Kapan terakhir kali kamu menemukan lagu, buku, atau ide yang benar-benar mengubah cara berpikirmu, tapi kamu tidak pernah mencarinya? Kamu tidak mengetikkan kata itu di kolom pencarian. Sistem juga tidak menyodorkannya melalui rekomendasi di beranda. Murni kebetulan. Pernah?
Kita hidup di tengah mesin yang tugasnya “menghilangkan” kebetulan. Spotify, YouTube, TikTok, Instagram — semuanya dirancang untuk menyodorkan lebih banyak dari apa yang sudah kita sukai. Algoritma itu “pintar”, tapi kepintarannya diarahkan untuk satu tujuan: memperpanjang waktu kita menatap layar dengan cara paling efisien, yaitu memberi kita versi lain dari hal yang sudah terbukti kita nikmati. Masalahnya, hidup perlu kejutan agar tetap menarik.
Dulu kita mengenal serendipity, kejadian atau penemuan tak terduga yang membuat kita terinspirasi dan termotivasi untuk melakukan sesuatu. Hal ini terjadi begitu saja: berjalan-jalan di toko buku dan menemukan judul asing yang ternyata kita sukai, atau memutar kanal radio dan tersangkut pada lagu yang kemudian menjadi favorit seumur hidup. Sekarang, ruang untuk kebetulan semacam itu semakin sempit, karena setiap platform yang kita buka sudah lebih dulu menebak apa yang “seharusnya” kita suka.
Fenomena ini sering disebut sebagai “filter bubble”. Istilah tersebut dipopulerkan oleh Eli Pariser lewat bukunya “The Filter Bubble” (2011) dan tetap digunakan sebagai kerangka serius dalam dunia akademik hingga saat ini. Peneliti sistem rekomendasi yang mempresentasikan karyanya di ajang Semantic Web ISWC menyebutnya sebagai “personalization bubble” — efek dari teknik personalisasi yang, alih-alih membantu orang mengelola banjir informasi, justru membatasi pengguna hanya pada konten yang sudah ditebak sistem akan mereka sukai. Artinya, makin canggih algoritma mengenali kita, makin kecil kesempatan kita untuk bertemu dengan sesuatu yang belum kita kenal.
Menariknya, gejala ini merambat jauh melampaui playlist musik atau rekomendasi film. Digital News Report 2026 milik Reuters Institute for the Study of Journalism menemukan bahwa untuk pertama kalinya, akses berita lewat media sosial dan platform video sudah melampaui akses langsung ke situs media: 54 persen responden mengaku mengakses berita lewat media sosial dan jaringan video, dibandingkan dengan 51 persen yang membuka langsung situs atau aplikasi media. Konsumsi informasi publik pun sudah berpindah ke ruang yang diatur oleh algoritma personalisasi, bergeser dari ruang redaksi yang menyusun berita berdasarkan kepentingan publik.
Laporan yang sama mencatat penggunaan chatbot AI untuk mengakses berita naik dari 7 persen menjadi 10 persen secara global dalam setahun, dengan angka di kalangan pengguna di bawah 35 tahun mencapai 16 persen, jauh di atas kelompok 35 tahun ke atas yang hanya 7 persen. Bayangkan implikasinya: generasi yang tumbuh dengan chatbot sebagai sumber utama informasi akan makin jarang “tersesat” ke sudut pandang yang tidak mereka minta terlebih dahulu. Chatbot menjawab persis apa yang ditanyakan, dengan nada yang biasanya menenangkan dan menyenangkan penanya. Ruang untuk perspektif yang “mengganggu”—yang memaksa kita berpikir ulang—makin menyempit.
Ironisnya, komunitas riset kecerdasan buatan sendiri sangat menyadari hal ini. Beberapa tahun terakhir muncul cabang riset khusus bernama “serendipity-oriented recommendation” — upaya membuat algoritma sengaja menyelipkan rekomendasi yang tidak terduga tetapi tetap relevan, supaya pengguna tidak terjebak dalam gelembung yang mereka bangun sendiri. Salah satu makalah dari konferensi SIGKDD menyebutkan hal ini secara eksplisit: rekomendasi yang terlalu akurat justru memperkuat pola lama dan menurunkan kepuasan pengguna dalam jangka panjang. Dengan kata lain, mesin yang dirancang untuk memuaskan kita justru diam-diam membuat kita bosan pada diri kita sendiri.
Di sinilah letak paradoksnya. Kita hidup di era dengan pilihan konten paling melimpah sepanjang sejarah manusia, tapi pengalaman hariannya justru terasa makin sempit. Feed berbeda-beda nama tapi berujung ke pola serupa. Rekomendasi berbeda platform tapi logikanya identik: kasih lebih banyak dari apa yang sudah terbukti disukai. Ini yang saya sebut ilusi pilihan — kita merasa punya kendali penuh atas apa yang kita konsumsi, padahal kendali sesungguhnya ada di tangan sistem yang menentukan batas-batas dari mana pilihan itu datang.
Bagi industri media dan kreatif, ini jadi pekerjaan rumah yang serius. Jika distribusi konten sepenuhnya diserahkan ke logika personalisasi, karya yang benar-benar baru — yang belum punya jejak perilaku untuk dipelajari algoritma — akan makin sulit ditemukan. Ide segar butuh jalan memutar untuk sampai ke pembaca atau penonton yang tepat, sementara mesin distribusi justru dirancang untuk menghindari jalan memutar. Kreator independen, penulis baru, musisi eksperimental — mereka semua bersaing melawan sistem yang secara struktural lebih menyukai hal yang sudah dikenal.
Soal algoritma personalisasi, menolak sepenuhnya jelas mustahil dan juga tidak perlu. Cara yang lebih bijak barangkali adalah menyisipkan ruang untuk ketidaksengajaan secara sadar ke dalam rutinitas digital kita sendiri. Sesekali matikan rekomendasi. Sesekali jelajahi rak buku fisik dengan tangan kosong, tanpa mengincar judul tertentu. Sesekali putar radio yang disetel orang lain dan biarkan kupingmu terjebak di lagu asing. Kedengarannya sepele, tapi itu satu-satunya cara memastikan kita masih punya kesempatan bertemu hal yang belum pernah kita minta — dan mungkin justru itu yang sekarang paling kita butuhkan.
—
AAn.
