Wapada AI Alami Halusinasi, Beri Jawaban Meyakinkan namun ternyata Hoax

RRI.CO.ID, Denpasar - Perkembangan kecerdasan buatan (AI) membuat banyak orang semakin mengandalkannya untuk mencari informasi, menulis dokumen, hingga membantu pekerjaan sehari-hari. Namun, AI tidak selalu benar. Salah satu masalah yang cukup sering terjadi adalah AI hallucination atau halusinasi AI, yaitu kondisi ketika sistem AI menghasilkan informasi yang tidak akurat, menyesatkan, atau bahkan sepenuhnya fiktif, tetapi disampaikan dengan sangat meyakinkan seolah-olah merupakan fakta.

Halusinasi AI bukan berarti sistem tersebut sengaja berbohong. Dirangkum dari IBM, masalah ini muncul karena cara kerja model AI modern, terutama Large Language Model (LLM). Pada dasarnya, model ini dirancang untuk memprediksi kata atau kalimat berikutnya yang paling mungkin muncul berdasarkan pola yang dipelajarinya dari data.

Dengan kata lain, AI tidak benar-benar memahami suatu fakta seperti manusia, melainkan menghitung kemungkinan susunan kata yang paling sesuai dengan konteks percakapan. Akibatnya, ketika tidak memiliki informasi yang cukup, AI dapat menghasilkan jawaban yang terdengar masuk akal meskipun sebenarnya salah.

Lebih lanjut, disebutkan bahwa penyebab utama halusinasi AI adalah keterbatasan data pelatihan. Model AI dilatih menggunakan sejumlah besar data dari internet, buku, artikel, dan berbagai sumber lainnya. Namun, sumber-sumber tersebut tidak selalu akurat.

Informasi yang keliru, bias, usang, atau tidak lengkap dapat ikut masuk ke dalam proses pelatihan. Karena AI belajar dari pola dalam data tersebut, kesalahan yang ada dapat terbawa ke dalam jawaban yang dihasilkannya.

Selain itu, AI juga dapat mengalami kesulitan ketika menghadapi pertanyaan yang ambigu atau tidak memiliki jawaban yang jelas. Dalam situasi seperti ini, model sering kali mencoba mengisi kekosongan informasi dengan membuat kesimpulan berdasarkan pola yang pernah dipelajarinya.

Hasilnya bisa berupa detail yang terdengar logis tetapi sebenarnya tidak pernah ada. Misalnya, AI dapat menciptakan referensi buku, nama penelitian, atau kutipan yang tampak nyata padahal tidak pernah diterbitkan.

Faktor lain yang dapat memicu halusinasi adalah overfitting, yaitu kondisi ketika model terlalu bergantung pada pola tertentu dalam data pelatihan. Akibatnya, AI dapat melihat hubungan atau fakta yang sebenarnya tidak ada. Meskipun teknologi AI terus berkembang untuk mengurangi masalah ini, risiko kesalahan tetap ada, terutama pada topik yang kompleks atau jarang dibahas.

Kualitas pertanyaan dari pengguna juga berpengaruh. Instruksi yang tidak jelas, terlalu umum, atau mengandung asumsi tertentu dapat membuat AI memberikan jawaban yang kurang akurat. Karena itu, pertanyaan yang spesifik dan memiliki konteks yang cukup biasanya menghasilkan respons yang lebih baik.

Para pengembang AI saat ini terus berupaya mengurangi halusinasi melalui berbagai metode, seperti penyempurnaan data pelatihan, penggunaan sumber informasi yang lebih tepercaya, serta integrasi dengan sistem pencarian dan basis data yang dapat memverifikasi fakta secara langsung. Meski demikian, belum ada sistem AI yang sepenuhnya bebas dari risiko halusinasi.

⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

Maka dari itu, pengguna perlu memandang AI sebagai alat bantu, bukan sumber kebenaran mutlak. Informasi yang dihasilkan AI, terutama untuk topik penting seperti kesehatan, hukum, keuangan, dan pendidikan, sebaiknya selalu diperiksa kembali melalui sumber resmi dan tepercaya. Sikap kritis dan kebiasaan melakukan verifikasi tetap menjadi langkah terbaik untuk memanfaatkan AI secara aman dan efektif.