Anti-Halusinasi AI: Kunci Kepercayaan Jasa Hukum

Anti-Halusinasi AI: Fondasi Kepercayaan Baru di Jasa Hukum Indonesia

Beberapa bulan terakhir, pengadilan di berbagai negara ramai oleh kasus pengacara yang dikritik hakim karena mengutip putusan fiktif dari AI. Bukan salah niat, tapi salah alat: mereka percaya begitu saja pada hasil generative AI tanpa verifikasi.

Di tengah situasi itu, platform litigasi Clearbrief memperkenalkan fitur baru: Cite Check Report, yang dirancang khusus untuk mengurangi “halusinasi” AI dalam dokumen hukum. Langkah ini relevan bukan hanya untuk pasar Amerika, tapi juga jadi sinyal kuat untuk ekosistem AI untuk jasa hukum Indonesia: akurasi bukan fitur tambahan, tapi fondasi.

Untuk firma hukum dan corporate legal di Indonesia yang mulai mencoba AI untuk riset hukum, analisis kontrak, dan prediksi kasus, isu kepercayaan seperti ini adalah penentu: apakah teknologi benar-benar membantu, atau justru membuka risiko etik dan sanksi?

Artikel ini membahas apa yang dilakukan Clearbrief, kenapa isu anti-halusinasi AI krusial untuk pasar Indonesia, dan bagaimana firma hukum bisa membangun arsitektur LegalTech yang aman, akurat, dan siap dipakai di pengadilan.

---

Apa Itu Halusinasi AI dalam Konteks Hukum?

Halusinasi AI dalam hukum adalah situasi ketika sistem AI menghasilkan kutipan kasus, peraturan, atau fakta yang tampak meyakinkan tetapi sebenarnya tidak pernah ada atau tidak relevan dengan pernyataan yang dibuat.

Dalam praktik jasa hukum, halusinasi biasanya muncul dalam bentuk:

• Putusan pengadilan yang tidak pernah terbit
• Nomor perkara yang tidak valid
• Pasal undang-undang yang sudah dicabut atau tidak sesuai konteks
• Kutipan doktrin ilmiah yang tidak akurat
• Ringkasan fakta yang menyimpang dari dokumen sumber

Untuk dunia lain, halusinasi mungkin hanya sekadar salah jawaban. Untuk hukum, akibatnya bisa jauh lebih serius:

• Sanksi dari pengadilan terhadap advokat atau firma hukum
• Kerusakan reputasi di mata klien dan regulator
• Kerugian finansial karena nasihat yang salah
• Keraguan internal sehingga tim kembali ke cara kerja manual

Inilah alasan kenapa generative AI saja tidak cukup. Kita butuh lapisan verifikasi dan kontrol, khususnya di ekosistem LegalTech Indonesia yang sedang tumbuh cepat.

---

Clearbrief dan Cite Check Report: Cara Kerjanya

Clearbrief, sebuah platform litigasi, merilis fitur Cite Check Report sebagai jawaban langsung atas masalah halusinasi dalam dokumen hukum berbasis Word.

Secara garis besar, Cite Check Report melakukan beberapa fungsi utama:

1. Menginventarisasi semua kutipan
   Fitur ini memindai dokumen Word dan menyusun daftar seluruh kutipan faktual dan legal: perkara, peraturan, dokumen bukti, dan referensi lainnya.

2. Menandai potensi masalah pada kutipan
   Sistem kemudian memberi tanda (flag) terhadap berbagai jenis risiko, misalnya:

   • Kasus atau sumber yang hilang atau tidak ditemukan
   • Kesalahan format sitasi
   • Skor semantik rendah, yang mengindikasikan bahwa sumber sebenarnya tidak mendukung pernyataan yang dibuat penulis

3. Memberikan tautan langsung ke sumber
   Setiap kutipan disertai tautan yang membawa pengguna ke konteks aslinya, agar orang yang akan menandatangani dokumen bisa meninjau kembali isi dan kecocokan kutipan.

Menariknya, Clearbrief menekankan bahwa fitur ini menggunakan “klasik AI” (machine learning dan NLP), bukan LLM generatif, untuk proses pengecekan. Ini masuk akal: untuk verifikasi, yang dibutuhkan bukan kreativitas, tapi konsistensi, ketelitian, dan ketepatan pencocokan.

“Kami membangun Cite Check Report untuk memberi bukti tertulis bahwa pengacara telah memenuhi kewajiban etik sebelum menandatangani berkas,” kata Jacqueline Schafer, Founder & CEO Clearbrief.

Bagi pasar Indonesia, ini bukan sekadar berita produk luar negeri. Ini adalah contoh arsitektur solusi: generative AI di depan, verifikasi AI di belakang.

---

Mengapa Anti-Halusinasi Penting untuk LegalTech Indonesia

Untuk seri “AI untuk Jasa Hukum Indonesia: LegalTech”, isu paling sering saya dengar dari partner dan in-house counsel selalu sama:

“AI ini bisa dipakai untuk hukum Indonesia nggak, dan seberapa bisa dipercaya?”

Teknologi seperti Cite Check Report menjawab langsung dua kekhawatiran besar: kepercayaan dan tanggung jawab etik.

1. Reputasi advokat dan firma hukum

Di Indonesia, reputasi advokat bukan hanya soal menang-kalah perkara, tapi juga kepatuhan etik. Membawa kutipan palsu ke pengadilan, meski dibuat AI, tetap akan dianggap kelalaian profesional.

Dengan lapisan anti-halusinasi:

• Partner punya bukti upaya kehati-hatian sebelum menandatangani gugatan, jawaban, atau legal opinion
• Manajemen firma bisa menetapkan SOP quality control yang terdokumentasi
• Risiko “salah kutip karena AI” ditekan secara sistematis, bukan sekadar berharap tim lebih teliti

2. Kepercayaan klien korporasi

Klien korporasi di Indonesia semakin paham teknologi. Mereka bisa menerima bahwa AI ikut membantu kerja firma hukum, asal ada kontrol dan audit trail.

Jika firma bisa menunjukkan:

• Proses review sitasi otomatis dilakukan sebelum deliverable dikirim
• Ada laporan verifikasi yang terdokumentasi

maka pembahasan AI dengan klien berubah dari “ini berbahaya tidak?” menjadi “ini bikin kerjaan lebih cepat berapa persen dan bagaimana pengawasannya?”.

3. Regulasi dan kode etik di masa depan

Kita belum punya aturan rinci soal penggunaan AI di jasa hukum Indonesia, tapi trennya jelas:

• Pengadilan di berbagai negara mulai meminta penjelasan jika dokumen dibuat dengan bantuan AI
• Organisasi profesi menekankan bahwa tanggung jawab akhir tetap pada advokat manusia

Jika sejak sekarang firma hukum Indonesia membangun praktik AI yang dapat diaudit (auditable AI), adaptasi ke regulasi baru nanti akan jauh lebih mulus.

---

Aplikasi Konkrit: Dari Litigasi ke Analisis Kontrak

Fitur seperti Cite Check Report lahir dari konteks litigasi, tapi konsep anti-halusinasi sangat relevan untuk hampir semua use case AI di jasa hukum Indonesia.

1. Riset hukum dan pembuatan legal memorandum

Bayangkan workflow tim riset di firma hukum:

1. Associates menggunakan AI untuk merangkum putusan MA, pengadilan pajak, atau pengadilan niaga.
2. AI menyarankan beberapa perkara dan pasal terkait.
3. Sebelum memorandum final dikirim ke partner, sistem verifikasi memeriksa:
   • Apakah setiap putusan benar-benar ada dan sesuai konteks?
   • Apakah kutipan pasal masih berlaku dan tidak bertentangan dengan peraturan terbaru?
   • Apakah ringkasan AI benar-benar selaras dengan isi putusan?

Di sini, anti-halusinasi bertindak sebagai filter wajib antara draf AI dan dokumen final ke klien.

2. Analisis kontrak dan contract review massal

Dalam analisis kontrak untuk M&A, pembiayaan, atau vendor management, AI sering dipakai untuk:

• Mengidentifikasi klausul kritis (batas tanggung jawab, termination, change of control)
• Memberi label risiko terhadap tiap klausul
• Menyusun ringkasan posisi risiko portofolio kontrak

Risiko halusinasi di sini bentuknya berbeda:

• AI mengklaim ada klausul tertentu padahal tidak ada
• AI mengklasifikasikan klausul dengan label yang tidak tepat
• AI salah mengaitkan klausul dengan pasal undang-undang yang tidak relevan

Lapisan anti-halusinasi dan verifikasi bisa berupa:

• Pengecekan apakah kutipan kalimat kontrak yang ditampilkan AI benar-benar ada dan persis sama dengan file sumber
• Semantic check untuk melihat apakah kesimpulan risiko AI masih logis dengan isi klausul
• Peringatan ketika AI mengaitkan klausul dengan regulasi yang tidak dikenal atau tidak sesuai yurisdiksi (misalnya mengacu ke hukum asing untuk kontrak yang jelas tunduk pada hukum Indonesia)

3. Prediksi kasus dan case evaluation

Dalam use case prediksi hasil perkara, AI biasanya bekerja berdasarkan pola data historis. Di sini, “halusinasi” bisa berupa:

• Mengutip pola yurisprudensi yang tidak akurat
• Menggeneralisasi dari kasus minor yang sebenarnya tidak relevan

Sistem anti-halusinasi dan explainability bisa membantu dengan:

• Menampilkan daftar kasus referensi yang betul-betul ada dan digunakan sebagai dasar prediksi
• Menilai seberapa kuat kemiripan fakta perkara baru dengan kasus-kasus tersebut
• Menandai jika dasar prediksi terlalu lemah atau jumlah referensi minim

Untuk firma hukum Indonesia, ini membantu menghindari overconfidence pada skor prediksi, dan mendorong diskusi lebih nyambung dengan klien: “Ini bukan angka sulap, ini kumpulan pola dari 20 putusan dengan fakta mirip, dan 5 di antaranya kita cek manual lagi.”

---

Strategi Membangun Arsitektur AI yang Andal di Firma Hukum Indonesia

Melihat contoh Clearbrief dan kebutuhan lokal, ada beberapa langkah praktis yang menurut saya sebaiknya mulai dibangun oleh firma hukum dan tim legal korporasi di Indonesia.

1. Pisahkan peran: AI kreatif vs AI pemeriksa

Jangan mengandalkan satu alat untuk semua hal. Pola yang lebih sehat:

• Generative AI: menyusun draf, merangkum, menyarankan struktur argumen
• Analytical / classic AI: memeriksa kutipan, menguji relevansi, membandingkan dengan sumber asli

Dengan arsitektur dua lapis seperti ini, risiko halusinasi jauh berkurang karena output kreatif selalu melewati lapisan verifikasi.

2. Tetapkan SOP verifikasi yang tertulis

Buat kebijakan internal seperti:

• “Setiap dokumen yang mengutip kasus/pasal dan dihasilkan dengan bantuan AI wajib melalui pengecekan sitasi otomatis dan review manusia.”
• “Nama alat, versi, dan tanggal proses verifikasi dicatat dalam catatan kerja internal.”

Dokumentasi ini penting kalau suatu saat pengadilan atau klien mempertanyakan proses penyusunan dokumen.

3. Latih tim pada cara bertanya dan cara mengecek

Banyak halusinasi muncul bukan hanya karena alatnya, tapi karena cara kita bertanya dan menggunakan hasilnya. Pelatihan yang efektif tidak hanya menjelaskan fitur, tapi juga:

• Contoh pertanyaan yang rentan memicu halusinasi
• Cara memecah tugas besar menjadi beberapa langkah yang lebih mudah diverifikasi
• Pola red flag ketika membaca jawaban AI (klaim terlalu pasti tanpa rujukan, kasus yang terdengar “kebetulan terlalu cocok”, dan sebagainya)

4. Prioritaskan integrasi dengan sumber hukum Indonesia

Untuk konteks lokal, sistem anti-halusinasi juga harus memahami:

• Struktur dan format putusan pengadilan Indonesia
• Hierarki peraturan perundang-undangan
• Istilah dan gaya bahasa kontrak bisnis di Indonesia

Artinya, ketika Anda memilih vendor LegalTech atau membangun solusi internal, pastikan dataset dan integrasi lokal bukan hanya fitur tambahan, tapi prioritas.

---

Penutup: Masa Depan AI untuk Jasa Hukum Indonesia Butuh Keberanian dan Rem yang Kuat

AI untuk jasa hukum Indonesia sudah masuk fase serius: bukan lagi percobaan iseng, tapi bagian dari strategi firma hukum dan departemen legal modern. Riset hukum, analisis kontrak, hingga prediksi kasus semakin sering disentuh AI.

Tapi pertanyaannya bukan “pakai AI atau tidak”, melainkan “bagaimana kita memastikan AI bisa dipercaya?”. Di sinilah teknologi anti-halusinasi, seperti yang diperkenalkan Clearbrief, menjadi referensi penting.

Firma hukum dan in-house counsel yang berani mengadopsi AI, sekaligus membangun sistem verifikasi dan dokumentasi yang kuat, akan punya posisi kompetitif yang jauh lebih baik: kerja lebih cepat, biaya lebih efisien, dan tetap aman secara etik maupun hukum.

Kalau tim Anda sedang merancang roadmap LegalTech dan AI untuk jasa hukum, mulailah dari pertanyaan sederhana:

“Setiap kali AI berbicara, mekanisme apa yang kita miliki untuk memastikan dia tidak berhalusinasi?”

Jawaban praktis atas pertanyaan itu akan menentukan seberapa siap Anda menyambut masa depan layanan hukum di Indonesia.