SALAH satu cabaran yang semakin mendapat perhatian ialah apabila kecerdasan buatan (AI) menghasilkan maklumat yang kelihatan munasabah tetapi sebenarnya tidak tepat atau tidak berasas.
Dalam konteks akademik, AI bukan sahaja boleh memberikan fakta yang salah, malah berupaya menjana nama penulis, tajuk artikel, nama jurnal yang kelihatan sah, sedangkan rujukan tersebut sebenarnya tidak wujud.
Di sinilah persoalan tentang penggunaan AI menjadi lebih serius. Ia bukan lagi sekadar persoalan teknologi, tetapi menyentuh integriti ilmu dan penyelidikan.
Berbeza dengan maklumat yang dijana AI, jurnal melalui proses penerbitan akademik yang melibatkan semakan kritis oleh pakar.
Proses tersebut penting bagi membantu memastikan kualiti dan kesahihan kandungan sebelum sesuatu penemuan atau hujah digunakan sebagai sumber ilmiah.
AI boleh membantu mempercepatkan tugasan, tetapi ia tidak seharusnya menggantikan proses menilai dan mengesahkan sumber.
Dalam dunia akademik, mendapatkan maklumat dengan pantas tidak sama dengan mendapatkan maklumat yang benar.
Kita berhadapan dengan terlalu banyak maklumat, terlalu banyak sumber dan terlalu banyak jawapan yang boleh diperoleh dalam sekelip mata.
Dalam keadaan ini, persoalan paling penting bukan lagi “Di mana hendak mencari maklumat?”, tetapi “Bagaimana hendak tahu maklumat itu boleh dipercayai?”
Keupayaan mengesahkan maklumat kini sama penting dengan keupayaan mendapatkannya.
Di sinilah literasi maklumat memainkan peranan penting. Literasi maklumat tidak lagi terhad kepada kemahiran mencari dan mendapatkan bahan.
Ia kini merangkumi keupayaan menilai, menyemak, mengesahkan dan menggunakan maklumat secara kritis serta bertanggungjawab.
Kita juga perlu memahami bahawa tidak semua penggunaan AI mempunyai tahap keperluan yang sama. Dalam kehidupan seharian, AI sangat berguna untuk meningkatkan produktiviti.
AI boleh membantu menulis, meringkaskan teks, mencetuskan idea atau membantu tugasan pengekodan. Namun, apabila AI digunakan untuk tujuan penyelidikan, tuntutannya berbeza.
Penyelidikan memerlukan bukti yang boleh disahkan kewujudannya dalam pangkalan data utama seperti ScienceDirect, Emerald, Springer dan lain-lain.
Sumber perlu jelas, petikan perlu mempunyai asas dan bukti yang digunakan perlu boleh dijejaki.
Inilah yang membezakan AI dengan keperluan penyelidikan. Dalam penyelidikan, jawapan yang kelihatan meyakinkan tidak mencukupi.
Apa yang diperlukan ialah jawapan yang mempunyai bukti, sumber yang telus, petikan yang sah dan boleh disahkan semula.
AI mempunyai keupayaan luar biasa untuk mempercepatkan proses mendapatkan dan memproses maklumat.
Namun, manusia masih diperlukan untuk menilai konteks, mempertimbangkan implikasi dan menentukan sama ada sesuatu maklumat itu wajar dipercayai serta digunakan.
Dalam era apabila hampir sesiapa sahaja boleh menghasilkan maklumat dalam beberapa saat, nilai sebenar bukan lagi terletak semata-mata pada keupayaan mendapatkan jawapan.
Nilainya terletak pada kemampuan kita bertanya. Adakah jawapan ini benar? Dari mana datangnya sumber ini? Bolehkah ia disahkan? Apakah yang akan berlaku jika kita mempercayainya sedangkan ia salah?
Soalan-soalan ini mungkin kelihatan mudah, tetapi menjadi semakin penting apabila AI terus berkembang.
Dalam dunia maklumat, beberapa saat yang diluangkan untuk menyemak dan mengesahkan sumber jauh lebih bernilai daripada menyebarkan jawapan yang pantas tetapi tidak benar.
Apabila jawapan palsu boleh kelihatan benar, kemampuan untuk berhenti, menyemak dan berfikir mungkin menjadi kemahiran paling penting dalam era AI. – UTUSAN
MAZYANA HASHIM
Perpustakaan Sultanah Bahiyah, Universiti Utara Malaysia
The post Jawapan AI betul atau salah? appeared first on Utusan Malaysia.
