Cekricek.id — Tim peneliti Aalto University di Finlandia, bekerja sama dengan Hong Kong University of Science and Technology, City University of Hong Kong, dan National University of Singapore, mengembangkan model kecerdasan buatan yang tidak sekadar meniru pola pergerakan mata manusia saat membaca, melainkan berupaya menjelaskan alasan di balik setiap keputusan mata berpindah dari satu kata ke kata berikutnya.
Temuan itu dipaparkan Antti Oulasvirta, profesor di Aalto University, bersama Shengdong Zhao, profesor di City University of Hong Kong, lewat artikel Hierarchical Resource Rationality Explains Human Reading Behavior dalam jurnal Nature Human Behaviour pada 2026.
Memahami, Bukan Sekadar Meniru
“Untuk pertama kalinya kami memakai metode AI untuk memahami -- bukan sekadar meniru -- cara orang membaca,” kata Oulasvirta, menandai perbedaan utama pendekatan timnya dari model-model prediksi pembacaan sebelumnya yang umumnya hanya mencocokkan pola tanpa menjelaskan mekanismenya.
Model itu dibangun di atas kerangka teori rasionalitas terbatas sumber daya (resource rationality), yang berasumsi otak manusia membuat keputusan optimal dengan mempertimbangkan keterbatasan sumber daya kognitif yang tersedia. Tim melatih model itu memakai teknik reinforcement learning pada jutaan teks, sehingga model belajar mengoptimalkan pergerakan mata dan alokasi perhatian pada tiga tingkatan sekaligus: kata, kalimat, dan keseluruhan teks.
Diuji Melawan Data Pelacakan Mata Manusia Sungguhan
Prediksi model itu kemudian diuji dengan membandingkannya terhadap data pelacakan mata (eye-tracking) sungguhan dari pembaca manusia, untuk menilai seberapa akurat model memprediksi ke mana dan berapa lama mata seorang pembaca berhenti pada suatu titik dalam teks. Hasilnya menunjukkan model itu mampu merekonstruksi pilihan perhatian pembaca dengan akurasi yang menurut tim menandai lompatan dibanding model-model sebelumnya yang lebih bersifat deskriptif ketimbang penjelas mekanisme.
Berpotensi untuk Teks Personal dan Augmented Reality
Karena model ini menjelaskan alasan di balik keputusan membaca, bukan sekadar polanya, tim menyebut temuan ini berpotensi dipakai untuk merancang teks yang disesuaikan secara personal berdasarkan gaya membaca tiap individu, termasuk bagi pembaca dengan gangguan disleksia atau gangguan penglihatan tertentu. Aplikasi lain yang disebut tim adalah perangkat augmented reality (AR), yang membutuhkan penempatan teks digital di atas pandangan dunia nyata pengguna secara presisi agar tidak mengganggu kenyamanan membaca maupun kesadaran situasional penggunanya.
Zhao, yang turut memimpin studi ini, menekankan pentingnya memahami mekanisme kognitif di balik model tersebut ketimbang sekadar akurasi prediksinya semata, sebuah pendekatan yang menurutnya lebih dapat digeneralisasikan ke berbagai konteks pembacaan dan jenis huruf yang berbeda-beda di luar dataset pelatihan.
Baca juga: Ditressiber Polda Jabar Bongkar Ujaran Kebencian Berbasis AI di Cimahi, Dua Tersangka Diamankan
Baca juga: Metode Pindai SANDI Petakan Kerusakan Otak Huntington pada 56 Pasien, Belum Siap untuk Rumah Sakit
