Studi Ungkap Kelemahan AI, Begini Cara Agar Jawaban ChatGPT Lebih Akurat

, Jakarta – Penggunaan alat kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) seperti ChatGPT kian populer karena menawarkan kepraktisan dalam menjawab berbagai pertanyaan. Namun, sejumlah studi menunjukkan bahwa AI masih memiliki kelemahan serius, terutama terkait akurasi informasi.

Dalam jurnal Memory & Cognition edisi 2025 disebutkan bahwa alat AI kerap memberikan jawaban dengan tingkat kepercayaan diri tinggi, meskipun isinya keliru. Hal ini dinilai berbahaya karena dapat membuat pengguna enggan melakukan verifikasi ulang.

“Ketika AI mengatakan sesuatu yang tampak meyakinkan, pengguna bisa jadi tidak seskeptis yang seharusnya, meskipun jawabannya mencurigakan,” ujar Daniel Oppenheimer, profesor di Departemen Ilmu Sosial dan Pengambilan Keputusan Carnegie Mellon University (CMU), seperti dikutip dari laman resmi kampus tersebut.

Seiring meningkatnya ketergantungan publik pada AI, para ahli pun membagikan sejumlah strategi agar jawaban ChatGPT dan alat AI serupa bisa lebih akurat dan dapat diandalkan.

Pertama, pengguna disarankan memberikan perintah yang jelas, spesifik, dan disertai konteks yang memadai. OpenAI menekankan bahwa perintah yang ambigu berpotensi menghasilkan jawaban yang keliru atau tidak relevan.

Kedua, menambahkan sumber data tepercaya sebelum mengajukan pertanyaan. Master Inventor IBM, Martin Keen, menyarankan penggunaan teknik retrieval-augmented generation (RAG), yakni memperkaya pertanyaan dengan data tambahan agar AI dapat mengambil referensi yang lebih relevan.

“Kita memperkaya pertanyaan dengan informasi relevan tambahan agar model bahasa besar bisa menjawab lebih tepat,” ujar Keen, dikutip dari kanal YouTube IBM Technology.

Ketiga, pengguna dapat meminta AI menjelaskan langkah berpikir atau proses penalarannya sebelum memberikan jawaban akhir. Teknik ini dikenal sebagai chain of thought prompting dan dinilai efektif untuk pertanyaan kompleks, seperti matematika atau analisis logis.

Selain itu, IBM Distinguished Engineer Jeff Crume menyarankan penggunaan teknik LLM chaining. Dalam metode ini, jawaban dari satu AI diuji dan dikritisi oleh AI lain, bahkan hingga beberapa tahap, untuk memperoleh hasil yang lebih akurat.

“Dengan begitu, kita tidak hanya bergantung pada satu jawaban, seolah-olah meminta pendapat dari beberapa ahli sekaligus,” kata Crume.

Pengguna juga diingatkan untuk menyesuaikan mode penggunaan AI. Mode sains atau analitis lebih cocok untuk kebutuhan berbasis fakta, sementara mode kreatif digunakan untuk karya sastra atau ide-ide artistik. ChatGPT sendiri menyediakan beberapa mode, mulai dari jawaban instan hingga riset mendalam.

Selain ChatGPT, pengguna disarankan mempertimbangkan alternatif alat AI lain yang lebih spesifik sesuai bidang pertanyaan. Menurut Crume, model AI yang lebih kecil justru bisa lebih akurat jika digunakan dalam domain keahliannya.

Terakhir, pengguna diminta tidak mengabaikan fitur umpan balik. Memberikan penilaian atas jawaban AI membantu sistem mengenali mana respons yang dinilai tepat dan mana yang perlu diperbaiki.

Para ahli menegaskan tidak ada satu metode yang sepenuhnya sempurna. Kombinasi berbagai pendekatan dinilai menjadi kunci agar AI dapat memberikan jawaban yang lebih akurat dan bertanggung jawab.