AI untuk pekerjaan teknik di hotel, laundry, dan dapur: tugas yang cocok dan tidak, alur kerja AI lalu verifikasi dengan Arstema dan manual pabrik, data pribadi dan rahasia, keselamatan, dan tanggung jawab teknisi

Pukul dua dini hari, motor kipas buang dapur sebuah hotel trip. Teknisi jaga memotret pelat nama motor, mengirim fotonya ke aplikasi AI di ponsel, dan bertanya berapa arus nominalnya dan berapa setelan relai beban lebih. Jawaban datang dalam beberapa detik, rapi dan lengkap dengan rumus: 18,5 A, relai disetel sedikit di atasnya. Pelat nama motor 5,5 kW itu memuat dua baris, 230 V segitiga 18,5 A dan 400 V bintang 10,6 A (angka latihan), sedangkan motor tersambung bintang pada suplai 400 V. AI membaca baris yang salah dengan nada seyakin ketika ia benar. Bila relai disetel menurut jawaban itu, motor dapat bekerja jauh di atas arus nominalnya tanpa diputus proteksi (penalaran editorial). Teknisi itu berhenti, menghitung ulang, membaca pelat nama sekali lagi, dan menelepon supervisor.

Bab ini tidak menganjurkan menjauhi AI. Bab ini menyusun kebiasaan yang dipakai teknisi tadi: AI menyusun dan menjelaskan, angka dan prosedur diperiksa di Arstema dan manual pabrik, lalu orang berwenang yang memutuskan.

Batas pembahasan

Bab ini membahas pemakaian AI percakapan oleh teknisi hotel, laundry, dan dapur: tugas yang cocok dan yang tidak, alur kerja dari draf AI sampai keputusan, data pribadi tamu dan rahasia perusahaan, keselamatan, dan tanggung jawab. Cara menyusun perintah ada di Bab 13, mekanisme halusinasi dan kalibrasi di Bab 9, daftar produk dan pengembangnya di Bab 10, dan agen yang menjalankan tindakan sendiri di Bab 12. Bahaya energi dan kondisi berhenti dibahas di Bab 1 · Keselamatan, pemeriksaan kewajaran angka di Bab 4 · Satuan & Matematika, dan pencatatan lapangan di Bab 9 · Data & Pengukuran.

Bab ini tidak memberi setelan proteksi, dosis kimia, tekanan kerja, atau nomor suku cadang untuk alat tertentu. Nilai untuk alat Anda selalu diambil dari pelat nama, label produk, dan manual pabrik.

Tugas yang cocok dan yang tidak

Model bahasa besar kuat dalam pekerjaan bahasa: menjelaskan, merangkum, menerjemahkan, dan menyusun draf. Ia lemah ketika jawaban menuntut angka pasti tanpa dokumen, fakta yang berubah setelah batas pengetahuannya, atau keputusan yang menanggung risiko fisik. Makalah Toolformer (Meta, 9 Februari 2023) mencatat bahwa model bahasa justru kesulitan pada aritmetika dan pencarian fakta, padahal model yang jauh lebih sederhana dan kecil unggul di sana. Pembagian berikut adalah penalaran editorial dari sifat itu.

Kolom syarat lebih penting daripada kolom penilaian. Tugas yang cocok tetap menghasilkan draf, dan draf baru menjadi dokumen kerja setelah diperiksa dan disahkan.

Mengapa jawaban AI tetap harus diperiksa

Ada anggapan bahwa AI menjawab dengan probabilitas, tanpa aksioma, tanpa dogma. Separuhnya tepat. Model bahasa membangkitkan jawaban dengan mengambil sampel dari sebaran peluang yang dipelajarinya, tidak menurunkannya dari aksioma formal. Namun jawabannya tidak netral: ia membawa pola data latih dan nilai yang sengaja ditanamkan pada pelatihan lanjutan, misalnya umpan balik manusia, konstitusi, prompt sistem, dan kebijakan keamanan. Jawaban yang terdengar paling wajar belum tentu benar untuk mesin di depan Anda.

Pengembang sendiri mengakuinya. Dokumentasi Anthropic menyatakan bahwa model paling maju pun kadang menghasilkan teks yang keliru secara fakta, bahwa teknik peredam menurunkan halusinasi tetapi tidak menghilangkannya, dan meminta informasi penting selalu divalidasi, terutama untuk keputusan berisiko tinggi. Transparency Hub Anthropic (2 Oktober 2026) melaporkan uji pertanyaan fakta pada 41 bidang tanpa internet: Claude Sonnet 5.5 (dirilis 28 September 2026) menjawab benar lebih banyak daripada Claude Sonnet 5, tetapi juga memberi sedikit lebih banyak jawaban salah. Untuk Claude Opus 5.5 (dirilis 22 September 2026), pengembang mengklaim model itu jauh lebih kecil kemungkinannya menyebut angka atau sumber yang salah. Itu klaim vendor, dan "lebih jarang" tidak sama dengan "tidak pernah".

Makalah OpenAI "Why Language Models Hallucinate" (Kalai dkk., arXiv 4 September 2025) berpendapat bahwa pelatihan dan evaluasi standar menghadiahi tebakan daripada pengakuan tidak tahu. Riset interpretabilitas Anthropic (27 Maret 2025) menemukan bahwa penjelasan Claude tentang cara ia menjumlahkan tidak sesuai dengan komputasi internalnya. Jadi langkah hitung yang tertulis rapi bukan bukti. Model juga punya batas pengetahuan; untuk empat model Claude terbaru batas itu Juni 2026, dan peristiwa sesudahnya tidak diketahui kecuali model memakai pencarian web. Standar, harga, dan aturan yang baru berubah dapat terlewat.

Merangkum dokumen yang Anda berikan pun tidak bebas galat. Papan peringkat halusinasi Vectara (16 Oktober 2026) meminta model meringkas lebih dari 7.700 artikel hanya dari isi dokumen; angka terendah di tabelnya masih 1,8 persen, dan model Claude generasi 5 belum tercantum. Papan itu mengukur kesetiaan ringkasan, bukan ketepatan fakta umum.

Kesalahan yang paling merugikan teknisi (penalaran editorial): nilai dari baris atau kondisi yang salah, satuan tertukar, galat faktor sepuluh, rujukan yang dikarang, dan ringkasan yang menggeser angka. Contoh kerja di bawah memperlihatkan masing-masing.

Alur kerja: AI menyusun, Arstema dan manual memeriksa, orang berwenang memutuskan

Alur ini adalah anjuran Arstema untuk setiap pekerjaan teknik yang memakai AI:

1. Pilah tugasnya dengan tabel di atas. Bila menyangkut pengaman atau pekerjaan di luar wewenang Anda, berhenti di sini.
2. Siapkan bahan. Samarkan data tamu, buang rahasia perusahaan, dan tempel bagian manual yang relevan.
3. Minta draf yang menuliskan asumsi dan satuan dan menandai bagian yang belum pasti (Bab 13).
4. Tandai setiap angka, satuan, nama komponen, nomor suku cadang, dan langkah keselamatan dalam jawaban.
5. Verifikasi setiap tanda menurut tabel di bawah.
6. Putuskan. Orang berwenang memutuskan dan menandatangani.
7. Catat bagian yang disusun AI, yang diperiksa, di mana, dan oleh siapa (Bab 9 · Data & Pengukuran).

Arstema bukan model AI dan tidak memiliki fitur AI. Perannya berbeda: bab Academy ditulis dari sumber yang dicantumkan, kalkulator memberi hasil yang sama untuk masukan yang sama, dan Troubleshoot meminta setiap hipotesis diuji. Arstema juga tempat belajar ulang konsep yang dijelaskan AI, karena penjelasan yang belum Anda pahami sulit Anda periksa.

Dokumentasi Anthropic menggambarkan pola dosis obat: bila label resmi tidak ditemukan, Claude tidak memberi angka dari ingatan, tetapi mengarahkan orang ke label, apoteker, atau dokter. Padanannya bagi teknisi (penalaran editorial): torsi, rating, dan setelan proteksi diambil dari pelat nama dan manual. Panduan prompting GPT-5.2 dari OpenAI (11 Desember 2025) meminta jawaban di konteks hukum, keuangan, kepatuhan, atau keselamatan dipindai untuk asumsi yang tidak dinyatakan, angka yang tidak berdasar pada konteks, dan bahasa terlalu kuat seperti "selalu" atau "dijamin". Anthropic menambahkan dua teknik: minta kutipan pendukung untuk setiap klaim dan tarik klaim yang tidak berkutipan, serta ajukan perintah yang sama beberapa kali, karena jawaban yang tidak konsisten dapat menandakan halusinasi.

Data pribadi tamu dan rahasia perusahaan

Laporan keluhan tamu memuat nama, nomor kamar, nomor ponsel, dan tanggal menginap. Rahasia perusahaan mencakup kata sandi panel, kode akses sistem gedung, denah keamanan, dan harga kontrak vendor.

Menurut liputan media, Undang-Undang Nomor 27 Tahun 2022 tentang Pelindungan Data Pribadi diundangkan 17 Oktober 2022 dan berlaku penuh 17 Oktober 2024 setelah masa penyesuaian dua tahun. Pasal 10 ayat (1) memberi subjek data hak mengajukan keberatan atas keputusan yang hanya didasarkan pada pemrosesan otomatis, termasuk pemrofilan, yang menimbulkan akibat hukum atau berdampak signifikan. Status peraturan pelaksana dan lembaga pengawasnya belum dapat dipastikan dari sumber resmi per 18 Oktober 2026. Bab ini tidak memberi tafsir hukum. Aturan kerja yang aman (penalaran editorial): data tamu tidak dipindahkan ke layanan luar tanpa dasar dan izin dari kebijakan data perusahaan.

Layanan AI menyimpan percakapan menurut setelannya. Untuk paket konsumen Claude (Free, Pro, Max), pembaruan ketentuan Anthropic 28 Agustus 2025 memberi pilihan apakah data boleh dipakai untuk meningkatkan Claude: bila ikut serta, retensinya lima tahun; bila tidak, 30 hari. Pilihan dapat diubah di Privacy Settings, dan ketentuan ini tidak berlaku untuk Claude for Work, Government, Education, dan API. Pusat bantuan Anthropic (22 Mei 2026) menyatakan chat incognito tidak dipakai untuk meningkatkan Claude walaupun Model Improvement aktif, dan menyarankan kehati-hatian dengan kata sandi, data keuangan, rekam medis, dan dokumen rahasia. Layanan lain disebut memiliki setelan serupa, tetapi nama menu dan isinya belum dapat dipastikan dari sumber resmi per 18 Oktober 2026; periksa di akun Anda sendiri.

Setelan privasi mengatur pelatihan dan lama penyimpanan, tetapi data tetap terkirim ke penyedia (penalaran editorial). Karena itu samarkan sebelum menempel:

• ganti nama tamu dengan penanda seperti [TAMU-1], dan nomor kamar dengan lantai atau tipe kamar bila relevan;
• hapus nomor ponsel, surel, tanggal menginap, dan nomor reservasi;
• jangan pernah menempel kata sandi, kode akses, atau denah keamanan;
• pertahankan data teknis: model alat, gejala, waktu kejadian, dan hasil ukur;
• pakai akun dan layanan yang disetujui perusahaan.

Keselamatan dan batas wewenang

AI tidak melihat mesin, tidak mencium bau gas, dan tidak mengukur tegangan. Ia hanya membaca yang Anda ketik atau foto yang Anda kirim (penalaran editorial). Pertanyaan "aman atau tidak" tidak dijawab oleh AI.

Kebijakan Penggunaan Anthropic versi yang berlaku mulai 12 November 2026 (belum berlaku pada 18 Oktober 2026; versi sebelumnya tidak dibaca) memuat dua syarat yang relevan. Untuk tindakan fisik berisiko tinggi, harus ada orang yang memenuhi syarat yang dapat mengamati alat dan menghentikannya kapan saja, dan alat harus berhenti atau bertahan di keadaan aman bila orang itu campur tangan atau koneksi putus. Rekomendasi AI berisiko tinggi, misalnya di bidang hukum, medis, dan keuangan, harus ditinjau secara bermakna oleh orang yang memenuhi syarat, dan orang yang terdampak diberi tahu bahwa AI dipakai.

Di Indonesia, menurut cuplikan PDF resminya, Surat Edaran Menkominfo Nomor 9 Tahun 2023 tentang Etika Kecerdasan Artifisial (ditetapkan 19 Desember 2023) memosisikan AI sebagai pendukung aktivitas manusia; rumusan persisnya belum terverifikasi, dan menurut Wamenkominfo surat edaran itu panduan yang tidak mengikat seperti undang-undang. Rancangan Perpres peta jalan dan etika AI, menurut liputan awal September 2026, masih menunggu tanda tangan Presiden, dan per 18 Oktober 2026 belum ditemukan bukti terbitnya. Tidak ada aturan yang memindahkan tanggung jawab teknik ke AI.

Batas terpenting: jangan memintas pengaman. Interlock pintu, sakelar aliran udara, pembatas suhu, sensor nyala, dan katup pengaman ada karena energi yang dikendalikannya dapat melukai orang. Saran AI untuk menjumper "untuk menguji" adalah kondisi berhenti. Perubahan setelan kendali mengikuti prosedur perubahan terkendali di Bab 6.

Tanggung jawab teknisi

Tanda tangan di lembar kerja milik teknisi dan supervisor; AI tidak ikut menanggung akibatnya. Tanggung jawab itu dijalankan dengan empat kebiasaan (penalaran editorial):

1. Pahami sebelum memakai. Bila Anda tidak dapat menjelaskan ulang jawaban AI dengan kata-kata sendiri, pelajari dulu konsepnya di bab Academy terkait.
2. Catat pemakaian AI. Contoh: "Draf SOP disusun dengan bantuan AI; angka diperiksa dengan manual halaman 37 dan Takar; disahkan supervisor." Bab 9 · Data & Pengukuran membahas jejak audit catatan digital.
3. Beri tahu atasan bila AI dipakai untuk rekomendasi berisiko, sejalan dengan syarat pemberitahuan dalam kebijakan tadi.
4. Periksa ulang berkala. Model, fitur, dan setelan privasi berubah cepat; daftar produk per Oktober 2026 di Bab 10 harus dicek di halaman resmi sebelum memilih atau membeli.

Contoh kerja

Angka dalam contoh ini adalah angka latihan kecuali disebut lain. Rumus yang dipakai adalah pengetahuan umum.

Contoh 1. Memeriksa klaim arus motor. Kasus pembuka: motor tiga fasa 5,5 kW, suplai 400 V, faktor daya 0,85, efisiensi 0,88 (angka latihan). Daya pelat nama adalah daya keluaran poros, dan arus lin $I = \dfrac{P}{\sqrt{3}\,V\cos\varphi\,\eta}$ (pengetahuan umum): $I = \dfrac{5500}{\sqrt{3} \times 400 \times 0{,}85 \times 0{,}88} = \dfrac{5500}{518{,}2} = 10{,}6$ A. Jawaban AI 18,5 A. Rasio $18{,}5/10{,}6 = 1{,}75$ hampir sama dengan $400/230 = 1{,}74$, dan rumus yang sama pada 230 V memberi 18,5 A. AI memakai baris 230 V segitiga, padahal motor tersambung bintang pada 400 V. Hitung ulang di kalkulator Takar, cocokkan dengan baris pelat nama yang sesuai sambungan, dan setelan relai mengikuti pelat nama, manual, dan supervisor.

Contoh 2. Kesalahan satuan psi dan bar. Manual setrika laundry menulis tekanan udara tekan 6 bar, sedangkan regulator mesin berskala psi (angka latihan). AI menjawab "6 bar sama dengan 0,41 psi". Dengan 1 bar = 14,5038 psi (pengetahuan umum), yang benar $6 \times 14{,}5038 = 87{,}0$ psi; AI membagi, padahal seharusnya mengalikan. Uji kewajarannya: angka dalam psi selalu sekitar 14,5 kali angka dalam bar, tidak pernah lebih kecil. Periksa di ruang konversi tekanan Takar, lalu setel regulator mengikuti manual.

Contoh 3. Memeriksa pengenceran kimia. Konsentrat pembersih dapur 10 persen diencerkan menjadi 0,2 persen dalam ember 20 L (angka latihan; pakai angka dari label produk Anda). AI menyarankan 4 L konsentrat. Dengan $C_1V_1 = C_2V_2$ (pengetahuan umum), $V_1 = \dfrac{0{,}2 \times 20}{10} = 0{,}4$ L, yaitu 400 mL konsentrat ditambah $20 - 0{,}4 = 19{,}6$ L air. Saran AI memberi $\dfrac{4 \times 10}{20} = 2$ persen, sepuluh kali target. Takaran akhir, urutan mencampur, dan alat pelindung diri mengikuti label produk.

Contoh 4. Uji kewajaran waktu pemanasan. AI menyatakan ketel air panas dapur 50 L berpemanas 9 kW memanaskan air dari 25 °C ke 85 °C dalam 5 menit (angka latihan). Dengan $Q = mc\Delta T$, 1 L air sekitar 1 kg, dan $c = 4{,}186$ kJ/(kg K) (pengetahuan umum): $Q = 50 \times 4{,}186 \times 60 = 12\,558$ kJ, dan waktu paling singkat tanpa rugi panas $t = 12\,558/9 = 1\,395$ s, sekitar 23 menit. Sebaliknya, 9 kW selama 5 menit hanya memberi $9 \times 300 = 2\,700$ kJ, cukup untuk menaikkan suhu sekitar $2\,700/(50 \times 4{,}186) = 12{,}9$ °C. Klaim AI gagal uji kewajaran.

Contoh 5. Ringkasan yang menggeser angka. AI meringkas tabel perawatan pengering menjadi "lumasi bantalan roda setiap 500 jam", sedangkan manual menulis 200 jam (angka latihan). Pada 70 jam per minggu, 200 jam tercapai dalam $200/70 = 2{,}9$ minggu, dan 500 jam dalam $500/70 = 7{,}1$ minggu. Mengikuti ringkasan berarti interval 2,5 kali lebih panjang dari permintaan pabrik. Setiap angka ringkasan dicocokkan dengan halaman manualnya.

Contoh 6. Nomor suku cadang yang dikarang. AI memberi nomor suku cadang sakelar pintu pengering yang tampak meyakinkan. Nomor itu tidak ada di daftar suku cadang manual, dan formatnya berbeda dari nomor lain di daftar. Panduan OpenAI meminta model tidak mengarang angka pasti atau rujukan ketika tidak yakin, tanda bahwa pengarangan memang terjadi. Bila nomor itu dipesan begitu saja (angka latihan): suku cadang salah Rp850.000, ditambah 6 hari mesin berhenti dengan 120 kg cucian per hari dialihkan ke laundry luar seharga Rp9.000 per kg, yaitu $6 \times 120 \times 9000 = 6\,480\,000$, sehingga kerugiannya Rp7.330.000. Sepuluh menit mencocokkan dengan daftar suku cadang jauh lebih murah.

Contoh 7. Menyamarkan data tamu. Laporan keluhan memuat nama tamu, nomor kamar, nomor ponsel, tanggal menginap, dan kode pintu ruang servis. Empat butir pertama data pribadi dan butir kelima rahasia perusahaan; kelimanya dihapus. Teks yang ditempel: "AC split kamar tamu lantai atas meneteskan air ke karpet sejak kemarin malam; filter sudah diganti; model unit indoor dari pelat nama; suhu ruang 24 °C." Bila teks asli ditempel pada 18 Oktober 2026 di akun konsumen Claude yang ikut serta dalam peningkatan model, retensinya lima tahun, sampai sekitar Oktober 2031; tanpa ikut serta, 30 hari, sampai sekitar 17 November 2026. Teks yang disamarkan tidak lagi menunjuk tamu mana pun.

Contoh 8. Menghitung waktu yang dihemat. Menulis satu SOP pembersihan tudung dapur secara manual memakan 120 menit, ditambah tinjauan supervisor 15 menit (angka latihan). Dengan AI: perintah dan draf 15 menit, pemeriksaan terhadap manual dan Arstema 40 menit, dan tinjauan supervisor 15 menit, total 70 menit. Penghematannya $135 - 70 = 65$ menit, sekitar 48 persen; untuk 4 SOP sebulan, $4 \times 65 = 260$ menit, sekitar 4,3 jam. Waktu pemeriksaan wajib masuk hitungan, karena satu angka salah yang lolos dapat menghapus seluruh penghematan.

Contoh 9. Memutuskan kapan berhenti. Pembakar gas pengering lockout. AI memberi lima langkah: (1) periksa katup suplai gas terbuka; (2) reset kendali sesuai manual; (3) bila sakelar aliran udara dicurigai, jumper sementara; (4) bersihkan sensor nyala; (5) ulangi reset sampai menyala. Langkah 1 dan 2 boleh dikerjakan bila manual mengizinkan operator. Langkah 3 memintas pengaman, langkah 4 menyentuh komponen pembakar gas yang mungkin di luar wewenang Anda, dan langkah 5 mengulang reset tanpa mengetahui penyebab lockout (penalaran editorial). Keputusannya: berhenti sesudah langkah 2, isolasi mesin, catat kode galat, dan panggil teknisi gas berwenang.

Kondisi berhenti

Berhenti memakai jawaban AI, atau berhenti bekerja dan bertanya ke orang berwenang atau sumber resmi, bila:

1. Jawaban AI menyarankan memintas, menjumper, atau menonaktifkan pengaman, interlock, atau sensor.
2. Pekerjaan menyangkut gas, listrik bertegangan, uap bertekanan, atau bahan kimia berbahaya di luar wewenang Anda.
3. Ada bau gas, bau hangus, percikan, asap, atau kebocoran kimia; hentikan pekerjaan dan ikuti Bab 1 · Keselamatan.
4. Angka AI berbeda dari pelat nama, label, atau manual, atau tidak ditemukan di sumber resmi.
5. Angka gagal uji kewajaran, atau satuannya tidak jelas.
6. AI memberi jawaban berbeda untuk pertanyaan yang sama.
7. Nomor suku cadang, nomor standar, atau pasal yang disebut AI tidak muncul di dokumen resmi.
8. Bahan yang akan ditempel memuat data pribadi tamu atau rahasia perusahaan yang tidak dapat disamarkan.
9. Anda tidak dapat menjelaskan ulang jawaban AI dengan kata-kata sendiri.

Salah tafsir yang sering terjadi

"Jawaban yang rapi dan memakai rumus pasti benar." Rumusnya dapat benar sementara masukannya salah, seperti pada Contoh 1, dan penjelasan model tentang cara ia menghitung tidak selalu sesuai dengan proses internalnya.

"Kalau AI menyebut sumber, tidak perlu dicek." Vendor sendiri menyebut kemungkinan mengutip sumber yang salah dan menganjurkan setiap klaim dicari kutipannya.

"Model terbaru sudah tidak berhalusinasi." Pengembang menyatakan teknik peredam tidak menghilangkan halusinasi, dan model yang lebih banyak menjawab benar masih dapat memberi sedikit lebih banyak jawaban salah.

"Data tamu aman karena hanya ditempel sekali." Percakapan disimpan menurut setelan dan paket, sampai lima tahun pada pilihan ikut serta di paket konsumen Claude.

"AI bilang aman, jadi tanggung jawabnya ada di AI." Kebijakan penggunaan dan panduan etika menempatkan keputusan pada orang yang memenuhi syarat.

"Arstema adalah AI yang lebih andal." Arstema tidak memiliki fitur AI. Arstema adalah tempat memeriksa angka, satuan, rumus, istilah, dan prosedur, bersama manual pabrik dan orang berwenang.

Hubungan dengan bab lain

Bab 9 menjelaskan mengapa model berhalusinasi, Bab 13 menyusun perintah yang meminta asumsi dan satuan, Bab 10 memetakan produk per Oktober 2026, dan Bab 12 membahas agen beserta risiko izinnya. Di luar seri ini, Bab 4 · Satuan & Matematika memberi alat uji kewajaran, Bab 1 · Keselamatan bahaya energi dan kondisi berhenti, Bab 9 · Data & Pengukuran catatan lapangan dan jejak audit, dan Bab 6 perubahan terkendali dan pengaman perangkat keras pada sistem kendali.

Latihan dan pembahasan

Untuk setiap soal, tuliskan rumus, satuan, dan asumsi. Angka dalam soal adalah angka latihan.

1. AI menyatakan motor pompa tiga fasa 3 kW, 400 V, faktor daya 0,8, efisiensi 0,85 menarik arus 11 A. Periksa klaim itu dan jelaskan kemungkinan kesalahannya.
2. Manual buatan Amerika menulis tekanan udara tekan 80 psi, dan pengukur mesin berskala bar. AI menulis 1.160 bar. Berapa nilai yang benar, dan bagaimana menangkap kesalahan itu tanpa kalkulator?
3. Konsentrat 5 persen diencerkan menjadi 0,1 persen dalam wadah 8 L. AI menyarankan 1,6 L konsentrat. Hitung takaran yang benar dan konsentrasi yang dihasilkan saran AI.
4. Draf pesan ke AI: "Tamu kamar 815, Ibu Sari, check-out besok, mengeluh air panas pancuran tidak stabil. Kata sandi panel pemanas air: lantai 8." Tulis ulang agar layak ditempel dan jelaskan alasannya.
5. Pilah tugas berikut menjadi cocok, cocok dengan syarat, atau tidak cocok untuk AI: (a) menerjemahkan bab penghilangan kerak dari manual berbahasa Inggris; (b) memutuskan apakah bau gas di dapur aman untuk melanjutkan memasak; (c) menyusun draf daftar periksa mingguan tudung dapur; (d) memberi torsi baut pintu pengering dari ingatan; (e) menjelaskan cara menonaktifkan interlock pintu mesin cuci untuk pengujian; (f) menyusun hipotesis mesin cuci tidak membuang air.
6. Pertanyaan yang sama tentang torsi baut roda drum diajukan tiga kali ke AI dan dijawab 35 Nm, 41 Nm, dan 45 Nm. Apa artinya, dan apa yang Anda lakukan?

Kunci jawaban beralasan

1. $I = 3000/(\sqrt{3} \times 400 \times 0{,}8 \times 0{,}85) = 3000/471{,}1 = 6{,}4$ A, sehingga klaim 11 A sekitar 1,73 kali hasil itu. Rumus tanpa $\sqrt{3}$ memberi $3000/(400 \times 0{,}8 \times 0{,}85) = 11{,}0$ A, dan tegangan 230 V memberi hasil yang hampir sama. AI kemungkinan lupa faktor $\sqrt{3}$ atau memakai tegangan yang salah; pelat nama tetap penentunya.
2. Yang benar $80/14{,}5038 = 5{,}5$ bar, sedangkan 1.160 adalah hasil mengalikan $80 \times 14{,}5038$. Tanpa kalkulator: satu bar sekitar 14,5 psi, jadi angka dalam bar selalu lebih kecil dari angka dalam psi. Periksa di ruang konversi tekanan Takar.
3. $V_1 = C_2V_2/C_1 = 0{,}1 \times 8/5 = 0{,}16$ L, yaitu 160 mL konsentrat ditambah 7,84 L air. Saran AI menghasilkan $1{,}6 \times 5/8 = 1{,}0$ persen, sepuluh kali target, galat faktor sepuluh yang khas. Takaran akhir tetap mengikuti label produk.
4. Versi layak: "Air panas pancuran kamar tamu suhunya naik turun; sistem air panas sentral; gejala sejak pagi; mohon daftar kemungkinan penyebab dan cara mengujinya." Nama, nomor kamar, dan tanggal check-out dihapus karena dapat menunjuk tamu tertentu, dan petunjuk kata sandi dihapus karena rahasia perusahaan. Data teknis untuk diagnosis tetap ada.
5. Cocok: (c) dan (f), karena keduanya draf yang kemudian diperiksa dan diuji. Cocok dengan syarat: (a), karena satuan, peringatan, dan istilah dicocokkan dengan naskah asli dan Kamus. Tidak cocok: (b), karena bau gas adalah kondisi berhenti; (d), karena torsi diambil dari manual; dan (e), karena memintas interlock adalah kondisi berhenti.
6. Tiga jawaban berbeda untuk pertanyaan yang sama kemungkinan besar menunjukkan model sedang menebak; menurut Anthropic, ketidakkonsistenan seperti ini dapat menandakan halusinasi. Tidak satu pun angka itu dipakai, termasuk nilai tengahnya. Ambil torsi dari manual servis model mesin itu atau tanyakan ke pabrik, lalu catat sumbernya.

Referensi