Ada pengalaman yang hampir semua pengguna AI pernah rasakan.
Lo bertanya sesuatu yang cukup spesifik. Model menjawab dengan struktur rapi, istilahnya tepat, nada suaranya tenang, bahkan kadang memberi tanggal atau nama yang terdengar masuk akal.
Lalu lo cek.
Ternyata salah.
Yang bikin ngeselin bukan cuma salahnya. Yang bikin ngeselin adalah model itu salah tanpa terlihat ragu sedikit pun.
Di 2026, masalah ini belum hilang walaupun kemampuan model naik jauh. Riset di Nature yang terbit April 2026 masih membahas bagaimana large language model bisa menghasilkan falsehood yang plausible dan confident. Penelitian ACL 2026 juga masih aktif mengeksplorasi metode untuk menurunkan hallucination.
Jadi pertanyaannya valid: kalau model makin pintar, kenapa dia masih bisa ngomong ngawur dengan muka poker digital?
Jawabannya ada pada cara sistem ini bekerja, cara kita mengevaluasinya, dan cara manusia membaca bahasa.
AI tidak punya “rasa malu” ketika salah
Manusia punya sinyal ketidakpastian.
Kalau lo ditanya nama menteri sebuah negara kecil pada tahun tertentu dan tidak tahu, mungkin lo bilang, “gue nggak yakin.”
Kita merasakan ada lubang di memori.
Model bahasa tidak mengalami ketidaktahuan seperti manusia.
Secara sederhana, model menghasilkan kelanjutan token yang paling masuk akal berdasarkan konteks dan pola yang dipelajari. Ia tidak membuka laci memori internal lalu menemukan label “informasi ini tidak tersedia”.
Karena itu, ketika konteksnya lemah, model tetap bisa menghasilkan sesuatu yang linguistically plausible.
Dan bahasa yang plausible sering terdengar seperti pengetahuan.
Inilah inti masalah.
Fluency dan truth bukan variabel yang sama.
Sistem bisa sangat bagus menulis kalimat tetapi tetap salah soal fakta.
Kita manusia justru gampang tertipu karena sepanjang hidup, bahasa yang runtut sering diasosiasikan dengan orang yang tahu apa yang dibicarakan.
AI mengeksploitasi bias itu tanpa niat.
Kalimat rapi terasa benar.
Padahal tata bahasa tidak punya database kebenaran.
Kenapa model tidak bilang “gue nggak tahu” saja?
Harusnya sederhana ya?
Kalau tidak yakin, abstain.
Masalahnya, model dilatih untuk membantu dan menjawab. Banyak evaluasi juga historically memberi reward pada jawaban benar, bukan pada kemampuan menahan diri.
Riset Nature 2026 membahas insentif ini secara langsung. Kalau sistem dinilai terutama berdasarkan berapa banyak pertanyaan yang dijawab benar, menebak bisa menjadi strategi yang menguntungkan dibanding tidak menjawab.
Bayangin ujian pilihan ganda tanpa penalti jawaban salah.
Kalau kosong nilainya nol dan menebak punya peluang benar, orang akan menebak.
Tentu training model jauh lebih kompleks dari analogi itu, tetapi logika insentifnya membantu memahami kenapa calibration penting.
Kita tidak cuma butuh model yang tahu banyak.
Kita butuh model yang tahu kapan tingkat keyakinannya seharusnya rendah.
Dan itu ternyata sulit.
Model makin pintar juga mengerjakan masalah makin sulit
Ada paradoks lain.
Model baru sering terlihat membuat kesalahan “lebih canggih” karena kita juga memberi mereka tugas yang dulu tidak mungkin diberikan ke model lama.
Dulu kita minta ringkas paragraf.
Sekarang kita minta: baca 40 dokumen, bandingkan konflik, hitung beberapa skenario, cari referensi, buat rekomendasi, gunakan tool, lalu susun keputusan.
Tugasnya jauh lebih panjang.
Jadi meskipun akurasi per langkah membaik, jumlah langkah dan kompleksitas juga naik.
Kalau sebuah proses memiliki banyak titik keputusan, satu kesalahan bisa merambat.
Ini mirip perjalanan dari rumah di Cipete ke meeting di Kelapa Gading dengan beberapa transit. Kemungkinan salah jalan bukan cuma ditentukan seberapa bagus lo membaca peta. Jumlah persimpangan juga penting.
Agentic AI membuat masalah ini semakin relevan.
Ketika model hanya menjawab satu pertanyaan, kesalahan selesai di satu respons.
Ketika model menjalankan workflow, kesalahan di awal bisa memengaruhi tool call berikutnya.
Karena itu model yang lebih capable tetap membutuhkan grounding dan verification.
Reasoning bukan jaminan fakta
Kata “reasoning” sering membuat orang membayangkan AI yang sudah berpikir seperti analis manusia.
Padahal reasoning performance dan factual knowledge tetap harus dibedakan.
Model bisa menyusun logika yang rapi dari premis yang salah.
Contoh gampang: kalau lo memberi angka pendapatan yang salah, model bisa menghitung margin dengan sempurna dan tetap menghasilkan keputusan yang salah.
Garbage in, garbage out masih berlaku.
Lebih subtil lagi, model bisa sendiri menghasilkan premis awal yang keliru, lalu melakukan reasoning yang konsisten di atas fondasi itu.
Hasil akhirnya kelihatan sophisticated.
Inilah alasan verifikasi fakta tidak bisa digantikan oleh panjangnya penjelasan.
Jawaban lima paragraf bukan lebih benar daripada jawaban dua kalimat hanya karena terdengar serius.
Bahkan chain reasoning yang panjang bisa membuat pengguna lebih mudah percaya, padahal inti faktanya belum dicek.
Sumber eksternal membantu, tetapi tidak sakti
Salah satu cara penting mengurangi hallucination adalah grounding.
Model diberi akses ke sumber, database, web, atau dokumen yang relevan. Lalu jawabannya diharapkan bersandar pada materi tersebut.
Google DeepMind pernah membuat benchmark FACTS Grounding untuk menilai kemampuan model menghasilkan respons yang akurat terhadap sumber yang diberikan.
Pendekatan seperti retrieval-augmented generation, search, dan tool use memang sangat berguna.
Tapi tetap ada beberapa titik gagal.
Model bisa mengambil sumber yang salah.
Sumber bisa outdated.
Model bisa salah membaca tabel.
Model bisa menggabungkan dua sumber yang sebenarnya membahas konteks berbeda.
Model bisa mengutip sumber yang benar untuk klaim yang tidak didukung sumber itu.
Jadi “ada citation” tidak otomatis sama dengan “terverifikasi”.
Ini penting banget buat pengguna AI di 2026 karena interface modern makin sering terlihat research-oriented. Ada link, citation, file, atau hasil pencarian.
Visual itu meningkatkan trust.
Tetapi pengguna tetap perlu membuka sumber penting, terutama kalau keputusan menyangkut uang, hukum, kesehatan, reputasi, atau kebijakan.
AI membuat verifikasi lebih cepat, bukan menghapus kebutuhan verifikasi.
Masalah data juga ikut masuk
Model belajar dari data yang sangat besar.
Data dunia nyata tidak bersih.
Ada informasi benar, salah, outdated, kontradiktif, bercanda, propaganda, typo, rumor, dan konteks yang berubah.
Model tidak memiliki akses sempurna ke satu “versi kebenaran”.
Bahkan manusia juga tidak.
Untuk banyak pertanyaan, fakta bisa berubah.
CEO perusahaan berubah.
Regulasi diperbarui.
Harga bergerak.
Fitur software dirilis dan dicabut.
Jam operasional berubah.
Satu jawaban yang benar tahun lalu bisa salah hari ini.
Itu sebabnya pertanyaan yang bergantung waktu membutuhkan sumber terbaru.
Kalau lo bertanya “fitur terbaru platform X apa?” lalu model menjawab dari pengetahuan lama tanpa browsing, risiko salahnya jauh lebih tinggi.
Bukan karena model bodoh.
Karena pertanyaannya meminta kondisi dunia saat ini.
Ada beda antara intelligence dan freshness.
Confidence yang kita dengar sebenarnya gaya bahasa
Ketika kita bilang AI “percaya diri”, kita sedang meminjam bahasa manusia.
Model tidak duduk sambil merasa yakin 97 persen.
Yang kita alami sebagai confidence adalah gaya output: kalimat deklaratif, minim hedging, struktur rapi, detail spesifik.
Masalahnya, gaya tersebut bisa muncul baik ketika jawaban benar maupun salah.
Buat pengguna, ini berbahaya karena tone menjadi sinyal palsu.
Solusi praktisnya adalah jangan membaca gaya sebagai confidence score.
Kalimat “jawabannya adalah X” tidak berarti probabilitas kebenarannya tinggi.
Begitu pula “berdasarkan data” tidak berarti data yang dimaksud benar-benar ada.
Kita harus melihat evidence.
Kalau model menyebut riset, cek risetnya.
Kalau menyebut regulasi, cek sumber resmi.
Kalau menyebut angka, cek definisi dan periode.
Kalau menyebut kutipan, pastikan kutipannya nyata.
Semakin spesifik klaimnya, semakin mudah sebenarnya untuk diverifikasi.
Yang berbahaya justru ketika spesifikasinya membuat kita malas mengecek.
Hallucination juga bisa lahir dari prompt yang buruk
Tidak semua kesalahan harus disalahkan ke model.
Kadang pengguna memberi konteks yang ambigu, tidak lengkap, atau bahkan salah.
Misalnya: “bandingkan biaya kampanye bulan ini dengan bulan lalu,” tetapi file yang diunggah ternyata mencampur gross spend dan net spend.
Model mungkin melakukan perhitungan sesuai data.
Hasilnya tetap misleading.
Atau pengguna bertanya: “jelaskan aturan baru ini,” tanpa memberi negara, industri, atau tanggal.
Model bisa mengambil asumsi.
Kalau asumsi tidak dinyatakan, pengguna mengira jawabannya universal.
Prompt yang bagus bukan sekadar panjang.
Prompt yang bagus mengurangi ambiguity.
Konteks apa?
Periode apa?
Sumber mana?
Definisi apa?
Output untuk keputusan apa?
Kalau fakta tidak cukup, minta AI menyatakan apa yang belum diketahui.
Ini lebih berguna daripada memaksa model menjawab.
Kita perlu mengubah cara mengevaluasi AI
Pengguna sering mengevaluasi AI berdasarkan satu hal: apakah jawabannya kelihatan bagus?
Di 2026, standar itu harus naik.
Untuk tugas faktual, kita bisa bertanya: apakah klaim utamanya punya sumber? apakah sumbernya primer? apakah tanggalnya relevan? apakah model membedakan fakta dan asumsi? apakah angka bisa direproduksi? apakah ada bagian yang sebenarnya inferensi?
Untuk tugas analitis: apakah premisnya benar? apakah ada skenario alternatif? apa yang berubah kalau satu asumsi diganti? apakah kesimpulan terlalu kuat dibanding evidence?
Untuk tugas operasional: apakah tindakan bisa dibalik? apakah ada approval? apakah log tersedia? apakah agent mengambil data terbaru?
Kita tidak perlu menjadi auditor profesional setiap kali pakai AI untuk ide makan siang.
Level verifikasi harus mengikuti risiko.
Kalau AI salah rekomendasi kopi di Blok M, paling lo kecewa.
Kalau AI salah membaca klausul kontrak, itu cerita lain.
Cara paling sehat memakai AI adalah memperlakukannya sebagai partner cepat, bukan oracle
Model modern sangat berguna justru karena mereka bisa mempercepat eksplorasi.
Mereka bisa menjelaskan topik.
Membantu menemukan pertanyaan yang belum kepikiran.
Menyusun struktur analisis.
Membandingkan opsi.
Mencari pola dalam data.
Mengubah format.
Menjadi second brain sementara.
Masalah muncul ketika convenience berubah menjadi authority.
AI menjawab cepat, lalu kita berhenti berpikir.
Padahal seharusnya kecepatan AI memberi kita lebih banyak waktu untuk judgement.
Kalau dulu dua jam habis untuk mengumpulkan bahan, dan sekarang agent bisa mengumpulkan dalam 15 menit, sisa waktu itu jangan otomatis diubah menjadi 105 menit scrolling.
Gunakan untuk cek sumber, mempertanyakan asumsi, dan membuat keputusan.
Di situ manusia masih punya peran yang sangat besar.
Mungkin hallucination tidak akan pernah terasa sepenuhnya selesai
Selama sistem generatif diminta menghasilkan jawaban di bawah ketidakpastian, risiko kesalahan akan selalu menjadi bagian desain yang perlu dikelola.
Teknik mitigasi akan membaik.
Model akan lebih calibrated.
Grounding lebih kuat.
Tool lebih reliable.
Evaluasi lebih matang.
Tetapi target realistis bukan dunia di mana AI “tidak pernah salah”.
Manusia saja tidak punya standar itu.
Target yang lebih masuk akal adalah: AI lebih sering benar, lebih cepat mengakui ketidakpastian, lebih mudah menunjukkan sumber, lebih gampang diperiksa, dan lebih aman ketika salah.
Ini mungkin terdengar kurang futuristik daripada janji “superintelligence”.
Tapi buat kehidupan nyata, reliability jauh lebih valuable daripada aura pintar.
Model AI 2026 memang makin pintar.
Yang belum berubah adalah satu hal fundamental: bahasa yang meyakinkan tetap bukan bukti.
Kalau kita ingat itu, AI menjadi jauh lebih berguna.
Bukan karena kita percaya semua yang dikatakannya.
Justru karena kita tahu kapan harus percaya, kapan harus cek, dan kapan harus bilang, “bentar, sumbernya mana?”
Bacaan terkait
Artikel ini berada dalam AI dan mengikuti metodologi editorial Undercover.id. Format terkait tersedia di Explainer teknologi dan kebijakan digital.