Opini: Halusinasi AI—Amerika Salah Pahami ML dan LLM
2025 adalah tahun ketika penulis akhirnya benar-benar “ngulik sampai tuntas” soal AI — lalu menemukan sesuatu yang agak bikin geli: yang kita sebut AI itu, dalam praktiknya, bukan AI. Itu machine learning.
Dan bedanya penting.
Apa yang laku dijual sebagai “AI” hari ini sebenarnya hanyalah subset sempit (dan rapuh) dari machine learning (ML), yang didominasi large language models (LLM). Ia dipasarkan seolah-olah general intelligence, dibiayai seakan-akan critical infrastructure, lalu diterapkan sebagai jawaban serba bisa untuk masalah yang… sering kali tidak bisa ia selesaikan.
Pasar diam-diam sudah pecah jadi dua jalur. Satu jalur mengarah ke otomasi ML yang grounded, spesifik domain, dan benar-benar meningkatkan produktivitas serta profitabilitas industri. Jalur lainnya mengarah ke sistem bahasa probabilistik yang fokus ke konsumen, padat modal, dan batas teknis serta ekonominya mulai kelihatan.
Sayangnya, dunia bertaruh besar di jalur kedua — membanjiri sistem yang jago membuat teks terdengar meyakinkan, tapi sering keteteran soal akurasi, reliabilitas, dan return on investment.
- TL;DR
- Sejarah singkat AI (pakai kata-kata sederhana)
- Ini ilusi besar LLM, Charlie Brown
- Industri sudah menyelesaikan “pertanyaan keselamatan” sejak lama
- Terlalu besar untuk gagal?
- “Ngobrol itu murah. Chat lebih murah lagi.”
- Fokus itu seni memilih apa yang tidak dikejar
- “Kali ini beda!” — kata setiap gelembung, sepanjang masa
- Kenapa ini relevan buat Anda yang sehari-hari hidup di browser
- Checklist cepat: Memakai LLM tanpa “ketipu percaya diri”
- Era Foghorn Leghorn
- Dari “Sekadar Pakai AI” ke Sistem Kerja yang Rapi dan Menghasilkan
TL;DR
-
Mengapa machine learning dijual sebagai “kecerdasan” — dan kenapa bedanya itu penting
-
Di persimpangan jalan AI, Amerika memilih jalur yang keliru
-
Teknologi LLM yang “prediktif” menuntut belanja modal raksasa dengan hasil yang terbatas
Sejarah singkat AI (pakai kata-kata sederhana)
Saatnya belajar ulang: apa itu AI, dan apa yang bisa — serta tidak bisa — ia lakukan.
Upaya awal membuat AI: symbolic reasoning di 1960–1970-an dan sistem berbasis aturan (rule-based) di 1980–1990-an… pada akhirnya tidak benar-benar menghasilkan kecerdasan yang fleksibel. Lalu akhir 1990-an, datanglah ML — bukan AI. Para penggiat ML menukar “AI simbolik” dengan statistik dan model berbasis data.
Dua dekade berikutnya, ML menjalani hidupnya dengan berbagai nama: data mining, predictive analytics, dan deep learning, tergantung siapa yang sedang menjualnya.
Kemudian, di awal 2020-an, tiga hal terjadi beruntun:
-
LLM debut. Ia “numpang” di atas ML seperti topi, menelan teks masif untuk memprediksi kata berikutnya.
-
OpenAI menyambungkan LLM ke chatbot. Mendadak orang biasa bisa ikut mencoba.
-
Para pemasar produk melakukan rebranding. ML yang terdengar membosankan “dibikin seksi” jadi AI lagi — yeah, baby! — tanpa memicu memori industri tentang AI sebagai ide yang pernah gagal.
Hasilnya? ChatGPT disebut melesat dari nol menjadi 800 juta pengguna mingguan dalam kurang dari dua tahun (klaim penulis opini).
Ini ilusi besar LLM, Charlie Brown
Konsumen menerima rebranding AI bukan cuma karena hype. Ada faktor bahasa juga: pengembang meminjam leksikon neuroscience — neuron, sinaps, learning — untuk menjelaskan kode matematis. Efeknya: kebingungan massal. Neural network memang dinamai dari neuron, tapi cara kerjanya jauh lebih mirip spreadsheet ketimbang otak manusia.
Ditambah lagi, antropomorfisasi lewat chatbot yang “ramah” membuat banyak orang merasa sedang berbicara dengan sesuatu yang mengerti.
Padahal, satu-satunya yang “manusiawi” dari LLM adalah: mereka bisa salah.
Secara desain, LLM memang rentan berhalusinasi. LLM adalah prediktor urutan probabilistik (probabilistic sequence predictor): ia menyerap informasi, lalu menebak jawaban yang paling terdengar kredibel. Akurasi bisa membaik, tapi tidak ada cara untuk menjamin ia tidak memasukkan error — karena LLM berurusan dengan plausibilitas, bukan fakta.
Untuk definisi ringkas yang mudah dicerna, lihat penjelasan Cloudflare tentang LLM (large language model).
Untuk aplikasi konsumen seperti chatbot, tingkat ketidakakuratan tertentu mungkin masih “yaudah lah”. Tapi untuk sistem enterprise yang mission-critical atau aplikasi industri, itu tidak bisa diterima.
Dan ini bukan “masalah AI” secara umum. Ini, sangat spesifik, masalah LLM — sesuatu yang ML di ranah industri relatif kebal, karena dipakai dalam lingkungan yang terkunci, tervalidasi, dan terukur.
Industri sudah menyelesaikan “pertanyaan keselamatan” sejak lama
Dunia industri menyelesaikan isu keselamatan perangkat lunak kritis hampir 30 tahun lalu lewat standar IEC 61508 (edisi pertama terbit 1998).
Pesannya jelas: sistem kritis harus mentoleransi ketidakpastian seminimal mungkin. Itulah mengapa industri menggunakan ML di lingkungan yang ketat, tervalidasi, dan menjaga manusia tetap in the loop untuk aplikasi paling krusial. Itu pula mengapa hal-hal yang benar-benar “berdampak” sering sengaja di-air-gap dari LLM.
Kalau Anda sehari-hari hidup di browser, analoginya sederhana:
-
ML industri itu seperti aplikasi perbankan: aturan jelas, audit, dan log.
-
LLM chatbot itu seperti auto-complete super canggih: kadang cakep, kadang ngarang.
Dokumen IEC tentang IEC 61508 & Functional Safety menjelaskan konsep functional safety dan mengapa “ketepatan” adalah desain, bukan harapan.
Terlalu besar untuk gagal?
Di dunia yang lebih rasional, LLM mungkin sudah dikembalikan ke kotak mainan bersama mainan yang rusak.
Tapi ini Amerika. Jadi, versi ML yang rapuh ini justru menyedot banjir modal. Penulis menyebut investasi privat “AI” di AS mencapai sekitar US$109 miliar pada 2024 — angka yang sejalan dengan ringkasan ekonomi di Stanford AI Index Report 2025 (Economy).
Lebih membingungkan lagi, OpenAI, Google, dan Anthropic mempresentasikan LLM sebagai jalur menuju artificial general intelligence (AGI). Bagi penulis opini ini, itu terdengar seperti membangun “otak tertinggi” di atas teknologi yang berhalusinasi secara desain. Apa yang bisa salah?
“Ngobrol itu murah. Chat lebih murah lagi.”
Over-rotasi Amerika pada LLM konsumen juga buruk sebagai bisnis — baik di level korporasi maupun nasional.
Berdasarkan informasi publik, rata-rata pendapatan per kueri ChatGPT kira-kira 2–3 sen. Itu lebih murah dari telepon AS (3–4 sen) atau kueri Google Search (5–7 sen), kata penulis.
Namun pada 2025, Big Tech disebut menghabiskan kira-kira 10 kali lipat lebih banyak untuk infrastruktur AI dibanding operator telekomunikasi ketika membangun dan meningkatkan jaringan telepon mereka.
Satu-satunya cara angka itu masuk akal: bila gelombang aplikasi AI konsumen yang “tak tertahankan” akan datang, membuat nilai per kueri melonjak eksponensial.
Masalahnya: itu tidak akan terjadi, kata penulis. Utilitas utama chatbot populer adalah membuat pencarian terasa lebih gampang. Setelah itu, manfaat dan ROI cepat amblas.
Ada segelintir pihak yang ngotot LLM bisa memperbaiki layanan pelanggan. Klaim ini tidak tahan uji realitas. Chatbot layanan pelanggan berbasis AI sering kali sh-t. Banyak sistem, alih-alih menyelesaikan masalah, justru “memutar” pengguna sampai lelah.
Dan ya, ada banyak hal lain yang bisa Anda lakukan dengan LLM. Tapi persimpangannya tetap sama: ML yang menuju error-free di satu sisi, LLM yang mudah meleset di sisi lain. Garis batas ini menempatkan aplikasi LLM pada area yang jarang benar-benar mission-critical.
Fokus itu seni memilih apa yang tidak dikejar
Startup AI yang peluang suksesnya paling tinggi — yang relatif kebal terhadap gejolak gelembung — adalah para spesialis.
Contohnya, Vultr. Ia sering dianggap sekadar “pemain data center”, padahal intinya adalah mengorkestrasi compute (termasuk GPU) untuk layanan bernilai tinggi dan spesifik. Jika gelembung LLM pecah, permintaan tidak hilang; ia terfragmentasi dan mencari infrastruktur yang lebih murah serta fleksibel.
Cerebras juga contoh spesialisasi. Arsitektur chip-in-a-box mereka bukan dibuat khusus untuk chatbot, melainkan untuk kelas masalah yang lebih luas ketika ukuran model, memory locality, dan overhead komunikasi membuat klaster GPU konvensional kewalahan — dari LLM sampai simulasi ilmiah. Jika belanja LLM mendingin, permintaan bergeser ke workload yang lebih ketat secara ekonomi, di mana efisiensi dan prediktabilitas menang atas sekadar “skala”.
“Kali ini beda!” — kata setiap gelembung, sepanjang masa
Dengan LLM, kita punya teknologi baru yang menarget konsumen: berani, segar, dan konon “supremely important” sampai komunitas teknologi AS kehilangan proporsi.
Mereka masuk perebutan lahan liar, meninggalkan metrik tradisional seperti profitabilitas demi jumlah pengguna dan pangsa pasar. Investor pun menumpuk uang ke aset yang sudah sangat overvalued — yang pada akhirnya akan jatuh.
Kita sudah menonton film ini saat dot-com bubble. Plot beda. Ending sama.
Di tengah kegilaan itu, para hyperscaler tetap membangun pusat data AI, namun cara pendanaannya menunjukkan kehati-hatian: banyak risiko pemakaian (utilization risk) tidak sepenuhnya mereka tanggung sendiri. Dan harga utang (kupon 6–9%) menandakan pasar melihatnya sebagai aset spekulatif, bukan utilitas yang “pasti laku”.
Kenapa ini relevan buat Anda yang sehari-hari hidup di browser
Kalau Anda memakai browser untuk kerja, belajar, atau ngurus bisnis, debat “AI vs ML” bukan sekadar semantik. Dampaknya langsung ke:
-
Kepercayaan hasil pencarian. Chat yang terdengar meyakinkan bukan berarti benar.
-
Privasi. Semakin Anda “curhat” ke chatbot, semakin besar risiko informasi sensitif nyangkut di tempat yang tidak Anda kontrol.
-
Produktivitas nyata. Yang paling mengangkat produktivitas biasanya otomasi spesifik: ekstraksi data, klasifikasi, deteksi, prediksi, validasi.
-
Biaya & pengawasan. Sistem probabilistik yang mahal dan harus diawasi ketat sering “wow” di demo, tapi berat di operasional.
Buat bisnis, pertanyaan praktisnya sederhana: Anda butuh sistem yang benar… atau sistem yang terdengar benar?
Kalau Anda pernah membaca Apa itu ChatGPT atau Pelajari Pemelajaran Mesin, Anda sudah punya fondasi untuk membedakan mana yang cocok untuk eksperimen ringan dan mana yang butuh kontrol kualitas ketat.
Di level praktis, ini seperti memilih alat: untuk bisnis yang butuh hasil terukur, biasanya lebih masuk akal membangun alur kerja yang stabil (misalnya ekstraksi data invoice, klasifikasi tiket support, deteksi anomali transaksi, atau rekomendasi sederhana berbasis perilaku) daripada mengandalkan chatbot generik yang harus terus “diawasi” karena bisa halu. Untuk contoh pendekatan yang lebih operasional, Anda bisa merujuk Mengoptimalkan Bisnis: Peran Perangkat Lunak dan Sistem Manajemen Data serta 50+ Tools Gratis Terbaik Pilihan Lengkap untuk Data Management.
Dan kalau topik privasi terasa dekat, lihat juga Incognito Saja Nggak Cukup dan Kebersihan Digital 2025.
Checklist cepat: Memakai LLM tanpa “ketipu percaya diri”
Ini pegangan praktis untuk Anda yang hidup di browser: ambil manfaatnya, tapi jangan ikut ilusi.
-
Anggap LLM rekan drafting, bukan mesin kebenaran. Ia bagus untuk merangkum, menyusun draf, dan memunculkan ide. Untuk angka, tanggal, regulasi, atau klaim faktual: wajib cek ulang.
-
Tanya “sumbernya apa?” Kalau tidak bisa menunjuk rujukan yang jelas, perlakukan jawabannya sebagai hipotesis. Untuk keputusan penting, verifikasi minimal dari 2 sumber tepercaya.
-
Pecah pertanyaan besar jadi langkah kecil. Semakin besar pertanyaannya, semakin besar peluang LLM “ngarang agar terdengar lengkap”.
-
Pakai untuk hal yang memang boleh salah. Misalnya outline, variasi copy, draft email. Hindari menjadikannya penentu tunggal untuk keputusan mission-critical tanpa uji dan review.
-
Jaga data sensitif. Jangan memasukkan password, data KTP, dokumen rahasia, atau data klien yang belum dianonimkan.
-
Disiplin soal keamanan digital. Scam sering memanfaatkan rasa terburu-buru; rujuk Penipuan Online: Modus Operandi, Ciri-ciri Dan Cara Menghindarinya dan Ekstensi Browser Mungkin Saja "Berhak" Mencuri Informasi Pribadi Anda! untuk kebiasaan browsing yang lebih aman.
Intinya: LLM berguna, tapi “teks yang meyakinkan” tidak otomatis berarti “fakta yang benar”.
Era Foghorn Leghorn
Tidak mengejutkan bila LLM berhasil memikat industri teknologi Amerika. Mereka mewakili zeitgeist baru: percaya diri, cerewet, dan tidak terbebani oleh kebenaran.
Amerika akhirnya masuk era “Foghorn Leghorn” dalam teknologi. I say, I say, I say… Amerika salah jalan soal AI.
Atribusi: Terjemahan dan adaptasi dari opini “Opinion: America’s great AI hallucination”
Dari “Sekadar Pakai AI” ke Sistem Kerja yang Rapi dan Menghasilkan
Kalau artikel tadi membuat kamu makin sadar bahwa LLM itu bisa sangat membantu—namun tetap bisa “halu” saat dipaksa jadi sumber kebenaran—maka langkah paling realistis adalah membangun workflow yang rapi: AI dipakai untuk mempercepat, sementara kualitas dijaga dengan proses yang jelas. Di sinilah asisten virtual bisa jadi pembeda, terutama buat UMKM dan profesional yang hidupnya banyak di browser.
Rizal IT Consulting menyediakan layanan Asisten Virtual (online) untuk kebutuhan admin/data dan konten: input & rapikan data, rekap laporan sederhana, pengelolaan dokumen, riset ringan yang tetap terverifikasi, sampai drafting konten yang enak dibaca—tanpa bikin kamu “kejar-kejaran” dengan revisi karena informasi yang kurang akurat. Hasilnya: kamu dapat waktu lebih lega, pekerjaan lebih konsisten, dan keputusan bisnis jadi lebih tenang karena datanya lebih tertata.
Kalau kamu mau, kita bisa mulai dari satu hal kecil dulu: pekerjaan mana yang paling menyita waktu kamu setiap minggu—rapihin data, laporan, atau produksi konten?
Rizal IT Consulting
Email:
WhatsApp: 0857-1587-2597 | 0813-8229-7207
Operasional: Sabtu – Kamis, 08.00 – 17.30 WIB
Layanan tersedia online untuk seluruh Indonesia.
Blog ini didukung oleh pembaca. Rizal IT Consulting dapat memperoleh komisi afiliasi ketika Anda bertransaksi di tautan yang ditampilkan di situs ini. Ikuti kami juga di Google News Publisher untuk mendapatkan notifikasi artikel terbaru. Info lanjut, kolaborasi, sponsorship dan promosi, ataupun kerjasama, bisa menghubungi: 0857-1587-2597 | 0813-8229-7207 | .
