Insentif Ekonomi untuk Jurnalisme Berkualitas

(MI/Duta)

DALAM diskursus mutakhir tentang kecerdasan buatan (AI) dan masa depan media massa, sering muncul klaim optimistis bahwa AI akan mengembalikan kualitas, standar etika, dan reputasi redaksi sebagai faktor penentu keberlanjutan bisnis media. Narasi ini terdengar menjanjikan, terutama setelah satu dekade lebih media massa terjebak dalam determinasi platform digital yang serba mengutamakan skala, kuantitas, dan produktivitas jurnalistik.

Namun, jika ditelaah lebih cermat, klaim tersebut, setidaknya untuk saat ini, belum sepenuhnya mencerminkan realitas struktural yang dihadapi industri media massa dalam integrasinya pada lanskap digitalisasi global. Yang sesungguhnya terjadi, jangan-jangan bukanlah kembalinya korelasi positif antara kualitas jurnalistik dan insentif ekonomi, melainkan munculnya sebuah paradoks baru. Media dituntut untuk memproduksi jurnalisme yang bermutu, orisinal, dan tepercaya, tetapi sistem insentif yang menopangnya belum berubah secara fundamental. Tuntutan terhadap kualitas jurnalistik kian meningkat, sementara mekanisme ekonomi yang semestinya memberikan penghargaan nyata terhadap kualitas tersebut sebelumnya belum terbangun secara nyata.

Yang sungguh-sungguh terjadi ialah euforia teknologi AI telah mengecoh para pengelola media massa secara beruntun. Pertama, untuk media massa yang sedang terhuyung-huyung oleh tekanan disrupsi, AI generatif seperti ChatGPT, Gemini, Claude, dan Midjourney awalnya ibarat berkah yang turun dari langit. Media massa mampu memproduksi teks, gambar, video dalam hitungan menit, dengan tingkat kematangan narasi dan visualisasi yang membutuhkan waktu dan biaya besar jika dikerjakan dengan tenaga manusia.

Masalahnya, berkah itu bukan hanya untuk insan media, melainkan bagi semua orang. Tak pelak lagi, lonjakan volume konten mewarnai jagat digital. Masyarakat sedang menghadapi limpah-ruah informasi yang begitu mudah didapatkan di mana saja, tidak hanya di media massa. Bahkan narasi komprehensif dapat diperoleh dari beberapa prompt di aplikasi AI generatif. Pada titik ini, mendorong khalayak untuk tetap mengakses media massa, begitu sulit dilakukan. Monetisasi konten jurnalistik, jauh lebih sulit lagi.

ALGORITMA

Kerumitan itu semakin bertambah tatkala perusahaan platform digital juga mengubah algoritma distribusi konten mereka untuk melakukan bersih-bersih konten sembarangan atau konten sintetis. Google telah menata ulang algoritma pencariannya untuk mengurangi dominasi konten sintetis berkualitas minimal di tampilan hasil pencarian. Google menuntut pengalaman langsung penulis (experience), keahlian penulis yang terverifikasi (expertise), otoritas sumber yang digunakan (authoritativeness), serta tingkat keandalan konten dan akurasi fakta (trustworthiness).

Facebook dan Instagram menghadapi tantangan serupa dengan lokus yang berbeda. Sejak awal, mereka telah menerapkan algoritma yang dirancang untuk memaksimalkan interaksi sosial di sekitar konten pengguna. Namun, banjir konten AI generatif berisiko mengurangi makna dan nilai ekonomi dari interaksi tersebut. Mengantisipasi hal itu, Meta kemudian menerapkan prinsip meaningful, informative, dan accurate sebagai kerangka kurasi konten. Konten yang dibagikan pengguna harus relevan dengan minat dan kebutuhan pengguna lain, memberi nilai informasi yang jelas, serta dapat dipertanggungjawabkan kebenarannya.

Untuk media massa yang telanjur sangat tergantung pada platform media sosial dan mesin pencari untuk meraih trafik, membangun interaksi sosial, dan mengonversinya menjadi pendapatan iklan, perubahan algoritma tersebut seperti gempa bumi. Mereka dipaksa berpindah secara mendadak dari satu dunia ke dunia lain, dengan logika dan aturan main yang jauh berbeda. Kemudahan memproduksi konten yang ditawarkan sistem AI begitu cepat kehilangan relevansi dan makna.

KONTEN ORISINAL

Dengan perubahan algoritma itu, konten orisinal tiba-tiba menjadi paradigma. Seakan-akan media massa diantarkan untuk menemukan kembali jalan pulang ke khitah sebagai penyedia informasi yang bernilai dan tepercaya. Namun, pada titik ini, media massa terkecoh untuk kedua kalinya. Perubahan paradigma itu bukan semata-mata untuk menyehatkan ruang publik media dari banjir informasi berkualitas rendah. Alasan utamanya ialah karena platform digital sebagai pengembang sistem AI yang membutuhkan pasokan konten berkualitas tinggi sebagai bahan bakar untuk melatih model AI yang lebih cerdas dan bernilai ekonomi tinggi.

Semua platform digital, termasuk Google dan Meta, sesungguhnya tengah berkompetisi untuk mengembangkan model AI mereka sendiri. Untuk itu, mereka membutuhkan data korpus pelatihan model AI yang relevan, berkualitas, dan buatan manusia (bukan mesin). Jika ruang digital dibanjiri konten spam atau konten sintetis buatan AI, data korpus pelatihan model AI terkontaminasi (data poisoning) sehingga model AI yang dihasilkan juga menurun kualitasnya. Dengan kata lain, penerapan sistem E-E-A-T dan prinsip meaningful, informative,accurate sesungguhnya untuk membersihkan pasokan data untuk pipeline pelatihan model AI. Platform digital ibaratnya sedang menjala ‘nutrisi bergizi gratis’ yang membuat produk AI generatif atau prediktif mereka semakin sehat dan cemerlang.

Yang terjadi kemudian ialah ketidakselarasan insentif (incentive misalignment) antara media massa dan platform pengembang model AI. Konten jurnalistik adalah fondasi pengetahuan yang dikonsumsi secara akumulatif dan jangka panjang oleh sistem AI. Arsip berita, laporan investigasi, liputan kebijakan publik, konflik, dinamika ekonomi, hingga isu hak asasi manusia menjadi basis pembelajaran AI untuk menghasilkan nilai ekonomi baru. Konten jurnalistik berkualitas menjadi semacam nutrisi bergizi tinggi bagi kecerdasan AI: semakin mendalam, terverifikasi, dan kontekstual sebuah konten, semakin tinggi pula kualitas keluaran AI yang dihasilkan.

Namun, manfaat ekonomi dari proses pembelajaran tersebut tidak kembali kepada media massa sebagai pihak yang menanggung biaya penciptaan konten, melainkan terkonsentrasi pada pengembang model AI (platform teknologi) yang menguasai infrastruktur komputasi, data, dan distribusi konten. Media massa harus memikul beban produksi yang signifikan—biaya peliputan lapangan, verifikasi fakta, penyuntingan, risiko hukum, serta tanggung jawab etik—sementara nilai ekonomi jangka panjang yang dihasilkan dari pemanfaatan konten jurnalistik sebagai basis pembelajaran AI dinikmati secara tidak proporsional oleh pihak lain. Dalam konteks ini, persoalan yang muncul ialah ketimpangan relasi bisnis, serta distribusi biaya dan manfaat yang berlangsung secara asimetris dan tidak adil.

LISENSI EKONOMI

Bagaimana cara mengatasi ketidakadilan ekonomi ini? Salah satu gagasan yang muncul ialah pengembangan model lisensi ekonomi untuk media massa yang secara konsisten memproduksi konten jurnalistik berkualitas. Konten tersebut diakui sebagai input bernilai ekonomi dalam pengembangan model AI sehingga penggunaannya diatur dalam mekanisme lisensi yang adil dan transparan. Lisensi ini mengalihkan kembali sebagian nilai ekonomi dari pemanfaatan sistem AI kepada pihak yang menanggung biaya produksi konten.

Namun, pada praktiknya, model lisensi ini terbentur oleh beberapa persoalan mendasar. Pertama, belum ada standar universal yang mengatur jenis konten apa yang bisa dilisensikan dan bagaimana menghitung nilai remunerasinya. Kedua, posisi tawar media massa, terutama media kecil dan menengah, cenderung lemah dalam bernegosiasi dengan perusahaan pengembang AI berskala global. Akibatnya, lisensi itu berpotensi menjadi privilese media besar, sementara mayoritas media tetap berada di luar skema kompensasi yang adil.

Lebih jauh lagi, lisensi ekonomi itu juga tidak serta-merta menyelesaikan problem struktural yang lebih dalam. Selama nilai ekonomi utama dalam ekosistem digital masih terkonsentrasi pada platform platform distribusi konten maupun platform pengembang AI, lisensi ekonomi cenderung bersifat tambalan, bukan koreksi sistemik. Media massa mungkin memperoleh pendapatan tambahan, tetapi tetap berada dalam posisi subordinat. Mereka tetap bergantung pada kebijakan sepihak platform dan perubahan algoritmik yang tidak sepenuhnya dapat mereka kendalikan.

Kedua, menciptakan platform iklan yang mendukung konten berkualitas. Meskipun platform digital telah menerapkan algoritma distribusi konten yang ‘...