BANGKOK – Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) menggelar workshop pertama untuk pengembangan AI Policy Toolkit di Bangkok, Thailand, pada 6 Agustus 2025. Acara ini menghadirkan lebih dari 20 ahli AI dari 8 negara Asia Tenggara untuk membahas pengembangan dan implementasi kebijakan AI yang aman dan terpercaya.
Workshop ini diselenggarakan bekerja sama dengan Kementerian Luar Negeri Jepang dan Kementerian Luar Negeri Thailand, sebagai bagian dari upaya OECD mengembangkan AI Policy Toolkit yang menawarkan panduan praktis dan spesifik untuk setiap wilayah.
Latar Belakang OECD AI Policy Toolkit
OECD AI Principles, yang diadopsi pada 2019 dan diperbarui pada 2024, memberikan kerangka kerja bagi negara-negara untuk mengembangkan kebijakan AI nasional yang mempromosikan inovasi sekaligus melindungi hak asasi manusia dan nilai-nilai demokratis.
Seiring dengan semakin terintegrasinya AI dalam kehidupan sehari-hari dan digunakan di berbagai sektor, ada kebutuhan yang semakin besar untuk panduan praktis mengenai implementasi yang disesuaikan dengan konteks budaya, ekonomi, dan kesiapan digital masing-masing negara.
Strategi AI Nasional di Asia Tenggara
Dalam beberapa tahun terakhir, Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Vietnam, dan Filipina telah memperkenalkan strategi atau rencana aksi AI nasional. Kamboja dan Laos saat ini berada pada tahap awal pengembangan kebijakan.
Kerja sama regional juga telah matang melalui ASEAN Responsible AI Roadmap (2025-2030), yang menyediakan kerangka kerja untuk menyelaraskan tata kelola di antara beragam negara anggota.
Strategi AI Nasional di Asia Tenggara umumnya berfokus pada tema-tema kunci: transformasi ekonomi, kedaulatan digital, dan inovasi lokal. Negara-negara bertujuan untuk bertransformasi dari konsumen teknologi menjadi produsen teknologi, sambil memastikan aplikasi AI mencerminkan nilai-nilai budaya dan bahasa lokal.
Tiga Fokus Utama Diskusi
Workshop ini mengeksplorasi lanskap kebijakan di tiga area fokus kebijakan AI:
1. Riset dan Pengembangan (R&D)
Peserta mencatat kesulitan dalam merancang program pendanaan publik di lingkungan di mana evolusi teknologi melampaui siklus kebijakan. Tantangan lain termasuk skala investasi yang tinggi untuk pengembangan AI dan kelangkaan dataset berkualitas tinggi, terutama dalam bahasa lokal.
2. Infrastruktur
Salah satu keprihatinan utama adalah ketergantungan berlebihan pada penyedia asing untuk kapasitas komputasi, yang dapat menyebabkan biaya operasional tinggi, kekhawatiran atas kedaulatan data, dan kontrol terbatas atas perangkat keras khusus.
3. Talenta dan Kesiapan Pasar Tenaga Kerja
Kesenjangan antara kecepatan pengembangan AI dengan kurikulum tradisional menjadi tantangan utama. Peserta juga mencatat kekurangan pendidik yang terlatih AI dan kurangnya kesadaran AI di kalangan pegawai negeri dan masyarakat umum.
Solusi dan Inisiatif yang Muncul
Berbagai pendekatan sedang dikembangkan untuk mengatasi tantangan-tantangan ini:
Untuk R&D: Kamboja merencanakan pengumpulan data dan investasi dalam pengembangan dataset lokal. Filipina memperkenalkan insentif dan persyaratan bisnis yang disederhanakan untuk memperluas pusat data.
Untuk Infrastruktur: Thailand mengusulkan AI Sandbox untuk memberikan akses kapasitas komputasi AI kepada peneliti dan pengembang. Filipina berencana memperkenalkan insentif untuk menarik pusat data guna membangun kapasitas lokal.
Untuk Talenta: Singapura meluncurkan AI Accelerated Masters Programme (AMP) yang memungkinkan siswa menyelesaikan gelar berfokus penelitian hanya dalam satu tahun. Indonesia meluncurkan inisiatif pelatihan Coding dan AI untuk satu juta guru.
Langkah Selanjutnya
OECD akan menggelar workshop co-creation kedua di San José, Costa Rica, pada 3 Desember 2025 dengan fokus pada Amerika Latin dan Karibia. Selain itu, workshop co-creation juga diadakan pada Maret 2026 dengan perwakilan dari 13 negara di Afrika.
Workshop di Bangkok ini memberikan masukan berharga untuk pengembangan Toolkit yang akan membantu pembuat kebijakan merancang dan mengimplementasikan kebijakan AI yang efektif dan koheren yang mencerminkan konteks unik setiap negara dan selaras dengan OECD AI Principles.
