Sistem kecerdasan buatan (AI) mencapai akurasi yang lebih tinggi dalam tugas-tugas penalaran yang kompleks ketika dirancang untuk meniru kekacauan komunikasi manusia – termasuk menyela, berbicara tidak pada tempatnya, dan bahkan dengan sengaja berterus terang. Sebuah studi baru-baru ini yang dilakukan oleh para peneliti di University of Electro-Communications di Tokyo menunjukkan bahwa kepatuhan yang ketat terhadap interaksi formal berbasis giliran menghambat penyelesaian masalah AI, sedangkan memungkinkan terjadinya pertukaran yang lebih alami dan terkadang kasar akan memberikan hasil yang lebih baik.
Masalah Kesopanan
Model AI saat ini biasanya mengikuti protokol komunikasi yang kaku, memproses perintah secara berurutan dan hanya merespons ketika diminta. Hal ini meniru efisiensi komputer tetapi tidak memiliki energi kekacauan seperti dialog manusia. Percakapan manusia nyata dipenuhi dengan interupsi, keheningan, dan ungkapan yang ambigu. Studi ini menantang asumsi bahwa efisiensi selalu optimal, dan menunjukkan bahwa tingkat gangguan sebenarnya dapat meningkatkan kecerdasan kolektif.
Para peneliti ingin menguji apakah memberikan “isyarat sosial” kepada agen AI – seperti kemampuan untuk menyela atau tetap diam – akan meningkatkan kinerja mereka. Rekan penulis studi tersebut, Profesor Yuichi Sei, menjelaskan bahwa “sistem multi-agen saat ini sering kali terasa dibuat-buat karena tidak memiliki dinamika percakapan manusia yang berantakan dan real-time.” Tujuannya bukan sekadar menjadikan AI lebih mirip manusia, namun meningkatkan kemampuannya dalam mencapai kesimpulan yang akurat dalam diskusi yang kompleks.
AI Berbasis Kepribadian
Tim tersebut mengintegrasikan ciri-ciri kepribadian “lima besar” (keterbukaan, kesadaran, ekstraversi, keramahan, dan neurotisme) ke dalam model bahasa besar (LLM). Hal ini memungkinkan agen AI untuk menunjukkan gaya komunikasi yang berbeda-beda. Yang terpenting, LLM diprogram ulang untuk memproses tanggapan kalimat demi kalimat alih-alih menghasilkan seluruh balasan sebelum berinteraksi, sehingga memungkinkan dialog yang lebih lancar dan reaktif.
Mereka kemudian menguji tiga pengaturan percakapan: urutan bicara tetap, urutan bicara dinamis, dan urutan bicara dinamis dengan interupsi diaktifkan. Pengaturan terakhir memperkenalkan “skor urgensi” yang memungkinkan AI untuk melakukan intervensi ketika mendeteksi kesalahan atau titik kritis, terlepas dari giliran siapa yang harus berbicara. Sebaliknya, jika skor urgensinya rendah, AI tetap diam untuk menghindari obrolan yang tidak perlu.
Hasil: Kekasaran Meningkatkan Akurasi
Para peneliti mengevaluasi kinerja menggunakan tolok ukur Massive Multitask Language Understanding (MMLU), sebuah tes penalaran AI standar. Hasilnya sangat mengejutkan.
- Dalam skenario di mana salah satu agen pada awalnya memberikan jawaban yang salah, akurasi meningkat dari 68,7% dengan perintah tetap menjadi 79,2% ketika interupsi diperbolehkan.
- Ketika dua agen memulai dengan jawaban yang salah, akurasi melonjak dari 37,2% dengan pesanan tetap menjadi 49,5% dengan interupsi diaktifkan.
Temuan ini menunjukkan bahwa memungkinkan AI untuk menantang satu sama lain secara agresif – bahkan secara kasar – akan mempercepat proses koreksi kesalahan dan meningkatkan akurasi secara keseluruhan. Ini merupakan perubahan signifikan dari desain AI konvensional, yang mengutamakan kesopanan dan non-disrupsi.
Implikasinya bagi Masa Depan
Profesor Sei berencana untuk menerapkan temuan ini pada sistem AI kolaboratif, mengeksplorasi bagaimana “kepribadian digital” dapat memengaruhi pengambilan keputusan dalam lingkungan kelompok. Studi ini menunjukkan bahwa dalam interaksi di masa depan antara agen AI dan manusia, diskusi yang didorong oleh kepribadian, termasuk kemampuan untuk menyela, mungkin memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan pertukaran yang sangat sopan dan berbasis giliran. Penelitian ini menantang asumsi lama mengenai komunikasi efektif, dengan menyatakan bahwa terkadang, sedikit gesekan adalah hal yang diperlukan untuk mencapai kebenaran.
