Seiring kecerdasan buatan semakin terintegrasi dalam aktivitas menulis sehari-hari, satu tanda baca telah muncul sebagai penanda konten yang dihasilkan AI: em-dash. Tanda pisah panjang yang khas ini—digunakan untuk menciptakan jeda atau memisahkan pemikiran—telah menjadi begitu kuat dikaitkan dengan tulisan AI sehingga banyak penulis manusia kini secara sadar menghindarinya untuk membedakan diri dari teks yang dihasilkan mesin. Fenomena ini memicu diskusi intens di berbagai komunitas daring, dengan pengguna saling berbagi teori, pengalaman pribadi, dan kekhawatiran tentang bagaimana AI membentuk kembali kebiasaan menulis kita.
Teori Komunitas tentang Preferensi Em-Dash AI
Diskusi daring mengungkap beberapa teori menarik tentang mengapa model AI lebih menyukai em-dash. Salah satu saran utama menunjuk pada sistem tipografi otomatis Medium, di mana pendiri platform dikenal sebagai penggemar tipografi yang memprogram perangkat lunak mereka untuk mengubah dua tanda hubung menjadi satu em-dash. Karena Medium menjadi sumber data pelatihan berkualitas tinggi, preferensi gaya ini mungkin telah diserap oleh model AI. Teori lain menunjukkan bahwa publikasi prestisius seperti The Atlantic dan The New Yorker, yang sering menggunakan em-dash dalam gaya tulisan mereka yang halus, berkontribusi pada pola ini melalui dimasukkannya mereka dalam kumpulan data pelatihan.
Saya selalu menduga itu karena pelatihan di Wikipedia. Dulu saya tidak menyukai para fanatik gaya yang dengan obsesif menerapkan konvensi tipografi seperti itu.
Beberapa anggota komunitas mengajukan penjelasan teknis, termasuk kemungkinan bahwa em-dash berfungsi sebagai bagian dari sistem watermarking AI untuk membantu mengidentifikasi konten yang dihasilkan. Yang lain menunjuk pada bias OCR dalam buku yang didigitalkan, di mana perangkat lunak pemindaian mungkin salah mengenali tanda hubung biasa sebagai em-dash. Teori data sintetis juga mendapatkan daya tarik, yang menyatakan bahwa ketika model AI saling melatih output satu sama lain, preferensi em-dash menjadi teramplifikasi melalui lingkaran umpan balik ini.
Teori-Teori Komunitas Utama Tentang Penggunaan Em-Dash oleh AI:
- Sistem tipografi otomatis Medium yang mengonversi -- menjadi —
- Gaya penulisan publikasi prestisius (The Atlantic, The New Yorker)
- Bias OCR dalam pemindaian digitalisasi buku
- Sistem watermarking AI
- Loop umpan balik data sintetis
- Pengaruh data pelatihan multibahasa
Penulis Manusia Menyesuaikan Gaya untuk Hindari Asosiasi AI
Keterkaitan kuat antara em-dash dan tulisan AI telah menciptakan fenomena menarik: penulis manusia yang sebelumnya menikmati penggunaan tanda baca ini kini melakukan penyensoran diri. Anggota komunitas berbagi cerita pribadi tentang sengaja menghapus em-dash dari tulisan mereka atau beralih ke koma, meskipun mereka lebih menyukai kualitas visual dan fungsional em-dash. Ini merupakan perubahan signifikan dalam perilaku menulis yang didorong sepenuhnya oleh keinginan untuk tampak otentik sebagai manusia di era teks yang dihasilkan AI yang semakin meyakinkan.
Banyak komentator mengungkapkan frustrasi karena harus mengubah gaya menulis asli mereka untuk menghindari disalahartikan sebagai AI. Beberapa menggambarkan sengaja menambahkan salah ketik atau menggunakan bahasa yang kurang canggih—strategi yang terasa kontraproduktif untuk menulis yang baik. Situasi ini menyoroti bagaimana AI tidak hanya menghasilkan konten tetapi secara aktif mempengaruhi ekspresi kreatif manusia, memaksa penulis untuk membuat keputusan terhitung tentang pilihan gaya mereka berdasarkan bagaimana mereka mungkin dipersepsikan.
Penyesuaian Penulisan Manusia Akibat Asosiasi dengan AI:
- Beralih dari tanda pisah panjang (em-dash) ke koma
- Sengaja menambahkan kesalahan ketik agar terlihat seperti tulisan manusia
- Menggunakan kosakata yang kurang canggih
- Mengurangi poin-poin dan format terstruktur
- Menghindari kata-kata seperti "delve" dan "underscore"
Implikasi Budaya dan Teknis dari Pola Menulis AI
Di luar em-dash itu sendiri, diskusi mengungkap kekhawatiran yang lebih luas tentang efek homogenisasi AI pada bahasa. Komentator mencatat bahwa ketika semua orang menggunakan alat tulis berbantuan AI, gaya pribadi yang khas berisiko digantikan oleh prosa yang seragam dan dioptimalkan secara algoritmik. Fenomena em-dash berfungsi sebagai penanda terlihat dari proses standarisasi ini, di mana sidik jari menulis yang unik secara bertahap terhapus demi pola yang secara statistik mungkin.
Percakapan juga menyentuh perspektif internasional, dengan beberapa pengguna mencatat bahwa em-dash umum dalam banyak bahasa dan publikasi Eropa. Ini menunjukkan bahwa model AI mungkin mengambil preferensi tanda baca dari data pelatihan multibahasa, bukan hanya sumber bahasa Inggris. Debat yang sedang berlangsung ini menunjukkan betapa dalamnya AI telah menembus hubungan kita dengan bahasa, memunculkan pertanyaan tentang keaslian, pelestarian gaya, dan masa depan ekspresi manusia di dunia yang dibantu AI.
Linimasa Notable Pengamatan Em-Dash:
- GPT-3.5: Penggunaan em-dash minimal
- GPT-4o: Peningkatan penggunaan em-dash ~10x dibandingkan GPT-3.5
- GPT-4.1: Frekuensi em-dash yang lebih tinggi lagi
- Model saat ini (UTC+0 2025-11-02T13:13:47Z): Penggunaan em-dash yang meluas di berbagai platform AI
Kesimpulan
Debat besar em-dash mewakili lebih dari sekadar rasa ingin tahu tentang keanehan tulisan AI—ini mencerminkan hubungan kita yang terus berkembang dengan teknologi dan bahasa. Seiring model AI terus membentuk dan dibentuk oleh komunikasi manusia, tanda baca telah menjadi medan pertempuran tak terduga untuk keaslian. Apakah obsesi em-dash berasal dari bias data pelatihan, kendala teknis, atau preferensi budaya, satu hal yang jelas: cara kita menulis sedang berubah, dan baik manusia maupun mesin beradaptasi sebagai respons. Diskusi penuh semangat komunitas menunjukkan bahwa gaya menulis itu penting, dan seiring AI menjadi lebih lazim, mempertahankan kekhasan manusia dalam komunikasi kita mungkin memerlukan upaya dan adaptasi yang disengaja.
Referensi: Why do Al models use so many em-dashes?