Editorial Humaniora
Open AccessOA2025
Kecerdasan buatan sebagai agen moral: implikasi regulasi dan perluasan relasional–kontekstual atas klasifikasi Moor
Makalah ini menilai ulang tipologi empat tingkat moralitas mesin James Moor dengan mempertimbangkan AI Act Eropa dan arahan tanggung jawab Uni Eropa yang akan datang, dengan memperkenalkan dimensi relasional–kontekstual dan Indeks Tanggung Jawab tiga faktor (RI₃) untuk lebih mengantisipasi celah tanggung jawab pada sistem AI generatif dan adaptif.
Maciej Czyszczoń· Security and Defence Quarterly· 2025· DOI 10.35467/sdq/213917
Masalah inti
Penyebaran cepat sistem kecerdasan buatan (AI) generatif dan adaptif telah memperkuat perdebatan mengenai agensi moral dan akuntabilitas hukum. Tipologi empat tingkat moralitas mesin James Moor—agen berdampak etis, agen etis implisit, agen etis eksplisit, dan agen moral penuh—telah lama menjadi kerangka dasar untuk membedakan artefak pasif dari entitas pengambil keputusan. Namun, kemunculan sistem otonom berskala besar, disertai AI Act Uni Eropa dan arahan tanggung jawab yang akan datang, memunculkan pertanyaan apakah kategori Moor masih menangkap sifat-sifat yang relevan secara moral dari AI kontemporer. Makalah ini menjawab celah tersebut dengan bertanya: apakah kategori Moor masih memadai untuk tujuan regulasi, dan jika tidak, dapatkah perluasan relasional–kontekstual lebih baik mengantisipasi celah tanggung jawab? Studi ini memakai desain yang sepenuhnya konseptual, menggabungkan filsafat analitik dengan perbandingan ilustratif yang diambil dari perdebatan kebijakan Uni Eropa terkini dan insiden berprofil tinggi. Studi ini menyempurnakan istilah kunci, menguji koherensinya terhadap tingkatan risiko statutori, dan menyaring analisis menjadi matriks tiga faktor—kompleksitas, otonomi, dan prediktabilitas—yang dapat dioperasionalkan oleh pembuat undang-undang. Kontribusi utamanya adalah dimensi relasional–kontekstual yang baru dan Indeks Tanggung Jawab tiga faktor (RI₃) yang mengklasifikasi silang sistem AI untuk keperluan regulasi.
Inovasi
Studi ini memakai metodologi konseptual dan normatif, memadukan filsafat analitik dengan analisis kebijakan. Studi ini dimulai dengan merekonstruksi tipologi Moor dan asumsi-asumsi dasarnya tentang agensi, intensionalitas, dan tanggung jawab moral. Asumsi-asumsi tersebut kemudian diuji terhadap logika berbasis risiko AI Act Uni Eropa, yang mengategorikan sistem AI ke dalam tingkatan risiko tak dapat diterima, tinggi, terbatas, dan minimal. Analisis ini menggunakan kasus-kasus ilustratif dari perdebatan kebijakan Uni Eropa terkini dan insiden berprofil tinggi untuk mengkaji bagaimana akuntabilitas moral didistribusikan dalam jaringan sosio-teknis. Istilah kunci seperti 'otonomi', 'kompleksitas', dan 'prediktabilitas' disempurnakan dan dioperasionalkan menjadi matriks tiga faktor. Matriks ini dirancang pragmatis, memungkinkan legislator memetakan sistem AI ke dalam kategori regulasi dan mengidentifikasi skenario ketika agensi moral secara efektif didelegasikan kepada sistem. Metodologi ini tidak melibatkan pengumpulan data empiris; sebaliknya, metodologi ini bersandar pada koherensi konseptual, argumentasi logis, dan analisis kebijakan komparatif. Indeks Tanggung Jawab (RI₃) yang dihasilkan adalah alat heuristik yang dimaksudkan untuk menjembatani wawasan filosofis dan kewajiban hukum yang konkret.
Pendahuluan
Penyebaran cepat sistem kecerdasan buatan (AI) generatif dan adaptif telah memperkuat perdebatan mengenai agensi moral dan akuntabilitas hukum. Tipologi empat tingkat moralitas mesin James Moor—agen berdampak etis, agen etis implisit, agen etis eksplisit, dan agen moral penuh—telah lama menjadi kerangka dasar untuk membedakan artefak pasif dari entitas pengambil keputusan. Namun, kemunculan sistem otonom berskala besar, disertai AI Act Uni Eropa dan arahan tanggung jawab yang akan datang, memunculkan pertanyaan apakah kategori Moor masih menangkap sifat-sifat yang relevan secara moral dari AI kontemporer. Makalah ini menjawab celah tersebut dengan bertanya: apakah kategori Moor masih memadai untuk tujuan regulasi, dan jika tidak, dapatkah perluasan relasional–kontekstual lebih baik mengantisipasi celah tanggung jawab? Studi ini memakai desain yang sepenuhnya konseptual, menggabungkan filsafat analitik dengan perbandingan ilustratif yang diambil dari perdebatan kebijakan Uni Eropa terkini dan insiden berprofil tinggi. Studi ini menyempurnakan istilah kunci, menguji koherensinya terhadap tingkatan risiko statutori, dan menyaring analisis menjadi matriks tiga faktor—kompleksitas, otonomi, dan prediktabilitas—yang dapat dioperasionalkan oleh pembuat undang-undang. Kontribusi utamanya adalah dimensi relasional–kontekstual yang baru dan Indeks Tanggung Jawab tiga faktor (RI₃) yang mengklasifikasi silang sistem AI untuk keperluan regulasi.
Mengapa penting
Temuan ini menegaskan perlunya perluasan relasional–kontekstual atas tipologi Moor. Meskipun kategori Moor memberikan titik awal yang berguna, kategori-kategori tersebut tidak memadai untuk menangani sifat agensi moral yang terdistribusi dalam jaringan sosio-teknis. Dimensi relasional mengalihkan fokus dari sifat intrinsik sistem AI ke hubungan dan konteks tempat sistem itu beroperasi, termasuk pengawasan manusia, struktur organisasi, dan kerangka hukum. Pergeseran ini krusial untuk mengantisipasi celah tanggung jawab, ketika tidak ada satu aktor pun yang dapat dimintai pertanggungjawaban penuh atas tindakan sistem AI. Indeks Tanggung Jawab tiga faktor (RI₃) mengoperasionalkan wawasan ini dengan menyediakan alat yang dapat diskalakan bagi regulator. Dengan mengklasifikasi silang sistem menurut kompleksitas, otonomi, dan prediktabilitas, pembuat undang-undang dapat mengidentifikasi tempat yang memerlukan pengaman tambahan, seperti persyaratan transparansi atau protokol human-in-the-loop. Analisis ini juga mengungkapkan bahwa tingkatan risiko AI Act Uni Eropa secara implisit memasukkan pertimbangan relasional, tetapi tidak secara sistematis. Mengintegrasikan RI₃ ke dalam penilaian dampak regulasi dapat meningkatkan kepastian hukum dan menyelaraskan wawasan filosofis dengan kewajiban konkret. Makalah ini menyimpulkan bahwa hanya dengan mengintegrasikan kriteria relasional para legislator dapat menutup celah akuntabilitas di sekitar AI otonom berskala besar. Matriks yang diusulkan menawarkan langkah pragmatis ke depan, tetapi diperlukan kerja lebih lanjut untuk menyempurnakan indikatornya dan menguji penerapannya di berbagai domain AI.
Siapa yang sebaiknya membaca
Pembaca Research Digest dan praktisi rumpun ini.
Membuka konten member…