Terdengar Cerdas Tapi Salah, Ini Cara Kerja AI Sebenarnya

Kehadiran teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence atau AI) generatif telah mengubah cara manusia bekerja. Mulai dari menulis surel, menerjemahkan bahasa, hingga menjawab pertanyaan rumit, semua dapat dilakukan dalam hitungan detik.

Namun, ketergantungan pada AI memiliki risiko tersendiri. Meski terdengar cerdas dan meyakinkan, teknologi ini sering kali memberikan informasi yang tidak akurat, bias, atau bahkan sepenuhnya salah. Fenomena ini menuntut pengguna untuk tetap kritis dan melakukan verifikasi fakta secara mandiri.

Berikut adalah penjelasan teknis mengapa mesin pintar ini masih bisa melakukan kesalahan fatal.

1. Cara Kerja Berbasis Probabilitas, Bukan Kebenaran

Model bahasa besar (Large Language Models) yang menjadi otak di balik AI generatif bekerja dengan prinsip statistik dan probabilitas. Sistem ini tidak "memahami" fakta seperti manusia memahami realitas.

Saat menjawab pertanyaan, AI memprediksi kata (atau token) apa yang paling mungkin muncul selanjutnya berdasarkan miliaran teks yang telah dipelajarinya. Jadi, AI menyusun kalimat berdasarkan pola kata, bukan berdasarkan basis data fakta yang terverifikasi benar atau salah. Jika pola kalimatnya pas, AI akan menyajikannya meski informasinya keliru.

2. Fenomena "Halusinasi" AI

Dalam istilah teknis industri AI, kesalahan fatal ini disebut dengan "Halusinasi" (Hallucination). Halusinasi terjadi ketika AI memberikan jawaban yang terdengar sangat logis, koheren, dan disampaikan dengan nada percaya diri, namun faktanya sepenuhnya fiktif.

Contoh kasus yang sering terjadi adalah ketika AI diminta menyebutkan referensi jurnal ilmiah atau kasus hukum. AI sering kali mengarang judul buku, nama penulis, atau nomor undang-undang yang sebenarnya tidak pernah ada, hanya karena polanya terlihat meyakinkan secara tata bahasa.

3. Keterbatasan Data Latih (Cut-off Date)

Kecerdasan AI terbatas pada data yang dimasukkan saat proses pelatihan (training). Banyak model AI memiliki batas waktu pengetahuan (knowledge cutoff).

Artinya, jika sebuah model AI terakhir kali dilatih dengan data hingga tahun 2022, maka model tersebut tidak akan mengetahui peristiwa, penemuan ilmiah baru, atau perubahan regulasi yang terjadi pada tahun 2023 hingga sekarang. Meskipun beberapa AI kini terhubung dengan internet, kemampuan menyaring informasi terbaru yang valid tetap memiliki celah kesalahan dibandingkan pencarian manual.

4. Bias dalam Data Sumber

Prinsip Garbage In, Garbage Out (Sampah Masuk, Sampah Keluar) berlaku mutlak pada sistem AI. Model ini dilatih menggunakan data dari internet yang berisi artikel berita, media sosial, dan forum diskusi.

Data dari internet secara alami mengandung bias, stereotip, dan opini subjektif manusia. Jika data latih tersebut mengandung sentimen negatif terhadap kelompok tertentu atau misinformasi sejarah, AI berpotensi mereproduksi bias tersebut dalam jawabannya. AI tidak memiliki kompas moral atau etika untuk membedakan mana opini subjektif dan mana fakta objektif.

5. Kesulitan Memahami Konteks dan Nuansa

AI memproses teks secara harfiah. Mesin sering kali gagal menangkap nuansa bahasa manusia yang kompleks seperti sarkasme, ironi, humor lokal, atau kiasan budaya.

Kegagalan memahami konteks ini dapat menyebabkan kesalahpahaman fatal. Misalnya, AI mungkin mengartikan lelucon satire sebagai fakta serius, atau memberikan saran medis yang berbahaya karena salah menafsirkan pertanyaan pengguna yang menggunakan bahasa kiasan.