Banyak yang mengira membangun kamus digital di era AI cukup dengan memanggil satu API, generate definisi, lalu selesai. Tapi di ibahasa.com, kami punya standar yang sedikit lebih kompleks. 😂
ibahasa memiliki sebuah fitur internal bernama Consensus Auditor. Fitur audit ini bukanlah pengecekan biasa, melainkan sebuah orkestrasi cross-model yang melibatkan tiga model LLM untuk melakukan validasi leksikon bahasa Indonesia secara profesional.
Mengapa Harus Consensus?
Masalah utama dari LLM tunggal adalah hallucination atau bias model. Satu model mungkin jago di bahasa formal, tapi gagal menangkap nuansa sarkasme dalam dialek lokal. Untuk mengatasi ini, hampir semua konten linguist di ibahasa direvisi menggunakan fondasi sistem audit yang melibatkan tiga peran krusial:
- Auditor A (Linguistics): Fokus pada akurasi tata bahasa dan struktur.
- Auditor B (SEO & Safety): Memastikan konten memiliki impact pencarian yang tinggi dan aman dari unsur sensitif.
- The Judge (Final Verdict): Sebuah Reasoning Model (seperti DeepSeek R1 atau OpenAI o1 atau model Reasoner lain) yang bertugas merangkum perdebatan antar auditor dan memberikan keputusan final.
Kebebasan Memilih LLM
Salah satu bagian yang menarik 😂 di Consensus Auditor adalah fleksibilitasnya. Saya tidak mengunci sistem pada satu penyedia. Di panel kontrol, kita bisa merakit “Tim AI” sesuai kebutuhan:
- Untuk audit cepat dan efisien, model ringan bisa digunakan.
- Untuk presisi linguistik tinggi, model kelas atas dapat dipanggil.
- Dan untuk proses reasoning mendalam sebelum verdict akhir, model reasoning khusus berperan sebagai “The Judge”.
Bayangkan, untuk memvalidasi satu kata seperti ndeso, sistem akan menjalankan orkestrasi antar model ini untuk memastikan apakah definisinya sudah cukup kultural, secara SEO sudah optimal, dan secara kontekstual sudah akurat.
Bedah Kasus: Revisi “Surgical” untuk Kata ndeso
Dalam salah satu proses audit, kami menemukan entitas ndeso (slang Jawa/Sarcastic).
ndeso- Hasil Audit: Keluar keputusan
REVISION_NEEDED. - Temuan Judge: Secara linguistik akurat, tapi skor SEO jatuh di angka 85 karena definisi bahasa Indonesianya terlalu singkat (kurang dari 40 kata) dan definisi bahasa Inggrisnya kurang mendalam bagi penutur asing.
Sistem tidak hanya memberi tahu ada masalah, tapi langsung memberikan AI Proposal dalam bentuk Surgical Revision. Panel admin akan menampilkan perbandingan teks lama dengan saran perubahan (Suggested Changes) yang lebih kaya konteks, lengkap dengan alasan mengapa perubahan itu diperlukan.
Admin cukup klik “Apply This Fix”, dan entitas kata tersebut langsung terupdate dengan standar kualitas yang jauh lebih tinggi (harapannya begitu). 🥸
Benteng Terakhir: Human-in-the-Loop
Melihat deretan model LLM kelas atas yang bekerja secara simultan, mungkin muncul anggapan bahwa sistem ini sudah berjalan otomatis sepenuhnya (fully autonomous).
Namun, kenyataannya justru sebaliknya. Di ibahasa.com, posisi manusia tetap berada di puncak rantai pengambilan keputusan. Mengapa?
Karena sehebat apa pun hasil dari The Judge (si model reasoner), mereka tetap memiliki limitasi dalam menangkap “getaran” budaya yang nyata di lapangan. Ada kalanya AI terjebak dalam logika teknis atau terlalu kaku dalam menerjemahkan nuansa emosi.
Sistem Consensus Auditor ini didesain bukan untuk menggantikan peran kurator, melainkan untuk:
- Memangkas Waktu Riset: Kurator tidak perlu lagi mencari referensi secara manual dari nol.
- Memberikan Sudut Pandang Objektif: AI membantu menunjukkan celah SEO atau ketidakkonsistenan linguistik yang mungkin terlewat oleh mata manusia.
- Menyediakan Opsi: Keputusan final tetap ada pada admin untuk menyetujui, menolak, atau mengedit kembali saran dari AI.
Hasil The Judger tidak selamanya presisi 100%. Oleh karena itu, panel admin ini sengaja dibuat interaktif agar saya atau tim kurator bisa melakukan intervensi jika dirasa ada definisi yang “kurang sreg” atau kehilangan jiwa aslinya.
Teknologi Concensus yang dipakai ibahasa.com ini adalah alat bantu (augment) agar manusia bisa bekerja dengan standar kualitas yang jauh lebih tinggi dan konsisten, tanpa kehilangan autentisitas bahasa itu sendiri.
Penutup: Sistem berlapis untuk menjaga konsistensi dan akurasi
Mungkin ada yang bertanya, “Kenapa harus seribet dan sekompleks ini hanya untuk sebuah kamus?“
Jawabannya sederhana: Bahasa adalah identitas. Kami tidak ingin ibahasa.com hanya menjadi sekumpulan teks hasil generate mesin yang hambar. Dengan Consensus Auditor, kita menggabungkan kecepatan AI dengan ketelitian berlapis-lapis untuk memastikan setiap slang, bahasa gaul kekinian, dialek lokal, dan bahasa kuno Indonesia terdokumentasi dengan martabat yang semestinya.
Sistem ini memang terdengar kompleks untuk tahap awal sebuah kamus digital. Namun, membangun standar kualitas sejak awal jauh lebih efisien dibanding memperbaiki ribuan entri di kemudian hari.
Ini adalah bentuk dedikasi ibahasa.com: Menggunakan teknologi terbaik untuk menjaga bahasa yang hidup.
Tinggalkan Balasan