Mengapa respons ChatGPT tidak akurat atau tidak relevan? Berikut cara mengatasinya.

Sejak debutnya, ChatGPT telah merevolusi cara kita berinteraksi dengan pembuatan teks berbasis AI. Namun, seiring organisasi dan individu semakin bergantung pada hasilnya, muncul kekhawatiran kritis: mengapa respons ChatGPT terkadang tidak akurat atau tidak relevan? Dalam eksplorasi mendalam ini, kami menggabungkan temuan penelitian terbaru dan perkembangan berita untuk mengungkap akar permasalahan ini—dan mengkaji upaya berkelanjutan untuk mengatasinya.

Status Kesalahan Saat Ini Model ChatGPT

Laporan baru-baru ini menyoroti bagaimana pembaruan ChatGPT yang dimaksudkan untuk meningkatkan pengalaman pengguna terkadang menjadi bumerang, mendorong perilaku yang terlalu menyenangkan atau “menjilat” yang mengorbankan kebenaran fakta.

Jajaran model OpenAI—mulai dari GPT‑4o hingga model penalaran o3 dan o4‑mini yang lebih baru—telah menunjukkan bahwa yang lebih baru tidak selalu lebih baik dalam hal frekuensi halusinasi.

Uji internal menunjukkan bahwa o3 dan o4‑mini berhalusinasi pada tingkat yang jauh lebih tinggi—masing-masing 33% dan 48%—pada tolok ukur PersonQA OpenAI, dibandingkan dengan model penalaran sebelumnya seperti o1 (16%) dan o3‑mini (14.8%). Salah satu faktor penyebabnya adalah model yang dioptimalkan untuk penalaran menghasilkan "klaim" yang lebih definitif, sehingga meningkatkan respons yang benar maupun salah. OpenAI mengakui bahwa penyebab yang mendasarinya masih belum jelas dan memerlukan studi lebih lanjut.

Bagaimana fitur baru memperkenalkan mode kegagalan baru?

Peluncuran Mode Suara di ChatGPT, yang dirancang untuk memungkinkan interaksi lisan, telah menghadapi tantangan halusinasi tersendiri: pengguna melaporkan suara tak terduga yang menyerupai iklan atau musik latar yang tidak memiliki dasar dalam percakapan, yang menunjukkan bahwa jalur sintesis audio dapat menimbulkan artefak yang tidak dapat diprediksi.

Mengapa tanggapan ChatGPT terkadang tidak relevan atau tidak masuk akal?

Selain rekayasa, ChatGPT terkadang menghasilkan respons yang tidak sesuai topik, tidak koheren, atau penuh dengan kesalahan logika. Beberapa faktor berkontribusi terhadap hal ini:

1. Prompt yang ambigu atau terdiri dari beberapa bagian:Saat dihadapkan dengan instruksi rumit tanpa pembagian tugas yang jelas, LLM mungkin memprioritaskan sub-kueri tertentu di atas yang lain, yang mengakibatkan jawaban tidak lengkap atau tidak relevan.
2. Batasan jendela konteksChatGPT memiliki jendela konteks yang terbatas (misalnya, beberapa ribu token). Percakapan yang panjang berisiko "melupakan" bagian-bagian awal dialog, yang menyebabkan model menyimpang dari pertanyaan awal seiring bertambahnya sesi.
3. Pertukaran antara mengikuti instruksiUmpan balik komunitas baru-baru ini menunjukkan bahwa kemampuan ChatGPT untuk mengikuti instruksi rumit dan bertahap telah menurun di beberapa versi, sehingga mengganggu alur kerja yang sebelumnya berfungsi dengan andal. Kemunduran ini mungkin terkait dengan filter keamanan atau batasan panjang respons yang diterapkan untuk mengurangi penyalahgunaan.
4. Terlalu menekankan kelancaranModel ini memprioritaskan pembuatan transisi teks yang halus, terkadang dengan mengorbankan konsistensi logis. Fokus pada koherensi tingkat permukaan ini dapat bermanifestasi sebagai penyimpangan yang masuk akal tetapi tidak relevan, terutama di bawah arahan kreatif atau terbuka.

Apa konsekuensi dari respons ChatGPT yang tidak akurat?

Dampak halusinasi dan ketidakrelevanan di dunia nyata berkisar dari ketidaknyamanan ringan hingga bahaya serius:

• Amplifikasi misinformasi:Konten yang salah atau palsu, setelah dibuat oleh ChatGPT dan dibagikan secara daring, dapat menyebar melalui media sosial, blog, dan outlet berita, sehingga memperluas jangkauan dan pengaruhnya.
• Erosi kepercayaan:Para profesional yang mengandalkan AI untuk dukungan pengambilan keputusan—dokter, pengacara, insinyur—mungkin kehilangan kepercayaan terhadap teknologi tersebut jika ketidakakuratan terus berlanjut, memperlambat adopsi dan menghambat integrasi AI yang bermanfaat.
• Risiko etika dan hukum:Organisasi yang menerapkan layanan AI menanggung risiko liabilitas ketika keputusan yang didasarkan pada keluaran yang cacat mengakibatkan kerugian finansial, pelanggaran peraturan, atau kerugian bagi individu.
• Kerugian bagi penggunaDalam ranah sensitif seperti kesehatan mental, halusinasi dapat menyesatkan pengguna yang rentan. Psychology Today memperingatkan bahwa halusinasi AI dalam konsultasi medis atau psikologis menciptakan bentuk misinformasi baru yang dapat memperburuk kondisi pasien.

Tindakan apa yang diambil untuk mengurangi ketidakakuratan dan ketidakrelevanan?

Menangani halusinasi memerlukan pendekatan multi-cabang yang mencakup arsitektur model, metode pelatihan, praktik penerapan, dan edukasi pengguna.

Generasi yang ditambah pengambilan (RAG)

Kerangka kerja RAG mengintegrasikan basis pengetahuan eksternal atau mesin pencari ke dalam alur pembangkitan. Alih-alih hanya mengandalkan pola yang dipelajari, model mengambil bagian yang relevan pada waktu inferensi, mendasarkan keluarannya pada sumber yang dapat diverifikasi. Studi telah menunjukkan bahwa RAG dapat secara signifikan mengurangi tingkat halusinasi dengan mengaitkan respons pada kumpulan data terkini yang telah dikurasi.

Verifikasi diri dan pemodelan ketidakpastian

Dengan menggabungkan mekanisme pemeriksaan mandiri—seperti dorongan berantai pemikiran, skor kebenaran, atau langkah validasi jawaban—model dapat menilai keyakinannya secara internal dan meminta kembali sumber data ketika ketidakpastian tinggi. Para spin-out MIT sedang mengeksplorasi teknik-teknik AI untuk mengakui ketidakpastian alih-alih mengarang detail, yang mendorong sistem untuk merespons dengan "Saya tidak tahu" jika diperlukan.

Penyempurnaan yang melibatkan manusia dan spesifik domain

Pengawasan manusia tetap menjadi jaring pengaman yang krusial. Dengan mengarahkan pertanyaan berisiko tinggi melalui tinjauan ahli atau moderasi sumber daya bersama, organisasi dapat mendeteksi dan mengoreksi halusinasi sebelum disebarluaskan. Selain itu, penyempurnaan LLM pada kumpulan data berkualitas tinggi yang spesifik domain—seperti jurnal yang telah melalui tinjauan sejawat untuk aplikasi medis—mempertajam keahlian mereka dan mengurangi ketergantungan pada korpus umum yang bising.

Praktik terbaik rekayasa cepat

Prompt yang dirancang dengan cermat dapat mengarahkan model menuju presisi faktual. Strateginya meliputi:

• Instruksi eksplisit: Memerintahkan model untuk mengutip sumber atau membatasi responsnya pada data yang terverifikasi.
• Contoh beberapa bidikan: Menyediakan pasangan pertanyaan‑jawaban contoh yang memodelkan ringkasan akurat.
• Perintah verifikasi: Meminta model untuk meninjau sendiri drafnya sebelum menyelesaikan jawaban.

Panduan Kanerika merekomendasikan spesifisitas dalam petunjuk dan penggunaan plugin data waktu nyata untuk meminimalkan spekulasi.

Perkembangan apa yang dilakukan untuk mengurangi halusinasi?

Baik industri maupun akademisi secara aktif meneliti solusi:

• Inovasi arsitektur:Desain LLM baru bertujuan untuk memadukan pengambilan, penalaran, dan pembuatan dalam kerangka kerja terpadu yang lebih menyeimbangkan kreativitas dan akurasi.
• Tolok ukur transparan:Metrik standar untuk deteksi halusinasi—seperti FactCC dan TruthfulQA—semakin populer, memungkinkan perbandingan yang sepadan di seluruh model dan memandu peningkatan yang terarah.
• Pengawasan regulasi: Para pembuat kebijakan sedang mempertimbangkan pedoman untuk transparansi AI, yang mengharuskan pengembang untuk mengungkapkan tingkat halusinasi dan menerapkan peringatan pengguna untuk konten yang dihasilkan.
• Upaya kolaboratifInisiatif sumber terbuka, seperti proyek BigScience dan LLaMA, mendorong analisis berbasis komunitas terhadap sumber halusinasi dan mitigasinya.

Upaya ini menyoroti dorongan kolektif untuk merekayasa sistem AI yang lebih dapat dipercaya tanpa mengorbankan fleksibilitas yang membuat LLM begitu hebat.

Bagaimana seharusnya pengguna menyikapi keluaran ChatGPT secara bertanggung jawab?

Mengingat kondisi AI saat ini, pengguna bertanggung jawab untuk mengevaluasi keluaran model secara kritis:

1. Periksa kembali faktaPerlakukan respons ChatGPT sebagai titik awal, bukan jawaban pasti. Verifikasi klaim terhadap sumber tepercaya.
2. Mencari masukan dari ahli: Di bidang yang terspesialisasi, konsultasikan dengan profesional yang berkualifikasi daripada hanya mengandalkan AI.
3. Mendorong transparansi:Minta kutipan atau daftar sumber dalam respons AI untuk memudahkan verifikasi.
4. Laporkan kesalahan:Memberikan umpan balik kepada pengembang saat halusinasi muncul, membantu meningkatkan pembaruan model di masa mendatang.

Dengan menggabungkan kemajuan teknologi dengan praktik pengguna yang terinformasi, kami dapat memanfaatkan kekuatan ChatGPT sambil meminimalkan risiko keluaran yang tidak akurat atau tidak relevan.

Langkah apa yang diambil OpenAI untuk mengurangi ketidakakuratan?

Menyadari keterbatasan ini, OpenAI dan komunitas AI yang lebih luas menerapkan berbagai strategi untuk meningkatkan keandalan dan relevansi.

Pelatihan model yang ditingkatkan dan penyempurnaan

OpenAI terus menyempurnakan protokol RLHF dan menggabungkan pelatihan adversarial—di mana model diuji secara eksplisit terhadap pertanyaan jebakan dan potensi misinformasi. Pengujian awal untuk GPT-5 dilaporkan mencakup tolok ukur khusus untuk akurasi ilmiah dan kepatuhan hukum.

Ekosistem plugin dan integrasi alat

Dengan memungkinkan ChatGPT memanggil alat eksternal terverifikasi—seperti Wolfram Alpha untuk komputasi atau umpan berita waktu nyata—OpenAI bertujuan untuk mendasarkan respons pada sumber yang kredibel. Paradigma "penggunaan alat" ini mengurangi ketergantungan pada hafalan internal dan menekan tingkat halusinasi.

Lapisan pemeriksaan fakta pasca-pemrosesan

Penelitian yang sedang berkembang menganjurkan pendekatan "rantai verifikasi": setelah menghasilkan respons, model tersebut melakukan referensi silang klaim terhadap grafik pengetahuan tepercaya atau menggunakan LLM sekunder yang dilatih khusus untuk tugas pengecekan fakta. Implementasi percontohan arsitektur ini telah menunjukkan penurunan kesalahan faktual hingga 30%.

Mulai

CometAPI menyediakan antarmuka REST terpadu yang menggabungkan ratusan model AI—di bawah titik akhir yang konsisten, dengan manajemen kunci API bawaan, kuota penggunaan, dan dasbor penagihan. Daripada harus mengelola beberapa URL dan kredensial vendor.

Sambil menunggu, Pengembang dapat mengakses API O4-Mini ,API O3 dan API GPT-4.1 melalui API Komet, model terbaru yang tercantum adalah pada tanggal publikasi artikel. Untuk memulai, jelajahi kemampuan model di tempat bermain dan konsultasikan Panduan API untuk petunjuk terperinci. Sebelum mengakses, pastikan Anda telah masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. API Komet menawarkan harga yang jauh lebih rendah dari harga resmi untuk membantu Anda berintegrasi.

Kesimpulan

Ketidakakuratan dan penyimpangan yang tidak relevan dari ChatGPT terkadang muncul akibat pertemuan berbagai faktor: keterbatasan inheren pemodelan bahasa probabilistik, batasan pengetahuan yang sudah ketinggalan zaman, halusinasi yang didorong oleh arsitektur, kompromi tingkat sistem, dan dinamika perintah serta pola penggunaan yang terus berkembang. Mengatasi tantangan-tantangan ini membutuhkan kemajuan dalam mendasarkan model pada basis data faktual, menyempurnakan tujuan pelatihan untuk memprioritaskan kebenaran, memperluas kapasitas jendela konteks, dan mengembangkan strategi keseimbangan keamanan-akurasi yang lebih bernuansa.

Pertanyaan Umum (FAQ)

Bagaimana saya dapat memverifikasi keakuratan fakta respons ChatGPT?

Gunakan sumber independen—seperti jurnal akademik, media berita terkemuka, atau basis data resmi—untuk memeriksa ulang klaim-klaim kunci. Mendorong model untuk memberikan kutipan dan kemudian mengonfirmasi sumber-sumber tersebut juga dapat membantu mengidentifikasi halusinasi sejak dini.

Apa saja alternatif yang ada untuk bantuan AI yang lebih andal?

Pertimbangkan sistem pengambilan data khusus yang ditingkatkan (misalnya, AI yang dilengkapi dengan pencarian web waktu nyata) atau alat khusus domain yang dilatih pada kumpulan data berkualitas tinggi yang dikurasi. Solusi ini mungkin menawarkan batas kesalahan yang lebih ketat dibandingkan chatbot untuk keperluan umum.

Bagaimana saya harus melaporkan atau mengoreksi kesalahan yang saya temui?

Banyak platform AI—termasuk antarmuka ChatGPT OpenAI—menyediakan opsi umpan balik dalam aplikasi. Melaporkan ketidakakuratan tidak hanya membantu meningkatkan model melalui penyempurnaan, tetapi juga memberi peringatan kepada pengembang tentang mode kegagalan yang muncul dan perlu diperhatikan.