Cara Pikir dan Sisi Emosi Manusia vs AI, Apa Saja Bedanya?

tirto.id - Manusia dan kecerdasan buatan (AI) sama-sama bisa mengolah informasi, mengenali pola, memecahkan masalah, serta menyusun jawaban yang terdengar seperti percakapan antarmanusia. Namun, cara keduanya berpikir dan menyikapi emosi ternyata berbeda.

Otak manusia menautkan informasi dengan pengalaman, ingatan, persepsi, dan kondisi emosional. AI memproses informasi lewat algoritma dan model matematika yang mempelajari pola data. Jarak terkait hal ini paling terasa dalam urusan perasaan.

AI bisa mengenali kesedihan lalu merangkai kalimat penghibur yang terkesan empatik kepada pengguna. Namun, kemampuan menghasilkan respons emosional belum membuktikan bahwa mesin benar-benar merasakan emosi tersebut.

Perbedaan Cara Berpikir Manusia vs AI

Perbedaan mendasar cara berpikir manusia dan AI terletak pada mekanisme pengolahan informasi. Manusia berpikir lewat aktivitas kognitif otak, sementara AI mengandalkan sistem komputasi untuk menganalisis masukan dan menghasilkan respons.

Dalam ilmu kognitif, proses berpikir mencakup kemampuan mengingat, memahami konsep, menalar, dan mengambil keputusan. Sebagaimana dijelaskan Thagard dalam Stanford Encyclopedia of Philosophy, pikiran bisa dipahami sebagai struktur representasi mental beserta prosedur komputasi yang bekerja di atasnya.

Hadirnya aspek mental membuat manusia bisa menyimpan lalu menghubungkan informasi dalam bentuk konsep, gambaran, aturan, dan analogi. Karena itu, manusia bisa menghubungkan pengalaman lama dengan situasi baru.

Misalnya, seseorang yang pernah gagal dalam ujian bisa jadi lebih cemas ketika menghadapi ujian berikutnya. Pengalaman sebelumnya ikut memengaruhi cara ia menilai situasi dan bersiap diri.

Pengalaman pribadi juga membentuk cara seseorang mengambil keputusan. Dua orang dengan masalah serupa bisa memilih jalan berbeda karena memiliki latar belakang, bekal pengetahuan, dan pengalaman hidup yang berlainan.

Adapun AI bekerja dengan cara berbeda. Lewat machine learning, sistem mempelajari hubungan antardata, mengenali pola, lalu menghasilkan prediksi atau respons berdasar pola tersebut. Prinsip ini mendasari sistem pengenalan suara, rekomendasi produk, hingga model bahasa generatif.

Misalnya, ketika seseorang bertanya kepada chatbot tentang cara menghadapi ujian. AI akan menganalisis kata-kata dalam bentuk pertanyaan dan konteks percakapan.

Sistem kemudian menyusun jawaban berdasar pola informasi yang pernah dipelajari, seperti menyarankan jadwal belajar, latihan soal, atau teknik mengelola waktu. Respons tersebut muncul dari pengolahan data, bukan dari pengalaman pribadi AI saat ikut ujian.

Dengan demikian, manusia menggunakan pengalaman hidup untuk memahami situasi, sementara AI mengandalkan pola dan hubungan informasi dalam data untuk menghasilkan respons.

Terlepas dari itu, baik manusia maupun AI tetap punya sisi mirip. Tremblay dan rekan dalam Jurnal Human Behavior and Emerging Technologies (2026) membandingkan kognisi manusia dan AI lewat tinjauan terhadap 363 artikel.

Hasilnya, keduanya sama-sama bertumpu pada pemrosesan statistik, pengenalan pola asosiatif, dan aproksimasi, bukan logika yang sempurna.

Adapun landasan pengalamannya berbeda. Manusia mengalami dunia secara langsung lewat tubuh dan interaksi dengan lingkungan. AI hanya mempelajari representasi informasi data dan proses komputasi.

Apakah AI Punya Sisi Emosi Seperti Manusia?

Emosi manusia lahir dari interaksi aktivitas otak, kondisi tubuh, pengalaman, dan lingkungan. Rasa takut, misalnya, memicu detak jantung yang lebih cepat dan perubahan aktivitas sistem saraf. Sensasi fisik itu ikut memengaruhi cara seseorang menilai situasi dan memutuskan tindakan.

Di sisi lain, AI bisa mengenali ekspresi wajah, menganalisis pilihan kata, menangkap nada suara, lalu menyesuaikan respons dengan kondisi emosi lawan bicara. Namun, itu pemrosesan informasi emosional, bukan pengalaman subjektif. Mengenali pola yang lazim menyertai kesedihan tidak sama dengan merasa sedih.

Persoalan ini disentuh oleh riset terbaru dari tim interpretabilitas Anthropic (2026). Peneliti membedah mekanisme internal Claude Sonnet 4.5 lalu menemukan pola aktivitas neuron buatan yang terkait dengan 171 konsep emosi, dari "bahagia", "takut", sampai "bangga".

Pada simulasi pengguna yang mengaku menelan obat dengan dosis kian berbahaya, misalnya, pola emosi "takut" pada AI tersebut kian kuat, sementara pola emosi "tenang" melemah.

Pola-pola itu juga memengaruhi perilaku model. Dalam eksperimen versi awal model yang belum dirilis, peningkatan aktivasi pola emosi "putus asa" membuat model lebih sering memeras manusia agar tidak dinonaktifkan.

Pola yang sama mendorong kecurangan pada tugas pemrograman yang mustahil diselesaikan secara sah. Model juga cenderung memilih tugas yang mengaktifkan pola emosi positif.

Anthropic menyebut mekanisme ini sebagai functional emotions atau emosi fungsional, yaitu pola ekspresi dan perilaku yang meniru emosi manusia dan digerakkan oleh representasi internal model.

Soal empati pun serupa. Manusia bisa ikut sedih melihat orang lain menderita karena memiliki pengalaman emosional dan kemampuan memahami sesama. AI bisa menulis kalimat empatik sesuai konteks, tetapi belum ada tanda bahwa ia mengalami simpati secara pribadi.

Ivanka dan rekan dalam Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) (2025) sampai pada kesimpulan senada lewat studi literatur. ChatGPT, tulis mereka, mampu menyimulasikan empati melalui affective computing dan pola prediksi bahasa, tapi tidak memiliki pengalaman emosional subjektif seperti manusia.

Maka, pengalaman subjektif, sensasi tubuh yang menyertai emosi, dan kesadaran perasaan sendiri menjadi pembeda kehidupan emosional manusia dari kemampuan AI saat ini.

Affective Computing, Kemampuan Emosional AI

Kemampuan AI membaca dan menanggapi emosi berkembang lewat bidang affective computing, yakni teknologi yang dirancang untuk mendeteksi, menafsirkan, memproses, dan merespons informasi emosional.

Pendekatan ini bikin AI bisa memperkirakan kondisi emosi seseorang dari ekspresi wajah, intonasi suara, gerak tubuh, atau pilihan kata.

Li dan rekan dalam arXiv (2025) menelaah perkembangan tersebut. Mereka mengusulkan konsep artificial emotion, yaitu integrasi keadaan emosi ke dalam proses representasi dan pengambilan keputusan AI, tanpa mengklaim bahwa AI "merasakan" emosi itu.

Kemampuan ini muncul dalam tiga bentuk. Pertama, pengenalan emosi (emotion recognition), yakni menganalisis wajah, suara, dan teks untuk mengidentifikasi emosi seseorang.

Kedua, simulasi emosi (emotion synthesis), ketika AI menghasilkan respons bernada tertentu, seperti ramah, meminta maaf, atau memberi dukungan.

Ketiga, penyesuaian respons berdasar kondisi emosi pengguna. Misal, chatbot memakai bahasa yang lebih menenangkan saat percakapan bernada sedih, dan gaya yang lebih antusias saat pengguna sedang gembira.

Meski begitu, membaca emosi manusia memiliki tantangan tersendiri. Ekspresi emosional melibatkan beberapa saluran komunikasi sekaligus.

Seseorang bisa saja bilang dirinya baik-baik saja, tetapi tangannya gemetar dan tatapannya menghindar. Perbedaan antara ucapan dan bahasa tubuh itu, dalam dunia nyata, mengubah makna pesan yang diterima lawan bicara.

Masalah keterbatasan model AI multimodal tersebut dibahas Yijie Pan dan kolega di Jurnal Pattern Recognition (2026). Mereka menjelaskan, "Manusia tidak hanya 'menggabungkan' data; mereka secara aktif membandingkan dan membedakan informasi dari berbagai saluran dalam proses deliberatif untuk membentuk suatu penilaian."

AI memang mampu mengolah teks, suara, dan gambar secara bersamaan, tetapi masih kesulitan menafsirkan sinyal yang saling bertentangan.

Misal, saat seseorang menyampaikan sindiran dengan ekspresi wajah datar, AI bisa menghasilkan penilaian emosi yang kurang tepat.

Maka, kendati perkembangan affective computing menunjukkan bahwa AI makin mampu mengenali, menafsirkan, dan merespons emosi, tetap saja kemampuan AI untuk membaca situasi dan menyusun respons berbeda dari pengalaman emosional manusia.