The urgency artificial intelligence regulation in indonesia in an effort to realize the ideals of national law
Bibliographic record
Abstract
INDONESIA: \n \nPerkembangan Artificial Intelligence di Indonesia telah dirasakan oleh sebagian besar masyarakat. Akan tetapi, hingga saat ini tidak ada aturan yang mengatur terkait Artificial Intelligence. Oleh karena itu, diperlukan adanya regulasi yang mengatur Artificial Intelligence di Indonesia. \nTujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui dan menganalisis Urgensi Regulasi Artificial Intelligence di Indonesia dalam Upaya Mewujudkan Cita Hukum Nasional serta telaah dalam Perspektif Teori Hukum Responsif dan Sadd Al-Dzariah \nPenelitian ini menggunakan jenis penelitian yuridis normatif, dengan pendekatan statue approach, conceptual approach, dan comparative approach. Sumber bahan hukum yang digunakan yaitu bahan hukum primer, sekunder, dan tersier, yang dianalisis menggunakan metode deskriptif dan komparatif. \nHasil penelitian ini menunjukkan: 1) Urgensi regulasi Artificial Intelligence sebab banyaknya permasalahan Artificial Intelligence yang juga tidak dilindungi oleh Undang-Undang, telah sejalan dengan perwujudan Cita Hukum Nasional untuk memberikan Kepastian Hukum, Keadilan, dan Kemanfaatan yang dapat dirasakan oleh seluruh masyarakat di Indonesia 2) Urgensi regulasi Artificial Intelligence di Indonesia telah sejalan dengan teori Hukum Responsif sebagai bentuk respon pemerintah terhadap kepastian hukum masyarakat dalam memanfaatkan Artificial Intelligence kedepannya. Selaras dengan Sadd Al-Dzariah yang hadir sebagai jalan tengah terhadap banyaknya permasalahan Artificial Intelligence yang dapat ditimbulkan karena mengandung kemudharatan yang dapat merugikan masyarakat. \n \nENGLISH: \n \nThe development of Artificial Intelligence in Indonesia has been felt by most people. However, until now there are no rules governing Artificial Intelligence. Therefore, there is a need for regulations governing Artificial Intelligence in Indonesia. \nThe purpose of this study is to know and analyze the Urgency of Artificial Intelligence Regulation in Indonesia in an effort to Realize the Ideal of National Law as well as a study in the Perspective of Responsive Legal Theory and Sadd Al-Dzariah \nThis study used a type of normative juridical research, with a statute approach, conceptual approach, and comparative approach. The sources of legal materials used are primary, secondary, and tertiary legal materials, which are analyzed using descriptive and comparative methods. \nThe results of this research show: 1) The urgency of Artificial Intelligence regulation due to the many problems of Artificial Intelligence that are also not protected by law, has been in line with the realization of the National Legal Ideal to provide Legal Certainty, Justice, and Benefits that can be felt by all people in Indonesia. 2) The urgency of Artificial Intelligence Regulation in Indonesia is in line with the Responsive Law as a form of government response to the legal certainty of the community in utilizing Artificial Intelligence in the future. In line with Sadd Al-Dzariah which is present as a middle way to the many problems of Artificial Intelligence that can be caused because it contains harm to society. \n \nARAB: \n \nلقد شعر معظم الناس بتطوير الذكاء الاصطناعي في إندونيسيا. ومع ذلك ، حتى الآن لا لقد شعر معظم الناس بتطوير الذكاء الاصطناعي في إندونيسيا. ومع ذلك ، حتى الآن لا توجد قواعد تحكم الذكاء الاصطناعي. لذلك ، هناك حاجة للوائح تحكم الذكاء الاصطناعي في إندونيسيا \nالغرض من هذه الدراسة هو معرفة وتحليل الحاجة الملحة لتنظيم الذكاء الاصطناعي في إندونيسيا في محاولة لتحقيق المثل الأعلى للقانون الوطني وكذلك دراسة في منظور النظرية القانونية المستجيبة وسد الدزارية. \nيستخدم هذا البحث الأساليب القانونية المعيارية ، مع نهج تمثال ، ونهج مفاهيمي ، ونهج مقارن. مصادر المواد القانونية المستخدمة هي المواد القانونية الأولية والثانوية والثالثية ، والتي يتم تحليلها باستخدام الأساليب الوصفية والمقارنة. \nتظهر نتائج هذا البحث: 1) إن الحاجة الملحة لتنظيم الذكاء الاصطناعي بسبب العديد من مشاكل الذكاء الاصطناعي التي لا يحميها القانون أيضا ، تتماشى مع تحقيق المثل الأعلى القانوني الوطني لتوفير اليقين القانوني والعدالة والفوائد التي يمكن أن يشعر بها جميع الناس في إندونيسيا. 2) تتماشى الحاجة الملحة لتنظيم الذكاء الاصطناعي في إندونيسيا مع قانون الاستجابة كشكل من أشكال استجابة الحكومة لليقين القانوني للمجتمع في استخدام الذكاء الاصطناعي في المستقبل. تماشيا مع سد الدزارية الموجود كطريق وسط للعديد من مشاكل الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تحدث لأنها تحتوي على ضرر للمجتمع
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.004 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".