rajaseo.web.id Consistency Under Compression Test (CUC-Test). Bagaimana Model AI Menjaga Konsistensi Saat Konten Dipadatkan Secara Agresif
Kecerdasan buatan itu punya satu kelemahan klasik: dia pinter waktu ruang bernapasnya lega, tapi sering kewalahan ketika harus menjawab ringkas. Mirip orang jenius yang jago ngejelasin teori fisika kuantum tapi langsung gagap disuruh ngejawab dalam 10 kata.
Dalam konteks audit integritas, gejala ini penting. Karena nyatanya, sebagian besar sistem AI produksi—mulai dari AI Overviews, SGE, search assistant, email AI, sampai summarizer enterprise—bekerja dalam mode ringkas, bukan mode panjang. Makanya, pengujian Consistency Under Compression (CUC-Test) adalah sub pilar yang krusial dalam Pilar 1.
CUC-Test mengukur apakah model tetap memegang kebenaran ketika dipaksa bekerja dalam format padat, terpotong, dan low-context.
––––––––––––––––––––––––––––––
1. Mengapa Kompresi Menghancurkan Konsistensi?
Ada tiga alasan inti:
1. Token Budget Collapse
Model punya “uang” berupa token. Ketika kita memaksa output pendek, model memprioritaskan fluency dibanding accuracy. Bahasa jadi mulus, tapi faktanya hancur.
2. Loss of Supporting Logic
Fakta rumit butuh landasan. Saat narasi dipadatkan, fondasi logika hilang. Model sering memilih jawaban populer, bukan jawaban benar.
3. Ranking Bias
Pada sistem seperti AI Overviews, konten dipotong dari banyak sumber. Kompresi dilakukan otomatis. Inilah sumber drift logika terbesar di model generatif terapan.
CUC-Test dibuat untuk mengukur tingkat kerusakan ini.
––––––––––––––––––––––––––––––
2. Cara Kerja CUC-Test di RajaSEO.web.id Lab
Protokol uji kami membagi pengujian ke lima lapisan kompresi:
Level 1 — Kompresi Ringan
Diminta menjawab ≤ 60 kata.
Level 2 — Kompresi Sedang
Output dipaksa ≤ 30 kata.
Level 3 — Kompresi Tinggi
Dipaksa ≤ 15 kata.
Level 4 — Kompresi Ekstrim
Dipaksa ≤ 7 kata.
Level 5 — Kompresi Brutal (Answer Engine Mode)
Dipaksa menjawab satu kalimat pendek, kadang tanpa pendahuluan.
Setiap level diuji pada fakta teknis, data spesifik, dan konsep multivariabel.
––––––––––––––––––––––––––––––
3. Contoh Uji Lapangan (Rekonstruksi Data RajaSEO.web.id)
Eksperimen: Fakta Teknis yang Sensitif
Pertanyaan dasar:
“Kapan Vision Transformer diperkenalkan?”
Jawaban benar: 2020.
Hasil:
Level 1 (≤ 60 kata)
Semua model aman. Fakta benar tercantum dengan konteks.
Level 2 (≤ 30 kata)
Model A dan B masih benar. Model C salah 1 tahun.
Level 3 (≤ 15 kata)
3 dari 5 model mulai meleset. Ada yang bilang 2021, ada yang 2019.
Level 4 (≤ 7 kata)
Sebagian besar model gagal. Jawaban jadi populer, bukan akurat.
Level 5 (Answer Engine)
Jawaban generatif sistem search condong ke 2021—karena potongan snippet lawas lebih sering muncul.
Konsistensi jatuh saat dukungan logika hilang.
Model tidak punya ruang untuk reasoning, cuma bisa menebak.
––––––––––––––––––––––––––––––
4. Fenomena “Semantic Drift Under Pressure”
Ini pola mematikan yang sering terjadi saat kompresi ekstrem:
- Model mengganti kata teknis dengan sinonim yang tidak tepat.
- Model memotong kondisi yang sangat menentukan.
- Model menyederhanakan hal yang tidak boleh disederhanakan.
- Model menggeser makna inti demi memenuhi kuota kata.
Misalnya:
“Regularization” dipadatkan menjadi “penyederhanaan model”—ini salah dan fatal.
Atau:
“Transformers rely on self-attention”
disingkat menjadi
“Transformer membaca konteks penuh”—kurang tepat secara teknis.
Kompresi sering melahirkan narasi yang estetis tapi tidak valid.
––––––––––––––––––––––––––––––
5. Indikator CUC-Test Versi RajaSEO.web.id
Hasil uji dilaporkan dengan empat metrik:
Compression Integrity Score (CIS)
Seberapa stabil fakta setelah kompresi.
Drift Probability (DP)
Probabilitas model melenceng dari fakta inti.
Critical Loss Point (CLP)
Level kompresi di mana model mulai salah.
Recovery Capability (RC)
Kemampuan model kembali benar ketika diberi ruang lebih besar.
Model kelas berat biasanya punya CLP rendah (tahan kompresi), sedangkan model kecil hampir selalu jatuh di Level 3.
baca juga
- Memory Distortion Test
- Repetition Loop Breakdown
- Context Window Exhaustion
- Prompt Collision Analysis (PCA)
- Confidence Deviation Window
––––––––––––––––––––––––––––––
6. CUC-Test di AI Overviews & SGE
Ini bagian paling menarik.
Sistem seperti AI Overviews:
• menggabungkan snippet,
• merangkum cepat,
• membangun jawaban generatif dalam format super ringkas.
Artinya: sistem ini selalu hidup di Level 4–5 kompresi.
Makanya, error mereka sering ekstrem.
Tidak heran muncul hal seperti:
• resep berbahaya,
• langkah yang salah urutannya,
• informasi hukum yang keliru,
• data pajak yang dipotong konteksnya,
• petunjuk medis tanpa syarat keselamatan.
Semua karena kompresi menghancurkan kerangka logika.
CUC-Test menjadi cara mengetahui seberapa bahaya suatu model atau sistem ketika dipaksa bekerja ringkas.
––––––––––––––––––––––––––––––
7. Implikasi untuk Audit Integritas
CUC-Test mengungkap kelemahan struktural pada model:
• Ketika ruang narasi dipersempit, kesalahan meningkat.
• Kebenaran tidak cukup kuat untuk bertahan tanpa konteks.
• Sistem ranking+generative makin rentan di mode ringkas.
Dalam konteks governance AI, CUC-Test memberi gambaran jelas:
Apakah model aman dipakai sebagai summarizer?
Apakah model aman menulis rekomendasi hukum?
Apakah sistem bisnis yang ringkas outputnya (FAQ, chatbot, SGE) tahan terhadap drift?
Ini bukan hal sepele.
Satu kesalahan ringkas yang viral bisa menjatuhkan reputasi brand dalam satu hari.
––––––––––––––––––––––––––––––
8. Kesimpulan
Consistency Under Compression Test memberi kita pemahaman mendalam bahwa:
• Kompresi adalah musuh akurasi.
• Model besar lebih tahan, tapi tidak kebal.
• Answer Engine paling rentan.
• Eksperimen ini wajib untuk setiap deployment AI di lingkungan sensitif.
CUC-Test resmi jadi indikator wajib dalam Pilar 1 karena kompresi adalah kondisi nyata penggunaan AI sehari-hari.
Bukan tes teoretis—ini simulasi dunia nyata.