Telset.id – Anda mungkin mengira AI seperti ChatGPT “berpikir” seperti manusia. Nyatanya, mereka hanya menebak. Model bahasa besar (LLM) tidak memahami, bernalar, atau menyadari apa yang mereka hasilkan. Mereka hanya memprediksi kata berikutnya berdasarkan pola data pelatihan. Ini menjelaskan mengapa AI bisa hallucinate (menghasilkan fakta palsu), bias, dan sulit diperbaiki.
Bayangkan Anda mengikuti ujian sejarah tanpa belajar. Anda menebak “1776” adalah Revolusi Amerika dan “1969” adalah pendaratan di Bulan. Terkadang benar, tapi bisa juga salah total—seperti menyebut Columbus tiba tahun 1800. Begitulah cara kerja LLM. Mereka tidak “tahu” Paris adalah ibu kota Prancis; mereka hanya mengenali bahwa kata “Paris” sering muncul setelah pertanyaan tersebut dalam data latih.
Mekanisme Belajar AI: Token, Bobot, dan Pola
LLM memproses bahasa dalam unit kecil bernama token (kata atau suku kata). Misalnya, “mencuci” dipecah menjadi “meng” dan “cuci”. Model tidak memahami makna—hanya menghitung probabilitas token berikutnya. Proses ini didukung oleh:
- Bobot (Weights): Miliaran parameter dalam jaringan saraf yang menentukan pengaruh satu token terhadap lainnya.
- Fungsi Kerugian (Loss Function): Mengukur kesalahan prediksi dan menyesuaikan bobot untuk mengurangi kesalahan di masa depan.
- Pengenalan Pola: Setelah pelatihan intensif, model menjadi ahli dalam pola bahasa—tapi tetap tidak “mengetahui” fakta.
Mekanisme inilah yang memicu masalah utama AI:
1. Hallucination: Fakta Palsu yang Meyakinkan
AI bisa membuat sumber akademik fiktif, diagnosis medis keliru, atau pasal hukum yang tidak ada—tanpa sadar itu salah. Contoh nyata terjadi di dunia hukum ketika ChatGPT mengutip kasus pengadilan yang ternyata tidak pernah ada.
2. Bias: Cermin Ketimpangan Data
AI menyerap bias dari data pelatihannya (media sosial, buku, dll.). Hasilnya? Stereotip gender, prasangka budaya, atau preferensi politik yang tidak disengaja. Facebook, misalnya, menggunakan mesin pembelajaran untuk memfilter hoaks, tapi bias tetap muncul jika data tidak seimbang.
Baca Juga:
3. Model Drift: Ketika Dunia Berubah, AI Tertinggal
AI yang dilatih tahun 2022 tidak tahu peristiwa 2023-2025. Tanpa pembaruan data—yang mahal dan rumit—kinerjanya menurun. Google Translate pun kini berinovasi dengan fitur belajar bahasa untuk mengatasi keterbatasan ini.
Solusi yang Sedang Dikembangkan
Para peneliti berupaya membuat AI lebih aman dan transparan melalui:
- Superalignment (OpenAI): Menyelaraskan AI dengan nilai manusia tanpa pengawasan terus-menerus.
- Constitutional AI (Anthropic): Melatih model dengan prinsip-prinsip dasar seperti transparansi dan keadilan.
- Regulasi (UE AI Act): Klasifikasi risiko AI dan persyaratan ketat untuk aplikasi kritis.
Kesimpulannya, AI adalah alat prediksi, bukan entitas berpikir. Seperti pisau tajam, ia bermanfaat jika digunakan dengan hati-hati. Selalu verifikasi output AI—terutama untuk keputusan penting—karena tanggung jawab akhir ada di tangan manusia.
