AI Trust & Hallucination

AI Trust untuk Industri Kesehatan, Keuangan, dan Hukum: Standarnya Harus Lebih Tinggi

Ada perbedaan besar antara AI salah menyebut warna casing laptop dan AI salah menjelaskan dosis obat, status legal kontrak, atau konsekuensi finansial. Secara teknis, keduanya bisa sama-sama disebut error. Secara risiko, levelnya tidak sebanding. Itulah alasan pembahasan AI Trust untuk kesehatan, keuangan,…

AI Trust untuk Industri Kesehatan, Keuangan, dan Hukum: Standarnya Harus Lebih Tinggi Read More »

Cara Mengurangi Entity Confusion pada Brand dengan Nama Mirip

“AI-nya salah lagi. Dia nyampur perusahaan kita sama brand lain.” Kalimat seperti ini sering langsung dimasukkan ke folder hallucination. Padahal belum tentu seluruh problem-nya berada di level generasi model. Bisa jadi masalah awalnya lebih sederhana sekaligus lebih fundamental: entity confusion. Dua organisasi…

Cara Mengurangi Entity Confusion pada Brand dengan Nama Mirip Read More »

Evidence Conflict: Apa yang Harus Dilakukan Saat Dua Sumber Kredibel Berbeda

Dua sumber sama-sama terlihat kredibel. Keduanya punya nama besar. Keduanya punya tanggal. Keduanya menulis dengan yakin. Masalahnya: mereka tidak mengatakan hal yang sama. Apa yang dilakukan tim? Sering kali jawabannya terlalu cepat. “Ambil source yang authority-nya lebih tinggi.” Atau: “Pakai yang paling…

Evidence Conflict: Apa yang Harus Dilakukan Saat Dua Sumber Kredibel Berbeda Read More »

Hallucination Frequency: Metrik yang Berguna kalau Didefinisikan dengan Benar

“Hallucination rate kita bulan ini 12 persen.” Kalimat itu terdengar sangat data-driven. Pertanyaan berikutnya harus langsung muncul: Dua belas persen dari apa? Dari seluruh jawaban? Dari seluruh klaim? Dari query faktual? Dari satu platform? Dari lima run per query? Apakah stale information…

Hallucination Frequency: Metrik yang Berguna kalau Didefinisikan dengan Benar Read More »