KETIKA AI BISA BERBICARA BAHASA INGGRIS: ANALISIS DIALEKTIS TENTANG BAHASA INGGRIS DI ERA KECERDASAN BUATAN

Oleh : Toyo Widodo, M.Pd., Gr
(Guru SD Yaa Bunayya Palembang)

Bismillahirrahmanirrahim

Seorang mahasiswi mengetik esainya dalam bahasa Indonesia, menyalinnya ke ChatGPT dengan perintah “translate to formal academic English,” lalu mengumpulkan hasilnya sebagai tugasnya sendiri. Nilainya A. Skenario ini bukan lagi fiksi dan itulah persoalan sesungguhnya yang dihadapi pendidikan bahasa Inggris saat ini: ketika mesin sudah mampu menangani sebagian besar pekerjaan teknis berbahasa, apa yang masih perlu dikuasai manusia?

Kapasitas AI dalam berbahasa Inggris sudah melampaui sekadar terjemahan harfiah. GPT-4 masuk peringkat 10% teratas dalam Uniform Bar Exam dan lulus United States Medical Licensing Examination (USMLE)—keduanya ujian berbasis teks panjang yang menuntut ketepatan bahasa dan penalaran tinggi. Google Translate kini mendukung lebih dari 130 bahasa dengan akurasi yang terus membaik. Grammarly digunakan lebih dari 30 juta orang setiap hari, bukan hanya untuk memeriksa ejaan, tetapi untuk menyempurnakan nada dan kejelasan argumen.

Di sisi lain, Indonesia menempati peringkat ke-79 dari 113 negara dalam EF English Proficiency Index 2023 serta masuk kategori profisiensi rendah. Angka ini hampir tidak bergerak selama satu dekade, meski jam pelajaran bahasa Inggris di sekolah sudah cukup banyak, belum termasuk kursus tambahan di luar jam sekolah. Pendekatan pengajaran konvensional yang bertumpu pada hafalan tata bahasa dan kosakata terbukti tidak menghasilkan kemampuan berbahasa yang fungsional. Jika hambatan teknis itu kini bisa diatasi oleh mesin, wajar jika muncul pertanyaan: apakah ratusan jam belajar bahasa Inggris masih relevan?

Stephen Krashen membedakan dua proses yang berbeda: acquisition (pemerolehan bahasa secara alami melalui penggunaan nyata) dan learning (pembelajaran formal yang disadari). Hanya acquisition yang menghasilkan kemampuan bahasa yang benar-benar melekat. Menggunakan AI untuk menghasilkan teks bahasa Inggris tidak mengaktifkan proses ini sama sekali. Robert Bjork dari UCLA menyebut konsep “desirable difficulties” (kesulitan yang justru dibutuhkan untuk membangun kemampuan jangka panjang). Ketika AI menghilangkan “kesulitan” itu, ia sekaligus memotong proses pembentukan kompetensi yang sesungguhnya.

Yang lebih menentukan adalah kemampuan berkomunikasi secara langsung dan real-time. Wawancara kerja, presentasi di hadapan audiens, negosiasi bisnis, semua berlangsung dalam hitungan detik, tanpa kesempatan membuka aplikasi terjemahan. Di sinilah kemampuan berbahasa Inggris yang sesungguhnya diuji. Selain itu, terjemahan AI memang akurat secara literal, tetapi sering gagal menyampaikan muatan tersembunyi dalam bahasa: ironi, humor, dan nuansa budaya yang hanya bisa ditangkap oleh penutur yang memahami konteksnya.

AI sebaiknya dipahami sebagai alat yang menggeser pekerjaan teknis dalam berbahasa bukan sebagai pengganti kompetensi inti manusia. Justru karena AI sudah menangani hal-hal teknis, yang tersisa bagi manusia adalah kemampuan berpikir kritis, berargumen, berdiplomasi, dan membangun hubungan yang otentik melalui bahasa. Itulah yang tidak bisa direplikasi oleh mesin.

Referensi:

• EF EPI 2023 · OpenAI GPT-4 Technical Report (2023) · Robert Bjork – Desirable Difficulties (UCLA) · Stephen Krashen – Acquisition-Learning Hypothesis