Rencana Regulasi AI Nasional 2025 Indonesia: Harmonisasi Perpres AI, Tantangan Etika & Masa Depan Teknologi

bygaskan editor
regulasi AI

Latar Perkembangan AI & Inisiatif Regulasi di Indonesia

Terobosan teknologi kecerdasan buatan (AI) telah menjadi salah satu isu paling strategis dalam lanskap teknologi global — dan Indonesia tak ingin ketinggalan. Pemerintah telah memulai proses harmonisasi regulasi AI nasional 2025, dengan target pembahasan prinsip hukum dan klaster kebijakan digital menjelang akhir September 2025. (ANTARA: “Indonesia’s AI regulation set for harmonization in late September 2025”) Antara News

Tujuan regulasi AI ini antara lain memastikan pemanfaatan AI yang etis, aman, dan berkeadilan, sambil memitigasi risiko penyalahgunaan seperti bias algoritma, pelanggaran privasi, manipulasi konten, hingga keamanan siber. Pemerintah hendak agar Indonesia memiliki kerangka hukum yang jelas untuk pengembangan dan penerapan AI — baik di sektor publik maupun swasta. Regulasi ini juga akan diharmonisasikan agar tidak tumpang-tindih dengan undang-undang lain seperti perlindungan data, sistem pemerintahan elektronik (SPBE), dan keamanan siber. Antara News

Dalam konteks global, semakin banyak negara menyusun regulasi AI — Uni Eropa (AI Act), Amerika Serikat dengan inisiatif keamanan AI, Tiongkok, dan lain-lain. Indonesia berusaha agar regulasi AI nasional dapat bersinergi dengan standar global, tanpa menekan inovasi lokal. Maka, proses harmonisasi regulasi menjadi krusial agar regulasi tidak merugikan ekosistem teknologi domestik.

Kerangka & Pilar Utama Regulasi AI Nasional 2025

Agar regulasi AI Indonesia efektif dan komprehensif, berikut kerangka dan pilar kebijakan utama yang perlu diatur:

1. Prinsip Etika & Keadilan Algoritma

Regulasi AI harus memuat prinsip-prinsip etika: transparansi, akuntabilitas, non-diskriminasi, dan keadilan. Model AI yang digunakan dalam layanan publik atau swasta harus diuji agar tidak memiliki bias diskriminatif berdasarkan suku, gender, usia, atau kondisi sosial.

Skema audit algoritma independen harus dimandatkan: perusahaan AI harus terbuka terhadap audit eksternal untuk validasi fairness. Misalnya, audit fairness, fairness by design, dan pemantauan otomatis untuk bias saat AI berjalan.

2. Perlindungan Data & Privasi

AI sering memproses data besar (big data) yang bisa bersifat sensitif (kesehatan, identitas, finansial). Regulasi harus mensyaratkan bahwa pengolahan data AI harus memenuhi standar perlindungan data, persetujuan pengguna (consent), anonymisasi, dan prinsip minimisasi data.

Penggunaan data untuk pelatihan model AI harus diaudit agar tidak melanggar hak privasi. Regulasi UU Perlindungan Data Pribadi (PDP) harus diintegrasikan dengan regulasi AI agar tidak terjadi tumpang tindih atau celah hukum.

3. Keamanan & Keandalan Sistem (Robustness)

Model AI harus diuji terhadap serangan adversarial, kegagalan sistem, manipulasi data input (data poisoning). Regulasi perlu menetapkan standar keamanan dan uji robust terhadap model AI terutama yang digunakan dalam sektor penting (kesehatan, keuangan, transportasi).

Sertifikasi keandalan (robustness certification) dan kewajiban pengembangan fallback atau human-in-the-loop dalam kasus AI membuat keputusan kritis harus disertakan.

4. Tanggung Jawab & Akuntabilitas

Siapa yang bertanggung jawab ketika AI melakukan kesalahan atau kerugian? Regu­lasi harus menetapkan bahwa pengembang, penyedia layanan AI atau pengguna (institusi) bisa dimintai tanggung jawab atas dampak buruk — bukan hanya “model sebagai black box”.

Mekanisme remediasi (kompensasi, koreksi) jika AI menyebabkan kerugian hukum atau finansial harus tersedia. Institusi publik yang menggunakan AI harus memiliki audit internal dan mekanisme pengaduan publik.

5. Transparansi & Kebijakan Interpretabilitas

Model AI harus mendukung interpretabilitas (explainability) — sekurang-kurangnya ketika sistem AI digunakan untuk keputusan publik atau dampak luas. Regulasi harus menetapkan tingkat transparansi yang diperlukan untuk jenis AI tertentu.

Misalnya, ketika AI memutuskan kelayakan kredit, pelayanan publik, atau hukum administratif, pengguna berhak mengetahui alasan keputusan (alasannya) dalam batas wajar privasi dan keamanan.

6. Pengawasan & Regulasi Proyek AI Sensitif

AI “sensitif” (misalnya yang digunakan dalam pertahanan, intelijen, keamanan nasional, pengawasan massal, sistem keadilan) harus tunduk regulasi ketat. Izin khusus dan evaluasi risiko tinggi (high-risk AI) harus diterapkan.

Regulator harus memiliki otoritas untuk menyetujui, mengawasi, dan mencabut izin penggunaan AI sensitif tersebut.

7. Penyelarasan dengan Kebijakan Lain & Harmonisasi Hukum

Regulasi AI tidak berdiri sendiri — harus harmonis dengan UU SPBE, UU PDP, UU Keamanan Siber, Peraturan Pemerintah tentang Teknologi Informasi, dan regulasi sektor seperti kesehatan, transportasi, energi. Dengan demikian, harmonisasi regulasi menjadi tahapan penting untuk menghindari konflik aturan.

Regulasi AI nasional harus mencakup ketentuan transisi, evaluasi reguler, dan mekanisme revisi agar tetap relevan terhadap perubahan teknologi.

Tantangan & Hambatan dalam Merancang Regulasi AI

Meskipun urgensi tinggi, proses menyusun regulasi AI nasional 2025 akan menghadapi sejumlah hambatan:

  1. Ketidakpastian teknologi & kecepatan evolusi AI

AI berkembang sangat cepat — model, algoritma, arsitektur baru terus bermunculan. Regulasi yang terlalu kaku bisa cepat usang. Pemerintah harus merancang regulasi fleksibel dan adaptif agar tidak memerangkap inovasi.

  1. Keterbatasan kapasitas regulasi & pemahaman teknis

Regulator sering kekurangan tenaga ahli teknologi AI, data scientist, insinyur AI yang paham risiko teknis. Jika regulasi disusun tanpa pemahaman mendalam, bisa terjadi regulasi yang tidak efektif atau kontra-produktif.

  1. Konflik kepentingan & lobbying industri AI

Industri AI (lokal atau asing) akan melakukan lobbying untuk memberikan kelonggaran dalam regulasi, terutama terkait hak atas data, kekayaan intelektual model, pembatasan audit. Regulasi harus menghadapi tekanan agar tetap independen dan berpihak publik (lihat artikel “How Big Tech Lobbying Changed Indonesia’s Tech Regulations”) Tech Policy Press

  1. Kompromi antara transparansi & keamanan / properti intelektual

Model AI komersial sering dianggap rahasia dagang (trade secrets). Regulasi yang memaksa keterbukaan bisa mengganggu insentif bisnis. Menyeimbangkan antara transparansi dan perlindungan IP adalah tantangan besar.

  1. Skala regulasi & enforcement di daerah

AI akan digunakan tidak hanya pusat kota besar tetapi di daerah terpencil — regulasi harus efektif hingga ke level daerah. Pengawasan penggunaan AI di daerah dengan sumber daya terbatas bisa sulit.

  1. Masalah interoperabilitas & standar

Standar teknis (format data, API, interoperabilitas model) harus disepakati agar AI dari berbagai penyedia bisa berintegrasi. Tanpa standar nasional, regulasi bisa fragmentatif.

  1. Risiko regulasi berlebihan & hambatan inovasi

Jika regulasi terlalu berat atau birokratis, startup lokal dan pengembang kecil bisa kesulitan (barrier to entry). Ekosistem AI domestik bisa lumpuh atau berpindah ke ekosistem lain yang regulasinya lebih ringan.

Strategi & Rekomendasi Agar Regulasi AI Efektif

Agar regulasi AI nasional 2025 dapat berjalan secara proporsional dan mendukung inovasi, berikut strategi dan rekomendasi:

  1. Model regulasi adaptif & review berkala

Regulasi harus memuat mekanisme evaluasi ulang setiap 2–3 tahun. Regulasi AI harus fleksibel agar bisa disesuaikan dengan kemajuan teknologi.

  1. Pembangunan kapabilitas regulator

Rekrut pakar AI, data science, keamanan siber ke lembaga regulasi (Kominfo, Kemenristek, badan siber). Bentuk think tank AI nasional agar regulasi tidak hanya dibuat oleh birokrat.

  1. Konsultasi publik & kolaborasi lintas pemangku kepentingan

Libatkan akademisi, pengembang AI, startup, lembaga sipil, dan pengguna dalam proses regulasi — konsultasi terbuka agar regulasi tidak berat sebelah.

  1. Audit eksternal & lembaga pengawas independen

AI sensitif harus diaudit (audit algoritma) oleh lembaga independen. Regulasi harus menetapkan badan pengawas AI yang netral dan profesional.

  1. Skema insentif & sandbox AI

Beri ruang pengujian (regulatory sandbox) untuk uji coba AI dalam lingkungan nyata dengan pengawasan terbatas. Platform AI yang patuh regulasi bisa mendapat insentif fiskal atau dukungan pemerintah.

  1. Standarisasi teknis & interoperabilitas

Tetapkan standar nasional untuk format data AI, protokol API, model interoperabilitas, agar model dan data dari berbagai institusi dapat berkolaborasi.

  1. Kolaborasi internasional & harmonisasi regulasi global

Untuk integrasi pasar global AI dan transfer teknologi, regulasi harus mempertimbangkan standar AI internasional (ISO, UE AI Act, OECD AI Guidelines).

  1. Proteksi hak kekayaan intelektual & rahasia dagang

Regulasi harus mengakomodasi perlindungan IP model AI sambil tetap menetapkan kewajiban audit dan transparansi dalam batas wajar agar bisnis tetap menarik.

Integrasi Regulasi AI dengan Kebijakan Nasional & Sektor Strategis

Regulasi AI nasional 2025 tidak berdiri terpisah — ia harus terintegrasi dengan berbagai kebijakan sektor dan agenda nasional:

  • Pemerintahan digital / SPBE: regulasi AI menjadi bagian dari transformasi digital birokrasi, agar layanan publik cerdas.

  • Kebijakan industri 4.0 & transformasi ekonomi: regulasi AI mudah diadaptasi agar industri manufaktur, agrikultur, transportasi dapat memanfaatkan AI secara legal dan aman.

  • Kebijakan data & infrastruktur digital: regulasi AI harus sejajar dengan kebijakan perlindungan data (PDP) dan digital public infrastructure (DPI).

  • Keamanan nasional & pertahanan: AI di sektor keamanan memerlukan regulasi khusus.

  • Etika, pendidikan, dan literasi digital: regulasi AI harus disertai kebijakan pendidikan literasi AI agar masyarakat memahami dan bijak dalam penggunaan AI.

Studi Perbandingan & Pelajaran Internasional

Beberapa negara telah merumuskan regulasi AI—Indonesia bisa belajar dari mereka:

  • Uni Eropa (EU AI Act): regulasi berbasis tingkatan risiko (low, high risk), persyaratan transparansi, audit eksternal.

  • Amerika Serikat: regulasi sektoral (tidak satu undang-undang AI nasional), regulasi keamanan data dan AI etis melalui lembaga indus­tri.

  • Singapura: “Model AI Governance Framework”, pendekatan ringan dan panduan best practices untuk perusahaan.

  • Tiongkok: regulasi AI ketat, kontrol konten, persetujuan model AI besar (foundation models) sebelum diluncurkan publik.

Pelajaran utama: regulasi AI yang berhasil adalah regulasi yang bersifat modular, berbasis risiko, dan berlandaskan dialog antara pemerintah, akademisi, dan pelaku teknologi.

Prediksi & Implikasi Jangka Panjang

Dengan regulasi AI nasional 2025 sebagai titik awal, beberapa prediksi jangka panjang:

  • Industri AI lokal akan tumbuh lebih sehat: pengembang yang patuh regulasi akan dipercaya pengguna dan investor — terlihat lebih berkelanjutan.

  • Aplikasi AI di sektor publik (kesehatan, agrikultur, pendidikan) akan meningkat jika regulasi mendukung eksperimen publik.

  • Jika regulasi terlalu ketat, inovasi AI lokal mungkin akan terhambat atau sebagian bergeser ke negara tetangga.

  • Regulasi AI nasional yang kuat dapat meningkatkan posisi Indonesia dalam diplomasi AI global dan menarik investasi teknologi.

  • Risiko kebijakan yang tidak adaptif bisa membuat perangkat regulasi usang dengan cepat — regulasi perlu terus diperbaharui sesuai teknologi.

Penutup

Regulasi AI nasional 2025 adalah salah satu kebijakan paling penting dalam era digital Indonesia ke depan. Keputusan hari ini akan menentukan apakah Indonesia bisa menjadi penggerak AI regional atau tertinggal di belakang. Regulasi harus menyeimbangkan: melindungi publik dan mencegah penyalahgunaan, tetapi juga menjaga ruang inovasi dan kompetisi.

Jika regulasi ini disusun dengan kapabilitas teknis, dialog terbuka, penerapan bertahap, dan audit mandiri, maka Indonesia bisa melangkah menjadi negara yang tidak hanya mengonsumsi AI, tetapi juga memimpin pengembangan AI dengan tata kelola yang kredibel dan manusiawi.

Related Posts