AI Hallucination: Mengenali dan Mengatasi Masalah Kehilangan Akurasi pada Sistem Kecerdasan Buatan
Dalam beberapa tahun terakhir, kecerdasan buatan (AI) telah membuat kemajuan yang signifikan dalam melakukan aktivitas yang sebelumnya hanya dilakukan oleh manusia. Namun, masalah kehilangan akurasi atau AI hallucination merupakan hambatan besar bagi pengembangan dan penerapan sistem AI. Para pengembang telah memperingatkan tentang kemungkinan AI menghasilkan fakta yang sepenuhnya salah dan menjawab pertanyaan dengan jawaban yang dibuat-buat seolah-olah itu benar. Hal ini dapat membahayakan keakuratan, keterpercayaan, dan keandalan aplikasi AI. Oleh karena itu, para ahli AI sedang aktif mencari solusi untuk mengatasi masalah ini.
AI hallucination terjadi ketika sebuah model AI menghasilkan hasil yang tidak sesuai dengan yang diharapkan. Hal ini dapat terjadi ketika model AI menghasilkan output tanpa ada hubungannya dengan data dunia nyata yang menjadi inputnya. AI hallucination dapat mengambil berbagai bentuk, mulai dari membuat berita palsu hingga pernyataan atau dokumen palsu tentang orang, peristiwa sejarah, atau fakta ilmiah. Dalam era media sosial dan komunikasi instan seperti sekarang ini, di mana satu twit atau postingan Facebook dapat mencapai jutaan orang dalam hitungan detik, potensi penyebaran informasi yang salah dengan cepat dan luas menjadi masalah yang serius.
Salah satu penyebab terjadinya AI hallucination adalah adanya contoh-adversarial, yaitu data input yang menipu program AI sehingga menghasilkan klasifikasi yang salah. Selain itu, hallucination juga dapat terjadi pada model AI berbasis bahasa seperti ChatGPT karena dekoding transformer yang tidak tepat. Jika model bahasa dilatih dengan data dan sumber daya yang memadai dan akurat, maka output yang dihasilkan seharusnya tidak bersifat fiktif dan salah. Dalam hal ini, model bahasa dapat menghasilkan cerita atau narasi tanpa kesenjangan yang tidak masuk akal atau hubungan yang ambigu.
Untuk mengenali AI hallucination, terdapat beberapa teknik yang dapat digunakan pada aplikasi AI populer. Pada model pemrosesan bahasa besar seperti ChatGPT, kesalahan gramatikal dalam informasi yang dihasilkan adalah hal yang jarang terjadi, namun jika hal tersebut terjadi, maka kita harus curiga terhadap adanya hallucination. Begitu juga dengan konten yang dihasilkan oleh model AI tidak masuk akal, tidak sesuai dengan konteks yang diberikan, atau tidak sesuai dengan data input.
Selain itu, dalam bidang visi komputer, AI menggunakan jaringan saraf konvolusional untuk mengenali dan menginterpretasi gambar seperti mata manusia. Namun, AI tidak memiliki akses langsung ke persepsi manusia, sehingga dapat terjadi kesalahan dalam mengenali objek atau kejadian pada gambar. Dalam hal ini, perbandingan antara output yang dihasilkan dengan apa yang diharapkan manusia dapat membantu mengenali adanya hallucination.
Penerapan AI juga telah digunakan dalam mobil otonom, di mana hallucination dapat berdampak fatal. Membuat kesalahan dalam mengidentifikasi objek saat mengemudi di dunia nyata adalah sebuah bencana yang dapat terjadi. Oleh karena itu, kita perlu waspada terhadap risiko AI hallucination dalam pengembangan mobil otonom.
Dalam menghadapi masalah AI hallucination, penting bagi kita untuk menggunakan teknologi AI secara kritis dan bertanggung jawab. Meskipun AI dapat menjadi alat yang berguna, kita harus tetap melakukan verifikasi dan validasi secara manusiawi terhadap output yang dihasilkan. Seiring dengan perkembangan teknologi AI, kita juga perlu mempertimbangkan risiko dan kemampuan AI untuk menyebabkan hallucination. Dengan mengambil langkah-langkah pencegahan yang diperlukan, kita dapat memanfaatkan kemampuan AI sambil tetap memastikan akurasi dan integritas data.
Dalam mengatasi masalah AI hallucination, penting bagi para pengembang AI untuk terus mencari solusi yang dapat mengurangi kecenderungan AI menghasilkan informasi yang salah. Di sisi pengguna, kesadaran akan kemungkinan adanya AI hallucination juga penting untuk mengurangi penyebaran informasi yang salah. Dalam hal ini, pendekatan yang komprehensif dan kolaboratif antara pengembang, pengguna, dan pihak terkait lainnya dapat membantu mengatasi masalah AI hallucination.
Dalam kesimpulan, AI hallucination merupakan masalah serius dalam pengembangan dan penerapan sistem kecerdasan buatan. Untuk mengurangi risiko AI hallucination, kita perlu mengenali tanda-tanda hallucination pada aplikasi AI dan menggunakan teknologi AI secara kritis dan bertanggung jawab. Dengan demikian, kita dapat memanfaatkan potensi AI sambil memastikan keakuratan dan keandalan sistem yang digunakan.
Disarikan dari: Link