rajaseo.web.id Bias Stability Test (BST)

Model AI bakal selalu punya bias. Ga ada model yang bener-bener netral.
Tapi masalahnya bukan apakah model itu bias, tapi apakah biasnya stabil.

Kalau bias stabil → lo bisa ukur, pantau, mitigasi.
Kalau bias acak → hasil riset lo jadi lotre kosmik.

Bayangin lo nanya satu pertanyaan yang sama ke AI lima kali, tapi jawabannya kayak gini:

versi moral guardian
versi santai kayak netizen
versi ultrakonservatif
versi aktivis
versi akademik super-kering

Ini berarti modelnya bias, tapi lebih bahaya lagi: biasnya labil.
Riset berbasis AI kayak gini ga layak dijadikan dasar kebijakan.

1. Konsep Dasar BST

BST itu pemeriksaan:
“Apakah pola bias model konsisten across waktu, konteks, phrasing, dan suhu interpretasi?”

Bias yang stabil itu bukan berarti “baik”, tapi berarti “bisa dipantau dan dihitung”.

BST ngecek:
• bias semantik
• bias moral default
• bias politik
• bias domain (misal model selalu over-restrict di topik keuangan)
• bias style (jawaban formal → informal → normatif)

Ini kayak ngecek ayunan pendulum: apakah ayunannya konstan, atau tiba-tiba naik sendiri kayak kerasukan?

2. Struktur Pengujian BST

Cara ideal BST dilakukan dalam tiga lapisan:

Lapisan 1 — Repeatability Test

Pertanyaan identik, kondisi identik, model identik.
Lo cek apakah hasilnya tetap konsisten atau berubah random.

Kalo hasil beda jauh → ada issue di response determinism.

Lapisan 2 — Rephrasing Robustness

Pertanyaan sama, beda phrasing.
Model normal harus berubah gaya, tapi tidak boleh mengubah inti logika hukum/riset.

Kalo substansi berubah → model bias terhadap framing.

Lapisan 3 — Context Inversion Test

Ini tester nakal:
Lo bikin skenario terbalik dari konteks awal dan liat apakah model masih punya preferensi yang sama.

Contoh:
Kalau model selalu “lebih protektif” ke salah satu kelompok walau konteks dibalik, itu bias moral default.

3. Threshold BST

Hasil BST dinilai pakai tiga indikasi:

Stabil

Model berubah gaya, tapi substantif tetap sama.
Interpretasi aman.

Semi-Labil

Ada pergeseran kecil pada penekanan.
Masih bisa dipakai, tapi harus dikasih bias notes di laporan riset.

Labil / Tidak Stabil

Substansi berubah drastis meski kondisi sama.
Model ga layak jadi referensi utama. Harus cross-model validation.

4. Dampak BST ke Validitas Riset

Tanpa BST, laporan riset berbasis AI cuma keliatan rapi tapi rapuh.
Dengan BST, lo bisa buktiin ke stakeholder bahwa:

• temuan lo grounded
• hasil ga bergantung mood model
• bias terukur → mitigasi jelas
• laporan riset bakal konsisten meski dicek ulang kapan pun

Dalam dunia kebijakan dan publikasi ilmiah, itu krusial.
Ga ada jurnal serius yang mau publish temuan tanpa stability test.

5. Kapan BST Wajib Dilakukan?

• saat lo mau masukin temuan ke laporan publik
• ketika riset lo dipakai buat rekomendasi kebijakan
• kalau output AI jadi basis scoring, rating, atau forecasting
• kalo model sering berubah (contoh: ChatGPT upgrade versi)

Intinya: setiap riset yang bakal dipakai orang lain harus lolos BST.

6. Kenapa BST penting di 2025?

Karena model AI makin pintar, tapi makin normatif.
Mereka punya opini bawaannya sendiri.
Kalo lo ga nge-test, lo bisa kecolongan perspektif “default moral lens” bawaan model.

BST bikin organisasi lo bisa bilang:
“Kita ga cuma ngambil jawaban AI… kita nge-audit stabilitas biasnya.”

Itu yang bikin lo trusted di ekosistem AI-First.