AI Big Sleep Harus Diperhatikan, Namun Hadapi Tantangan Halusinasi dalam Deteksi Keamanan

Dalam beberapa tahun terakhir, kecerdasan buatan telah menjadi alat yang semakin penting dalam dunia keamanan siber, terutama dalam mendeteksi dan mengatasi celah keamanan dalam perangkat lunak. Salah satu inovasi terbaru dalam bidang ini adalah pengembangan sistem pemburu bug berbasis AI yang dikenal sebagai Big Sleep. Sistem ini dikembangkan oleh tim AI Google, DeepMind, bekerja sama dengan Project Zero, dan telah menunjukkan kemampuannya dalam mengidentifikasi dan melaporkan kerentanan keamanan pada berbagai perangkat lunak sumber terbuka populer.

Pada awal Agustus 2025, Big Sleep berhasil menemukan dan melaporkan 20 celah keamanan pada pustaka multimedia FFmpeg dan perangkat penyunting gambar ImageMagick. Temuan ini menandai tonggak penting dalam penerapan AI untuk meningkatkan keamanan siber, karena menunjukkan kemampuan AI dalam mendeteksi kerentanan yang mungkin terlewat oleh metode tradisional. Namun, meskipun potensi besar yang ditawarkan oleh teknologi ini, muncul tantangan baru yang perlu dihadapi oleh komunitas pengembang perangkat lunak.

Salah satu isu utama yang muncul adalah fenomena yang dikenal sebagai “halusinasi AI”. Halusinasi AI terjadi ketika sistem kecerdasan buatan menghasilkan laporan tentang adanya bug atau kerentanan yang sebenarnya tidak ada. Laporan semacam ini dapat membebani pengembang, karena mereka harus menyelidiki masalah yang ternyata tidak valid, menghabiskan waktu dan sumber daya yang seharusnya dapat dialokasikan untuk tugas lain.

Vlad Ionescu, Chief Technology Officer dari RunSybil, yang juga mengembangkan alat AI serupa, mengungkapkan tantangan yang dihadapi oleh pengembang dalam menghadapi laporan semacam ini. Ia menyatakan, “Masalahnya, kami menerima banyak laporan yang terlihat seperti emas, padahal kenyataannya hanya sampah.” Pernyataan ini menggambarkan frustrasi yang dirasakan oleh pengembang ketika harus memverifikasi dan menanggapi laporan yang tidak akurat, yang dapat mengganggu alur kerja mereka dan mengurangi efisiensi pengembangan perangkat lunak.

Meskipun demikian, Ionescu tetap menilai Big Sleep sebagai proyek yang dirancang dengan baik dan memiliki potensi besar dalam meningkatkan keamanan siber. Ia menyoroti kolaborasi antara DeepMind, yang memiliki keahlian dalam teknologi AI, dan tim Project Zero, yang berpengalaman dalam menemukan kerentanan, sebagai faktor yang menjadikan Big Sleep layak mendapat perhatian lebih. Menurutnya, jika dikembangkan dengan hati-hati dan disertai pengawasan manusia yang tepat, teknologi ini berpotensi menjadi salah satu alat terdepan dalam menjaga ekosistem digital dari ancaman keamanan yang semakin kompleks.

Untuk memaksimalkan manfaat dari teknologi seperti Big Sleep, penting bagi pengembang dan peneliti untuk mengembangkan strategi mitigasi terhadap risiko halusinasi AI. Salah satu pendekatan yang dapat diterapkan adalah integrasi pengawasan manusia dalam proses peninjauan kode yang dihasilkan oleh AI. Dengan melibatkan peninjau manusia yang memiliki pemahaman mendalam tentang konteks dan logika bisnis, dapat dipastikan bahwa kode yang dihasilkan memenuhi standar keamanan dan fungsionalitas yang diharapkan.

Selain itu, pengembang perlu memahami keterbatasan AI dan menggabungkan data spesifik domain untuk menyempurnakan proses pembuatan kode. Pendekatan ini dapat meningkatkan keandalan kode yang dihasilkan AI dengan mempertimbangkan konteks dan kebutuhan spesifik dari proyek yang sedang dikembangkan. Prosedur pengujian yang komprehensif juga penting untuk memastikan bahwa kode yang dihasilkan AI divalidasi secara menyeluruh untuk fungsionalitas dan keamanan.

Dengan menerapkan langkah-langkah mitigasi tersebut, diharapkan teknologi AI seperti Big Sleep dapat digunakan secara efektif untuk meningkatkan keamanan siber tanpa menimbulkan beban tambahan bagi pengembang. Kolaborasi antara teknologi canggih dan pengawasan manusia yang tepat menjadi kunci dalam memastikan bahwa inovasi ini dapat memberikan manfaat maksimal bagi ekosistem digital yang semakin kompleks.