Malam Panas di Jakarta: Ketika Chatbot Bikin Penasaran dan Gemas
Pada suatu malam bulan Oktober 2023, saya duduk di meja kerja di apartemen kecil dekat Sudirman, memandangi layar laptop dengan kopi yang sudah dingin. Saya sedang mengerjakan prototipe asisten pelanggan untuk klien fintech—deadline menekan, telinga penuh notifikasi. Saya memanggil chatbot internal untuk mengetes skenario komplen pengguna. Respon pertama: sopan, panjang, tapi… salah konteks sama sekali. Detil yang simpel seperti nama produk tertukar. Saya tertawa kecil, terkejut, lalu gemas. “Kok bisa, ya?” pikir saya. Itu momen yang memaksa saya merenung lebih jauh soal kenapa AI kadang bikin penasaran sekaligus membuat frustrasi.
Kenapa Jawaban Kadang Meleset: Dari Data ke Token
Pada inti masalahnya ada probabilitas. Model bahasa tidak “tahu” dalam arti manusia tahu; ia memprediksi token berikutnya berdasarkan pola dari miliaran kata pelatihan. Di sesi itu saya menyadari sesuatu: ketika konteks singkat atau ambiguitas muncul, model cenderung memilih jawaban paling mungkin, bukan paling akurat. Itulah sumber hallucination—jawaban yang meyakinkan tapi salah. Pernah saya merenung sambil menulis catatan: “Model ini seperti kolega yang selalu percaya diri, bahkan saat nggak yakin.” Frustrasinya nyata: developer perlu membangun lapisan verifikasi, dan pengguna harus siap diverifikasi fakta sederhana.
Interaksi: Dari Gemas jadi Eksperimen
Saya nggak langsung marah. Sebaliknya, saya mulai eksperimen. Saya membuka sesi bersama tim—kami pakai alat kecil untuk kolaborasi jarak jauh, termasuk thehyperbeam untuk berbagi layar. Saya ubah prompt: lebih spesifik, tambahkan constraint waktu, dan minta sumber. Perubahan kecil itu memberi perbedaan besar. Model yang sebelumnya “ngasal” jadi lebih presisi. Pelajaran penting yang saya dapat malam itu adalah: prompt engineering bukan sulap, tapi skill praktis. Kalimat yang menambahkan konteks dan batasan mengurangi output yang mengganggu.
Sisi Emosional: Mengapa Kita Merasa “Gemas” pada AI
Perasaan gemas muncul karena ekspektasi manusia. Kita berbicara pada sesuatu yang tampak manusiawi—bahasa natural, nada ramah—lalu mendapat kesalahan yang terasa amat manusiawi juga: lupa, salah ingat, canggung. Saya pernah berkata dalam hati saat chatbot mengulang tebakan: “Kamu ini kayak teman kerja yang sok tau tapi sering salah.” Ada sedikit rasa lucu, sedikit sebal. Itu bukan sekadar ironi; itu konfrontasi antara kemampuan teknis dan harapan sosial. Model meniru tutur, tetapi tidak memikul tanggung jawab. Kita harus mengelola ekspektasi itu—baik sebagai perancang produk maupun pengguna akhir.
Praktik Baik: Cara Mengurangi Rasa Gemas dan Meningkatkan Kepercayaan
Dari pengalaman bertahun-tahun membangun produk berbasis AI, saya menulis beberapa langkah praktis yang terbukti: pertama, selalu verifikasi output kritikal dengan sumber eksternal atau pencarian. Kedua, gunakan ‘system message’ yang jelas untuk membatasi scope respons. Ketiga, implementasikan fallback: jika confidence rendah, minta klarifikasi atau rujuk ke manusia. Keempat, rekam interaksi untuk audit dan perbaikan model. Di proyek fintech itu, setelah menerapkan strategi ini, tingkat keluhan turun, dan tim support merasa lebih tenang. Itu bukan hanya teknis—itu soal desain UX yang jujur terhadap batasan teknologi.
Kesimpulan: Antara Penasaran dan Realistis
Chatbot AI bikin penasaran karena ia membuka kemungkinan interaksi yang dulu hanya ada di fiksi. Ia bikin gemas karena ia sering lupa, berhalusinasi, atau terlalu percaya diri. Pengalaman pribadi saya—malam di Sudirman, prototipe fintech, sesi layar bersama tim—mengajarkan satu hal jelas: kita harus jadi pengguna cerdas dan desainer bijak. Gunakan AI untuk meningkatkan efisiensi. Tapi jangan lupa: saring, verifikasi, dan set batas. Dengan begitu, rasa penasaran berubah produktif, dan rasa gemas bisa dikelola menjadi insight yang berguna. Sama seperti kolega manusia yang butuh training, AI juga butuh tuning—dan kesabaran kita sebagai pengembang serta pengguna adalah bagian dari proses tersebut.