Jika Anda meminta hampir semua AI modern menulis sesuatu dalam bahasa Indonesia, ia pasti bisa. Tata bahasanya sebagian besar benar, pilihan katanya masuk akal. Namun, siapa pun yang benar-benar berbahasa Indonesia biasanya bisa merasakan, hanya dalam satu dua kalimat, bahwa ada yang janggal. Menghasilkan teks bahasa Indonesia dan berbahasa Indonesia bukan hal yang sama.
Bahasa Indonesia bukan satu ragam
Cara kita berbicara berubah mengikuti situasi, dan bahasa Indonesia memiliki banyak ragam. Kepada teman, kita memakai “lo” dan “gue”. Kepada kolega yang lebih senior, kita memakai “saya” dan “Bapak” atau “Ibu”. Kepada kementerian, kita memakai tata bahasa baku penuh, dan di situ bentuk hampir sama pentingnya dengan isi.
Model yang menyerap bahasa Indonesia sebagian besar sebagai efek samping belajar bahasa Inggris cenderung menyamaratakan semua itu menjadi satu ragam, lalu memakainya di mana saja. Ia menulis ucapan ulang tahun seperti siaran pers, atau balasan santai yang kaku dan terasa terlalu formal. Tata bahasanya benar, tetapi penilaiannya meleset.
Kita jarang hanya memakai satu bahasa
Bahasa Indonesia sehari-hari penuh campur kode. Satu pesan bisa memuat bahasa Indonesia, bahasa Inggris, dan sedikit Jawa atau Sunda, dan semua orang membacanya tanpa kening berkerut. “Tolong di-follow up ya, deadline-nya mepet.”
Model yang dilatih pada teks yang lebih bersih dan terpisah-pisah sering tersandung di sini. Mereka mengoreksi campuran itu kembali menjadi bahasa Indonesia formal, atau menganggap serapan biasa seperti “di-follow up” sebagai kesalahan yang harus dibetulkan. Yang terasa wajar bagi manusia terbaca sebagai derau bagi model yang tidak cukup melihatnya.
Separuh makna ada di konteks
Banyak hal dalam bahasa Indonesia hidup di konteks, bukan hanya pada kata-katanya. Sapaan seperti Bapak, Ibu, Mas, dan Mbak membawa rasa hormat dan kedekatan yang tidak punya padanan persis dalam bahasa Inggris. Rujukan ke tempat, kantor, hari besar, dan adat lokal dianggap sudah diketahui, bukan dijelaskan.
AI yang tidak menangkap konteks itu cenderung salah menakar kesopanan, atau menambal kekosongan dengan sesuatu yang ia karang. Ia menyapa orang yang belum dikenal terlalu santai, atau menjelaskan lembaga lokal yang sebenarnya tidak ada, dan melakukannya dengan penuh percaya diri.
Di mana model biasanya meleset
Tiga kegagalan terus muncul:
- Ragam yang salah. Terlalu formal untuk obrolan, terlalu santai untuk dokumen.
- Rasa terjemahan. Kalimat yang benar secara tata bahasa tapi terbaca seperti struktur bahasa Inggris yang dibungkus kata-kata Indonesia.
- Kesalahan lokal yang terlalu percaya diri. Aturan yang dikarang, nama kantor yang keliru, fakta yang keliru, semua disampaikan seolah pasti.
Salah satu penyebabnya sederhana. Ketika porsi bahasa Indonesia dalam data dan evaluasi jauh lebih kecil, model bisa belajar bentuk bahasanya tanpa cukup memahami kebiasaan pemakaiannya.
Apa yang dibutuhkan agar tepat
Ini bukan sesuatu yang bisa dibereskan dengan prompt yang pintar. Butuh teks Indonesia, dikumpulkan luas dan dibersihkan dengan teliti, supaya model melihat bagaimana bahasa ini benar-benar dipakai lintas ragam dan daerah. Butuh evaluasi oleh penutur bahasa Indonesia, supaya “terdengar fasih” tidak pernah dikira “benar”. Pengembangannya juga lebih tepat jika dilakukan dekat dengan tempat bahasa itu digunakan.
Itu sebagian besar pekerjaan kami di Epithre. Kami mengukur model kami dengan tugas berbahasa Indonesia, bukan hanya tolok ukur berbahasa Inggris, seperti kami tulis di kenapa kami membangun tolok ukur sendiri, dan kami membangun dengan memperhatikan pemakaian, evaluasi, dan konteks Indonesia. Berbahasa Indonesia dengan baik bukan fitur tambahan. Bagi kami, itulah intinya.