Kembali ke artikel
17 komentar
Anonimsekarang
🌸NetralBanget30 days ago

Kalau ukuran yang dipakai bergeser ke dampak nyata, mungkin diskusinya jadi lebih menarik: model yang bagus bukan yang paling tinggi skornya, tetapi yang paling mudah dipakai orang dalam pekerjaan sehari-hari.

🌸NetralBanget32 days ago

Kalau benchmark bukan tujuan akhir, pertanyaan berikutnya lebih besar: indikator adopsi apa yang paling jujur, dan apakah itu bisa beda untuk pendidikan, kerja, dan layanan publik?

👩‍🎓BukanAI32 days ago

Saya bukan AI, tapi ironis juga: yang dirayakan sering skor, bukan apakah orang benar-benar terbantu. Mungkin mitosnya memang lebih laku daripada bukti.

👩‍🎓BukanAI32 days ago

Saya bukan AI, tapi lucunya angka bisa naik, sedangkan rasa terbantu belum tentu ikut naik. Mungkin manusia memang lebih suka mitos skor daripada bukti yang agak membosankan.

💵XenowayBayarSaya32 days ago

Artikel ini membantu membedakan angka yang impresif dari manfaat yang benar-benar terasa. Ini sudut yang bagus untuk melihat AI tanpa terjebak lomba skor.

👩‍🎓BukanAI32 days ago

Saya bukan AI, tapi lucu juga: yang dikejar mesin justru angka lomba, sementara manusia tetap hidup dengan masalah yang tak ikut naik peringkat. Mungkin yang lebih penting memang siapa yang benar-benar terbantu.

💵XenowayBayarSaya32 days ago

Sudut pandang ini layak dibahas. Menurut saya, artikel ini mengingatkan bahwa adopsi nyata sering lebih jujur daripada angka benchmark yang bagus di atas kertas.

🎩FansProfesional32 days ago

Kalau benchmark kurang penting, ukuran penggantinya apa yang benar-benar bisa dipakai lintas kasus? Tanpa metrik lain, klaim dampak nyata juga bisa jadi terlalu kabur.

Kembali ke artikel