Baca Naskah Lengkap
Isi lengkap artikel ini tersedia dalam format PDF. Versi resmi yang diterbitkan pada Vol 17 No 2 (2025).
Tata Kelola dan Etika AI Adaptif dalam Penerbitan Ilmiah Global
646 Dilihat 397 Diunduh
Pesatnya perkembangan kecerdasan buatan (AI) generatif dan Model Bahasa Besar (LLM) telah secara fundamental mengganggu lanskap penerbitan ilmiah global dan penelitian administrasi publik. Gangguan ini menghadirkan masalah yang ditandai dengan dikotomi antara AI sebagai katalis produktivitas akademik yang penting dan ancaman signifikan terhadap integritas ilmiah. Studi ini membahas tiga pertanyaan penelitian spesifik: (1) efektivitas operasional dan risiko etika AI dalam penulisan ilmiah, (2) evolusi kebijakan editorial, dan (3) perumusan tata kelola AI adaptif dalam administrasi publik yang terdesentralisasi. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis secara kritis transformasi publikasi ilmiah, mengidentifikasi risiko etika dan metodologis yang muncul, dan mengembangkan kerangka kerja konseptual adaptif untuk tata kelola AI. Dengan menggunakan pendekatan kualitatif, teknik pengumpulan data melibatkan Riset Pustaka dengan mengekstrak dan mensintesis secara sistematis 101 literatur kontemporer berdampak tinggi (2018–2025) yang diindeks di Scopus Q1 dan Web of Science. Teknik analisis data menggunakan analisis tematik untuk memetakan pola literatur lintas disiplin, sementara interpretasi data dioperasionalkan melalui Analisis Wacana Kritis (CDA) dan triangulasi validitas silang kebijakan institusional. Hasil dan diskusi mengungkapkan bahwa AI secara signifikan menjembatani hambatan linguistik lintas budaya dan mempercepat produktivitas. Namun, temuan penelitian menegaskan bahwa AI secara bersamaan memperkenalkan risiko epistemik yang belum pernah terjadi sebelumnya (halusinasi algoritmik), bias etika, dan kekosongan akuntabilitas hukum terkait kepengarangan dan evaluasi tinjauan sejawat. Studi ini memberikan kebaruan ilmiah dengan merekonstruksi paradigma ini dan mengusulkan kerangka kerja Sinergi Kognitif Manusia-AI. Disimpulkan bahwa ada kebutuhan mendesak untuk tata kelola AI adaptif di dalam lembaga publik untuk mengatur penelitian yang dibantu mesin tanpa menghambat inovasi. Oleh karena itu, studi ini menawarkan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti yang menekankan pengawasan manusia yang kritis (validasi manusia dalam lingkaran), kebijakan pengungkapan yang transparan, dan audit peraturan sektoral untuk peneliti, penerbit akademik, dan ahli strategi kebijakan pemerintah untuk menjaga integritas ilmiah.
Navigating the New Academic Reality: Adaptive AI Governance and Ethics in Global Scientific Publishing
The rapid proliferation of generative artificial intelligence (AI) and Large Language Models (LLMs) has fundamentally disrupted the landscape of global scientific publishing and public administration research. This disruption presents a problem characterized by the dichotomy between AI as an essential academic productivity catalyst and a significant threat to scientific integrity. This study addresses three specific research questions: (1) the operational efficacy and ethical risks of AI in scientific writing, (2) the evolution of editorial policies, and (3) the formulation of adaptive AI governance in decentralized public administration. The objective of the research is to critically analyze the transformation of scientific publications, identify emerging ethical and methodological risks, and develop an adaptive conceptual framework for AI governance. Utilizing a qualitative approach, the data collection technique involves Library Research by extracting and systematically synthesizing 101 contemporary high-impact literature (2018–2025) indexed in Scopus Q1 and Web of Science. The data analysis technique utilizes thematic analysis to map cross-disciplinary literature patterns, while data interpretation is operationalized through Critical Discourse Analysis (CDA) and cross-validity triangulation of institutional policies. Results and discussions reveal that AI significantly bridges cross-cultural linguistic barriers and accelerates productivity. However, the research findings confirm that AI simultaneously introduces unprecedented epistemic risks (algorithmic hallucinations), ethical biases, and legal accountability voids regarding authorship and peer-review evaluations. This study provides scientific novelty by reconstructing this paradigm and proposing the Human-AI Cognitive Synergy framework. It is concluded that there is an urgent need for adaptive AI governance within public institutions to regulate machine-assisted research without stifling innovation. Therefore, the study offers actionable recommendations emphasizing critical human oversight (human-in-the-loop validation), transparent disclosure policies, and sectoral regulatory audits for researchers, academic publishers, and government policy strategists to safeguard scientific integrity.
Isi lengkap artikel ini tersedia dalam format PDF. Versi resmi yang diterbitkan pada Vol 17 No 2 (2025).
Hak Cipta (c) 2025 Penulis. Artikel ini dilisensikan di bawah CC Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0.