Oleh Pesach Benson • 16 September 2026
Yerusalem, 16 September 2026 (TPS-IL) — Model kecerdasan buatan dapat mengidentifikasi pola dalam suara hewan, tetapi mereka mungkin masih kesulitan menentukan arti suara tersebut bagi hewan mendengarnya, menurut sebuah studi internasional baru yang dipimpin oleh para peneliti Israel.
“Mengidentifikasi pola akustik tidak selalu sama dengan menguraikan makna,” kata Prof. Yossi Yovel dari Universitas Tel Aviv, salah satu peneliti dalam studi tersebut. “Untuk memahami apa yang ‘dikatakan’ oleh seekor hewan, kita perlu mengetahui bagaimana hewan yang menerima pesan tersebut mempersepsikannya dan meresponsnya.”
Studi tersebut menunjukkan bahwa mengandalkan AI untuk menganalisis karakteristik fisik vokalisasi hewan dapat memberikan gambaran yang tidak lengkap tentang komunikasi hewan. Suara yang mirip secara akustik dapat menyampaikan pesan yang berbeda, sementara suara yang terdengar berbeda dapat membawa makna yang sama.
Para peneliti menguji masalah ini menggunakan vokalisasi yang dibuat oleh balita manusia yang belum sepenuhnya mengembangkan kemampuan bicara. Tidak seperti panggilan hewan, konteks komunikatif dari suara-suara ini dapat dinilai sampai tingkat tertentu karena peneliti dapat mengamati keadaan di mana suara tersebut terjadi dan bagaimana orang merespons.
Rekaman tersebut mencakup vokalisasi yang dibuat dalam tiga situasi: kesusahan, memanggil khusus untuk ibu atau ayah anak tersebut, dan meminta makanan.
Para peneliti menganalisis rekaman tersebut menggunakan metode akustik tradisional dan dua jaringan saraf tiruan lanjutan. Yang satu dilatih menggunakan vokalisasi hewan, sementara yang lainnya dilatih pada ucapan manusia dewasa. Perbandingan tersebut memungkinkan para peneliti untuk memeriksa apakah model yang dilatih pada berbagai jenis komunikasi vokal dapat mengidentifikasi perbedaan antara vokalisasi balita.
Jaringan saraf tiruan tersebut berkinerja lebih baik daripada metode akustik tradisional, tetapi tidak satupun yang dapat secara konsisten mengklasifikasikan vokalisasi sesuai dengan konteks komunikatifnya.
Dalam beberapa kasus, model AI mengelompokkan bersama suara-suara yang dikaitkan dengan situasi yang berbeda. Dalam kasus lain, mereka memisahkan suara yang dikaitkan dengan situasi yang sama. Model-model tersebut juga gagal mendeteksi peningkatan urgensi di seluruh rangkaian vokalisasi, sebuah perbedaan yang dapat dirasakan oleh manusia secara alami.
AI Kesulitan Mengurai Suara Hewan
Temuan ini menimbulkan pertanyaan tentang upaya baru-baru ini untuk menggunakan AI guna mempelajari komunikasi di antara kelelawar, paus, burung, dan hewan lainnya. Menurut para peneliti, upaya semacam itu sering kali mengasumsikan bahwa mengidentifikasi pola dalam karakteristik fisik suara dapat mengungkapkan apa yang dikomunikasikan oleh suara tersebut.
Namun arti dari sebuah vokalisasi tidak hanya bergantung pada bagaimana suara itu dihasilkan, tetapi juga pada bagaimana suara itu dirasakan oleh hewan yang menerimanya.
Para peneliti mengatakan bahwa spesies yang berbeda memiliki dunia persepsi mereka sendiri, yang berarti signifikansi suatu suara tidak selalu dapat disimpulkan dari karakteristik akustiknya saja.
Mereka berpendapat bahwa upaya masa depan untuk menguraikan komunikasi hewan harus menggabungkan AI dengan pengamatan perilaku, eksperimen pemutaran ulang, dan, jika memungkinkan, pengukuran aktivitas otak. Metode semacam itu dapat membantu peneliti menentukan tidak hanya suara mana yang terjadi bersamaan, tetapi juga bagaimana hewan menafsirkan dan meresponsnya.
“Dalam beberapa tahun terakhir, ada kegembiraan yang berkembang tentang kemungkinan menggunakan kecerdasan buatan untuk menguraikan komunikasi hewan, tetapi studi kami menunjukkan bahwa janji-janji ini harus diperlakukan dengan hati-hati,” kata Yovel.
“Kecerdasan buatan adalah alat yang kuat, tetapi itu bukan pengganti bagi perspektif hewan itu sendiri,” tambahnya.
Tim peneliti tersebut meliputi para ilmuwan dari Universitas Tel Aviv, Universitas Ibrani Yerusalem, Universitas Edinburgh di Inggris, Museum für Naturkunde – Leibniz Institute for Evolution and Biodiversity Science di Jerman, dan Humboldt-Universität zu Berlin.
Para peneliti mengatakan temuan tersebut tidak mengesampingkan AI sebagai alat untuk mempelajari komunikasi hewan, tetapi menunjukkan bahwa analisis akustik saja mungkin tidak cukup untuk menetapkan apa yang dikomunikasikan oleh hewan.
Temuan tersebut diterbitkan dalam jurnal yang ditinjau oleh rekan sejawat Current Biology.
