Lensakabar.com, Bandung - Kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) semakin banyak dimanfaatkan untuk menunjang pekerjaan sehari-hari, mulai dari analisis data, pemrograman, penyusunan laporan, hingga produksi konten. Kemampuannya menghasilkan jawaban dalam hitungan detik menawarkan efisiensi yang sulit diabaikan.

Namun, di balik kemudahan tersebut, terdapat sejumlah persoalan yang perlu diwaspadai. Mulai dari jawaban yang tidak konsisten, kecenderungan menghasilkan informasi keliru, hingga rekomendasi yang justru menyimpang dari kebutuhan pengguna.

Masalahnya tidak selalu muncul dalam bentuk informasi palsu yang mudah dikenali. Dalam penggunaan sehari-hari, platform seperti Gemini dan ChatGPT juga bisa memberikan penilaian berbeda terhadap dokumen, kode, atau persoalan yang sama, meskipun materi yang diperiksa tidak mengalami perubahan berarti.

Situasi ini dapat menjebak pengguna dalam proses revisi berulang. Dokumen yang sebelumnya dinilai sudah tepat kembali dianggap memiliki kekurangan ketika diperiksa ulang. Setelah mengikuti rekomendasi perbaikan, pengguna justru bisa menerima arahan baru yang bertentangan dengan penilaian sebelumnya.

Fenomena tersebut menunjukkan bahwa kecepatan pemrosesan tidak selalu menjamin konsistensi hasil. Tanpa kendali dan penilaian kritis dari manusia, penggunaan teknologi ini justru berisiko membuang waktu, menguras energi, serta mengganggu kualitas pekerjaan.

Inkonsistensi Jawaban AI dan Lingkaran Revisi Tanpa Akhir

Salah satu persoalan yang kerap muncul dalam penggunaan kecerdasan buatan secara intensif adalah inkonsistensi jawaban. Pengguna bisa memperoleh penilaian berbeda ketika mengirimkan dokumen atau potongan kode yang sama untuk diperiksa kembali.

Dalam satu sesi percakapan, ChatGPT atau Gemini mungkin menyatakan sebuah format, argumen, maupun susunan laporan sudah tepat. Namun, setelah beberapa pertanyaan lanjutan, sistem tersebut justru menemukan kekurangan baru dan menyarankan perubahan terhadap pekerjaan yang sebelumnya telah disetujui.

Fenomena ini dapat diuji secara langsung melalui penyusunan sebuah tulisan. Coba minta ChatGPT atau Gemini memeriksa gaya bahasa yang kaku, memperbaiki kalimat redundan, atau memberikan rekomendasi subjudul. Setelah menerima hasilnya, salin kembali tulisan tersebut dan minta pemeriksaan ulang dalam ruang percakapan yang sama.

Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem tersebut kembali mengkritik hasil pekerjaannya sendiri, termasuk bagian yang sebelumnya telah diperbaiki berdasarkan rekomendasinya. Dengan kata lain, perbaikan yang sudah dilakukan atas arahan sebelumnya justru kembali dipersoalkan pada tahap pemeriksaan berikutnya.

Situasi semakin rumit ketika pengguna terus mengikuti setiap rekomendasi. Setelah dokumen diperbaiki dan dikirim ulang, kritik baru kembali muncul. Bahkan, arah revisi yang disarankan terkadang bertentangan dengan arahan sebelumnya.

Jika terus diikuti, proses ini bisa berubah menjadi lingkaran revisi tanpa akhir. Pengguna memperbaiki dokumen, meminta pemeriksaan ulang, menerima rekomendasi baru, lalu kembali mengubah hasil pekerjaan. Alih-alih memperoleh hasil yang semakin matang, waktu dan tenaga justru terkuras untuk mengikuti arahan yang terus berubah.

Persoalan serupa juga dapat ditemukan dalam pekerjaan pemrograman. Kode yang sebelumnya dinilai sudah tepat bisa kembali dipersoalkan ketika diperiksa ulang, disertai rekomendasi perubahan pada bagian yang sebelumnya dianggap benar.

Dalam penyusunan laporan dan konten, perubahan penilaian semacam ini juga berisiko mengganggu konsistensi struktur serta karakter tulisan yang sejak awal telah dibangun.

Dampaknya tidak hanya berupa bertambahnya waktu pengerjaan. Pengguna juga bisa kehilangan kepercayaan terhadap hasil pekerjaannya sendiri karena terus-menerus mengikuti penilaian yang berubah-ubah.

Baca juga: Di Balik Kemudahan Media Sosial ada Ancaman Eksploitasi Data untuk AI

Halusinasi AI, Informasi Palsu yang Terlihat Meyakinkan

Selain inkonsistensi jawaban, halusinasi atau AI hallucination menjadi persoalan yang serius dalam memanfaatkan penggunaan kecerdasan buatan. Fenomena ini terjadi ketika sistem menghasilkan informasi yang tidak benar, tetapi menyampaikannya seolah-olah merupakan fakta yang dapat dipercaya.

Informasi yang dikarang tersebut bisa berupa angka statistik, kutipan, tanggal kejadian, referensi, hingga fungsi pemrograman yang sebenarnya tidak tersedia. Penyampaiannya yang terlihat meyakinkan membuat pengguna tidak selalu mudah mengenali adanya kesalahan.

Dalam pekerjaan teknis, misalnya, ChatGPT atau Gemini dapat merekomendasikan penggunaan pustaka (library) atau fungsi yang ternyata tidak pernah ada. Akibatnya, pengguna bisa menghabiskan waktu berjam-jam mencari sumber kesalahan pada kode, padahal masalah awal justru berasal dari rekomendasi yang keliru.

Risiko serupa muncul ketika teknologi ini digunakan untuk analisis data dan penyusunan laporan. Angka statistik maupun kutipan yang disajikan dengan bahasa formal belum tentu memiliki dasar faktual. Jika langsung dimasukkan ke dalam dokumen tanpa pemeriksaan, informasi keliru tersebut dapat merusak kredibilitas hasil pekerjaan.

Masalah lainnya adalah kecenderungan mencari referensi eksternal meskipun pengguna tidak memintanya. Dalam kondisi tertentu, sistem dapat mengambil informasi dari hasil mesin pencari, blog, atau unggahan media sosial, kemudian menyajikannya sebagai referensi yang dianggap terpercaya.

Padahal, kemunculan sebuah informasi di mesin pencari tidak otomatis membuktikan keakuratan maupun kebenarannya. Sebuah sumber yang terlihat meyakinkan tetap belum tentu memiliki dasar faktual yang dapat dipertanggungjawabkan.

Rekomendasi Generik Bisa Menghilangkan Esensi Pekerjaan

Selain inkonsistensi dan halusinasi, persoalan lain yang kerap muncul adalah arahan yang terlalu umum dan tidak sepenuhnya menjawab kebutuhan pengguna.

Ketika seseorang sudah memiliki konsep, kerangka kerja, atau pendekatan berdasarkan kebutuhan praktis, sistem kecerdasan buatan terkadang justru mengarahkannya ke format standar yang bersifat generik. Susunannya mungkin terlihat lebih rapi, tetapi belum tentu lebih tepat untuk menyelesaikan persoalan yang sebenarnya.

Kecenderungan ini terlihat ketika sebuah kerangka kerja yang telah dibangun berdasarkan pertimbangan praktis justru diarahkan menjadi susunan poin-poin teoretis. Akibatnya, karakter pendekatan awal dapat berubah, sementara substansi yang seharusnya menjadi fokus pembahasan justru semakin kabur.

Persoalan serupa juga muncul ketika pengguna meminta bantuan untuk menyelesaikan masalah tertentu, tetapi justru menerima jawaban panjang berisi berbagai rekomendasi tambahan yang tidak diminta. Banyaknya penjelasan dan saran tersebut belum tentu membuat hasil pekerjaan menjadi lebih baik jika persoalan utamanya tidak terselesaikan.

Lima Cara Mengendalikan Inkonsistensi dan Halusinasi AI

Keterbatasan kecerdasan buatan bukan berarti teknologi ini harus dihindari. Namun, pengguna perlu memiliki strategi dan batasan yang jelas agar proses pengerjaan tidak terjebak dalam revisi berulang, perdebatan yang tidak produktif, atau rekomendasi yang justru menyimpang dari tujuan awal.

Berikut lima langkah yang dapat diterapkan untuk menjaga kendali penggunaan AI.

1. Gunakan Sesi Baru Ketika Jawaban Mulai Bertentangan

Ketika ChatGPT, Gemini, atau model lainnya mulai memberikan penilaian yang bertentangan dengan rekomendasi sebelumnya, jangan terus memaksakan pemeriksaan dalam percakapan yang sama.

Salah satu langkah yang dapat dilakukan adalah membuka sesi baru (new session). Gunakan percakapan terpisah untuk pemeriksaan atau pekerjaan berikutnya dengan membawa dokumen dan instruksi yang diperlukan.

Cara ini membantu memisahkan proses evaluasi dari rangkaian diskusi sebelumnya yang sudah dipenuhi berbagai pertanyaan, koreksi, dan perubahan arahan.

Daripada terus berdebat untuk mempertahankan jawaban sebelumnya, lebih baik memulai pemeriksaan secara terpisah dan menjadikan hasil pekerjaan serta instruksi awal sebagai acuan.

2. Batasi Tanya Jawab Maksimal Dua Kali sampai empat kali dalam Satu Sesi

Salah satu kesalahan pengguna adalah terus melanjutkan percakapan meskipun pembahasan sudah mulai berputar-putar.

Setiap rekomendasi diikuti pertanyaan baru, kemudian muncul kritik tambahan yang kembali membutuhkan revisi. Jika terus diladeni, pembahasan bisa semakin jauh dari kebutuhan awal.

Untuk menghindarinya, terapkan batas dua sampai empat kali tanya jawab untuk satu kebutuhan utama. Sampaikan instruksi secara jelas sejak awal, evaluasi hasilnya, kemudian tentukan apakah rekomendasi yang diberikan memang perlu diterapkan.

Jika hasilnya sudah sesuai tujuan, hentikan proses pemeriksaan. Jangan terus meminta penilaian ulang hanya untuk mencari kesempurnaan berdasarkan standar yang terus berubah.

Baca juga: Amankah Beli Followers di 2026? Awas Akun Kena Razia Algoritma AI

3. Terapkan Rule of Two untuk Membatasi Revisi

Selain membatasi jumlah percakapan, pengguna juga perlu menentukan batas perubahan terhadap satu dokumen atau pekerjaan.

Rule of Two dapat diterapkan sebagai aturan maksimal dua putaran revisi. Pada putaran pertama, pertimbangkan rekomendasi yang diberikan dan lakukan perbaikan yang memang diperlukan. Selanjutnya, lakukan satu kali pemeriksaan untuk memastikan hasilnya sudah sesuai dengan tujuan awal.

Apabila pada putaran kedua muncul arahan yang bertentangan atau kembali mempersoalkan bagian yang sebelumnya diperbaiki berdasarkan rekomendasi sistem, pengguna tidak harus mengikuti perubahan tersebut.

Keputusan untuk menghentikan revisi tetap berada di tangan manusia. Tidak semua kritik harus diterjemahkan menjadi perubahan pada dokumen.

4. Kunci Ruang Lingkup Pekerjaan dan Batasi Sumber Eksternal

Sebelum memulai pekerjaan, jelaskan secara tegas apa yang boleh dan tidak boleh dilakukan oleh asisten digital tersebut. Jangan memberikan keleluasaan tanpa batas, terutama ketika pekerjaan berkaitan dengan pengolahan data, riset, maupun penyusunan informasi faktual.

Jika tugasnya hanya memperbaiki kesalahan ejaan, misalnya, berikan instruksi agar sistem tidak mengubah struktur, gaya bahasa, maupun substansi tulisan. Begitu pula dalam pemeriksaan kode atau laporan, tentukan apakah tugasnya sebatas mengidentifikasi kesalahan, memberikan rekomendasi, atau melakukan perubahan.

Hal yang tidak kalah penting adalah mengendalikan pencarian sumber eksternal. Jangan membiarkan sistem mencari dan mengambil data dari berbagai situs secara bebas tanpa batasan yang jelas. Tentukan sejak awal sumber referensi yang boleh digunakan, misalnya Wikipedia untuk informasi ensiklopedis, jurnal ilmiah, publikasi universitas ternama, atau media massa yang memiliki kredibilitas seperti Liputan6, Kompas, dan Detik.

Sebaliknya, batasi penggunaan unggahan media sosial, blog pribadi, maupun situs yang tidak jelas kredibilitas dan asal-usul datanya sebagai landasan informasi faktual. Jika suatu sumber tidak memenuhi kriteria yang telah ditentukan, jangan langsung menjadikannya rujukan.

Pengguna juga perlu menegaskan bahwa pencarian eksternal hanya boleh dilakukan apabila memang diminta. Jika tidak ada instruksi untuk mencari referensi tambahan, sistem harus bekerja menggunakan materi yang telah diberikan tanpa menambahkan informasi dari luar.

Batasan tersebut membantu menjaga ruang lingkup pekerjaan sekaligus mengurangi risiko masuknya informasi yang tidak relevan atau tidak dapat dipertanggungjawabkan.

5. Pisahkan Fungsi Editor dan Pengambil Keputusan

Jangan menempatkan kecerdasan buatan sebagai satu-satunya penentu apakah sebuah pekerjaan sudah benar atau masih harus dirombak.

Gunakan teknologi ini sebagai alat bantu untuk menemukan kesalahan pengetikan, merapikan kalimat, memeriksa struktur, atau membantu pekerjaan teknis lainnya. Namun, keputusan mengenai kelayakan hasil akhir tetap harus mempertimbangkan tujuan, konteks, dan pemahaman pengguna.

Rekomendasi yang diberikan tidak harus selalu diterapkan, terutama jika justru mengubah substansi atau merusak pendekatan yang sejak awal sudah sesuai kebutuhan.

Dengan memisahkan fungsi tersebut, pengguna tetap dapat memanfaatkan efisiensi teknologi tanpa menyerahkan seluruh kendali pekerjaan kepada sistem.

Kendali Penggunaan AI Tetap Berada di Tangan Manusia

Persoalan inkonsistensi dan halusinasi tidak hanya berkaitan dengan kemampuan menghasilkan jawaban, tetapi juga menyangkut cara pengguna menempatkan AI dalam proses pekerjaan.

Perbandingan penggunaan sejumlah model AI, termasuk Gemini, ChatGPT, dan model lainnya, baik versi gratis maupun berlangganan, menunjukkan bahwa status berlangganan tidak dengan sendirinya menjamin hasil yang selalu konsisten dan sempurna.

Karena itu, pengguna tidak seharusnya menganggap rekomendasi AI sebagai keputusan final. Jawaban yang panjang, sistematis, dan terdengar profesional tetap perlu dinilai berdasarkan ketepatan serta kesesuaiannya dengan kebutuhan.

Dalam pekerjaan analisis, pemrograman, administrasi, maupun pembuatan konten, manusia tetap memiliki tanggung jawab untuk menentukan apakah sebuah rekomendasi layak diterapkan.

AI dapat membantu mempercepat proses, tetapi tidak seharusnya mendikte bahwa sebuah pekerjaan pasti salah hanya karena tidak mengikuti pola jawaban yang dihasilkannya.

Pada akhirnya, penggunaan kecerdasan buatan perlu ditempatkan secara proporsional. Manfaat efisiensi tetap dapat diperoleh tanpa menyerahkan seluruh keputusan kepada sistem. Kendali atas substansi pekerjaan, penilaian akhir, dan tanggung jawab terhadap hasilnya harus tetap berada di tangan manusia.