Wikipedia Perketat Naskah AI, 15 Persen Artikel Masih Terjaring

JAKARTA — Naskah AI Wikipedia masih terdeteksi pada 15 atau 16 persen artikel dan draf baru pada awal 2026, menurut perkiraan Ellia Lebleu, anggota pendiri WikiProject AI Cleanup. Angka itu turun dari sekitar 20 persen pada akhir 2025, tetapi belum jelas apakah penyebabnya aturan baru atau kemampuan model AI yang berubah.

Dalam wawancara dengan IEEE Spectrum, Lebleu menjelaskan bahwa relawan WikiProject AI Cleanup mencari materi buatan AI yang melanggar pedoman Wikipedia. Mereka kini menghadapi tantangan yang lebih rumit: tanda-tanda tulisan mesin makin sulit dikenali, sementara rujukan yang tampak sah pun dapat keliru mendukung klaim.

Naskah AI Wikipedia makin sulit dikenali

Lebleu mengatakan ia mulai melihat pola yang mencurigakan sekitar Desember 2023. Sejumlah editor menemukan artikel dengan ungkapan berulang, seperti “stands as a testament” dan “rich cultural heritage”. Struktur berupa bagian kesimpulan atau subbagian “Why is this important?” juga terasa janggal bagi artikel Wikipedia.

Pola semacam itu mudah dikenali pada masa awal kemunculan ChatGPT. Namun, menurut Lebleu, pada 2025 petunjuknya menjadi lebih samar dan cenderung muncul dalam struktur tulisan. Relawan memperhatikan penggunaan pola “aturan tiga” dan susunan paralel negatif. Satu ciri saja belum cukup untuk membuktikan sebuah teks dibuat AI; dugaan menguat ketika beberapa petunjuk berkumpul.

Perilaku penyunting juga ikut diperiksa. Lebleu mencontohkan seseorang yang menerbitkan lima artikel, masing-masing ribuan kata, hanya dalam lima menit. Kecepatan itu menjadi alasan untuk menyelidiki lebih lanjut, bukan bukti tunggal bahwa seluruh teks pasti dibuat mesin.

Perbedaan ini penting bagi ensiklopedia yang disusun banyak sukarelawan. Alat pendeteksi dapat membantu memilah kiriman yang perlu diperiksa, tetapi keputusan tetap perlu bertumpu pada peninjauan isi dan sumbernya. Jika penilaian hanya mengandalkan pola kalimat, tulisan manusia yang kebetulan memiliki struktur serupa juga berisiko dicurigai.

Rujukan palsu bukan satu-satunya masalah

Ancaman lain muncul pada sitasi. Lebleu mengatakan AI kadang mengarang rujukan, meski kasus seperti itu kini lebih jarang karena sebagian sistem dapat mencari sumber. Masalah yang lebih umum terjadi ketika model menemukan sumber nyata, tetapi salah memahami isinya.