Untuk IndividuUntuk BisnisUntuk UniversitasUntuk Pemerintah
Amydora Logo

Kategori Kursus

Bisnis & ManajemenTeknologiLeadershipAgama & SpiritualBahasa Asing
GRATIS
Amydora Explore

Belajar satu topik secara tuntas, part demi part, dibawakan lewat data yang bisa Anda telusuri sendiri.

Event & Workshop

Ikuti seminar dan workshop langsung dari Amydora, pendaftaran online dan tiket terverifikasi.

Pencarian Populer
React JS untuk PemulaMastering Python Data ScienceUI/UX Design dengan FigmaSertifikasi Keamanan SiberDasar-Dasar Kecerdasan Buatan
Bantuan
Masuk
Amydora Explore/AI Literacy 101

Part 02 / 08

0102030405060708

Kenapa AI Bisa Salah dengan Nada Paling Yakin

AI sering menjawab dengan percaya diri bahkan saat jawabannya karangan, dan penyebabnya sebagian ada di cara ia dilatih dan dinilai.

1 menit baca·AI Literacy 101

Sebuah laporan setebal 237 halaman, dibayar ratusan ribu dolar oleh pemerintah, ternyata berisi buku dan kutipan putusan hakim yang tidak pernah ada. Penulisnya bukan mahasiswa baru, melainkan salah satu firma konsultan terbesar di dunia.

Kisah nyata: Deloitte Australia, 2025

Deloitte menyusun laporan untuk Departemen Ketenagakerjaan dan Hubungan Kerja Australia dengan nilai kontrak A$440.000, sekitar US$290.000, menurut Fortune. Seorang akademisi hukum menemukan rujukan akademik yang tidak ada dan kutipan putusan pengadilan federal yang fiktif. Versi revisi kemudian dirilis dengan keterangan bahwa Azure OpenAI dipakai dalam penyusunannya, dan Deloitte mengembalikan sebagian pembayaran, yaitu cicilan terakhir kontrak. Menurut Tirto, seorang senator Australia bahkan berkomentar bahwa kesalahan seperti itu bisa membuat mahasiswa tahun pertama bermasalah kalau dilakukan di kampus.

Kenapa bisa begitu

Riset OpenAI yang terbit September 2025 berargumen bahwa model bahasa berhalusinasi karena cara pelatihan dan penilaiannya memberi hadiah pada tebakan, bukan pada pengakuan tidak tahu. Perumpamaannya seperti ujian pilihan ganda tanpa pengurangan nilai: siswa yang selalu menebak terlihat lebih pintar daripada siswa yang jujur mengosongkan jawaban. Menurut riset itu, halusinasi bukan sekadar bug yang tinggal diperbaiki, ia terkait langsung dengan insentif pelatihan, dan masih muncul bahkan di model-model terbaru.

Tiga jenis jawaban yang paling rawan

Dari kasus Deloitte dan riset tentang halusinasi, ada tiga jenis jawaban yang paling perlu dicurigai: angka, tanggal, dan nama yang sangat spesifik; kutipan, daftar pustaka, dan nomor pasal atau putusan; serta peristiwa terbaru dan informasi lokal yang jarang ditulis. Ketiganya adalah area di mana AI paling sering "mengisi kekosongan" dengan sesuatu yang terdengar masuk akal, bukan sesuatu yang benar-benar ada.

Cara paling aman bukan menunggu AI jadi sempurna, melainkan membiasakan diri mengecek. AI itu seperti pembawa acara yang terampil. Ia tidak pernah gagap, jadi kamu tidak bisa menilai kebenaran isi dari kelancarannya saja.

Yang perlu diingat

  1. 01Jawaban yang lancar belum tentu benar.
  2. 02Halusinasi bisa muncul bahkan di model canggih dan di laporan profesional.
  3. 03Kebiasaan mengecek lebih penting daripada memilih satu aplikasi tertentu.

Sumber: Fortune: kasus Deloitte Australia, OpenAI: Why language models hallucinate, Tirto: Deloitte dan laporan pemerintah Australia

Part Berikutnya

Kalau kita tidak bisa mengandalkan AI untuk selalu tahu, apakah ada cara bertanya yang mengurangi risikonya?

03

Cara Bertanya ke AI Supaya Jawabannya Lebih Bisa Dipakai

Lanjut Membaca
Part SebelumnyaLihat Semua Part
Amydora

Infrastruktur edukasi interaktif modern berbasis neuroscience. Merombak belajar pasif jadi pengalaman bertumbuh yang adaptif & berdampak nyata.

Belajar

  • Semua Kelas
  • Bootcamp Intensif
  • Akses Kelas Saya
  • Amydora Learn (Gratis)
  • Alur Belajar (Roadmap)

Dukungan

  • Pusat Bantuan
  • WhatsApp WhatsApp Admin
  • Syarat & Ketentuan
  • Kebijakan Privasi

Tetap Terhubung

Dapatkan info kelas terbaru dan promo spesial langsung ke inbox Anda.

© 2026 Amydora • Education for Your Aura. All rights reserved.
IndonesiaEnglish