<![CDATA[Perkembangan teknologi Kecerdasan Buatan (AI) telah mengalami pergeseran paradigma yang masif, bertransformasi dari sistem berbasis aturan logis parametrik menuju arsitektur komputasi visual dan pembelajaran mandiri yang kompleks di era digital saat ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis secara komprehensif trayektori perkembangan, implementasi praktis, serta dampak sosiologis-akademis dari ekosistem AI, yang mencakup spektrum teknologi dari sistem pakar konvensional, algoritma machine learning, hingga teknologi computer vision mutakhir. Metode penelitian yang digunakan adalah studi literatur sistematis (systematic literature review) dikombinasikan dengan analisis data sekunder terhadap laporan eksperimental algoritma penjejakan objek, penegakan diagnosis berbasis pakar, serta survei dampak adopsi teknologi pada domain pendidikan tinggi dan praktis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi metode forward dan backward chaining serta algoritma Dempster-Shafer masih memegang peranan krusial dalam sistem diagnosis pakar medis terstruktur. Di sisi lain, pada ranah pengolahan citra digital, implementasi arsitektur deep learning seperti MobileNet-SSD yang dikombinasikan dengan metode Centroid Tracking mampu menghasilkan tingkat akurasi penjejakan dan penghitungan objek manusia hingga mencapai 93,75% secara real-time. Namun demikian, penetrasi AI yang agresif pada sektor akademik dan jurnalistik memicu dualisme dampak; di satu sisi mempercepat personalisasi pembelajaran dan efisiensi produksi konten, namun di sisi lain memicu eskalasi kecemasan akademik, penurunan dependensi berpikir kritis mahasiswa, serta isu privasi data yang krusial. Kesimpulan dari penelitian ini menegaskan bahwa keberhasilan implementasi AI di era digital memerlukan keseimbangan antara optimalisasi performa algoritma teknis dan penegakan regulasi etis normatif guna memitigasi risiko disrupsi sosial.]]>
