5.2. Kinerja Model dalam Berbagai Skenario Moral dan Adaptasi Lingkungan
Untuk mengevaluasi kinerja model, kita telah mengujinya dalam beberapa skenario utama, masing-masing dengan tantangan moral dan lingkungan dinamis.
1. Simulasi Trolley Problem
Model menunjukkan kemampuan untuk mempertimbangkan konsekuensi jangka panjang dibanding hanya memilih opsi yang menyelamatkan lebih banyak orang secara instan.
 Perbandingan dengan AI etika konvensional menunjukkan bahwa model ini lebih fleksibel dalam menyesuaikan keputusan berdasarkan konteks, misalnya mempertimbangkan usia atau kontribusi sosial individu dalam skenario kompleks.
2. Simulasi Pasar Keuangan
Model dapat mengenali pola yang lebih kompleks dibanding model reinforcement learning konvensional seperti DDPG atau PPO.
 Return investasi lebih stabil dalam lingkungan volatil, yang menunjukkan bahwa aspek "intuisi" model membantu dalam pengambilan keputusan adaptif.
3. Simulasi Robotika Adaptif
Robot yang menggunakan model ini memiliki respons yang lebih fleksibel terhadap perubahan lingkungan dibanding robot berbasis RL konvensional.
 Model dapat mengurangi konsumsi energi dalam navigasi, karena algoritma lebih baik dalam memprediksi pola perubahan lingkungan dan merencanakan langkah lebih efisien.
Kesimpulan:
 Kinerja model lebih unggul dibanding baseline AI konvensional, khususnya dalam:
 Keputusan etis yang membutuhkan refleksi meta-kognisi.
 Adaptasi dalam lingkungan yang berubah secara dinamis.
 Pengambilan keputusan berbasis intuisi dalam kondisi ketidakpastian.
5.3. Potensi Penerapan dalam Bidang Nyata
Model ini memiliki implikasi signifikan dalam berbagai bidang, khususnya di area yang membutuhkan keseimbangan antara pemrosesan rasional dan aspek moral/intuitif.
