Setelah kemunculan ChatGPT, jumlah kiriman jurnal manajemen untuk diterbitkan meningkat 42%: AI mendorong akademik ke arah “lebih banyak” bukan “lebih baik”

Berdasarkan editorial dewan redaksi jurnal top bidang manajemen Organization Science milik INFORMS 2026 berjudul《More Versus Better: Artificial Intelligence, Incentives, and the Emerging Crisis in Peer Review》, sejak ChatGPT mulai diluncurkan pada akhir 2022, jumlah pengajuan artikel meningkat 42%, memaksa dewan redaksi Deputy editors memperluas dari 6 menjadi 11, dan active senior editors dari sekitar 30 menjadi sekitar 60. Profesor Wharton Ethan Mollick pada 4/27 mengutip editorial ini dan berkomentar: “Sistem sains yang dirancang untuk manusia sedang dibuat tegang oleh AI. AI bisa digunakan untuk melakukan sains yang lebih baik, atau AI bisa digunakan hanya untuk ‘membuat lebih banyak hal’. Bahayanya adalah ‘lebih banyak’ sedang menang.”

Jumlah pengajuan artikel meledak 42%、tenaga dewan redaksi digandakan untuk merespons

Data Organization Science menunjukkan tekanan spesifik yang dialami sistem peer review di era AI:

Jumlah pengajuan: naik 42% setelah peluncuran ChatGPT

Deputy editors: 6 orang → 11 orang (meningkat 83%)

active senior editors: sekitar 30 orang → sekitar 60 orang (dua kali lipat)

Mayoritas pengajuan tetap akan ditolak, dan banyak yang disingkirkan bahkan pada tahap penyaringan awal oleh deputy editor, tetapi “beban penyaringan awal” tetap besar

Editorial itu secara tegas menunjukkan bahwa masalahnya bukan “AI menggantikan peneliti”, melainkan “AI membuat banjir pengajuan ber-kualitas rendah membanjir”. volunteer editors dan reviewers (sebagian besar sarjana lain yang secara sukarela menanggung tugas peninjauan) menjadi pihak pertama yang terkena dampaknya; mereka harus menghabiskan lebih banyak waktu untuk menyaring naskah yang dirakit dengan AI, sehingga waktu yang tersedia untuk riset berkualitas tinggi justru terdesak.

Mollick: “AI bisa melakukan sains yang lebih baik, juga bisa melakukan lebih banyak hal”

Profesor Wharton School, pelopor pendidikan generative AI, Ethan Mollick, saat membagikan komentar atas editorial ini di platform X, memicu sentral perdebatan:

“Very cool analysis of the submissions to a major management journal that shows how much the system of science, built for humans, is under strain as a result of AI. AI can be used to do better science or it can be used to just do more stuff. The danger is that ‘more’ is winning.”

Dalam cuitan lanjutan, ia menambahkan: “The problem is that the incentives push for ‘more’ over ‘better’”. Kalimat ini secara langsung menyoroti masalah struktural di dunia akademik—tekanan profesi publish or perish membuat para sarjana cenderung memproduksi secara massal ketimbang mendalami secara sungguh-sungguh.

Makna berlawanan bagi industri alat AI

Pengamatan Organization Science mengajukan tantangan konkret kepada industri alat AI:

Pertama, apakah alat agen penulisan/pemrograman seperti OpenAI Codex, Claude Code, Gemini dapat dirancang dengan mekanisme “penjaminan kualitas”? Misalnya, mengutip paper asli secara otomatis, mendeteksi hallucination yang jelas, membedakan apakah artikel merupakan “rekombinasi yang bersifat perakitan”? Saat ini, sebagian besar alat AI bersaing dalam kecepatan dan kemudahan; tidak ada yang menjual proposisi nilai “menolak menghasilkan konten berkualitas rendah”.

Kedua, pasar alat penangkal dalam industri penerbitan akademik sedang bermunculan. Originality.ai, Turnitin AI Detection, GPTZero, dan sejenisnya memang mencoba mendeteksi tulisan AI, tetapi dalam perlombaan dengan LLM itu sendiri, sulit menang dalam jangka panjang. Solusi yang lebih mungkin adalah “ketertelusuran riset manusia”—misalnya membuktikan proses riset melalui GitHub commit history, catatan eksperimen mentah, catatan real-time, dan cara-cara lain, alih-alih hanya menyerahkan satu hasil jadi.

Akademik bukan kasus tunggal: industri mana lagi yang juga akan dihantam oleh banjir “lebih banyak”?

Peer review akademik hanyalah sistem “yang dirancang manusia, bergantung pada penilaian sukarela” yang pertama kali terkena dampak. Sistem lain yang juga rapuh adalah:

Komunitas open source kode: ulasan GitHub PR, dan maintainer proyek open source telah dibanjiri oleh PR ber-kualitas rendah yang dikirim oleh AI

Peliputan berita dan pengeditan media: lonjakan jumlah pengajuan dari penulis lepas, dan editor berita kesulitan membedakan konten yang dihasilkan AI

Peninjauan dokumen hukum: produksi massal dokumen kontrak dan berkas perkara oleh AI, sehingga waktu peninjauan pengacara meningkat tajam

Tugas mahasiswa dan seleksi masuk universitas: jumlah dokumen lamaran dan tugas kelas jauh melampaui beban kerja dosen/pengajar

Kesamaannya: semua sistem yang bergantung pada “peninjauan wajib oleh para ahli manusia” akan mengalami “keruntuhan di sisi peninjau” setelah biaya marjinal produksi ditekan oleh AI mendekati nol. Solusi Organization Science adalah memperluas tenaga kerja (dari 6 deputy menjadi 11), tetapi itu hanya menunda masalah, bukan menyelesaikannya.

Kesimpulan: “Lebih baik” memerlukan mekanisme sosial yang baru

Kalimat penutup editorial menyampaikan makna yang dalam—“pertimbangan para ahli manusia masih membatasi dampak negatif AI terhadap konten yang dipublikasikan, tetapi biayanya adalah peningkatan upaya yang besar.” Artinya: kualitas akademik belum runtuh secara instan, tetapi waktu yang dikeluarkan setiap editor/peninjau naik dua kali lipat; “keseimbangan energi” sistem ini telah dipecahkan.

Tantangan tahap berikutnya: bagaimana membuat alat AI sendiri memikul tanggung jawab desain yang berorientasi kualitas (bukan orientasi produksi), bagaimana membuat mekanisme insentif kembali memberi penghargaan pada “kedalaman”, bagaimana membuat biaya peninjauan oleh ahli manusia dapat dikompensasi secara wajar. Semua ini bukan masalah teknis, melainkan masalah sosial dan institusional—dan AI mempercepat masalah-masalah ini dari “ditangani perlahan di masa depan” menjadi “sekarang tidak bisa tidak dihadapi”.

Artikel ini: setelah kemunculan ChatGPT, jumlah pengajuan jurnal manajemen naik 42%: AI mendorong akademik ke “lebih banyak” bukan “lebih baik” Pertama kali muncul di 鏈新聞 ABMedia.