Pernahkah Anda duduk sambil menggaruk-garuk kepala, seperti... dari mana sebenarnya semua ini berasal ? Maksud saya, AI tidak mengacak-acak tumpukan perpustakaan yang berdebu atau menonton film pendek YouTube secara diam-diam. Namun entah bagaimana, ia menghasilkan jawaban untuk segalanya—mulai dari kiat lasagna hingga fisika lubang hitam—seolah-olah ada lemari arsip tanpa dasar di dalamnya. Kenyataannya lebih aneh, dan mungkin lebih menarik daripada yang Anda duga. Mari kita kupas sedikit (dan ya, mungkin kita akan mematahkan beberapa mitos di sepanjang jalan).
Apakah itu Sihir?
Ini bukan sihir, meskipun terkadang terasa seperti itu. Apa yang terjadi di balik layar pada dasarnya adalah prediksi pola . Model bahasa besar (LLM) tidak menyimpan fakta seperti otak Anda menyimpan resep kue nenek Anda; sebaliknya, mereka dilatih untuk menebak kata berikutnya (token) berdasarkan apa yang terjadi sebelumnya [2]. Dalam praktiknya, itu berarti mereka bergantung pada hubungan: kata-kata mana yang saling terkait, bagaimana kalimat biasanya terbentuk, bagaimana keseluruhan ide dibangun seperti perancah. Itulah mengapa outputnya terdengar benar, meskipun—sejujurnya—itu adalah mimikri statistik, bukan pemahaman [4].
Jadi, apa sebenarnya yang membuat informasi yang dihasilkan AI bermanfaat ? Beberapa hal:
-
Keberagaman data - diambil dari sumber yang tak terhitung jumlahnya, bukan dari satu aliran sempit.
-
Pembaruan - tanpa siklus penyegaran, akan cepat menjadi basi.
-
Penyaringan - idealnya menangkap sampah sebelum meresap (meskipun, mari kita bersikap nyata, jaring itu berlubang).
-
Pemeriksaan silang - bersandar pada sumber yang berwenang (misalnya NASA, WHO, universitas-universitas besar), yang merupakan hal yang wajib ada di sebagian besar buku pedoman tata kelola AI [3].
Namun, terkadang ia mengarangnya dengan percaya diri. Apa yang disebut halusinasi ? Pada dasarnya, omong kosong yang dipoles disampaikan dengan wajah datar [2][3].
Artikel yang mungkin ingin Anda baca setelah ini:
🔗 Bisakah AI memprediksi nomor lotere?
Menjelajahi mitos dan fakta tentang prediksi lotere AI.
🔗 Apa arti pendekatan holistik terhadap AI?
Memahami AI dengan perspektif yang seimbang tentang etika dan dampak.
🔗 Apa kata Alkitab tentang kecerdasan buatan?
Meneliti perspektif Alkitab tentang teknologi dan penciptaan manusia.
Perbandingan Cepat: Dari Mana AI Berasal 📊
Tidak semua sumber sama, tetapi masing-masing memainkan perannya. Berikut cuplikannya.
| Jenis Sumber | Siapa yang Menggunakannya (AI) | Biaya/Nilai | Mengapa Berhasil (atau tidak...) |
|---|---|---|---|
| Buku & Artikel | Model bahasa besar | Tak ternilai harganya (ish) | Pengetahuan yang padat dan terstruktur—akan cepat menua. |
| Situs Web & Blog | Hampir semua AI | Gratis (dengan kebisingan) | Variasi yang liar; campuran antara kecemerlangan dan sampah belaka. |
| Makalah Akademik | AI yang berfokus pada penelitian | Terkadang berbayar | Ketelitian + kredibilitas, tetapi dikemas dalam jargon yang berat. |
| Data Pengguna | AI yang Dipersonalisasi | Sangat sensitif ⚠️ | Penyesuaian yang ketat, tetapi masalah privasi berlimpah. |
| Web Waktu Nyata | AI yang terhubung dengan pencarian | Gratis (jika online) | Menjaga informasi tetap terkini; sisi negatifnya adalah risiko penyebaran rumor. |
Semesta Data Pelatihan 🌌
Ini adalah fase "pembelajaran masa kanak-kanak". Bayangkan memberi seorang anak jutaan buku cerita, kliping berita, dan lubang kelinci Wikipedia sekaligus. Seperti itulah pra-pelatihan. Di dunia nyata, penyedia layanan menggabungkan data yang tersedia untuk umum, sumber berlisensi, dan teks yang dihasilkan oleh pelatih [2].
Berlapis-lapis di atasnya: contoh-contoh manusia yang dikurasi—jawaban yang baik, jawaban yang buruk, dorongan ke arah yang benar—sebelum penguatan bahkan dimulai [1].
Peringatan transparansi: perusahaan tidak mengungkapkan semua detail. Beberapa batasan bersifat rahasia (kekayaan intelektual, masalah keamanan), jadi Anda hanya mendapatkan sebagian gambaran tentang apa yang sebenarnya terjadi [2].
Pencarian Real-Time: Topping Ekstra 🍒
Beberapa model kini dapat mengintip di luar gelembung pelatihan mereka. Ini adalah generasi augmented-retrieval (RAG) —pada dasarnya mengambil potongan data dari indeks langsung atau penyimpanan dokumen, lalu menggabungkannya ke dalam balasan [5]. Sempurna untuk hal-hal yang berubah cepat seperti berita utama atau harga saham.
Masalahnya? Internet itu seperti perpaduan antara jenius dan sampah. Jika filter atau pemeriksaan asal-usul lemah, Anda berisiko mendapatkan kembali data sampah—persis seperti yang diperingatkan oleh kerangka kerja risiko [3].
Solusi umum: perusahaan menghubungkan model ke mereka sendiri , sehingga jawaban merujuk pada kebijakan SDM terkini atau dokumen produk terbaru, alih-alih asal-asalan. Bayangkan: lebih sedikit momen "oh-oh", balasan yang lebih tepercaya.
Penyetelan Halus: Langkah Pemolesan AI 🧪
Model mentah yang telah dilatih sebelumnya agak rumit. Jadi, model tersebut akan disempurnakan :
-
Mengajarkan mereka untuk bersikap membantu, tidak berbahaya, jujur (melalui pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia, RLHF) [1].
-
Mengampelas bagian tepi yang tidak aman atau beracun (alignment) [1].
-
Menyesuaikan nada bicara—apakah ramah, formal, atau sarkastis yang bercanda.
Ini bukan tentang memoles berlian, melainkan tentang mengendalikan longsoran statistik agar berperilaku lebih seperti teman bicara.
Benturan dan Kegagalan 🚧
Jangan berpura-pura itu sempurna:
-
Halusinasi - jawaban yang jelas-jelas salah [2][3].
-
Bias - mencerminkan pola yang tertanam dalam data; bahkan dapat memperkuatnya jika tidak diperiksa [3][4].
-
Tidak ada pengalaman langsung - dapat berbicara tentang resep sup tetapi tidak pernah mencicipinya [4].
-
Terlalu percaya diri - prosa mengalir seolah-olah tahu, padahal tidak. Kerangka kerja risiko menekankan asumsi yang melemah [3].
Mengapa Rasanya Seperti Mengetahui 🧠
Ia tidak memiliki keyakinan, tidak memiliki ingatan dalam arti manusia, dan tentu saja tidak memiliki diri. Namun, karena ia merangkai kalimat dengan lancar, otak Anda membacanya seolah-olah ia memahaminya . Apa yang terjadi hanyalah prediksi token berikutnya berskala besar : mengolah triliunan probabilitas dalam sepersekian detik [2].
Getaran “kecerdasan” adalah perilaku yang muncul – para peneliti menyebutnya, dengan nada bercanda, “efek burung beo stokastik” [4].
Analogi Ramah Anak 🎨
Bayangkan seekor burung beo yang telah membaca semua buku di perpustakaan. Ia tidak memahami ceritanya, tetapi dapat mengolah kata-kata menjadi sesuatu yang terasa bijak. Terkadang tepat; terkadang tidak masuk akal—tetapi dengan sedikit sentuhan, kita tidak selalu bisa membedakannya.
Kesimpulan: Dari Mana Informasi AI Berasal 📌
Secara sederhana:
-
Data pelatihan besar-besaran (publik + berlisensi + dihasilkan oleh pelatih) [2].
-
Penyempurnaan dengan umpan balik manusia untuk membentuk nada/perilaku [1].
-
Sistem pengambilan ketika dihubungkan ke aliran data langsung [5].
AI tidak "mengetahui" banyak hal—ia memprediksi teks . Itulah kekuatan super sekaligus kelemahannya. Intinya? Selalu periksa kembali hal-hal penting dengan sumber tepercaya [3].
Referensi
-
Ouyang, L. dkk. (2022). Melatih model bahasa untuk mengikuti instruksi dengan umpan balik manusia (InstructGPT) . arXiv .
-
OpenAI (2023). Laporan Teknis GPT-4 - campuran data berlisensi, publik, dan buatan manusia; tujuan dan batasan prediksi token berikutnya. arXiv .
-
NIST (2023). Kerangka Kerja Manajemen Risiko AI (AI RMF 1.0) - asal usul, kepercayaan, dan pengendalian risiko. PDF .
-
Bender, EM, Gebru, T., McMillan-Major, A., Mitchell, S. (2021). Tentang Bahaya Burung Beo Stokastik: Bisakah Model Bahasa Terlalu Besar? PDF .
-
Lewis, P. dkk. (2020). Generasi yang Ditingkatkan dengan Pengambilan untuk NLP yang Intensif Pengetahuan . arXiv .