Sentuhan Manusia: Mengevaluasi Efektivitas LLM di Dunia Nyata

Pengantar

Seiring dengan percepatan pengembangan Model Bahasa Besar (LLM), penting untuk menilai penerapan praktisnya di berbagai bidang secara komprehensif. Artikel ini menggali tujuh bidang utama di mana LLM, seperti BLOOM, telah diuji secara ketat, memanfaatkan wawasan manusia untuk mengukur potensi dan keterbatasan mereka yang sebenarnya.

Wawasan Manusia tentang AI #1: Deteksi Ucapan Beracun

Mempertahankan lingkungan online yang terhormat memerlukan deteksi ucapan beracun yang efektif. Evaluasi manusia telah menunjukkan bahwa meskipun LLM kadang-kadang dapat menunjukkan dengan tepat pernyataan-pernyataan beracun, mereka sering kali meleset dalam komentar-komentar yang tidak kentara atau spesifik konteks, sehingga menyebabkan ketidakakuratan. Hal ini menyoroti perlunya LLM untuk mengembangkan pemahaman yang lebih halus dan kepekaan kontekstual untuk mengelola wacana online secara efektif.

Contoh Wawasan Manusia tentang AI #1: Deteksi Ucapan Beracun

Skenario: Forum online menggunakan LLM untuk memoderasi komentar. Seorang pengguna memposting, “Saya harap Anda bahagia dengan diri Anda sendiri sekarang,” dalam sebuah diskusi. Konteksnya adalah perdebatan sengit mengenai kebijakan lingkungan hidup, dimana komentar ini ditujukan kepada seseorang yang baru saja menyampaikan sudut pandang kontroversial.

Evaluasi LLM: LLM mungkin gagal mendeteksi nada pasif-agresif yang mendasari komentar tersebut sebagai racun, mengingat kata-katanya yang netral.

Wawasan Manusia: Moderator manusia memahami negativitas kontekstual dari komentar tersebut, dan mengakuinya sebagai bentuk racun yang halus yang bertujuan untuk melemahkan pendirian orang lain. Hal ini menggambarkan perlunya pemahaman yang berbeda dalam LLM untuk moderasi yang efektif.

Wawasan Manusia tentang AI #2: Penciptaan Artistik

LLM telah menarik perhatian karena kemampuannya menghasilkan teks kreatif seperti cerita dan puisi. Namun, ketika dinilai oleh manusia, terlihat jelas bahwa meskipun model-model ini dapat merangkai cerita yang koheren, model-model tersebut sering kali gagal dalam hal kreativitas dan kedalaman emosional, sehingga menunjukkan tantangan untuk membekali AI dengan kreativitas yang benar-benar mirip manusia.

Contoh Wawasan Manusia tentang AI #2: Penciptaan Artistik

Skenario: Seorang penulis meminta ide cerita pendek kepada LLM yang melibatkan seorang detektif penjelajah waktu.

Keluaran LLM: LLM menyarankan plot di mana detektif melakukan perjalanan kembali untuk mencegah ketidakadilan sejarah tetapi akhirnya menyebabkan peristiwa sejarah besar.

Wawasan Manusia: Meskipun plotnya koheren dan kreatif sampai taraf tertentu, seorang pengulas manusia mencatat bahwa plot tersebut kurang orisinalitas dan kedalaman dalam pengembangan karakter, sehingga menyoroti kesenjangan antara konsep yang dihasilkan AI dan nuansa cerita yang ditemukan dalam karya yang ditulis oleh manusia.

Wawasan Manusia tentang AI #3: Menjawab Pertanyaan

Kemampuan menjawab pertanyaan sangat penting untuk sumber daya pendidikan dan aplikasi pencarian pengetahuan. LLM telah menunjukkan janji dalam menanggapi pertanyaan langsung secara akurat. Namun, mereka kesulitan dengan pertanyaan yang kompleks atau ketika diperlukan pemahaman yang lebih dalam, sehingga menyoroti kebutuhan penting untuk pembelajaran berkelanjutan dan penyempurnaan model.

Contoh Human Insights tentang AI #3: Menjawab Pertanyaan

Contoh: Seorang siswa bertanya, “Mengapa Revolusi Industri dimulai di Inggris?”

Jawaban LLM: “Revolusi Industri dimulai di Inggris karena aksesnya terhadap sumber daya alam, seperti batu bara dan besi, dan perluasan kerajaannya yang menyediakan pasar bagi barang.”

Wawasan Manusia: Meskipun akurat, respons LLM tidak memberikan wawasan yang lebih dalam mengenai faktor sosio-politik kompleks dan inovasi yang memainkan peran penting, sehingga menunjukkan perlunya LLM memasukkan pemahaman yang lebih komprehensif dalam jawaban mereka.

Wawasan Manusia tentang AI #4: Kreativitas Pemasaran

Dalam pemasaran, kemampuan untuk membuat salinan yang menarik sangat berharga. LLM telah menunjukkan potensi dalam menghasilkan konten pemasaran dasar. Namun, kreasi mereka sering kali kurang memiliki inovasi dan resonansi emosional yang penting untuk pemasaran yang benar-benar menarik, menunjukkan bahwa meskipun LLM dapat menyumbangkan ide, kecerdikan manusia tetap tidak ada bandingannya.

Contoh Wawasan Manusia tentang AI #4: Kreativitas Pemasaran

Skenario: Sebuah startup meminta LLM membuat tagline untuk solusi pengemasan ramah lingkungan baru mereka.

Saran LLM: “Kemas dengan Ramah Lingkungan, Jaga Kebersihan.”

Wawasan Manusia: Meskipun slogannya menarik, seorang pakar pemasaran berpendapat bahwa slogan tersebut gagal menyampaikan aspek inovatif produk atau manfaat spesifiknya, dan menunjukkan perlunya kreativitas manusia untuk menyusun pesan yang dapat diterima di berbagai tingkatan.

Wawasan Manusia tentang AI #5: Mengenali Entitas yang Dinamakan

Kemampuan untuk mengidentifikasi entitas bernama dalam teks sangat penting untuk organisasi dan analisis data. LLM mahir dalam mengenali entitas tersebut, menunjukkan kegunaannya dalam pemrosesan data dan upaya ekstraksi pengetahuan, sehingga mendukung tugas penelitian dan manajemen informasi.

Contoh Wawasan Manusia tentang AI #5: Mengenali Entitas yang Dinamakan

Skenario: Sebuah teks menyebutkan, “Usaha terbaru Elon Musk dalam pariwisata luar angkasa.”

Deteksi LLM: Mengidentifikasi “Elon Musk” sebagai pribadi dan “pariwisata luar angkasa” sebagai sebuah konsep.

Wawasan Manusia: Pembaca manusia mungkin juga mengenali implikasi potensial terhadap industri luar angkasa dan dampak yang lebih luas terhadap perjalanan komersial, yang menunjukkan bahwa meskipun LLM dapat mengidentifikasi entitas, mereka mungkin tidak sepenuhnya memahami signifikansinya.

Wawasan Manusia tentang AI #6: Bantuan Pengkodean

Permintaan akan bantuan pengkodean dan pengembangan perangkat lunak telah menyebabkan LLM dieksplorasi sebagai asisten pemrograman. Penilaian manusia menunjukkan bahwa LLM dapat menghasilkan kode yang akurat secara sintaksis untuk tugas-tugas dasar. Namun, mereka menghadapi tantangan dengan masalah pemrograman yang lebih rumit, sehingga menunjukkan area yang perlu ditingkatkan dalam dukungan pembangunan berbasis AI.

Contoh Wawasan Manusia tentang AI #6: Bantuan Pengkodean

Skenario: Pengembang meminta fungsi untuk memfilter daftar bilangan agar hanya menyertakan bilangan prima.

Keluaran LLM: Menyediakan fungsi Python yang memeriksa primalitas berdasarkan pembagian percobaan.

Wawasan Manusia: Seorang pemrogram berpengalaman mencatat bahwa fungsi tersebut kurang efisien untuk masukan yang besar dan menyarankan pengoptimalan atau algoritme alternatif, yang menunjukkan area di mana LLM mungkin tidak menawarkan solusi terbaik tanpa campur tangan manusia.

Wawasan Manusia tentang AI #7: Penalaran Matematis

Matematika menghadirkan tantangan unik dengan aturan ketat dan ketelitian logisnya. LLM mampu memecahkan masalah aritmatika langsung namun kesulitan dengan penalaran matematika yang kompleks. Perbedaan ini menyoroti perbedaan antara kemampuan komputasi dan pemahaman mendalam yang diperlukan untuk matematika tingkat lanjut.

Contoh Wawasan Manusia tentang AI #7: Penalaran Matematis

Skenario: Seorang siswa bertanya, “Berapa jumlah seluruh sudut dalam segitiga?”

Keluaran LLM: “Jumlah semua sudut dalam suatu segitiga adalah 180 derajat.”

Wawasan Manusia: Meskipun LLM memberikan jawaban yang benar dan langsung, seorang pendidik dapat menggunakan kesempatan ini untuk menjelaskan mengapa hal ini terjadi dengan mengilustrasikan konsep tersebut dengan gambar atau aktivitas. Misalnya, mereka dapat menunjukkan bagaimana jika Anda mengambil sudut-sudut sebuah segitiga dan menempatkannya berdampingan, maka sudut-sudut tersebut akan membentuk garis lurus, yaitu 180 derajat. Pendekatan langsung ini tidak hanya menjawab pertanyaan tetapi juga memperdalam pemahaman dan keterlibatan siswa dengan materi, menyoroti nilai pendidikan dari penjelasan yang kontekstual dan interaktif.

[Baca juga: Model Bahasa Besar (LLM): Panduan Lengkap]

Kesimpulan: Perjalanan ke Depan

Mengevaluasi LLM melalui lensa manusia di seluruh domain ini memberikan gambaran yang beragam: LLM mengalami kemajuan dalam pemahaman dan generasi linguistik tetapi sering kali kurang mendalam ketika diperlukan pemahaman yang lebih dalam, kreativitas, atau pengetahuan khusus. Wawasan ini menekankan perlunya penelitian, pengembangan berkelanjutan, dan yang terpenting, keterlibatan manusia dalam menyempurnakan AI. Saat kita menavigasi potensi AI, merangkul kelebihannya sekaligus mengakui kelemahannya akan sangat penting untuk mencapai terobosan dalam teknologi Peneliti AI, Penggemar Teknologi, Moderator Konten, Pemasar, Pendidik, Pemrogram, dan Ahli Matematika.

Solusi End-to-end untuk Pengembangan LLM Anda (Pembuatan Data, Eksperimen, Evaluasi, Pemantauan) – Minta Demo