BIAS ALGORITMIK DAN DOSA STRUKTURAL: ANALISIS HAMARTIOLOGI REFORMED TERHADAP MACHINE LEARNING - Theo Pilus Candra; Eiodia Eveline Permata Sari; Demas Arendra; Felixtian Teknowijoyo (Jurnal Penggerak, 2026)
Mitos netralitas teknologi sering meninabobokan gereja dengan anggapan bahwa algoritma adalah entitas matematis yang objektif, steril dari prasangka manusia. Namun, fenomena "bias algoritmik" dalam Machine Learning—di mana kecerdasan buatan (AI) menunjukkan perilaku rasis, seksis, dan ketidakadilan sistemik—menghancurkan ilusi tersebut. Penelitian ini bertujuan menelisik implikasi teologis dari bias teknologi melalui lensa Hamartiologi Reformed (Doktrin Dosa). Dengan menggunakan metode kualitatif interdisipliner, studi ini mengorelasikan mekanisme teknis "bias data latih" (training data bias) dengan konsep teologis "Dosa Asal" (Peccatum Originale) dan "Dosa Struktural". Temuan penelitian menunjukkan sebuah paradoks: meskipun AI tidak memiliki kehendak (volition) untuk melakukan dosa aktif, secara ontologis ia mewarisi korupsi moral dari penciptanya melalui data sejarah yang diserapnya. AI bertindak sebagai "cermin retak" yang mengamplifikasi dosa manusia menjadi struktur penindasan digital yang tak terlihat. Oleh karena itu, teologi Kristen harus menolak pandangan teknokrasi yang naif dan memandang etika AI sebagai mandat mendesak untuk menahan laju dosa struktural di ruang siber.