Potensi Pertanggungjawaban Hukum Pejabat Publik atas Keputusan yang dipengaruhi Output Kecerdasan Buatan (AI) Generatif

Abstrak

Pemanfaatan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) dalam administrasi publik berkembang pesat seiring dengan digitalisasi pelayanan pemerintahan, mulai dari penyaluran bantuan sosial, perizinan usaha berbasis OSS-RBA, hingga integrasi data nasional melalui Satu Data Indonesia (OECD, 2019). Meskipun menawarkan efisiensi dan percepatan layanan, penggunaan AI juga menghadirkan risiko kesalahan keluaran sistem yang berpotensi melanggar Asas-Asas Umum Pemerintahan yang Baik (AUPB) dan menimbulkan tanggung jawab hukum pejabat publik dalam bentuk Onrechtmatige Overheidsdaad (OOD) (Hadjon, 2011;Busuioc, 2021;Calo & Citron, 2021). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana kesalahan keluaran AI dalam administrasi publik dapat melanggar AUPB serta menimbulkan pertanggungjawaban hukum pejabat publik berdasarkan Pasal 17 Undang-Undang Nomor 30 Tahun 2014 Tentang Administrasi Pemerintahan dan Pasal 1365 Kitab Undang-Undang Hukum Perdata (Ridwan, 2018; Indroharto, 2014). Penelitian ini menggunakan metode yuridis normatif dengan pendekatan perundang-undangan, konseptual, dan perbandingan. Data empiris diperoleh dari laporan Ombudsman Republik Indonesia terkait maladministrasi bantuan sosial berbasis DTKS dan Program Keluarga Harapan (PKH) (Ombudsman Republik Indonesia, 2022; Ombudsman Republik Indonesia, 2023). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kesalahan keluaran AI berpotensi melanggar asas kecermatan, kepastian hukum, kesetaraan, serta larangan penyalahgunaan wewenang (Yuliandri, 2017; Ridwan, 2018). Penggunaan AI tanpa pengawasan manusia dapat dikualifikasikan sebagai bentuk penyalahgunaan wewenang (Busuioc, 2021), sedangkan kelalaian dalam pengawasan sistem AI dapat diperluas sebagai bentuk kelalaian administratif dalam OOD (Basah, 2012; Indroharto, 2014). Penelitian ini juga merumuskan model AI Due Process for Public Administration (AIDP-PA) sebagai kerangka konseptual hukum yang terdiri atas empat lapis pengendalian, yaitu klasifikasi risiko, audit algoritmik, human oversight, serta hak koreksi dan keberatan warga (Rudin, 2019;Alon-Barkat & Busuioc, 2024). Studi banding dengan India, Brasil, Filipina, dan Afrika Selatan menunjukkan bahwa tata kelola AI di negara berkembang menekankan kebijakan nasional, pengawasan hukum, perlindungan hak prosedural, dan tata kelola data (NITI Aayog, 2018; OECD, 2019). Model AIDP-PA diharapkan menjadi dasar penguatan regulasi AI dalam administrasi publik Indonesia.