“Apakah lalat juga bisa murung?” “Apa bedanya hibernasi dengan tidur biasa?” Satu pertanyaan kepada AI bisa memunculkan pertanyaan berikutnya. Dari hewan beralih ke tidur, lalu dari tidur ke kehidupan kita sendiri. Rasanya menyenangkan ketika hal-hal yang sebelumnya tidak kita ketahui mulai saling terhubung.
Namun, setelah menutup percakapan dan mencoba menjelaskannya kepada orang lain, kadang kata-katanya justru tidak keluar. Yang tersisa hanya kesan bahwa “semuanya saling berhubungan”. Percakapan yang mengalir lancar dan kemampuan berpikir sendiri masih dipisahkan oleh satu langkah.
Untuk menjembatani jarak itu, mari gunakan percakapan dengan AI sebagai kesempatan menguji penjelasan kita sendiri, bukan sekadar menerima penjelasan. Kita tetap bisa menikmati pertanyaan yang terus berkembang sambil menyisipkan langkah untuk memeriksa jawabannya.
Model yang berguna membantu kita memikirkan situasi berikutnya
Model di sini tidak harus berupa rumus yang rumit. Ia bisa berupa gambaran sederhana untuk berpikir, “Jika kondisinya begini, kemungkinan hasilnya begitu.” Yang penting bukan nama yang terdengar meyakinkan, melainkan apakah model itu membantu menjelaskan apa yang terjadi ketika kondisinya berubah.
Misalnya, kita menduga, “Email saya tidak dibalas karena tulisannya terlalu panjang.” Dari penjelasan itu muncul perkiraan: “Kalau saya membatasi permintaan menjadi satu saja, mungkin akan lebih mudah dijawab.” Namun, jika penerimanya sedang cuti, email yang lebih pendek pun mungkin tetap tidak dibalas.
Dalam contoh ini, kita bisa menempatkan dugaan tentang panjang email berdampingan dengan kemungkinan lain, yaitu penerima sedang cuti. Batas berlaku penjelasan kita pun mulai terlihat. Sebelum menyimpulkan bahwa “dia tidak membalas karena tidak menyukai saya”, kita bisa menambah daftar kondisi yang dapat diperiksa.
Tentu saja, satu kali mendapat balasan setelah mengirim email singkat belum membuktikan penyebabnya. Bisa jadi penerimanya kebetulan sedang punya waktu. Gunakan model sebagai pijakan awal untuk menilai situasi, lalu perbarui sesuai hasil yang ditemukan.
Semakin menarik kaitannya, semakin perlu memisahkan fakta dan metafora
Reaksi stres pada hewan, hibernasi, dan suasana hati yang menurun saat musim dingin mungkin terasa lebih mudah dipahami jika dirangkum sebagai “mode hemat energi”. Di sinilah percakapan bisa menjadi sangat seru, sekaligus rawan lompatan kesimpulan.
Sebuah penelitian pada lalat melaporkan, antara lain, berkurangnya upaya memanjat setelah lalat mengalami stres berulang.[1] Temuan itu tidak menunjukkan bahwa lalat merendahkan diri sendiri seperti manusia. Perilaku yang diukur perlu dibedakan dari pengalaman subjektif yang hanya dapat dialami langsung oleh individu itu sendiri.
Depresi musiman juga perlu diperiksa tersendiri. NIMH menjelaskannya sebagai depresi dengan pola yang berulang mengikuti musim.[2] Metafora “hibernasi ringan pada manusia” belum menjadi bukti bahwa keduanya memiliki mekanisme yang sama. Keluhan kesehatan perlu ditanggapi lebih dari sekadar kiasan. Jika sudah mengganggu kehidupan sehari-hari, konsultasikan dengan tenaga kesehatan.
Kita bisa meminta AI seperti ini: “Pisahkan penjelasan tadi menjadi fakta yang diamati dalam penelitian, hipotesis yang ditarik dari fakta itu, dan metafora untuk membantu pemahaman. Hubungan mana yang masih membutuhkan bukti tambahan?” Namun, pengelompokan itu pun merupakan jawaban AI. Bagian yang penting tetap perlu diperiksa melalui sumber aslinya.
Bisa mengerjakan dengan AI belum tentu berarti bisa mengerjakan sendiri
Dalam sebuah eksperimen matematika tingkat SMA di Turki, hasil saat berlatih dengan AI dalam beberapa kondisi tidak sejalan dengan hasil belajar yang kemudian diukur tanpa AI.[3] Temuan ini diperoleh dari pengujian desain alat AI tertentu dalam pelajaran matematika di satu SMA di Turki. Kita tidak bisa menggeneralisasikannya menjadi kesimpulan bahwa semua penggunaan AI menghambat belajar.
Meski begitu, temuan ini bisa menjadi bahan untuk meninjau cara kita menggunakan AI. Setelah membaca langkah perhitungan dan merasa paham, bisakah kita mengerjakan soal dengan angka berbeda tanpa bantuan? Setelah meminta AI merapikan penjelasan, bisakah kita menerangkan sendiri mengapa urutannya dibuat seperti itu?
Saat perlu segera menuntaskan jawaban, kita bisa meminta AI menunjukkan hasil akhirnya. Saat ingin berlatih, cobalah berkata, “Jangan berikan jawabannya dulu. Sebutkan satu bagian dari alur pikir saya sejauh ini yang perlu saya periksa.” Pilih di antara kedua cara itu sesuai tujuan pada hari tersebut.
Lima pertanyaan untuk memperdalam percakapan
- “Begini dugaan saya. Asumsi mana yang perlu saya periksa?” Awali dengan menulis perkiraan sendiri dalam satu kalimat. Tujuannya untuk melihat apa yang berubah sebelum dan sesudah percakapan, bukan untuk menebak jawaban benar. Jika belum punya perkiraan, mulailah dari penjelasan istilah atau contoh kecil.
- “Kata itu secara konkret merujuk pada apa?” Jangan berhenti pada kata “cerdas”, “stres”, atau “efisien”. Tanyakan perilaku atau angka seperti apa yang dimaksud. Dalam contoh lalat, pahami dahulu perilaku yang diamati, baru pertimbangkan perbandingannya dengan suasana hati manusia.
- “Adakah contoh ketika penjelasan ini tidak berlaku?” Cari kondisi yang membuat penjelasan itu meleset, seperti keadaan ketika email tetap tidak dibalas meski sudah dipersingkat. Contoh tandingan dari AI pun bisa keliru. Munculnya sanggahan saja belum menyelesaikan persoalan.
- “Sumber asli mana yang bisa digunakan untuk memeriksa klaim penentu keputusan ini?” Selain nama penulis, judul, dan URL, mintalah bagian yang mendukung klaim tersebut. Buka sumbernya dan baca siapa atau apa yang diteliti, metode yang digunakan, serta hasilnya. Artikel ilmiah yang benar-benar ada pun belum tentu mendukung klaim dalam percakapan. Jika belum bisa diperiksa, tangguhkan kesimpulannya.
- “Apa yang terlewat saat saya menjelaskannya tanpa melihat layar?” Tutup percakapan sejenak, lalu jelaskan secara singkat dengan kata-kata sendiri. Setelah itu, bandingkan dengan sumbernya dan perbaiki bagian yang kurang atau keliru. Mintalah AI menunjukkan bagian yang perlu diperiksa, alih-alih menyerahkan sepenuhnya penilaian jawaban kepadanya.
Lima pertanyaan ini bukan ritual yang harus membuat setiap percakapan berjalan ketat. Obrolan santai yang berakhir dengan “Wah, menarik!” juga ada nilainya. Tambahkan sedikit usaha pada topik yang memang ingin dikuasai atau penjelasan yang akan digunakan untuk mengambil keputusan.
Satu putaran latihan singkat setelah percakapan ditutup
Dampak latihan mengingat kembali pengetahuan dan menjelaskannya terhadap pembelajaran juga telah diteliti dalam eksperimen menggunakan teks sains.[4] Namun, penelitian itu tidak membuktikan pembagian waktu di bawah ini. Ini hanya salah satu contoh yang bisa dicoba pada hari yang sibuk.
- 3 menit: Tulis pertanyaan yang membuat penasaran dan perkiraan jawaban sendiri
- 5 menit: Berbincang dengan AI dan dalami satu istilah atau satu contoh tandingan
- 3 menit: Tutup percakapan, lalu tulis penjelasan dan hal-hal yang masih belum dipahami
- 4 menit: Periksa poin utama melalui sumber asli dan lakukan koreksi yang diperlukan
Jika total 15 menit belum cukup untuk memeriksa artikel ilmiahnya, cukup beri catatan “menunggu pemeriksaan”. Mengetahui bagian mana yang belum diverifikasi akan lebih membantu langkah berikutnya daripada memaksakan kesimpulan yang rapi dalam batas waktu. Kita juga bisa mencoba menjelaskannya lagi keesokan hari tanpa melihat layar.
Untuk menerapkannya dalam pekerjaan, pilih satu perubahan kecil yang tidak merepotkan, seperti dalam contoh email. Batasi permintaan menjadi satu, perjelas balasan yang dibutuhkan, atau sampaikan kapan balasan itu diperlukan. Catat apa yang diubah dan hasilnya sebagai bahan untuk pertanyaan berikutnya. Hasil tersebut tidak berarti kita sudah bisa membaca isi hati penerima.
Saat memasukkan email atau persoalan nyata ke AI, hapus nama, informasi kontak, data pelanggan, dan rahasia internal perusahaan. Gunakan contoh rekaan yang hanya mempertahankan struktur yang diperlukan. Keputusan berdampak besar, seperti soal kesehatan atau uang, jangan didasarkan hanya pada penjelasan dari percakapan.
Jadikan rasa senang sebagai awal pertanyaan berikutnya
Daya tarik percakapan dengan AI adalah kita bisa langsung mendalami pertanyaan, bahkan yang terdengar kekanak-kanakan. Saat menemukan istilah asing, kita bisa bertanya lagi atau meminta penjelasan ulang dengan contoh sendiri. Menyenangkan ketika langkah untuk mulai belajar terasa lebih mudah.
Jika ingin menjadikannya latihan berpikir, sisihkan sedikit waktu untuk berpikir sendiri di akhir. Coba jelaskan kembali. Sebutkan kondisi ketika penjelasan itu tidak berlaku. Baca sumbernya, lalu perbaiki satu bagian dari cerita yang sebelumnya terasa begitu pas menghubungkan banyak hal.
Tiga baris sudah cukup sebagai penutup: “Yang sekarang bisa saya jelaskan”, “Yang belum saya periksa”, dan “Yang ingin saya tanyakan berikutnya”. Jika pertanyaannya sudah lebih konkret, percakapan berikutnya bisa dimulai dari titik terakhir yang sudah dibahas.
Referensi (4)
[1] Ries et al. (2017). Penelitian asli tentang perilaku lalat setelah mengalami stres. https://www.nature.com/articles/ncomms15738
[2] National Institute of Mental Health (NIMH). Penjelasan tentang depresi musiman. https://www.nimh.nih.gov/health/publications/seasonal-affective-disorder
[3] Bastani et al. (2025). Eksperimen tentang bantuan belajar berbasis AI generatif dalam matematika tingkat SMA. https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122
[4] Karpicke & Blunt (2011). Eksperimen tentang latihan mengingat kembali dengan menggunakan teks sains. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21252317/
