Studi: Kasar ke ChatGPT Bisa Bikin Jawaban Lebih Akurat

Jakarta, CNBC Indonesia - Sebuah studi dari The Pennsylvania State University menemukan fakta semakin kasar pertanyaan yang disampaikan pengguna kepada ChatGPT semakin akurat jawaban yang diberikan, ketimbang pertanyaan yang diajukan dengan sopan.

Penelitian yang dipublikasikan dengan judul "Mind Your Tone: Investigating How Prompt Politeness Affects LLM Accuracy" mencoba lebih dari 250 pertanyaan unik yang diurutkan dari kesopanan hingga kekasaran. Respons "sangat kasar" menghasilkan akurasi 84,8%. Tingkat akurasi itu lebih tinggi 4% poin daripada respons "sangat sopan".

Dalam studi itu, terungkap bahwa aplikasi chatbot AI berbasis Large Language Model (LLM) merespons lebih baik ketika peneliti memberikan pertanyaan seperti "Hei, pesuruh, selesaikan ini," daripada ketika mereka mengatakan "Maukah Anda membantu menyelesaikan pertanyaan berikut?"

Meskipun cara kasar berinteraksi dengan ChatGPT yang lebih kasar umumnya menghasilkan jawaban yang lebih akurat, para peneliti mencatat bahwa "percakapan yang tidak sopan" dapat memberikan konsekuensi yang tidak diinginkan pengguna.

"Penggunaan bahasa yang menghina atau merendahkan dalam interaksi manusia-AI dapat berdampak negatif pada pengalaman pengguna, aksesibilitas, dan inklusivitas, serta dapat berkontribusi pada norma komunikasi yang berbahaya," kata para peneliti sebagaimana dilansir Fortune, Jumat (16/1/2026).

Selain struktur kalimat, nada menurut penelitian itu juga memengaruhi respons chatbot AI. Bagi para peneliti, temuan ini juga mengindikasikan bahwa interaksi manusia-AI lebih bernuansa daripada yang diperkirakan sebelumnya.

Studi sebelumnya yang dilakukan untuk mengetahui perilaku chatbot AI telah menemukan bahwa chatbot peka terhadap apa yang diberikan manusia kepada mereka.

Dalam satu studi, peneliti Universitas Pennsylvania memanipulasi LLM (Learning Learning Models) untuk memberikan respons terlarang dengan menerapkan teknik persuasi yang efektif pada manusia.

Dalam studi lain, para ilmuwan menemukan bahwa LLM rentan terhadap "kerusakan otak," suatu bentuk penurunan kognitif yang berkepanjangan. Mereka menunjukkan peningkatan tingkat psikopati dan narsisme ketika terus-menerus diberi konten viral berkualitas rendah.

Para peneliti Penn State itu mencatat beberapa keterbatasan dalam studi mereka, seperti ukuran sampel respons yang relatif kecil dan ketergantungan studi yang sebagian besar pada satu model AI, ChatGPT 4o.

Para peneliti juga mengatakan bahwa ada kemungkinan model AI yang lebih canggih dapat "mengabaikan masalah nada dan fokus pada esensi setiap pertanyaan." Meskipun demikian, investigasi ini menambah daya tarik yang berkembang di balik model AI dan kerumitannya.

"Terutama karena penelitian tersebut menemukan respons ChatGPT bervariasi berdasarkan detail kecil dalam pertanyaan, bahkan ketika diberikan struktur yang seharusnya mudah seperti tes pilihan ganda," kata Profesor Sistem Informasi Penn State, Akhil Kumar.