko, dan asumsi tentang peran pengguna. Ketika pertanyaan menyentuh wilayah yang lebih dalam, perbedaan ini menjadi sangat nyata.

Kasus “sawidak” dan “sewidak” hanyalah satu contoh kecil dari ketegangan yang lebih besar antara rasa ingin tahu akademis dan batas sistem. Ia menunjukkan bahwa di era AI, kebebasan bertanya tidak hanya ditentukan oleh niat pengguna, tetapi juga oleh keputusan desain yang dibuat jauh di balik layar. Memahami batas-batas ini menjadi bagian penting dari literasi AI—agar dialog tidak berhenti pada kebingungan, melainkan berlanjut pada pemilihan medium yang tepat untuk berpikir.