techcrunch.com
Dalam beberapa tahun terakhir, kecerdasan buatan (AI) telah mengalami kemajuan pesat. Namun, sebuah studi terbaru menunjukkan bahwa bahkan model AI terbaik sekalipun masih dapat mengalami halusinasi. Halusinasi dalam konteks AI merujuk pada situasi di mana model menghasilkan informasi yang tidak akurat atau bahkan sepenuhnya salah.
Studi ini mengungkapkan bahwa penyebab utama halusinasi ini adalah kurangnya pemahaman kontekstual yang mendalam. Meskipun model dilatih dengan data yang sangat besar, mereka tidak selalu dapat menangkap nuansa atau konteks yang diperlukan untuk memberikan jawaban yang tepat.
Selain itu, faktor lain yang berkontribusi terhadap halusinasi adalah bias dalam data pelatihan. Jika data yang digunakan untuk melatih model tidak representatif atau mengandung kesalahan, maka model tersebut cenderung menghasilkan output yang juga tidak akurat.
Para peneliti menyarankan bahwa untuk mengatasi masalah ini, pengembang AI perlu lebih fokus pada kualitas data dan metode pelatihan yang digunakan. Dengan meningkatkan pemahaman kontekstual dan mengurangi bias dalam data, diharapkan model AI dapat memberikan hasil yang lebih akurat dan dapat diandalkan.
