Halusinasi AI pada fakta zodiak Cina — peguam wajib semak

Digest Risiko / risk-digest

• Bukan nasihat undang-undang. Artikel ini ialah analisis risiko umum untuk kerja pengesahan fakta dan penggunaan AI dalam amalan undang-undang.
• Last verified: 26 Ogos 2026 (UTC).
• Nota pengesahan: bahan yang bergantung pada dokumen bar, keputusan mahkamah, atau thread komuniti perlu disemak terhadap sumber asal sebelum dimasukkan ke dalam memo, afidavit, nasihat klien, atau polisi firma.

Kesilapan kecil yang patut membuat peguam berhenti seketika

Dalam satu ujian yang didokumenkan oleh Rob Hallifax pada Disember 2023, ChatGPT 3.5 diminta menjawab tarikh Tahun Baru Cina 2024. Model itu memberi beberapa jawapan berlainan dalam perbualan yang sama: 25 Januari, 13 Februari, 10 Februari, 24 Januari, dan akhirnya 5 Februari. Apabila diminta mengesahkan tahap keyakinan, ia memilih 5 Februari dengan keyakinan “10 out of 10”. Jawapan itu salah; tarikh sebenar yang dibincangkan dalam ujian tersebut ialah 10 Februari 2024.[1]

Ini bukan kesilapan lucu tentang horoskop. Ia contoh bersih tentang tiga perkara yang sering hilang dalam penggunaan AI harian: jawapan berubah-ubah, nada yakin, dan fakta kalendar yang kelihatan terlalu mudah untuk disemak. Zodiak Cina hanya menjadi perangkap yang baik kerana ia duduk di antara budaya, kalendar lunar, padanan tahun-haiwan, dan jangkaan pengguna bahawa “mesin tentu tahu tarikh”.

Terdapat juga thread komuniti OpenAI yang sering dirujuk tentang dakwaan jawapan “Pig” untuk tahun 2023, sedangkan 2023 sepatutnya dikaitkan dengan Rabbit. Tetapi bahan yang tersedia untuk thread itu tidak cukup lengkap untuk dijadikan tiang utama hujah ini tanpa semakan semula terhadap kandungan asal. Ia lebih selamat diperlakukan sebagai petunjuk untuk verifikasi, bukan sebagai bukti utama.[2]

Mengapa fakta zodiak Cina mudah kelihatan betul walaupun salah

Masalahnya bukan bahawa model “tidak tahu budaya Cina”. Masalah yang lebih praktikal ialah model bahasa besar tidak bekerja seperti kalkulator kalendar. Ia memproses perkataan, nombor, dan tarikh sebagai token dalam rangkaian pola. Untuk soalan zodiak Cina, ia boleh menangkap suasana jawapan yang nampak munasabah — tahun, haiwan, unsur, Tahun Baru Lunar — tanpa benar-benar melakukan pemetaan kalendar yang stabil. Satu analisis praktikal tentang penggunaan AI untuk astrologi menyifatkan masalah ini sebagai kecenderungan model membuat “vibe check” terhadap tanda zodiak, sementara nombor dan tarikh tetap menjadi titik lemah; ralat juga boleh meningkat apabila perbualan menjadi panjang dan konteks mula hanyut.[3]

Bagi kerja undang-undang, bahagian yang berbahaya bukan subjek zodiak itu sendiri. Bahagian yang berbahaya ialah tabiat mental pengguna: jika jawapan nampak asas, pengguna berhenti meminta sumber. Tarikh Tahun Baru Cina, tarikh kuat kuasa undang-undang, status rayuan, nombor seksyen, nama pihak, atau petikan kes semuanya boleh melalui laluan yang sama — masuk ke draf kerana kelihatan terlalu remeh untuk dipertikaikan.

Untuk fakta zodiak Cina, sumber yang lebih sesuai sebagai titik mula biasanya bersifat deterministik: kalendar yang boleh diaudit, rujukan autoritatif, atau kalkulator yang memang direka untuk pemetaan tarikh. AI masih boleh membantu selepas itu — menyusun penerangan, merapikan bahasa, atau mencadangkan soalan semakan — tetapi ia tidak patut menjadi sumber asal bagi padanan tarikh dan tahun.

Daripada tarikh Tahun Baru Cina kepada carian undang-undang

Sebab insiden ini relevan kepada peguam bukan kerana firma guaman selalu menasihati tentang zodiak Cina. Ia relevan kerana kegagalan yang sama — jawapan yakin tanpa asas yang boleh diperiksa — telah muncul dalam alat penyelidikan undang-undang. Dalam kajian Stanford RegLab/HAI 2024, Lexis+ AI dan Ask Practical Law AI merekodkan kadar halusinasi melebihi 17% bagi pertanyaan penanda aras, manakala Westlaw AI-Assisted Research melebihi 34%. Kajian yang sama membezakan angka ini daripada kadar 58–82% yang dilaporkan dalam kajian chatbot umum era 2023; dua set angka itu tidak patut dicampur seolah-olah mengukur perkara yang sama.[4]

Perbezaan itu penting. Angka untuk chatbot umum menunjukkan masalah asas model bahasa dalam persekitaran terbuka. Angka untuk alat undang-undang menunjukkan sesuatu yang lebih sempit tetapi lebih dekat dengan kerja peguam: walaupun dalam produk yang dibungkus untuk penyelidikan undang-undang, output masih boleh salah. Kadar penggunaan alat tidak sama dengan keberkesanan alat, dan label “legal AI” tidak menukar jawapan menjadi sumber undang-undang.

Dalam fail sebenar, masalah jarang berhenti pada satu jawapan salah. Seorang associate mungkin menyalin ringkasan ke dalam memo. Paralegal mungkin menggunakan tarikh yang salah untuk jadual kronologi. Staf knowledge management mungkin memasukkan nota itu ke dalam bank pengetahuan dalaman. Rakan kongsi yang menyemak di hujung proses kemudian berdepan dokumen yang kelihatan lengkap, tetapi tidak lagi menunjukkan bahagian mana datang daripada sumber asal dan bahagian mana datang daripada inferens mesin.

Semakan yang lebih selamat untuk fakta “mudah”

Kerja pengesahan tidak perlu menjadi ritual berat untuk setiap ayat. Tetapi untuk fakta yang akan masuk ke dokumen undang-undang, laluan semakan perlu jelas sebelum AI digunakan. Cara paling praktikal ialah membezakan antara sumber fakta dan pembantu bahasa.

Satu peraturan kerja yang berguna: jika fakta itu akan mempengaruhi nasihat, tarikh akhir, representasi kepada mahkamah, atau keyakinan klien, jangan biarkan AI menjadi pautan terakhir dalam rantaian bukti. Pautan terakhir mesti sumber yang boleh dibuka, dibaca, dan jika perlu, dicetak atau dieksport ke bundle semakan.

Kewajipan pengesahan tidak mengecil kerana domainnya budaya

Untuk pembaca Malaysia, Circular No. 242/2025 Majlis Peguam Malaysia tentang kemas kini penggunaan AI generatif dalam amalan undang-undang ialah rujukan tempatan yang patut diperiksa secara langsung sebelum polisi firma atau nasihat dalaman memetik butiran kewajipannya. Bahan yang tersedia melalui halaman senarai circular tidak mencukupi untuk artikel ini memperincikan semua butiran operasi circular tersebut sebagai kenyataan muktamad.[5]

Namun posisi risiko amnya tidak sukar: penggunaan AI tidak memindahkan tanggungjawab profesional daripada orang yang menandatangani, memfailkan, menghantar, atau menyelia dokumen. Jika output AI masuk ke dalam kerja undang-undang, soalan yang penting bukan “adakah model itu biasanya baik?” tetapi “siapa yang menyemak fakta ini, terhadap sumber apa, dan adakah status sumber itu jelas?”

Itulah sebabnya contoh zodiak Cina berguna. Ia membuang alasan bahawa hanya analisis undang-undang kompleks memerlukan semakan. Tarikh 10 Februari 2024 bukan isu doktrin. Ia satu fakta kalendar. Jika model boleh tersasar di situ sambil memberi keyakinan maksimum, peguam tidak mempunyai asas profesional untuk menganggap fakta “mudah” sebagai kategori bebas verifikasi.

Liabiliti penyedia: Hangzhou dan Munich tidak memberi satu jawapan global

Apabila AI menghasilkan fakta palsu, godaan seterusnya ialah membuat jawapan rata: penyedia pasti bertanggungjawab, atau pengguna sahaja yang bertanggungjawab. Dua perkembangan pada 2026 menunjukkan mengapa jawapan begitu terlalu kasar.

Di Hangzhou, Mahkamah Internet Hangzhou dilaporkan menolak tuntutan terhadap penyedia AI dalam keputusan Januari 2026 yang menjadi muktamad kerana tiada rayuan. Laporan dan analisis kes menyatakan mahkamah melihat kandungan AI sebagai perkhidmatan, bukan produk, dan menolak liabiliti tanpa bukti kesalahan serta kerugian sebenar. Analisis Gowling WLG juga menekankan kebimbangan mahkamah bahawa liabiliti ketat boleh menekan inovasi.[6][7]

Di Munich, kedudukannya berbeza dan statusnya juga berbeza. Mahkamah Wilayah Munich I dilaporkan menganggap AI Overview Google sebagai kenyataan kendiri yang boleh diatribusikan kepada Google, lalu memerintahkan Google berhenti menyebarkan dakwaan palsu tertentu dan menanggung 80% kos. Tetapi keputusan itu masih dalam rayuan, jadi ia tidak patut dibaca sebagai jawapan muktamad global tentang semua output AI.[8]

Untuk kerja risiko, perbezaan itu lebih penting daripada slogan liabiliti. Sebelum menasihati bahawa penyedia AI bertanggungjawab atau tidak bertanggungjawab, asingkan sekurang-kurangnya empat perkara: bidang kuasa, asas tuntutan, status keputusan, dan kerugian sebenar. Hangzhou dan Munich berguna bukan kerana salah satunya “menang”, tetapi kerana kedua-duanya memaksa analisis bermula dari fakta prosedur dan doktrin, bukan daripada rasa tidak puas hati terhadap model.

Zodiak Cina bukan risiko undang-undang istimewa. Ia hanya contoh kecil yang cukup memalukan untuk diingati. Jika AI boleh salah dengan yakin pada fakta kalendar budaya, tiada alasan profesional untuk membiarkan output “mudah” masuk ke kerja undang-undang tanpa jejak semakan. Soal liabiliti penyedia datang kemudian, dan hanya selepas sumber, bidang kuasa, keputusan, rayuan, serta kerugian dipisahkan dengan bersih.

Rujukan

1. ChatGPT — Absolutely Certain and Absolutely Wrong, Medium, 24 Dis 2023.
2. Simple Chinese Year Issue, OpenAI Community.
3. The Stars Don’t Lie (But Your Chatbot Does): A Guide to Using AI for Astrology, Artificial Inquiry, 14 Jan 2026.
4. AI on Trial: Legal Models Hallucinate in 1 out of 6 (or More) Benchmarking Queries, Stanford HAI / RegLab.
5. Circulars 2025, Majlis Peguam Malaysia, 2025.
6. China Court Clears AI Firm in Hallucination Lawsuit, Sixth Tone, 28 Jan 2026.
7. Hangzhou AI hallucination case, Gowling WLG, 4 Feb 2026.
8. German court holds Google liable for fake AI answers, DW, 2026.