KOLOM – Perkembangan kecerdasan buatan telah memungkinkan produksi gambar, video, dan suara sintetis yang semakin menyerupai realitas. Salah satu bentuknya adalah deepfake, yaitu konten audiovisual yang dibuat atau dimanipulasi menggunakan kecerdasan buatan untuk menampilkan seseorang seolah-olah mengatakan atau melakukan sesuatu yang sebenarnya tidak pernah terjadi.
Persoalan deepfake tidak hanya terletak pada kemampuannya menghasilkan kebohongan, tetapi juga pada dampaknya terhadap cara masyarakat menentukan kebenaran. Ketika video dan rekaman suara tidak lagi dapat langsung dipercaya, ruang digital menghadapi krisis autentisitas dan krisis kebenaran.
Artikel ini membahas karakteristik deepfake, sebagai mahasiswa Magister Ilmu Komunikasi literasi digital penting dalam deppfake ini utamanya membahas tentang fenomena penyalahgunaannya, dampaknya terhadap individu dan masyarakat, serta relevansinya dengan teori simulasi dan hiperrealitas Jean Baudrillard.
Pembahasan menunjukkan bahwa deepfake dapat menciptakan realitas semu, merusak reputasi, mendukung penipuan, memanipulasi opini publik, dan membuat bukti autentik ikut diragukan.
Karena itu, penyelesaiannya memerlukan literasi digital, verifikasi berlapis, tanggung jawab platform, penegakan regulasi, dan kesadaran etis dalam menggunakan kecerdasan buatan.
Selama bertahun-tahun, masyarakat terbiasa menggunakan foto, video, dan rekaman suara sebagai bukti bahwa suatu peristiwa benar-benar terjadi.
Pernyataan “ada videonya” sering dianggap cukup untuk mengakhiri keraguan. Video dipahami sebagai rekaman realitas, sedangkan suara dipandang sebagai penanda identitas seseorang.
Namun, perkembangan kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) mulai menggoyahkan keyakinan tersebut. Kini, seseorang dapat ditampilkan seolah-olah mengucapkan kalimat yang tidak pernah dikatakannya. Wajah tokoh publik dapat ditempelkan pada tubuh orang lain, sementara suara anggota keluarga, pimpinan perusahaan, selebritas, atau pejabat dapat ditiru untuk menyampaikan pesan palsu. Hasil rekayasa tersebut dikenal sebagai deepfake.
Kietzmann et al. (2020) menjelaskan deepfake sebagai foto, video, dan audio palsu yang tampak realistis karena dibuat atau dimanipulasi menggunakan kecerdasan buatan. Istilah ini merupakan gabungan dari kata deep learning dan fake. Berbeda dari manipulasi gambar konvensional, deepfake menggunakan sistem pembelajaran mesin untuk mempelajari ciri wajah, gerak tubuh, ekspresi, pola bicara, dan karakter suara seseorang.
Hasilnya dapat terlihat dan terdengar sangat meyakinkan. Kehadiran teknologi ini sesungguhnya tidak selalu bersifat negatif. Media sintetis dapat digunakan dalam industri film, pendidikan, penerjemahan audiovisual, rekonstruksi sejarah, hiburan, dan produksi konten kreatif. Masalah muncul ketika teknologi tersebut digunakan tanpa persetujuan untuk menipu, merusak reputasi, menciptakan konten seksual palsu, memanipulasi opini politik, atau melakukan kejahatan finansial.
Dengan demikian, ancaman utama deepfake bukan sekadar munculnya video palsu. Ancaman yang lebih besar adalah hilangnya kepastian tentang apa yang dapat dipercaya. Masyarakat bukan hanya berhadapan dengan kebohongan yang terlihat nyata, tetapi juga kemungkinan bahwa suatu bukti yang autentik dapat dituduh sebagai hasil rekayasa AI.
Topik deepfake penting karena komunikasi digital saat ini sangat bergantung pada konten audiovisual. Masyarakat mendapatkan informasi dari TikTok, Instagram, YouTube, Facebook, X, dan aplikasi percakapan. Informasi yang disertai gambar atau video cenderung lebih cepat menarik perhatian dan lebih mudah dipercaya daripada informasi berbentuk teks. Masalahnya, teknologi generatif membuat produksi konten palsu menjadi lebih cepat, murah, dan mudah.
Pelaku tidak selalu membutuhkan kemampuan teknis yang tinggi. Berbagai aplikasi dapat mengganti wajah, menyinkronkan gerakan bibir, atau meniru suara hanya dengan menggunakan sejumlah foto dan potongan rekaman.
Kemudahan itu bertemu dengan karakter media sosial yang mengutamakan kecepatan dan interaksi. Algoritma platform cenderung memperluas jangkauan konten yang memperoleh banyak tontonan, komentar, dan pembagian. Konten yang mengejutkan atau menimbulkan kemarahan sering menyebar sebelum proses verifikasi dilakukan. Dalam kondisi tersebut, klarifikasi biasanya datang lebih lambat daripada kebohongan.
Dampaknya dapat terjadi pada beberapa tingkat. Pada tingkat individu, deepfake dapat menyebabkan pencemaran nama baik, perundungan, pemerasan, penipuan, dan pelanggaran privasi. Pada tingkat organisasi, teknologi ini dapat digunakan untuk meniru pimpinan perusahaan, menyebarkan instruksi palsu, atau merusak reputasi. Pada tingkat sosial dan politik, deepfake dapat memanipulasi persepsi masyarakat, memperbesar polarisasi, dan menurunkan kepercayaan kepada media maupun institusi publik.
World Economic Forum menempatkan misinformasi dan disinformasi sebagai salah satu risiko global jangka pendek terbesar dalam Global Risks Report 2025. Risiko tersebut dinilai dapat mengikis kepercayaan, memperburuk perpecahan sosial, dan mengganggu tata kelola masyarakat (World Economic Forum, 2025). Hal ini menunjukkan bahwa persoalan kebenaran digital bukan lagi masalah individual, tetapi telah menjadi persoalan sosial dan kelembagaan.
Fenomena terkini membahas bahwa, Ancaman deepfake telah mengalami perkembangan yang mengkhawatirkan. Kementerian Komunikasi dan Digital Republik Indonesia menyampaikan bahwa kasus deepfake meningkat sekitar 550 persen dalam lima tahun sejak 2019. Sekitar 90 persen konten tersebut disebut digunakan untuk tujuan yang merugikan, seperti penipuan, pencemaran nama baik, manipulasi politik, dan eksploitasi seksual berbasis digital (Kementerian Komunikasi dan Digital RI, 2025a).Kemkomdigi juga menyatakan bahwa pada 2025, video hoaks bertema penipuan digital semakin banyak menggunakan teknologi deepfake.
Penyalahgunaannya tidak hanya menyasar tokoh terkenal, tetapi juga masyarakat umum. Foto, video, dan suara yang diunggah ke media sosial dapat menjadi bahan untuk meniru identitas seseorang (Kementerian Komunikasi dan Digital RI, 2025b).
Otoritas Jasa Keuangan melalui Satgas PASTI turut mengingatkan masyarakat mengenai penipuan berbasis AI. Salah satu modusnya adalah voice cloning, yaitu peniruan suara teman, kolega, atasan, atau anggota keluarga.
Pelaku dapat menghubungi korban menggunakan suara yang telah direkayasa, kemudian menyampaikan keadaan darurat dan meminta korban mengirimkan uang. Modus lainnya menggunakan tiruan wajah dalam panggilan video agar pelaku tampak seperti orang yang dikenal korban (Otoritas Jasa Keuangan, 2025).
Dalam konteks informasi publik, pernah beredar video manipulatif yang menampilkan Sri Mulyani Indrawati seolah-olah mengatakan bahwa guru merupakan beban negara. Pemerintah menyebut video tersebut sebagai salah satu contoh disinformasi berbasis deepfake yang berpotensi menimbulkan kemarahan dan memengaruhi pandangan masyarakat. Kasus ini memperlihatkan bahwa rekayasa audiovisual dapat mengubah konteks pernyataan dan membentuk persepsi negatif terhadap seseorang atau institusi.
Fenomena serupa juga muncul dalam video palsu yang menampilkan tokoh publik seolah-olah menawarkan bantuan dana, hadiah, atau investasi. Korban kemudian diarahkan untuk menghubungi nomor tertentu, membayar biaya administrasi, atau memberikan data pribadi. Wajah tokoh terkenal berfungsi sebagai penanda kredibilitas, padahal pesan tersebut dibuat oleh pelaku kejahatan.
Kebenaran di ruang digital tidak hanya ditentukan oleh isi suatu pesan, tetapi juga oleh siapa yang menyampaikan, melalui media apa pesan disebarkan, dan bagaimana pesan tersebut diterima oleh audiens. Sebelum munculnya deepfake, video dan suara memiliki kedudukan kuat sebagai bukti. Namun, teknologi AI mengubah hubungan antara tanda dan kenyataan.
Proses pembuatan deepfake pada dasarnya melibatkan pelatihan sistem AI menggunakan data wajah atau suara. Sistem mempelajari pola tertentu, kemudian menghasilkan representasi baru yang menyerupai target. Bentuknya dapat berupa pergantian wajah, manipulasi ekspresi, sinkronisasi gerak bibir, peniruan suara, atau penciptaan figur manusia yang sepenuhnya sintetis.
Masalah pertama adalah pemalsuan identitas. Wajah dan suara merupakan bagian penting dari identitas seseorang. Ketika keduanya dapat ditiru, orang lain dapat berbicara dan bertindak atas nama korban. Identitas tidak lagi sepenuhnya berada dalam kendali pemiliknya.
Masalah kedua adalah manipulasi emosi dan opini. Video palsu yang menampilkan pejabat mengeluarkan pernyataan kontroversial dapat menimbulkan kemarahan sebelum masyarakat memeriksa keasliannya. Video yang menyentuh emosi juga lebih mudah dibagikan karena pengguna sering bereaksi berdasarkan rasa takut, marah, simpati, atau keterkejutan.
Masalah ketiga adalah kerusakan reputasi.
Meskipun suatu video akhirnya terbukti palsu, jejak digital dan kesan awalnya belum tentu hilang. Klarifikasi tidak selalu menjangkau semua orang yang telah menyaksikan konten awal. Dalam komunikasi digital, tuduhan dapat menyebar dengan cepat, sedangkan pemulihan reputasi membutuhkan waktu lebih lama.
Contohnya, apabila rekaman autentik memperlihatkan seorang pejabat atau pemimpin organisasi melakukan pelanggaran, pihak tersebut dapat mengklaim bahwa video itu adalah deepfake. Masyarakat yang telah mengetahui kecanggihan AI mungkin menerima penyangkalan tersebut, terutama jika sesuai dengan pilihan politik atau keyakinannya.
Akibatnya, bukti tidak lagi dinilai berdasarkan verifikasi, tetapi berdasarkan keberpihakan. Di sinilah krisis kebenaran terjadi. Krisis tersebut bukan berarti kebenaran telah hilang, melainkan bahwa masyarakat semakin kesulitan mencapai kesepakatan mengenai metode untuk menentukan kebenaran. Ketika semua hal dapat dipalsukan dan semua bukti dapat disangkal, ruang digital berpotensi dipenuhi ketidakpastian.
Deepfake dalam Perspektif Hiperrealitas Jean Baudrillard
Teori yang relevan untuk membaca fenomena ini adalah teori simulasi dan hiperrealitas dari Jean Baudrillard. Menurut Baudrillard (1994), masyarakat modern hidup di tengah tanda, citra, dan representasi yang tidak selalu memiliki hubungan langsung dengan kenyataan. Simulasi bukan hanya meniru realitas, tetapi dapat menghasilkan suatu realitas buatan yang diterima seolah-olah lebih nyata daripada kenyataan itu sendiri. Keadaan tersebut disebut hiperrealitas.
Dalam fenomena deepfake, wajah, suara, dan gerak seseorang menjadi tanda yang dapat diproduksi ulang. Video palsu tidak merekam peristiwa nyata, tetapi menciptakan kesan seakan-akan peristiwa tersebut terjadi. Jika tampilannya meyakinkan dan disebarkan berulang-ulang, representasi palsu itu dapat membentuk pemahaman masyarakat. Sebagai contoh, seseorang sebenarnya tidak pernah menyampaikan pernyataan tertentu. Teori hiperrealitas membantu menjelaskan bahwa bahaya deepfake tidak berhenti pada benar atau salahnya sebuah video. Bahaya itu terletak pada kemampuan simulasi menghasilkan konsekuensi nyata. Kontennya palsu, tetapi rasa takut, kerugian finansial, kehancuran reputasi, dan konflik sosial yang ditimbulkannya benar-benar nyata.
Fenomena ini juga dapat dijelaskan melalui teori konstruksi sosial atas realitas dari Berger dan Luckmann (1966). Realitas sosial terbentuk melalui proses interaksi, penyebaran makna, dan penerimaan bersama. Dalam media sosial, konten yang terus diunggah, dikomentari, dan dibagikan dapat memperoleh legitimasi sosial meskipun sumber awalnya tidak benar.
Banyaknya interaksi kemudian keliru dianggap sebagai bukti kebenaran. Sementara itu, teori framing menjelaskan bahwa cara suatu pesan disusun dapat memengaruhi cara khalayak memahami peristiwa. Deepfake dapat ditempatkan dalam judul provokatif, potongan narasi, musik dramatis, atau keterangan tertentu untuk membentuk interpretasi audiens. Dengan demikian, manipulasi tidak hanya terjadi pada wajah dan suara, tetapi juga pada konteks yang mengelilingi konten tersebut.
Menghadapi Krisis Kebenaran Digital
Mengatasi deepfake tidak cukup hanya dengan meminta masyarakat memperhatikan gerakan mata yang tidak wajar, bayangan aneh, atau ketidaksesuaian suara. Kualitas teknologi terus berkembang sehingga ciri-ciri visual tersebut semakin sulit dikenali. Pendekatan yang lebih tepat adalah membangun kebiasaan verifikasi.
Pertama, pengguna perlu memeriksa sumber pertama konten. Video pernyataan pejabat, misalnya, sebaiknya dibandingkan dengan kanal resmi lembaga bersangkutan dan pemberitaan media kredibel.
Kedua, masyarakat harus memperhatikan konteks, tanggal, judul, serta akun yang pertama kali menyebarkannya.
Ketiga, informasi yang memancing emosi atau meminta tindakan cepat, seperti pengiriman uang dan penyerahan data pribadi, perlu dicurigai.Keempat, media dan lembaga publik perlu melakukan klarifikasi secara cepat, jelas, dan mudah ditemukan. Klarifikasi yang terlambat memberi ruang bagi kebohongan untuk membentuk persepsi. Kelima, platform digital perlu memberikan label terhadap konten sintetis, menyediakan mekanisme pelaporan, membatasi distribusi konten berbahaya, dan menjaga keterlacakan sumber.
Selain itu, literasi AI perlu menjadi bagian dari literasi digital. Masyarakat tidak harus memahami seluruh proses teknis kecerdasan buatan, tetapi perlu mengetahui bahwa wajah, suara, dan video dapat direkayasa. Prinsip yang dibangun bukan “jangan percaya apa pun”, melainkan “jangan langsung mempercayai sesuatu sebelum memeriksa sumber dan konteksnya”.
Kesimpulan
Deepfake menandai perubahan besar dalam komunikasi digital. Teknologi ini memungkinkan penciptaan gambar, video, dan suara yang tampak autentik, meskipun peristiwa yang ditampilkan tidak pernah terjadi.
Penyalahgunaannya dapat merusak reputasi, mencuri identitas, mendukung penipuan, memanipulasi opini, dan memperbesar konflik sosial. Dalam perspektif hiperrealitas Jean Baudrillard, deepfake merupakan simulasi yang dapat mengambil posisi realitas. Representasi palsu tidak hanya menyerupai kenyataan, tetapi mampu menciptakan akibat sosial yang nyata.
Pada saat yang sama, fenomena liar’s dividend menunjukkan bahwa keberadaan teknologi pemalsuan membuat bukti autentik ikut lebih mudah disangkal. Karena itu, krisis kebenaran di ruang digital bukan semata-mata persoalan kecanggihan teknologi. Persoalan ini berkaitan dengan kemampuan masyarakat menjaga proses komunikasi yang dapat dipercaya.
Teknologi deteksi tetap diperlukan, tetapi tidak akan cukup tanpa literasi digital, etika penggunaan AI, verifikasi jurnalistik, tanggung jawab platform, dan regulasi yang melindungi masyarakat. Pada era deepfake, sikap kritis tidak berarti menolak semua informasi. Sikap kritis berarti tidak membiarkan emosi, popularitas, dan kemiripan visual menggantikan proses pembuktian. Ketika bukti tak lagi pasti, kemampuan memeriksa sumber, konteks, dan kepentingan di balik sebuah pesan menjadi pertahanan utama untuk menjaga kebenaran.
Penulis
Alridho Ramadhan
Mahasiswa Magister Ilmu Komunikasi Universitas Fajar dan Direktur PT. Turikale Bangkit Sejahtera
