Apakah AI Lebih Jago Mengenali Wajah Ketimbang Manusia?

Liputan6.com, Jakarta - Teknologi pengenal wajah (facial recognition) kini sudah menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari, mulai dari sistem keamanan di bandara hingga fitur pembuka kunci smartphone.

Namun, di balik kemudahan ini, ada risiko besar terkait privasi hingga hak asasi manusia yang kerap terabaikan.

Meski kecerdasan buatan (AI) saat ini dinilai setara dengan kemampuan manusia dalam memindai wajah, cara kerja algoritma ini dalam menentukan kemiripan masih menjadi "kotak hitam" yang tertutup rapat. Demikian sebagaimana dikutip dari Futurity, Selasa (11/8/2026)

Untuk membedah celah tersebut, riset terbaru dari University of Notre Dame membandingkan kinerja AI komersial dan open-source dengan penilaian dari 4.000 partisipan manusia.

Penelitian yang dipublikasikan dalam Journal of Applied Research in Memory and Cognition ini menemukan bahwa akurasi pengenalan wajah--baik pada AI maupun manusia--sangat dipengaruhi oleh tiga faktor mendasar: ras partisipan, ras wajah yang dinilai, serta kemampuan alami individu dalam mengenali wajah.

"AI kelas atas saat ini memang sudah sehebat pakar manusia terbaik. Namun, jika kita menjadikan AI sebagai tolok ukur 'standar bagus', ini menunjukkan bahwa sebagian besar masyarakat sebenarnya tidak terlalu mahir mengenali wajah," ungkap Ahmed Abbasi, Profesor IT, Analitik, dan Operasi di Notre Dame.

Temuan ini menjadi sangat krusial karena aparat penegak hukum kerap menggunakan sistem human-in-the-loop. Dalam sistem ini, algoritma AI bertugas menandai potensi kecocokan wajah, lalu petugas manusia yang mengambil keputusan akhir.

"Secara umum, manusia dan AI melihat kemiripan wajah dengan cara yang sama. Namun, orang yang memiliki kemampuan alami lebih baik dalam mengenali wajah menunjukkan tingkat kesesuaian dengan AI 15% lebih tinggi dibanding orang biasa," Abbasi memaparkan.

Artinya, jika petugas yang mengambil keputusan akhir tidak memiliki kemampuan pengenalan wajah yang mumpuni, potensi kesalahan identifikasi tetap sangat tinggi.

Studi ini juga membongkar cacat sistemik pada teknologi AI. Model AI yang berbeda kerap menghasilkan keputusan yang saling bertolak belakang. Selain itu, akurasi AI menurun drastis saat menganalisis kelompok ras yang minim dalam data pelatihan mereka.

"Sayangnya, cacat sistemik ini sudah terakumulasi dari riset computer vision selama lebih dari 20 tahun, sehingga sulit diatasi dalam waktu singkat," tambah Abbasi.

Di sisi lain, Abbasi mengingatkan bahwa fokus publik sering kali hanya tertuju pada bias algoritma AI, sementara keterbatasan manusia justru diabaikan. Padahal, kesalahan identifikasi oleh saksi mata manusia dalam kasus hukum kerap membawa dampak fatal.

Kasus landmark State v. Arteaga di New Jersey, AS, menjadi contoh penting di mana pengadilan mewajibkan kepolisian membuka desain algoritma AI agar terdakwa bisa menguji keabsahan bukti pengenal wajah tersebut.

Riset yang juga melibatkan peneliti dari University of Colorado Boulder, University of Central Florida, New Mexico State University, dan University of Virginia ini menyimpulkan satu hal penting.

"Di era integrasi AI, kita tidak bisa hanya menguji keandalan mesin, tetapi juga harus mengevaluasi kapasitas manusia yang memegang kendali keputusan akhir."