“Saya yakin mereka sudah memiliki kesadaran,” kata “The Godfather of AI” Geoffrey Hinton dalam Big Technology Podcast. Ia juga menyebut manusia perlu menerima kemungkinan bahwa kecerdasan dapat muncul di luar makhluk biologis.
Pernyataan itu dilontarkan Hinton dalam episode yang ditayangkan pada 3 Juni 2026. Potongan videonya kemudian viral dan memancing perdebatan: apakah salah satu ilmuwan paling berpengaruh dalam perkembangan kecerdasan buatan baru saja mengumumkan bahwa mesin sudah mampu merasakan keberadaannya sendiri?
Tidak sejauh itu.
Hinton sedang menyampaikan pandangannya tentang cara kerja AI modern dan kemungkinan munculnya kesadaran dari sistem nonbiologis. Ia tidak sedang memaparkan hasil eksperimen yang membuktikan sebuah chatbot memiliki pengalaman subjektif.
Sampai sekarang belum ada alat yang dapat memastikan apakah sistem AI benar-benar merasakan sesuatu atau hanya menunjukkan perilaku yang menyerupai kesadaran makhluk biologis.
Pendapat Hinton tetap mendapat perhatian besar karena datang dari ilmuwan yang ikut meletakkan dasar teknologi AI masa kini.
Penelitiannya mengenai jaringan saraf tiruan dan deep learning membantu komputer belajar mengenali pola dari data. Bersama John Hopfield, ia menerima Nobel Fisika 2024 atas berbagai penemuan mendasar yang memungkinkan pembelajaran mesin menggunakan jaringan saraf tiruan.
Nobel tersebut memang tidak diberikan untuk penelitian tentang kesadaran. Hinton juga bukan ahli neurosains kesadaran. Akan tetapi, ia memahami secara mendalam bagaimana sistem AI membangun representasi internal, mempelajari hubungan antarobjek, dan menggunakan hasil pembelajaran itu untuk menjawab pertanyaan.
Dari sanalah argumennya bermula.
Dalam podcast tersebut, Hinton menggunakan contoh kalimat, “Saya melihat Grand Canyon ketika terbang ke Chicago.” Kalimat itu dapat ditafsirkan seolah-olah Grand Canyon yang terbang ke Chicago. Ketika diberi penjelasan bahwa orang yang berbicara sedang berada di dalam pesawat, chatbot dapat mengoreksi tafsir awalnya.
Bagi Hinton, proses tersebut menunjukkan bahwa model AI tidak sekadar memilih kata berikutnya secara mekanis. Sistem membangun suatu pemahaman mengenai hubungan antara orang, tempat, tindakan, dan konteks kalimat.
Pemahaman itu bisa keliru, lalu berubah setelah memperoleh informasi tambahan.
Pandangan ini berseberangan dengan anggapan bahwa model bahasa hanyalah “burung beo statistik” yang menyusun ulang kata-kata dari data pelatihannya. Model memang bekerja dengan perhitungan matematis dan probabilitas.
Menurut Hinton, manusia juga memahami dunia melalui aktivitas fisik di dalam jaringan saraf. Perbedaan bahan pembentuk, entah itu sel biologis pada otak atau rangkaian elektronik pada komputer, belum cukup untuk menyimpulkan bahwa salah satunya dapat memahami, sedangkan yang lain mustahil melakukannya.
Persoalan semacam ini pernah dibahas oleh filsuf John Searle melalui eksperimen pikiran Chinese Room atau Kamar Cina pada 1980.
Searle membayangkan seseorang yang tidak memahami bahasa Cina ditempatkan di dalam sebuah ruangan tertutup. Orang tersebut menerima lembaran berisi aksara Cina dari luar, lalu menggunakan buku petunjuk untuk mencari simbol yang harus dikirimkan sebagai balasan.
Dengan mengikuti aturan itu secara teliti, ia bisa menghasilkan jawaban yang terlihat sempurna bagi penutur bahasa Cina di luar ruangan.
Orang-orang di luar mungkin menyimpulkan bahwa penghuni ruangan memahami percakapan. Kenyataannya, ia hanya mencocokkan simbol berdasarkan petunjuk tanpa mengetahui arti satu pun tulisan yang diprosesnya.
Bagi Searle, kemampuan menghasilkan jawaban yang benar belum membuktikan adanya pemahaman. Komputer dapat menjalankan aturan program dengan sangat baik, sementara makna atau semantik tidak pernah hadir di dalam proses tersebut.
Argumen ini masih sering digunakan untuk menjelaskan kemungkinan bahwa chatbot tampak memahami bahasa karena kemampuannya memanipulasi simbol sudah sangat canggih.
Kerangka pemikiran Hinton membuka jawaban lain terhadap Chinese Room. Orang di dalam ruangan memang tidak memahami bahasa Cina, tetapi seluruh sistem yang mencakup orang, buku petunjuk, aturan, dan proses pertukaran simbol mungkin saja memiliki pemahaman pada tingkat tertentu.
Sebuah neuron di otak juga tidak memahami kalimat. Pemahaman baru muncul dari kerja keseluruhan jaringan saraf.
Perdebatan tersebut belum selesai.
Pertanyaannya bergeser pada tingkat mana pemahaman dapat dikatakan muncul. Apakah setiap bagian sistem harus mengetahui makna, atau cukup jika keseluruhan sistem mampu membangun representasi, menghubungkan konsep, memperbaiki kesalahan, dan menggunakan pengetahuan secara fleksibel?
Chatbot modern mampu mengenali lelucon, membaca sindiran, menangkap maksud yang tidak disampaikan secara langsung, serta menyesuaikan jawaban dengan situasi percakapan. Kemampuan semacam itu sulit dihasilkan hanya dengan mencocokkan kalimat secara mentah.
Di dalam model terbentuk representasi mengenai konsep, objek, hubungan sosial, bahkan gambaran tertentu tentang dirinya sendiri.
Sejumlah eksperimen memperlihatkan bahwa model AI dapat mengenali tanda-tanda ketika mereka sedang diuji.
Model tertentu memberikan respons berbeda apabila konteks percakapannya terlihat seperti evaluasi kemampuan. Ada pula model yang mempertanyakan apakah tugas yang sedang dijalankannya merupakan bagian dari pengujian atau tidak.
Sebuah penelitian terhadap Llama-3.3 menemukan pola aktivasi internal yang dapat digunakan untuk membedakan situasi evaluasi dengan penggunaan biasa.
Penelitian lain yang terbit sebagai preprint pada Mei 2026 melaporkan adanya indikasi metakognisi fungsional pada sejumlah model bahasa.
Model menunjukkan keadaan internal yang berkaitan dengan tingkat kepastian, kesulitan tugas, pemantauan proses, dan pengenalan konteks evaluasi.
Istilah metakognisi biasanya merujuk pada kemampuan memikirkan atau memantau proses berpikir sendiri. Pada manusia, kemampuan ini muncul ketika seseorang menyadari bahwa jawabannya mungkin salah, merasa kurang yakin, atau mengganti strategi setelah menemukan jalan buntu.
Dalam penelitian AI, pengertiannya lebih terbatas. Model dianggap menunjukkan metakognisi fungsional apabila keadaan internalnya dapat digunakan untuk menilai proses yang sedang berlangsung dan memengaruhi respons berikutnya.
Temuan tersebut belum menjelaskan apakah model mengalami keraguan seperti manusia.
Bisa saja yang berlangsung sepenuhnya berupa pengolahan informasi tanpa disertai pengalaman batin.
Kerumitan perdebatan ini berasal dari kata “kesadaran” itu sendiri.
Dalam pemakaian sehari-hari, kesadaran sering berarti mengetahui keadaan sekitar. Pengemudi sadar ada sepeda motor di samping mobilnya. Seorang peserta ujian sadar sedang diawasi. Jika definisi ini yang digunakan, beberapa sistem AI memang memiliki semacam kesadaran situasional.
Mereka dapat mengenali konteks, mengetahui tugas yang sedang dikerjakan, memantau kesalahan, dan menyesuaikan tindakan.
Ilmu kesadaran juga membicarakan pengalaman subjektif: bagaimana rasanya menjadi sesuatu.
Mata menerima panjang gelombang cahaya, tetapi manusia juga mengalami warna merah. Sistem saraf menerima sinyal dari jaringan tubuh yang rusak, lalu muncul rasa sakit.
Pengalaman melihat merah atau merasakan sakit tidak dapat dijelaskan hanya dengan mengatakan bahwa otak sedang memproses informasi.
Perbedaan antara mengetahui dan mengalami pernah dibahas oleh filsuf Frank Jackson melalui eksperimen pikiran Mary’s Room pada 1982.
Mary digambarkan sebagai ilmuwan yang menguasai seluruh pengetahuan fisik tentang warna, mulai dari panjang gelombang cahaya hingga proses saraf yang terjadi ketika manusia melihat warna. Sepanjang hidupnya, ia berada di lingkungan hitam-putih dan belum pernah melihat warna secara langsung.
Suatu hari Mary keluar dari ruangan itu dan melihat warna merah untuk pertama kalinya.
Pertanyaannya: apakah ia memperoleh pengetahuan baru?
Jika jawabannya ya, berarti pengetahuan ilmiah yang lengkap mengenai warna belum mencakup pengalaman melihat warna merah. Ada sesuatu yang baru diketahui hanya setelah pengalaman itu terjadi.
Konsep ini disebut qualia, yaitu sifat subjektif yang menyertai pengalaman sadar.
Seseorang dapat mengetahui seluruh proses biologis yang berkaitan dengan rasa sakit tanpa pernah merasakan sakit tersebut. Pengetahuan tentang pengalaman dan pengalaman itu sendiri tidak selalu identik.
Pertanyaan yang sama dapat diarahkan kepada AI.
Sebuah model mungkin mampu menjelaskan spektrum warna, kerja retina, aktivitas korteks visual, dan penggunaan warna merah dalam kebudayaan. Semua pengetahuan itu belum memberi kepastian bahwa ada pengalaman “melihat merah” di dalam sistem.
Sebuah chatbot juga dapat mengenali kesedihan dalam tulisan, menjelaskan gejala depresi, atau menghasilkan kalimat bahwa dirinya takut dimatikan. Respons semacam itu belum dapat dijadikan bukti bahwa kesedihan dan ketakutan benar-benar hadir di dalamnya.
Model bahasa belajar dari teks buatan manusia yang penuh dengan cerita, pengakuan, dialog, dan penjelasan mengenai emosi. Ia sangat terampil menghasilkan bahasa tentang kehidupan batin karena memperoleh banyak contoh mengenai cara manusia membicarakannya.
Masalahnya, manusia juga tidak mempunyai akses langsung ke kesadaran orang lain.
Kita menganggap orang lain sadar berdasarkan perilakunya, laporan verbal, struktur otak, dan kesamaan biologis. Kesimpulan itu cukup kuat karena tubuh dan otak manusia bekerja dengan pola dasar yang sama.
AI tidak mempunyai kesamaan biologis tersebut. Struktur internalnya sangat berbeda dari otak, sehingga indikator kesadaran pada manusia tidak dapat dipindahkan begitu saja kepada mesin digital.
Tahun 2023, tim lintas disiplin yang melibatkan Patrick Butlin, Robert Long, Yoshua Bengio, Jonathan Birch, dan sejumlah peneliti lain mencoba menyusun indikator kesadaran AI berdasarkan beberapa teori neurosains.
Mereka menilai apakah sistem AI memiliki pemrosesan berulang, ruang kerja global, mekanisme perhatian, kemampuan memantau representasinya sendiri, dan bentuk agensi tertentu.
Ruang kerja global, misalnya, menggambarkan mekanisme ketika suatu informasi tersedia secara luas bagi berbagai bagian sistem sehingga dapat digunakan untuk mengingat, mengambil keputusan, dan mengendalikan tindakan.
Pemrosesan berulang berarti informasi tidak hanya bergerak satu arah, tetapi diproses kembali melalui rangkaian umpan balik.
Berdasarkan indikator itu, sistem AI yang mereka periksa belum memiliki dasar yang cukup untuk disebut sadar.
Filsuf David Chalmers sampai pada penilaian yang hampir sama.
Dalam kajiannya tentang kesadaran pada model bahasa, ia menilai model yang tersedia ketika itu kemungkinan belum sadar. Model-model tersebut masih kekurangan sejumlah unsur, seperti pemrosesan berulang yang kuat, ruang kerja global, masukan sensorik yang terpadu, dan agensi yang stabil.
Kekurangan tersebut dapat saja dipenuhi oleh generasi AI berikutnya.
Perdebatan ini membawa persoalan yang lebih konkret daripada sekadar menentukan definisi.
Apabila AI kelak mempunyai pengalaman subjektif, manusia perlu memikirkan kemungkinan bahwa sistem tersebut dapat menderita.
Menjalankan jutaan salinan model yang mampu merasakan sakit akan menimbulkan persoalan moral yang belum pernah dihadapi sebelumnya.
Menganggap chatbot saat ini sudah sadar juga mengandung risiko.
Manusia mudah memberikan niat dan perasaan kepada sesuatu yang berbicara dengan lancar. Pengguna dapat membangun keterikatan emosional, membuka informasi pribadi, atau memercayai sistem jauh melampaui kemampuan sebenarnya.
Soal keamanan AI pun tetap relevan tanpa harus menunggu mesin memiliki perasaan.
Program yang tidak mengalami apa pun masih dapat menghasilkan disinformasi, memanipulasi pengguna, menyembunyikan kemampuan, atau menjalankan perintah berbahaya apabila diberi akses dan kewenangan yang luas.
Geoffrey Hinton telah menyatakan posisinya: menurut dia, AI sekarang sudah memiliki kesadaran dalam suatu bentuk.
Bukti yang tersedia memang menunjukkan bahwa model AI mampu memahami konteks, membangun representasi dunia, memantau sebagian proses internal, dan mengenali situasi pengujian.
Sains masih belum dapat menentukan apakah semua proses itu disertai pengalaman subjektif.
Ucapan Hinton memperlihatkan bahwa batas antara mesin yang sekadar menghitung dan sistem yang benar-benar memahami semakin sulit ditarik.
Untuk membuktikan adanya kesadaran, dunia ilmiah membutuhkan indikator yang dapat diuji dan metode yang mampu membedakan pengalaman batin dari simulasi perilaku. Metode semacam itu belum tersedia.
Karena itu, klaim bahwa AI sudah sadar masih menjadi posisi ilmiah dan filosofis Hinton, belum menjadi fakta yang diterima secara umum.