Mengapa AI Bisa Salah dan Bagaimana Kita Membuatnya Lebih Aman dan Tepat

Model bahasa besar seperti ChatGPT sebenarnya hanyalah penebak pola dari kata-kata yang dilatih dari banyak teks, bukan sistem yang benar-benar mengerti atau berpikir. Karena itu, AI ini dapat melakukan kesalahan atau mengarang fakta tanpa sadar. Misalnya, saat diminta menjelaskan suatu fakta, model hanya memberikan kata yang sering muncul bersama pertanyaan itu, bukan informasi yang akurat. Salah satu masalah utama adalah halusinasi, yaitu ketika AI memberikan informasi palsu dengan sangat percaya diri. Ini bukan kebohongan sengaja, tapi AI tidak bisa membedakan mana yang benar dan salah. Selain itu, bias mudah muncul karena AI belajar dari data yang mengandung stereotip atau sudut pandang tertentu, sehingga outputnya bisa tidak adil atau miring. Model-model ini juga punya masalah bernama model drift, yakni ketidakakuratan akibat dunia yang terus berubah dan model tidak diperbarui secara rutin. Melatih ulang AI besar sangat mahal dan memerlukan banyak sumber daya, sehingga banyak model yang tetap menggunakan data lama dan jadi kurang relevan dengan kondisi terbaru. Meskipun begitu, para peneliti dan perusahaan terus berusaha membuat AI lebih aman dan sesuai nilai manusia lewat teknik seperti Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), Superalignment, dan Constitutional AI. Ada juga regulasi seperti Undang-Undang AI Uni Eropa yang mengatur keamanan, transparansi, dan tanggung jawab penggunaan AI berdasarkan risiko. Namun, manusia tetap harus mengawasi dan memverifikasi hasil kerja AI. Walau AI kuat dan membantu banyak tugas, tanggung jawab dan keputusan akhir tetap ada pada manusia, terutama di bidang yang penting seperti hukum, kesehatan, dan pendidikan agar tidak terjadi kesalahan berbahaya.