Keharusan Keamanan Nasional
Ketika dunia bergulat dengan kemajuan pesat dalam kecerdasan buatan (artificial intelligence), sebuah pertanyaan penting membayangi India: Dapatkah negara demokrasi terpadat di dunia ini benar-benar menyerahkan masa depan digitalnya ke sistem AI asing? Dengan munculnya model transformatif seperti ChatGPT, Google’s Gemini, dan model ekonomi DeepSeek baru-baru ini, yang membentuk kembali berbagai sektor mulai dari perawatan kesehatan hingga tata kelola, ketidakhadiran India yang mencolok dari garis depan pengembangan Large Language Model (LLM) lebih dari sekadar kesenjangan teknologi—ini adalah kerentanan strategis.
India, sebuah negara yang menghasilkan lebih dari 20% data digital dunia—angka yang diproyeksikan akan melonjak menjadi 25% pada tahun 2026—berada dalam posisi yang genting. Sebagian besar data ini, dalam hal Large Language Models (LLMs), diproses oleh sistem AI asing. Hal ini menciptakan risiko kedaulatan yang signifikan yang menuntut perhatian segera.
Pertimbangkan implikasinya: komunikasi pemerintah yang sensitif, catatan kesehatan pribadi, dan transaksi keuangan penting semuanya disalurkan melalui model AI asing. Hal ini menghadapkan India pada risiko yurisdiksi yang substansial. Di bawah undang-undang seperti U.S. CLOUD Act, data yang diproses oleh LLM Amerika dapat tunduk pada permintaan hukum AS.
Laporan Strategi Keamanan Siber Nasional bulan Februari 2024 secara eksplisit menggarisbawahi kerentanan ini, menyoroti bagaimana ketergantungan AI menciptakan ‘titik-titik pengaruh signifikan yang dapat dieksploitasi selama ketegangan geopolitik’. Ini bukan hanya kekhawatiran teoritis.
Bandingkan dengan Tiongkok, yang secara proaktif telah menerapkan lebih dari 50 LLM asli dalam operasi pemerintah. Langkah strategis ini secara efektif menghilangkan ketergantungan AI asing di sektor-sektor sensitif. Pendekatan Tiongkok, sebagian, merupakan tanggapan terhadap pembatasan ekspor AS pada chip AI canggih—sebuah kesulitan yang sangat mungkin dihadapi India.
Kesenjangan Linguistik: Penghalang Kemajuan
Kebutuhan akan AI yang dikembangkan di dalam negeri di India mungkin paling terasa di bidang pemrosesan bahasa. Lanskap linguistik India adalah permadani dari 22 bahasa yang diakui secara resmi dan lebih dari 120 dialek utama. Keragaman ini, meskipun merupakan aset budaya, menghadirkan tantangan unik bagi pengembangan AI.
Tes benchmark terbaru yang dilakukan oleh AI4Bharat telah mengungkapkan realitas yang mencolok: LLM global terkemuka menunjukkan penurunan kinerja 30-40% saat memproses bahasa India dibandingkan dengan bahasa Inggris. Untuk bahasa seperti Assam, Maithili, dan Dogri, kinerjanya anjlok di bawah ambang batas yang dapat digunakan.
Masalah intinya adalah bahwa model AI asing seringkali kurang memiliki pemahaman mendalam tentang konteks budaya dan nuansa linguistik yang melekat dalam bahasa India. Hal ini menciptakan kesenjangan digital, yang secara efektif menempatkan penutur non-bahasa Inggris—sebagian besar penduduk India—ke status kelas dua di era AI yang sedang berkembang.
Temuan Perpustakaan Digital Nasional semakin menggambarkan kesenjangan ini. Alat bantu belajar yang dibantu AI menunjukkan tingkat adopsi 78% lebih rendah di wilayah yang tidak berbahasa Inggris karena hambatan bahasa ini.
Kedaulatan Ekonomi: Ancaman yang Membayangi
Dampak ekonomi dari ketergantungan AI sama dalamnya. Ekonomi digital India, yang bernilai $200 miliar pada tahun 2023, diproyeksikan akan meroket menjadi $800 miliar pada tahun 2030. Namun, sebagian besar nilai ekonomi yang dihasilkan dari aplikasi AI saat ini mengalir ke penyedia teknologi asing.
Pada tahun 2023 saja, bisnis India menghabiskan sekitar ₹3.700 crore untuk layanan API AI asing. Proyeksi NASSCOM memperkirakan angka ini akan melonjak menjadi ₹17.500 crore pada tahun 2026. Perusahaan AI asing saat ini mendominasi 94% pasar AI perusahaan India.
Pengalaman negara-negara lain menawarkan contoh tandingan yang menarik. Negara-negara dengan model AI yang dikembangkan di dalam negeri telah menyaksikan tingkat pembentukan startup AI 3-4 kali lebih tinggi. Ekosistem startup AI India, yang bernilai $3,5 miliar pada tahun 2023, berpotensi mencapai $16 miliar pada tahun 2027 dengan pengembangan model dasar asli.
Upaya dan Hambatan Saat Ini
Meskipun beberapa inisiatif yang menjanjikan sedang berlangsung di India, mereka seringkali tertinggal dari para pemimpin global:
- Indic-LLMs AI4Bharat: Model-model ini menunjukkan kinerja yang kuat dalam bahasa India tetapi masih tertinggal dalam kemampuan penalaran.
- Proyek Sajag C-DAC: Proyek ambisius ini bertujuan untuk mengembangkan model 100 miliar parameter pada tahun 2026.
- Inisiatif Perusahaan: Perusahaan seperti Reliance Jio (dengan BharatGPT) dan Tata (dengan Project Indus) membuat langkah, tetapi upaya ini masih dalam tahap awal.
Tantangan dan Peta Jalan Pemerintah
Meskipun ada dukungan kuat dari pemerintah, pengembangan LLM asli di India menghadapi rintangan yang signifikan. Kapasitas komputasi kinerja tinggi negara saat ini mencapai sekitar 6,4 petaflops. Ini mewakili kurang dari 2% dari apa yang dibutuhkan untuk melatih model AI yang kompetitif.
Alokasi pemerintah sebesar ₹7.500 crore untuk AI dalam anggaran 2024-25, meskipun merupakan langkah positif, tidak seberapa dibandingkan dengan $10-25 miliar yang diinvestasikan perusahaan AI global setiap tahun dalam pengembangan model.
Tantangan penting lainnya terletak pada ketersediaan dataset berkualitas tinggi yang dianotasi, terutama dalam bahasa daerah. Dataset ini sangat penting untuk melatih model AI yang kompetitif. Selain itu, India menghadapi kesenjangan talenta dalam penelitian AI dasar dan pelatihan model skala besar.
Untuk mengatasi tantangan multifaset ini, pemerintah telah meluncurkan beberapa inisiatif:
- AI Kosha: Inisiatif ini bertujuan untuk mendukung penelitian LLM.
- 18.000 GPU Bersama: Ini menyediakan infrastruktur komputasi yang krusial.
- Bhashini: Proyek ini berfokus pada pengembangan model bahasa yang didukung AI.
- Semicon India dan Misi Superkomputer: Program-program ini dirancang untuk meningkatkan kemampuan perangkat keras AI.
Perusahaan-perusahaan besar India, termasuk Reliance Jio, TCS, dan Infosys, juga berinvestasi besar-besaran dalam penelitian AI untuk mempercepat kemajuan negara dalam pengembangan LLM.
Harga Kelambanan: Peringatan Keras
Konsekuensi dari kegagalan untuk mengembangkan kemampuan LLM asli jauh melampaui ketergantungan teknologi belaka.
Pada tahun 2030, AI diproyeksikan akan menghasilkan nilai ekonomi yang mengejutkan sebesar $450-500 miliar di India. Tanpa model asli, sebagian besar nilai ini akan mengalir ke penyedia teknologi asing.
Namun, kekhawatiran yang lebih mendesak adalah fenomena yang disebut para peneliti sebagai ‘penjajahan algoritmik’. Ini mengacu pada meningkatnya pengaruh sistem AI asing pada ekosistem informasi, narasi budaya, dan proses pengambilan keputusan India.
Ketika negara-negara lain secara agresif mengejar pengembangan AI, India menemukan dirinya di persimpangan kritis. Pengembangan LLM asli bukan hanya aspirasi teknologi; ini adalah keharusan strategis untuk menjaga kedaulatan India dan mengamankan masa depannya di era digital. Ini tentang memastikan bahwa keragaman linguistik dan budaya India yang unik tidak hanya dilestarikan tetapi juga diberdayakan oleh AI. Ini tentang mendorong pertumbuhan ekonomi yang menguntungkan bisnis dan warga negara India. Dan, pada akhirnya, ini tentang mempertahankan kendali atas takdir digital India. Jalan ke depan membutuhkan investasi berkelanjutan, kolaborasi antara pemerintah, industri, dan akademisi, dan fokus tanpa henti pada inovasi. Taruhannya terlalu tinggi untuk diabaikan.
Pengembangan LLM asli sangat penting untuk:
Melindungi Keamanan Nasional: Mengurangi ketergantungan pada sistem AI asing mengurangi risiko yang terkait dengan yurisdiksi data dan potensi eksploitasi selama ketegangan geopolitik.
Menjembatani Kesenjangan Bahasa: Menciptakan model AI yang memahami dan memproses bahasa India memastikan inklusivitas dan akses yang sama ke teknologi yang didukung AI untuk semua warga negara.
Mengamankan Pertumbuhan Ekonomi: Mengembangkan industri AI domestik mendorong inovasi, menciptakan lapangan kerja, dan mencegah arus keluar nilai ekonomi ke penyedia teknologi asing.
Menolak Penjajahan Algoritmik: Mempertahankan kendali atas sistem AI memastikan bahwa ekosistem informasi, narasi budaya, dan proses pengambilan keputusan India tidak terlalu dipengaruhi oleh entitas asing.
Mendorong Inovasi: Model AI yang dikembangkan di dalam negeri dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan konteks spesifik India, yang mengarah pada solusi yang lebih efektif dan relevan.
Privasi Data: Memastikan bahwa data sensitif warga negara dan bisnis India tetap berada di dalam negeri dan diatur oleh hukum India.
Memperkuat Otonomi Strategis: Dengan mengurangi ketergantungan pada teknologi asing, India dapat menegaskan posisinya sebagai pemimpin global di era digital.
Meningkatkan Daya Saing: Perusahaan India dengan akses ke model AI asli dapat bersaing lebih efektif di pasar global.
Mempromosikan Penelitian dan Pengembangan: Berinvestasi dalam pengembangan LLM merangsang penelitian dan inovasi di bidang terkait, seperti ilmu komputer, linguistik, dan analitik data.
Memberdayakan Digital India: LLM asli adalah landasan inisiatif Digital India, mendorong transformasi digital di berbagai sektor.
Kebutuhan saat ini adalah upaya nasional yang terpadu dan kolaboratif, yang menyatukan pemikiran terbaik dari akademisi, industri, dan pemerintah. Ini bukan hanya tentang kemajuan teknologi; ini tentang penentuan nasib sendiri nasional di abad ke-21. Masa depan India di era digital bergantung pada kemampuannya untuk memanfaatkan kekuatan AI dengan caranya sendiri. Waktu untuk bertindak adalah sekarang. Pilihannya jelas: merangkul pengembangan AI asli atau berisiko menjadi koloni digital dalam tatanan dunia baru. India harus memilih yang pertama, memetakan jalan menuju masa depan di mana kedaulatan digitalnya aman, keragaman linguistiknya dirayakan, dan kemakmuran ekonominya ditentukan sendiri.