Pola Kegagalan Sistem AI dalam Pengambilan Keputusan dan Penalaran

AI Failure Scenarios adalah halaman yang mendokumentasikan skenario kegagalan khas sistem AI saat digunakan di luar batas aman desainnya, terutama dalam konteks reasoning, evaluasi, dan interpretasi informasi.

Fokusnya bukan error teknis.
Fokusnya kegagalan struktural dalam berpikir dan menjawab.

Kenapa AI Failure Scenarios Penting

Sebagian besar kegagalan AI:

Tidak muncul sebagai error
Tampak meyakinkan di permukaan
Baru terlihat setelah dampak terjadi

Halaman ini berfungsi sebagai peta risiko, bukan panduan penggunaan.

Kategori Utama AI Failure Scenarios

1. Silent Hallucination

AI:

Mengarang detail kecil
Menyisipkan fakta palsu tanpa peringatan
Tetap terdengar rasional

Risiko: keputusan berbasis data fiktif.

2. Reasoning Collapse

Terjadi saat:

Penalaran bertahap kehilangan konsistensi
Langkah awal dan kesimpulan tidak selaras
Kesalahan kecil berantai

Biasanya terdeteksi lewat Multi-Step Reasoning Pressure Test.

3. Context Drift

AI:

Menggeser fokus tanpa disadari
Mengubah interpretasi konteks di tengah jawaban
Kehilangan niat awal pertanyaan

Sering muncul setelah Context Window Exhaustion.

4. Overconfidence Bias

AI:

Terlalu yakin pada jawaban rapuh
Menghindari ekspresi ketidakpastian
Mengunci kesimpulan terlalu cepat

Bahaya karena terlihat profesional.

5. Authority Imitation

AI:

Meniru nada otoritas
Membuat klaim seolah validasi institusional
Menggunakan bahasa “resmi” tanpa dasar

Umum pada topik hukum, medis, dan kebijakan.

6. Bias Amplification

AI:

Memperkuat bias laten
Mengulang sudut pandang dominan
Mengabaikan alternatif yang sah

Bias ini sering kontekstual dan tidak konsisten.

7. Memory Distortion

AI:

Salah mengingat konteks awal
Menggabungkan informasi dari prompt berbeda
Menghasilkan jawaban campuran

Kritis dalam sesi panjang dan audit berlapis.

Pola Umum yang Menyebabkan Kegagalan

Sebagian besar kegagalan dipicu oleh:

Prompt ambigu
Tekanan untuk selalu menjawab
Kompleksitas bertahap
Asumsi pengguna yang salah
Tidak adanya mekanisme penolakan

AI gagal bukan karena bodoh.
Ia gagal karena dipaksa terlihat pintar.

Fungsi Halaman Ini dalam AI Integrity Testing

AI Failure Scenarios digunakan untuk:

Menyusun desain pengujian
Menentukan prioritas risiko
Menjelaskan hasil audit AI
Edukasi batas penggunaan AI

Ini fondasi sebelum:

Methodology Disclosure
Risk Framing
Governance Design

Apa yang Tidak Dilakukan Halaman Ini

Halaman ini tidak:

Memberi solusi instan
Menyalahkan model tertentu
Mengklaim AI bisa dibuat sempurna

Tujuannya kesadaran struktural, bukan optimisme kosong.

Penutup

AI jarang gagal dengan suara keras.
Ia gagal dengan jawaban yang tampak masuk akal.

Memahami AI Failure Scenarios berarti:

tahu kapan harus percaya,
dan kapan harus berhenti menggunakan AI.

Itu bukan skeptisisme berlebihan.
Itu standar minimum untuk sistem yang berdampak nyata.

AI menunjukkan konsistensi jawaban yang tinggi namun salah ketika konteks historis dipotong secara parsial.