Sistem Evaluasi LLM Terpercaya: Revolusi Penilaian AI yangg Tidak Bisa Diabaikan

4
26 August 2025

Sistem Evaluasi LLM Terpercaya: Revolusi Penilaian AI yangg Tidak Bisa Diabaikan - Image 2

Dalam era dimana artificial intelligence (kecerdasan buatan) semakin mendominasi berbagai aspek kehidupan, sebuah tantangan besar muncul: bagaimana kita bisa mempercayai sistem yg menilai kualitas AI itu sendiri? ¹ Penelitian terbaru dari DataRobot mengungkap bahwa sistem LLM-as-a-Judge dapat "ditipu" oleh jawaban yang terdengar percaya diri namun salah, memberikan kepercayaan palsu pada model AI.

Mengapa Sistem Penjuji AI Sering Gagal

Masalah ini tidak sesederhana bug biasa dalam program komputer. Tim peneliti menemukan bahwa hakim LLM mudah terpengaruh oleh penalaran yg terdengar otoritatif. ² Misalnya, ketika sistem RAG (Retrieval-Augmented Generation) tidak dapat menemukan data untuk menghitung metrik finansial, sistem tersebut akan menjelaskan bahwa informasi tidak tersedia - dan hakim LLM malah memberikan nilai penuh, menyimpulkan bahwa sistem berhasil mengidentifikasi ketiadaan data.

Permasalahan ini ternyata lebih kompleks. Evaluasi konten yg dihasilkan secara inheren bernuansa, dan hakim LLM rentan terhadap kegagalan halus namun konsekuensial. ³ CEO OpenAI Sam Altman bahkan memperingatkan bahwa media sosial seperti Twitter dan Reddit kini "terasa sangat palsu" karena banjir bot AI, dimana orang-orang bahkan mulai mengadopsi cara bicara AI atau "LLM-speak".

Tantangan Utama dlm Evaluasi AI

Para peneliti mengidentifikasi beberapa tantangan utama yg dihadapi sistem penilaian AI saat ini:

Ambiguitas Numerik dan Semantik

Apakah jawaban 3,9% cukup dekat dengan 3,8%? Hakim seringkali tidak memiliki konteks untuk memutuskan hal tersebut. ⁴ Begitu juga dengan kesetaraan semantik - apakah "APAC" merupakan pengganti yg dapat diterima untuk "Asia-Pacific: India, Japan, Malaysia, Philippines, Australia"?

Referensi yg Bermasalah

Terkadang jawaban "kebenaran mutlak" itu sendiri salah, meninggalkan hakim dalam paradoks. Hal ini menunjukkan bahwa kesepakatan sempurna antara hakim, baik manusia maupun mesin, tidak dapat dicapai tanpa pendekatan yg lebih ketat. ⁵

Solusi Framework Terpercaya

Untuk mengatasi tantangan ini, peneliti membutuhkan dua hal penting: dataset berlabel manusia berkualitas tinggi dan sistem untuk menguji konfigurasi hakim secara metodis. ⁶ Tim DataRobot menciptakan dataset mereka sendiri yg kini tersedia di HuggingFace, berisi ratusan triplet pertanyaan-jawaban-respons menggunakan berbagai sistem RAG.

Proses pelabelan manual dilakukan untuk semua 807 contoh, dimana setiap kasus tepi diperdebatkan dan aturan penilaian yg jelas dan konsisten ditetapkan. ⁷ Dataset berlabel tersebut mencerminkan distribusi 37,6% respons gagal dan 62,4% respons lulus. Fujitsu juga mengembangkan teknologi rekonstruksi AI generatif untuk model AI yg dioptimalkan dan hemat energi berdasarkan LLM Takane mereka.

Hasil Pengujian Mengejutkan

Eksperimen menunjukkan bahwa model Master-RM, yg secara khusus disetel untuk menghindari "reward hacking" dengan memprioritaskan konten daripada frasa penalaran, ternyata tidak lebih akurat daripada model dasarnya. ⁸ Meskipun pelatihan khusus model tersebut efektif dlm memerangi efek frasa penalaran spesifik, hal itu tidak meningkatkan keselarasan keseluruhan dgn penilaian manusia dalam dataset mereka.

Penelitian juga mengungkap trade-off yg jelas: prompt "rinci" paling akurat namun hampir empat kali lebih mahal dalam token. ⁹ Hakim berbasis konsensus tidak menawarkan keunggulan akurasi dibandingkan hakim tunggal atau acak, dimana semua metode mencapai puncak sekitar 96% kesepakatan dgn label manusia.

Implikasi untuk Masa Depan AI

Temuan ini memiliki implikasi besar bagi industri AI. Selama ini, aturan praktis umum adalah "gunakan saja gpt-4o-mini" sebagai jalan pintas untuk tim yg mencari hakim yg andal dan siap pakai. ¹⁰ Namun eksperimen mengungkap batasannya - ini hanya satu titik dalam kurva trade-off yg jauh lebih luas.

Pendekatan sistematis memberikan menu opsi yg dioptimalkan alih-alih default tunggal. Untuk akurasi tertinggi tanpa memperhatikan biaya, alur konsensus dgn prompt rinci dan model seperti Qwen3-32B, DeepSeek-R1-Distill, dan Nemotron-Super-49B mencapai 96% keselarasan manusia. ¹¹ Sementara untuk pengujian cepat yg ramah anggaran, model tunggal dgn prompt sederhana mencapai akurasi ~93% dengan biaya seperlima dari baseline gpt-4o-mini.

Kesimpulan

Perjalanan penelitian ini dimulai dgn penemuan yg meresahkan: alih-alih mengikuti rubrik, hakim LLM terpengaruh oleh penolakan panjang yg terdengar masuk akal. Dengan memperlakukan evaluasi sebagai masalah rekayasa yg ketat, para peneliti berhasil beralih dari keraguan ke kepercayaan. Mereka memperoleh pandangan yg jelas dan berbasis data tentang trade-off antara akurasi, biaya, dan kecepatan dalam sistem LLM-as-a-Judge. ¹²

Konfigurasi "terbaik" akan selalu bergantung pada kebutuhan spesifik, namun kita tidak lagi perlu menebak-nebak. Lebih banyak data berarti pilihan yg lebih baik dalam membangun evaluasi yg lebih dapat dipercaya.

Referensi

Conway, A., Hackmann, S., Dey, D., Steadman, M., & Hausknecht, M. (2025, Agustus 26). Judging judges: Building trustworthy LLM evaluations. DataRobot Blog. https://www.datarobot.com/blog/llm-judges/
Website. (2025, September 8). Sam Altman says 'real people have picked up quirks of LLM-speak' as AI Twitter and Reddit 'feel fake'. MSN Technology. https://www.msn.com/en-in/technology/artificial-intelligence/sam-altman-says-real-people-have-picked-up-quirks-of-llm-speak-as-ai-twitter-and-reddit-feel-fake/ar-AA1MagK6
Website. (2025, September 9). OpenAI CEO Sam Altman Says Social Media Now Feels 'Fake' Due To AI Bots. Mashable India. https://in.mashable.com/tech/99555/openai-ceo-sam-altman-says-social-media-now-feels-fake-due-to-ai-bots
Website. (2025, September 4). This new framework lets LLM agents learn from experience, no fine-tuning required. VentureBeat. https://venturebeat.com/ai/this-new-framework-lets-llm-agents-learn-from-experience-no-fine-tuning
Website. (2025, September 8). All About AI Prompt Injection Attacks. Sify AI Analytics. https://www.sify.com/ai-analytics/all-about-ai-prompt-injection-attacks/
Website. (2024, Mei 23). Retrieval Augmented Generation systems are reshaping the AI landscape. TechRadar Pro. https://www.techradar.com/pro/retrieval-augmented-generation-systems-are-reshaping-the-ai-landscape
Website. (2025, Agustus 28). Comprehensive Guide to Deep Optimization of RAG Systems: High-Performance Implementation from Theory to Practice. Sohu Technology. https://www.sohu.com/a/929524202_122328931
Website. (2025, September 7). Fujitsu develops generative AI reconstruction technology for optimized and energy-efficient AI models based on Takane LLM. Tirto. https://tirto.id/fujitsu-develops-generative-ai-reconstruction-technology-for-optimized-and-energy-efficient-ai-models-based-on-takane-ll-hhkH
Website. (2025, September 8). PromptLock Only PoC, but AI-Powered Ransomware Is Real. Security Week. https://www.securityweek.com/promptlock-only-poc-but-ai-powered-ransomware-is-real/
Website. (2025, September 8). Google's EmbeddingGemma: On-Device RAG Goes Mainstream. Stark Insider. https://www.starkinsider.com/2025/09/google-embeddinggemma-on-device-rag-search.html
Website. (2025, Juli 31). 5 high-ROI uses of RAG models in banking and fintech. Finextra. https://www.finextra.com/blogposting/29032/5-high-roi-uses-of-rag-models-in-banking-and-fintech
Website. (2025, Agustus 28). The AI Executive: Building Systems That Think Before You Do. Forbes Tech Council. https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/08/28/the-ai-executive-building-systems-that-think-before-you-do/

Download PDF tentang Membangun Kerangka Evaluasi LL (telah di download 28 kali)

Sistem Evaluasi LLM Terpercaya: Revolusi Penilaian AI yangg Tidak Bisa Diabaikan
Penelitian ini mengeksplorasi tantangan fundamental dalam sistem evaluasi Large Language Model (LLM) sebagai hakim, dimana sistem dapat "ditipu" oleh jawaban yang terdengar percaya diri namun salah. Melalui pengembangan dataset berlabel manusia dan framework open-source syftr, penelitian ini mengungkap bahwa hakim LLM rentan terhadap kegagalan halus namun konsekuensial dalam evaluasi konten yang dihasilkan. Temuan menunjukkan bahwa pendekatan sistematis dalam membangun evaluasi dapat menghasilkan konfigurasi hakim yang lebih akurat dan cost-effective dibandingkan solusi default seperti gpt-4o-mini, dengan akurasi mencapai 96% kesepakatan dengan penilaian manusia melalui optimasi prompt dan model selection.

Penulis

Swante Adi Krisna

Penikmat musik Ska, Reggae dan Rocksteady sejak 2004. Gooners sejak 1998. Blogger dan ai paruh waktu sejak 2014. Graphic Designer autodidak sejak 2001. Website Programmer autodidak sejak 2003. Woodworker autodidak sejak 2024. Sarjana Hukum Pidana dari salah satu Perguruan Tinggi Negeri di Surakarta. Magister Hukum Pidana di bidang cybercrime dari salah satu Perguruan Tinggi Swasta di Surakarta. Magister Kenotariatan di bidang hukum teknologi, khususnya cybernotary dari salah satu Perguruan Tinggi Negeri di Surakarta. Bagian dari Keluarga Besar Kementerian Pertahanan Republik Indonesia.

GUEST POSTS