ETSI Terbitkan TS 104 275; Cegah Deepfake Sejak Desain AI
Lembaga standar telekomunikasi Eropa, ETSI, menerbitkan spesifikasi teknis ETSI TS 104 275 untuk mencegah sistem AI generatif memproduksi deepfake berbahaya. Pengumuman itu dirilis di Sophia Antipolis, Prancis, pada 29 Oktober 2026, dengan dokumen versi 1.1.1 bertanggal September 2026 yang memuat 13 prinsip keamanan di 5 tahap siklus hidup AI. Standar yang disusun komite keamanan AI ETSI ini penting karena menggeser fokus industri dari mendeteksi deepfake yang sudah beredar ke mencegahnya sejak sistem AI dirancang.
Apa Isi Standar Deepfake ETSI TS 104 275?
ETSI TS 104 275 adalah spesifikasi teknis yang mengatur cara pengembang dan operator AI generatif menekan risiko deepfake berbahaya. Dokumen setebal 26 halaman ini menurunkan 13 prinsip keamanan dari standar dasar ETSI EN 304 223, lalu menambahkan ketentuan khusus deepfake di tahap desain, pengembangan, penerapan, pemeliharaan, dan akhir masa pakai.
Standar ini disusun Technical Committee on Securing Artificial Intelligence (TC SAI) milik ETSI. Menurut ETSI (2026), upaya melawan deepfake selama ini sebagian besar berfokus pada deteksi konten setelah konten itu dibuat. TS 104 275 mengambil pendekatan sebaliknya, yaitu memperlakukan pencegahan deepfake sebagai masalah keamanan dan tata kelola yang harus ditangani sepanjang siklus hidup sistem AI.
Ruang lingkup dokumen tidak berhenti pada video palsu. Bagian Scope menyebut deepfake mencakup misinformasi, disinformasi, kebocoran kerahasiaan, hak cipta, hak kekayaan intelektual, serta materi sumber yang dipakai melatih model bahasa besar. Tabel 1 di dalamnya membagi kerugian deepfake menjadi tiga kelompok, yaitu kerugian psikologis seperti pemerasan dan pencemaran nama baik, kerugian finansial seperti pencurian identitas dan penipuan pembayaran, serta kerugian sosial seperti manipulasi pemilu.
"Materi deepfake yang berbahaya, menyesatkan, dan ilegal, seperti gambar yang melecehkan atau situs produk palsu, bisa dibuat dari penyalahgunaan software yang legal dan dijual bebas," kata Alex Cadzow, Rapporteur dan Secretary ETSI TC SAI. Ia menambahkan bahwa organisasi AI perlu dibantu menangani risiko itu jauh lebih awal, dimulai dari cara sistem AI generatif dirancang.
Kewajiban Apa yang Dibebankan ke Pengembang AI?
TS 104 275 meminta pengembang dan operator AI generatif menjalankan penilaian risiko sebelum rilis, menyediakan pengawasan manusia, memasang filter konten dan label konten buatan AI, memantau penyalahgunaan secara berkelanjutan, serta menyimpan dokumentasi yang membuktikan semua kontrol itu berjalan. Ketentuannya ditulis sebagai provision bernomor yang bisa diaudit.
Beberapa ketentuan cukup spesifik. Provision 5.1.2-1 meminta desain antarmuka mendorong pemakaian yang bertanggung jawab, misalnya dengan filter konten, label yang jelas pada konten buatan AI, dan informasi tentang batas akurasi hasil. Provision 5.1.3-2 mewajibkan sistem AI generatif menjalani penilaian risiko dan memasang mitigasi sebelum diterapkan. Provision 5.3.1-1 meminta organisasi punya kebijakan komunikasi risiko.
Ada pula ketentuan soal data. Provision 5.2.1-1 meminta pengembang memberi tahu pengguna jika sistem AI dilatih atau diadaptasi dengan karya milik pengguna, disertai persetujuan yang jelas dan pilihan opt-in atau opt-out kapan saja. Provision 5.2.4-1 meminta pengembang memastikan data pelatihan diakses secara sah atau berlisensi. Untuk pengujian, dokumen menyarankan red teaming, termasuk mengulang prompt yang sama dalam berbagai bahasa.
Menurut ETSI (2026), spesifikasi ini juga memuat skenario uji dan kriteria lulus atau gagal. Tujuannya agar organisasi bisa menunjukkan bahwa risiko deepfake benar-benar turun, bukan sekadar mengandalkan janji pengembangan AI yang bertanggung jawab. Laporan Biometric Update (30 Oktober 2026) menilai pendekatan ini memposisikan mitigasi deepfake sebagai proses berkelanjutan, bukan pekerjaan sekali jadi.
Kenapa Deteksi Deepfake Saja Tidak Cukup?
Deteksi deepfake punya batas teknis yang diakui sendiri oleh ETSI. Lampiran A TS 104 275 menyebut teknik penghindaran sederhana bisa menurunkan keandalan detektor secara drastis, dan kompresi gambar serta audio di media sosial atau aplikasi chat bisa menghapus jejak yang biasa dipakai untuk mengenali konten palsu.
Dokumen yang sama membagi deteksi menjadi dua jalur, manual dan otomatis. Deteksi manual oleh orang terlatih masih masuk akal untuk jumlah materi kecil, tetapi tidak sanggup mengikuti skala konten audiovisual saat ini. Deteksi otomatis memakai sinyal seperti pengenalan suara, deteksi keaslian suara, analisis fitur wajah, ketidakkonsistenan waktu, dan artefak visual, yang sebagian juga berbasis AI.
Karena itu ETSI memindahkan beban ke hulu. Sistem yang sejak awal menolak prompt berbahaya, menandai hasilnya sebagai buatan AI, dan dipantau setelah rilis akan menghasilkan lebih sedikit konten palsu yang harus dikejar detektor. Lampiran A juga memuat daftar kanal pelaporan dan penghapusan bagi korban, karena korban deepfake sering kesulitan menghapus konten yang terus muncul ulang di banyak situs.
Hubungan dengan AI Act Uni Eropa dan Dampaknya bagi Indonesia
TS 104 275 bersifat sukarela, tetapi ETSI menyatakan standar ini mendukung tujuan AI Act Uni Eropa, yaitu Regulation (EU) 2024/1689. Pasal 50 ayat 4 regulasi itu mewajibkan pihak yang memakai sistem AI untuk membuat deepfake gambar, audio, atau video agar mengungkapkan bahwa konten tersebut dibuat atau dimanipulasi secara artifisial.
Pasal 113 dalam teks AI Act yang terbit di Jurnal Resmi Uni Eropa menjadwalkan regulasi itu berlaku umum mulai 2 Agustus 2026, dengan sebagian bab berlaku lebih awal. ETSI sendiri adalah satu dari hanya tiga lembaga yang diakui Uni Eropa sebagai European Standards Organisation, dengan lebih dari 900 organisasi anggota dari lebih dari 60 negara. Status itu memberi bobot lebih pada spesifikasi yang diterbitkannya.
Bagi perusahaan dan pengembang di Indonesia, TS 104 275 bisa dipakai sebagai daftar periksa praktis saat membangun chatbot, generator gambar, atau voice bot. Ketentuan persetujuan data dan pelabelan sejalan dengan UU Nomor 27 Tahun 2022 tentang Pelindungan Data Pribadi, yang dalam Pasal 4 ayat 2 huruf b menggolongkan data biometrik sebagai data pribadi spesifik. Penjelasan pasal itu menyebut gambar wajah sebagai contoh data biometrik.
Artinya, sistem AI yang memproses wajah atau suara pelanggan untuk membuat konten sintetis menyentuh kategori data paling sensitif dalam UU PDP. Perusahaan Indonesia yang melayani pasar Eropa juga akan berhadapan dengan kewajiban transparansi AI Act. Menerapkan penilaian risiko, label konten AI, dan jejak dokumentasi ala TS 104 275 sejak sekarang lebih murah dibanding merombak sistem setelah aturan ditegakkan.
(Burung Hantu Infratek / Berbagai Sumber)
⚠️ Berita ini seluruhnya diriset, ditulis, dan dikembangkan dengan bantuan AI internal Burung Hantu Infratek.
🦉 Burung Hantu Infratek adalah software house dan system integrator yang sudah berpengalaman lebih dari 5 tahun dalam pengembangan dan implementasi generative AI pada berbagai perusahaan dan institusi.
Berita Terkait Deepfake
🛡️ Penipuan Deepfake di Indonesia: Data OJK dan Jerat Hukum di KUHP Baru
🚫 Komdigi Kaji Aturan Label Konten AI untuk Bendung Deepfake
🔥 Deepfake AI Targetkan PM Singapura, Asia Tenggara Waspada
⚖️ Konvensi AI Dewan Eropa: Isi CETS 225 dan Artinya bagi Bisnis Indonesia
Sumber dan Referensi
[1] ETSI unveils new standard to reduce production of harmful deepfakes - ETSI
[3] ETSI releases specification to help mitigate AI deepfake risk - Biometric Update
[4] Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act) - EUR-Lex
[5] UU No. 27 Tahun 2022 tentang Pelindungan Data Pribadi - JDIH BPK