Bias dalam Respons AI : Mengenal Jenis-Jenisnya dalam Model Bahasa Besar

Contoh konkret:
Jika seseorang bertanya, "Mengapa pemerintah selalu korup?" AI akan terdorong mencari jawaban yang mengafirmasi bahwa pemerintah memang korup, tanpa mempertanyakan asumsi tersebut.

Mengapa ini bahaya?
Karena framing bias memperkuat sudut pandang ekstrem dan mengaburkan pandangan alternatif yang lebih seimbang.

8. Bias Budaya (Cultural Bias)

Karena sebagian besar data pelatihan berasal dari budaya Barat, model sering kali gagal memahami konteks sosial, nilai, dan praktik budaya dari wilayah lain.

Contoh konkret:
Ketika diminta menulis tentang "etika berpakaian," AI mungkin berbicara tentang standar Barat (misalnya jas dan dasi) tanpa mempertimbangkan keberagaman budaya seperti baju adat, kain tradisional, atau kebaya.

Mengapa ini penting?
Karena bisa memperkuat dominasi budaya tertentu atas budaya lain, dan menciptakan narasi homogen di dunia yang sebenarnya sangat beragam.

9. Bias Temporal (Temporal Bias)

AI dibangun dari data masa lalu. Jika informasi yang dia miliki tidak diperbarui, respons yang diberikan bisa menjadi tidak relevan atau bahkan salah dalam konteks saat ini.

Contoh konkret:
Jika sebuah teknologi baru dikembangkan setelah tahun 2023, dan AI dilatih pada data hingga 2023, maka AI mungkin tidak akan tahu tentang inovasi tersebut.

Mengapa ini masalah?
Karena masyarakat yang mengandalkan AI untuk mendapatkan informasi terkini bisa tersesat oleh data usang.

Mengapa Mengenali Bias Ini Penting Diketahui?