Chatbot AI adalah program perangkat lunak yang meniru percakapan manusia. Mereka menerima masukan pengguna dalam bahasa alami (teks atau suara) dan berusaha memberikan respons yang membantu. Menurut Microsoft, chatbot AI adalah aplikasi yang “meniru dan memahami percakapan manusia”.

Misalnya, chatbot dapat menjawab pertanyaan, memberikan rekomendasi, atau mengotomatisasi tugas seperti membuat janji. IBM juga menjelaskan bahwa chatbot “mensimulasikan percakapan manusia,” dan mencatat bahwa chatbot modern sering menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk menafsirkan pertanyaan dan menyusun jawaban. Singkatnya, chatbot AI memungkinkan orang berinteraksi dengan komputer menggunakan bahasa sehari-hari, menjembatani kesenjangan antara ucapan manusia dan logika mesin.

Teknologi AI Utama

Chatbot AI menggabungkan beberapa teknik AI canggih:

• Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): Memungkinkan chatbot untuk mengurai dan menafsirkan masukan teks atau suara. Misalnya, algoritma NLP memecah kalimat menjadi token (kata atau frasa) dan membantu bot memahami tata bahasa serta konteks.
• Pembelajaran Mesin & Pembelajaran Mendalam: Chatbot belajar dari contoh bahasa dan percakapan untuk meningkatkan responsnya seiring waktu. Melalui pelatihan pada dialog nyata dan teks tertulis, sistem mempelajari pola (misalnya pertanyaan umum dan cara menjawabnya).
• Model Bahasa Besar (LLM): Jaringan saraf yang sangat besar (sering dibangun dengan arsitektur transformer) yang dilatih pada kumpulan data teks masif. LLM memiliki miliaran parameter dan dapat memahami serta menghasilkan teks mirip manusia. Mereka secara efektif menangkap pola linguistik lintas bahasa dan domain.

Bersama-sama, teknologi ini memungkinkan chatbot menangani pertanyaan bebas dan menghasilkan jawaban yang terdengar alami.

Bagaimana Chatbot Memahami Pengguna

Saat Anda mengirim pesan, chatbot menerapkan pemahaman bahasa alami (NLU) terhadapnya. Ia memecah masukan menjadi bagian-bagian (token) dan mengidentifikasi maksud pengguna (apa yang diinginkan pengguna) serta entitas yang relevan (detail penting seperti nama, tanggal, atau tempat).

Misalnya, jika Anda bertanya “Bagaimana cuaca di Paris besok?”, chatbot mengenali maksud (pertanyaan ramalan cuaca) dan mengekstrak entitas (“Paris” dan “besok”). Chatbot AI modern menggunakan pembelajaran mendalam sehingga dapat menafsirkan makna meskipun frasa tidak formal, ambigu, atau mengandung kesalahan ketik.

Pelatihan Chatbot AI

Chatbot AI didukung oleh model bahasa yang dilatih pada sejumlah besar data teks. Selama pelatihan, model memproses miliaran kata dan menyesuaikan parameter internalnya untuk memprediksi kata berikutnya dalam sebuah kalimat berdasarkan konteks.

Dalam praktiknya, model diberi korpus teks besar (misalnya seluruh Wikipedia atau internet) dan mempelajari tata bahasa, fakta, serta frasa umum dari data tersebut.

Setelah pelatihan, chatbot dapat menghasilkan balasan baru dengan memprediksi satu kata pada satu waktu, berdasarkan pola yang telah dipelajari. Penting untuk dicatat, model tidak menghafal teks secara verbatim; ia menyimpan pengetahuan secara implisit dalam parameternya.

Dengan demikian, chatbot yang terlatih dengan baik dapat menjawab pertanyaan dengan menyusun jawaban dari pola yang dipelajari, meskipun belum pernah melihat pertanyaan tersebut secara persis saat pelatihan.

Transformers dan Model Bahasa Besar

Gambar: Arsitektur jaringan transformer (encoder di kiri, decoder di kanan). Encoder memproses masukan dan decoder menghasilkan keluaran. Chatbot modern menggunakan transformer sebagai tulang punggungnya.

Jaringan transformer mengubah kata-kata menjadi vektor numerik dan menggunakan multi-head attention untuk menghubungkan setiap kata dalam kalimat dengan kata lainnya secara bersamaan. Ini memungkinkan model menangkap konteks di seluruh masukan.

Berbeda dengan model berurutan lama (seperti RNN), transformer memproses semua kata secara paralel dan melatih jauh lebih cepat. Dengan menumpuk banyak lapisan transformer, kita mendapatkan model bahasa besar (LLM) seperti GPT-4 atau PaLM dari Google. LLM ini dilatih untuk memahami dan menghasilkan bahasa dalam skala besar, bahkan dapat menerjemahkan, meringkas, atau menjawab pertanyaan berkat jumlah parameternya yang sangat besar.

Menghasilkan Respons

Saat merespons, chatbot AI dapat menggunakan salah satu dari dua metode:

• Berbasis pengambilan (Retrieval-based): Chatbot memilih jawaban dari kumpulan respons yang sudah ada (seperti database FAQ). Chatbot awal bekerja dengan cara ini. Untuk pertanyaan yang dikenali, bot hanya mengembalikan jawaban yang tersimpan. Pendekatan ini cepat dan andal untuk pertanyaan yang sudah diperkirakan, tetapi tidak dapat menangani pertanyaan di luar database.
• Model generatif (AI): Chatbot menghasilkan jawaban baru kata demi kata menggunakan model bahasanya. Pada setiap langkah, ia memprediksi kata berikutnya yang paling mungkin berdasarkan percakapan sejauh ini. Ini memungkinkan bot membuat balasan unik dan menjawab pertanyaan baru yang belum pernah ditemui sebelumnya. Namun, karena bergantung pada probabilitas yang dipelajari, terkadang dapat menghasilkan jawaban yang salah atau tidak masuk akal.

Umpan Balik Manusia dan Konteks Percakapan

Setelah pelatihan awal, chatbot sering disempurnakan dengan umpan balik manusia. Pelatih meninjau keluaran chatbot dan membimbingnya untuk memperbaiki – mereka memperkuat jawaban yang baik dan mengoreksi yang kurang tepat. Proses ini, dikenal sebagai pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia (RLHF), membantu sistem belajar menghindari konten yang tidak pantas atau bias. Misalnya, manusia dapat menandai jawaban sebagai "beracun" atau "tidak relevan" sehingga model belajar menghindari respons seperti itu.

Chatbot AI juga melacak konteks percakapan. Mereka dapat mengingat bagian sebelumnya dari dialog dan menggunakan informasi tersebut agar balasan menjadi koheren. Misalnya, jika Anda mengajukan pertanyaan lanjutan, chatbot tahu Anda merujuk pada topik sebelumnya dan dapat menjawab sesuai. Konteks yang berkelanjutan ini memungkinkan percakapan berulang dan interaksi yang lebih alami.

Contoh Chatbot AI

Banyak asisten virtual yang dikenal adalah chatbot AI. Siri dari Apple dan Alexa dari Amazon merespons perintah suara, sementara Gemini dari Google dan ChatGPT dari OpenAI berkomunikasi lewat teks. Perusahaan juga menggunakan chatbot di situs web dan aplikasi untuk menangani pertanyaan pelanggan, menjadwalkan janji, atau membantu berbelanja. Semua sistem ini mengandalkan teknologi AI inti yang sama untuk memproses bahasa dan menghasilkan respons.

Tantangan dan Keterbatasan

Chatbot AI sangat kuat namun tidak sempurna. Karena mereka selalu berusaha menjawab, terkadang mereka dapat mengalami halusinasi – memberikan informasi yang salah atau menyesatkan dengan percaya diri. Seperti yang dikatakan seorang ahli, chatbot pada dasarnya adalah “mesin yang melakukan perhitungan matematis” untuk menghasilkan kata-kata. Ia tidak benar-benar memahami makna atau maksud seperti manusia.

Akibatnya, chatbot dapat memberikan jawaban berbeda untuk pertanyaan yang sama pada waktu berbeda, dan dapat salah menafsirkan pertanyaan yang samar atau rumit. Pengguna disarankan untuk memeriksa kembali hasil penting dari chatbot, terutama dalam situasi kritis.

>>> Klik untuk mempelajari lebih lanjut:

Apa itu Machine Learning?

Apa itu Model Bahasa Besar?

Chatbot AI bekerja dengan menggabungkan pemrosesan bahasa alami dengan pembelajaran mesin dan model bahasa berskala besar. Mereka mengurai masukan pengguna untuk mendeteksi maksud, lalu mengambil jawaban yang sudah ada atau menghasilkan jawaban baru menggunakan model yang telah dilatih.

Chatbot modern menggunakan LLM berbasis transformer yang dilatih pada kumpulan data teks besar, memungkinkan mereka berkomunikasi dalam berbagai topik dengan kelancaran mirip manusia. Hasilnya adalah alat yang dapat terlibat dalam dialog yang sangat alami. Seiring model ini berkembang dengan data lebih banyak dan pelatihan lebih baik, chatbot AI akan menjadi semakin canggih - namun pada dasarnya mereka tetap alat statistik, sehingga pengawasan manusia tetap penting.