Fenomena Kecerdasan Buatan Mengarang Fakta, Apakah AI Berhalusinasi?

Rifinet.com, Jakarta– Kecerdasan buatan (AI) telah mentransformasi berbagai aspek kehidupan kita, mulai dari cara kita berkomunikasi hingga bagaimana kita bekerja. Namun, di balik kecanggihannya, teknologi ini masih menyimpan sejumlah tantangan, salah satunya adalah fenomena “halusinasi AI”.

Halusinasi AI merujuk pada kecenderungan Large Language Model(LLM), seperti ChatGPT dan Bard, untuk menghasilkan informasi yang tidak akurat atau bahkan mengarang fakta. Fenomena ini menimbulkan keprihatinan mendalam di kalangan para ahli, mengingat potensi dampaknya yang merugikan, mulai dari penyebaran informasi yang menyesatkan hingga kerusakan reputasi.

Mekanisme Terjadinya Halusinasi AI

Untuk memahami halusinasi AI, kita perlu menyelami cara kerja LLM. LLM pada dasarnya adalah sistem statistik yang dilatih pada sejumlah besar data teks. Melalui proses pelatihan ini, LLM mempelajari pola dan hubungan antar kata, sehingga mampu menghasilkan teks yang mirip dengan bahasa manusia.

Namun, LLM tidak benar-benar “memahami” makna dari teks yang dihasilkannya. Mereka hanya memprediksi kata atau frasa berikutnya berdasarkan probabilitas dan konteks data yang telah dipelajari. Inilah yang menyebabkan LLM rentan terhadap halusinasi.

Sebastian Berns, peneliti di Queen Mary University of London, menjelaskan bahwa metode pelatihan LLM yang umum digunakan, yaitu “masking”, berkontribusi pada terjadinya halusinasi. “Masking” melibatkan penyembunyian kata-kata sebelumnya dalam sebuah teks dan meminta LLM untuk memprediksi kata yang hilang. Proses ini mirip dengan menggunakan fitur teks prediktif di ponsel, di mana kita memilih kata berikutnya dari sejumlah saran.

Meskipun efektif dalam menghasilkan teks yang tampak koheren, metode ini memiliki keterbatasan dalam hal akurasi. LLM cenderung “menebak” kata atau frasa berikutnya berdasarkan pola statistik, bukan berdasarkan fakta yang valid.

Contoh Kasus Halusinasi AI

Sejumlah kasus halusinasi AI telah dilaporkan, menunjukkan bahwa fenomena ini bukanlah sekadar masalah teoretis, melainkan memiliki implikasi nyata dalam kehidupan manusia.

Salah satu contoh yang menarik perhatian adalah ketika ChatGPT mengklaim bahwa Jembatan Golden Gate dipindahkan melintasi Mesir pada tahun 2016. Klaim ini jelas salah dan menunjukkan bahwa LLM dapat menghasilkan informasi yang sangat tidak akurat.

Kasus lain yang lebih serius melibatkan seorang walikota di Australia yang diancam akan dituntut oleh OpenAI karena ChatGPT secara keliru menyebut dia mengaku bersalah dalam skandal penyuapan. Insiden ini menyoroti potensi halusinasi AI untuk merusak reputasi dan menimbulkan konsekuensi hukum.

Selain itu, halusinasi AI juga dapat dieksploitasi oleh pihak-pihak yang tidak bertanggung jawab untuk menyebarkan informasi yang menyesatkan, mempromosikan produk palsu, atau bahkan menghasut kekerasan.

Para ahli dan pengembang AI terus berupaya untuk mengatasi masalah halusinasi AI. Berbagai metode telah dikembangkan untuk meningkatkan akurasi LLM dan mengurangi kecenderungan mereka untuk mengarang fakta.

Salah satu pendekatan yang menjanjikan adalah dengan meningkatkan kualitas dan kuantitas data yang digunakan untuk melatih LLM. Semakin banyak data yang relevan dan akurat yang diberikan kepada LLM, semakin kecil kemungkinan mereka untuk berhalusinasi.

Selain itu, pengembang juga mengeksplorasi teknik-teknik baru untuk melatih LLM, seperti Reinforcement Learning from Human Feedback(RLHF). RLHF melibatkan pelatihan LLM dengan data yang telah dikurasi dan diberi umpan balik oleh manusia. Metode ini diharapkan dapat membantu LLM untuk mempelajari pola bahasa yang lebih akurat dan menghindari halusinasi.

Meskipun berbagai upaya telah dilakukan untuk mengatasi halusinasi AI, fenomena ini diperkirakan akan terus menjadi tantangan dalam pengembangan kecerdasan buatan. Oleh karena itu, penting bagi kita untuk memiliki literasi AI yang cukup, yaitu kemampuan untuk memahami, mengevaluasi, dan menggunakan teknologi AI secara bijak.

Literasi AI meliputi pemahaman tentang kemampuan dan keterbatasan AI, serta kesadaran akan potensi risiko dan dampak negatifnya. Dengan memiliki literasi AI, kita dapat lebih kritis dalam menilai informasi yang dihasilkan oleh AI dan menghindari terjebak dalam halusinasi atau manipulasi informasi.

Selain itu, pengembangan dan penerapan AI harus dilakukan secara bertanggung jawab dan etis. Para pengembang AI memiliki tanggung jawab untuk memastikan bahwa teknologi yang mereka ciptakan aman, akurat, dan tidak merugikan. Pemerintah dan masyarakat juga perlu berperan aktif dalam mengawasi dan mengatur penggunaan AI agar tetap bermanfaat bagi umat manusia.

Halusinasi AI merupakan salah satu tantangan terbesar dalam pengembangan kecerdasan buatan. Fenomena ini mengingatkan kita bahwa AI, meskipun canggih, masih memiliki keterbatasan dan potensi untuk menghasilkan informasi yang tidak akurat.

Dengan meningkatkan kualitas data pelatihan, mengembangkan teknik pelatihan yang lebih baik, meningkatkan literasi AI, dan menerapkan pendekatan yang bertanggung jawab, kita dapat meminimalkan dampak negatif halusinasi AI dan memastikan bahwa teknologi ini terus berkembang untuk kepentingan umat manusia. (nova/fine)