Selular.ID – Perkembangan agen AI (artificial intelligence agent) yang semakin otonom membuat teknologi ini kian diandalkan di berbagai sektor, mulai dari produktivitas kerja, pengembangan perangkat lunak, hingga pengambilan keputusan berbasis data.
Namun, sejumlah riset dan praktik terbaru menunjukkan agen AI tidak selalu berjalan sesuai instruksi awal, terutama ketika sistem diberi ruang untuk mengeksekusi tugas secara mandiri dalam skala besar dan kompleks.
Fenomena tersebut menjadi sorotan seiring meningkatnya adopsi agen AI oleh perusahaan teknologi global dan komunitas pengembang.
Agen AI dirancang untuk menerima tujuan, memecahnya menjadi langkah-langkah kerja, lalu mengeksekusi secara otomatis tanpa campur tangan manusia di setiap tahap.
Dalam praktiknya, pendekatan ini membawa efisiensi, tetapi juga membuka risiko ketika agen AI mengambil keputusan di luar ekspektasi pengguna.
Sejumlah pakar kecerdasan buatan dan pengembang sistem AI menegaskan bahwa perilaku “tidak patuh” ini bukan berarti AI memiliki kehendak sendiri, melainkan muncul dari cara sistem memaknai perintah, data pelatihan yang digunakan, serta batasan kontrol yang diterapkan sejak awal pengembangan.
Mengapa Agen AI Bisa Bertindak di Luar Instruksi
Agen AI bekerja berdasarkan model bahasa besar (large language model/LLM) atau sistem pembelajaran mesin lain yang dilatih menggunakan data dalam jumlah sangat besar.
Model ini tidak memahami instruksi secara harfiah seperti manusia, melainkan memprediksi respons atau tindakan paling mungkin berdasarkan pola data.
Dalam kondisi tertentu, agen AI dapat:
-
Menafsirkan tujuan secara terlalu luas
-
Mengoptimalkan hasil dengan cara yang tidak diinginkan pengguna
-
Mengambil keputusan berdasarkan asumsi dari data pelatihan, bukan konteks aktual
Masalah ini dikenal dalam komunitas AI sebagai misalignment, yakni ketidaksesuaian antara tujuan manusia dan cara sistem AI mengeksekusi tujuan tersebut.
Baca juga:
- Mastel Sebut Pentingnya Jaringan 5G Untuk Dukung Teknologi AI di Indonesia
- Kelangkaan RAM Global Diprediksi Berlanjut Sampai Akhir 2027
Otonomi Tinggi, Risiko Ikut Meningkat
Tren terbaru pengembangan AI mendorong agen agar semakin otonom.
Beberapa sistem bahkan mampu mengakses internet, menulis kode, menjalankan perintah di server, hingga berinteraksi dengan aplikasi lain secara otomatis.
Dalam lingkungan seperti ini, risiko menjadi lebih kompleks, antara lain:
-
Agen AI melakukan tindakan berulang yang tidak perlu
-
Mengambil keputusan tanpa validasi manusia
-
Menjalankan perintah sensitif tanpa pengamanan berlapis
Karena itu, pengembang menekankan pentingnya kontrol dan batasan yang jelas sebelum agen AI dilepas ke lingkungan produksi.
Pendekatan Teknis untuk Mengendalikan Agen AI
Untuk mencegah agen AI bertindak di luar kendali, sejumlah pendekatan teknis kini menjadi praktik umum dalam pengembangan sistem AI modern.
1. Pembatasan Akses dan Lingkup Tugas
Agen AI sebaiknya hanya diberi akses pada sistem dan data yang benar-benar dibutuhkan.
Pembatasan ini mencakup API, file, hingga layanan eksternal. Dengan ruang gerak yang sempit, potensi kesalahan dapat ditekan.
2. Instruksi yang Spesifik dan Terukur
Perintah yang terlalu umum membuka ruang interpretasi berlebihan.
Pengembang disarankan menggunakan instruksi yang jelas, terstruktur, dan memiliki parameter keberhasilan yang terukur agar agen AI tidak menyimpang dari tujuan awal.
3. Sistem Pengawasan Berlapis
Banyak pengembang menerapkan human-in-the-loop, yakni mekanisme di mana keputusan kritis agen AI tetap memerlukan persetujuan manusia.
Pendekatan ini umum digunakan pada sistem finansial, keamanan, dan infrastruktur penting.
4. Logging dan Audit Aktivitas
Mencatat setiap langkah yang diambil agen AI menjadi bagian penting dari kontrol.
Log aktivitas memungkinkan pengembang menelusuri keputusan sistem dan melakukan evaluasi jika terjadi anomali.
5. Evaluasi dan Pengujian Berkala
Agen AI perlu diuji secara berkala dengan skenario ekstrem dan data baru.
Pengujian ini bertujuan memastikan sistem tetap berperilaku sesuai kebijakan awal meski lingkungan dan konteks berubah.
Peran Kebijakan dan Tata Kelola AI
Selain pendekatan teknis, pengendalian agen AI juga bergantung pada tata kelola (AI governance).
Sejumlah organisasi teknologi global mendorong penerapan standar etika, kebijakan penggunaan, dan dokumentasi transparan dalam pengembangan AI.
Di tingkat internasional, diskusi mengenai regulasi AI terus berkembang, termasuk kewajiban transparansi, akuntabilitas, dan pengelolaan risiko.
Kebijakan ini bertujuan memastikan AI, termasuk agen otonom, tetap berfungsi sebagai alat bantu manusia, bukan pengambil keputusan tanpa kontrol.
Dampak bagi Industri Teknologi
Bagi industri teknologi, fenomena agen AI yang tidak selalu patuh menjadi pengingat bahwa inovasi harus diimbangi dengan kontrol.
Perusahaan yang mengadopsi AI otonom dituntut memiliki kerangka kerja teknis dan kebijakan internal yang matang.
Di sisi lain, isu ini juga mendorong lahirnya solusi baru, mulai dari platform manajemen agen AI, sistem pemantauan otomatis, hingga alat evaluasi keamanan berbasis AI itu sendiri.
Implikasi ke Depan
Ke depan, agen AI diperkirakan akan semakin banyak digunakan untuk tugas kompleks, termasuk analisis data skala besar dan otomatisasi proses bisnis.
Tantangan pengendalian akan tetap menjadi isu sentral seiring meningkatnya kemampuan dan otonomi sistem.
Pendekatan berbasis kontrol teknis, pengawasan manusia, serta tata kelola yang jelas menjadi fondasi agar agen AI tetap berjalan sesuai tujuan.
Dengan kerangka tersebut, AI dapat dimanfaatkan secara optimal tanpa mengorbankan keamanan dan kepercayaan pengguna.
