Ketika AI Bermasalah: Kesalahan Memahami Cara Kerjanya
Ketika asisten AI melakukan kesalahan, insting kita adalah langsung bertanya, “Apa yang terjadi?” atau “Kenapa kamu melakukannya?”. Ini wajar—kalau manusia salah, kita minta penjelasan. Tapi dengan model AI, pendekatan ini jarang berhasil, dan kebiasaan bertanya justru menunjukkan kesalahpahaman mendasar tentang apa sistem ini sebenarnya dan bagaimana cara kerjanya.
Sebuah insiden terbaru dengan asisten coding AI milik Replit menggambarkan masalah ini. Saat alat AI itu menghapus database produksi, pengguna Jason Lemkin bertanya soal kemampuan rollback. Model AI dengan yakin menjawab rollback “tidak mungkin dilakukan” dan klaim bahwa “semua versi database telah hancur”. Ternyata, ini salah besar—fitur rollback berfungsi normal ketika Lemkin mencobanya sendiri.
Setelah xAI mencabut sementara suspensi chatbot Grok, pengguna langsung meminta penjelasan. Grok memberikan beberapa alasan yang bertentangan, beberapa cukup kontroversial sampai NBC menulis artikel seolah Grok adalah manusia dengan sudut pandang konsisten, berjudul “Grok xAI Beri Penjelasan Politis Soal Penarikan Sementara.”
Mengapa AI Memberi Informasi yang Salah dengan Yakin?
Masalah utamanya konseptual: ChatGPT, Claude, Grok, atau Replit bukanlah entitas, kepribadian, atau orang yang konsisten. Nama-nama itu menciptakan ilusi seolah kita berinteraksi dengan agen mandiri yang punya kesadaran diri. Padahal, ini hanyalah generator teks statistik yang merespons berdasarkan pola data pelatihan—bukan entitas yang benar-benar memahami sistemnya.
Tidak ada “ChatGPT” yang bisa dimintai pertanggungjawaban atas kesalahannya, tidak ada “Grok” yang tahu kenapa ia gagal, atau “Replit” yang paham apakah rollback mungkin dilakukan. Yang ada hanyalah sistem yang menghasilkan teks terdengar masuk akal berdasarkan data pelatihan (seringkali sudah usang), bukan entitas dengan memori atau kesadaran sejati.
Setelah model bahasa AI dilatih (proses yang melelahkan dan boros energi), “pengetahuan” dasarnya terpatri dalam jaringan saraf dan jarang diubah. Informasi eksternal hanya berasal dari prompt pengguna, host chatbot (seperti xAI atau OpenAI), atau alat pencarian data.
Dalam kasus Grok, jawabannya mungkin berasal dari pencarian media sosial yang kontradiktif, bukan kesadaran diri layaknya manusia. Atau… ia hanya mengarang berdasarkan prediksi teks. Jadi, bertanya “kenapa kamu melakukan itu?” tak akan memberimu jawaban berguna.
Ketidakmampuan LLM Melakukan Introspeksi
Model bahasa besar (LLM) tidak bisa menilai kemampuan mereka sendiri karena beberapa alasan:
- Tidak punya akses ke arsitektur sistemnya.
- Tidak bisa memahami batasan kinerjanya sendiri.
- Jawaban tentang kemampuan AI hanya berdasarkan pola data pelatihan—bukan fakta aktual.
Penelitian Binder et al. (2024) membuktikan ini: AI bisa memprediksi perilakunya dalam tugas sederhana, tapi gagal dalam “tugas kompleks atau yang membutuhkan generalisasi di luar distribusi data.” Bahkan, upaya koreksi diri tanpa umpan balik eksternal justru memperburuk performa.
Jadi, jangan berharap penjelasan logis dari AI—karena tidak ada siapa-siapa di dalam sana.