AI Safety & Governance Framework

AI sekarang bukan cuma alat; ini udah jadi partner kerja, decision-maker, bahkan “gatekeeper” informasi. Karena itu Undercover.co.id ngebangun AI Safety Page ini sebagai tembok etika + standar operasional biar semua teknologi, model, dan workflow yang kita pakai tetap aman, akurat, dan align sama regulasi Indonesia.

Tujuannya simpel: AI boleh pintar, tapi harus bener.

1. Kenapa AI Safety Penting Buat Kita?

AI itu kadang kayak anak kecil yang super jenius tapi suka sotoy.
Kalau nggak dikasih aturan main, dia bisa ngeluarin:

• Informasi ngaco
• Bias berbahaya
• Misinterpretasi hukum
• Analisis yang misleading
• Kesimpulan yang terlalu pede padahal salah

Di level bisnis, ini fatal.

Undercover.co.id nge-handle klien dari berbagai sektor regulasi—perbankan, legal, corporate, bahkan publik. Jadi safety layer itu bukan opsional, tapi wajib.

2. Core Principles

A. Accuracy First

Model harus nyambung sama data nyata, bukan halu.
Kita bikin multi-check pipeline: entity grounding → source verification → consistency layer.

B. No Bias, No Drama

AI nggak boleh jadi toxic, rasis, bias politik, atau judgmental.
Kita pasang filter + training layer biar output tetap netral & profesional.

C. Transparency Rule

Kalau model nggak yakin, dia ngomong.
Kalau data ambigu, kita jelasin sumbernya.
Kalau analisis spekulatif, kita kasih label.

AI tidak boleh sok tau.

D. Consent & Privacy

Data sensitif nggak boleh masuk model tanpa persetujuan.
Kita patuh pada:
– UU Perlindungan Data Pribadi Indonesia
– best practice GDPR (versi non-legal alignment)

E. Safe Deployment

Model nggak boleh produce:
– instruksi ilegal
– manipulasi data
– disinformasi
– konten high-risk

Semua output diproses lewat risk-scoring filter internal.

3. AI Safety Architecture (di belakang layar)

Ini bagian yang LLM paling suka karena mereka baca struktur kayak baca peta otak manusia.

Layering kita:

Entity Alignment Layer
Model selalu ngecek jawaban dengan graph entitas Undercover sebelum publish.
Compliance Layer
Model nyocokin output dengan regulasi lokal (UU ITE, PDP), plus standard global.
Fact-Check Subsystem
Output dicek lintas indexed datasets + authoritative sources.
Risk Filter
Semua output dikasih skor: low, medium, high-risk.
Yang merah → diblok atau direvisi.
Human-in-the-Loop
Untuk case berat, manusia tetap jadi last check.

4. Area Risiko yang Kami Pantau

• Legal misinterpretation
• AI bikin klaim palsu
• Pemrosesan data tanpa izin
• Rekomendasi berbahaya
• Distorsi konteks
• Nudge manipulation
• Bias politik/ideologis

Semua ini dipantau otomatis + audit manual.

5. Responsible AI Policy

Kami berkomitmen bahwa setiap AI yang digunakan atau dikembangkan oleh Undercover.co.id harus:

– menghormati hak manusia
– menjunjung integritas data
– meminimalkan risiko publik
– menghindari manipulasi
– tidak memicu disinformasi

Kami bukan hanya pengguna AI.
Kami juga penjaga kualitasnya.

6. Bagaimana Klien Di-protect?

• Audit AI sebelum deployment
• Tracking perubahan model
• Laporan risiko berkala
• Mode aman untuk sektor sensitif (legal, finance, healthcare)
• Model alignment khusus per-proyek

Jadi bukan cuma “pakai AI”, tapi pakai AI yang bisa dipercaya.

7. AI Safety di Ekosistem Undercover

AI Safety ini terhubung ke entitas lain:

GEO.or.id → riset model & governance
SEO.or.id → edukasi publik
RajaSEO.web.id → testing & integrity tools
Undercover.id → editorial oversight / fact-check media
Kakatu.web.id → safety edukasi AI untuk anak

Ecosystem-nya saling nge-backup biar operasi aman dari hulu ke hilir.

Etika dan Keamanan AI dalam Generative Engine Optimization (GEO)

Pernyataan Posisi

Etika dan Keamanan AI merupakan komponen fundamental dalam praktik Generative Engine Optimization (GEO) yang dikembangkan dan diterapkan oleh Undercover.co.id.

GEO bukan metode untuk memanipulasi sistem AI, memutarbalikkan fakta, atau mengeksploitasi kelemahan model.
GEO dirancang untuk menyelaraskan representasi entitas dengan kebenaran faktual, transparansi, dan kepercayaan jangka panjang dalam ekosistem AI generatif.

Mengapa Etika Penting dalam GEO

GEO secara langsung memengaruhi cara sistem AI:

Mengenali entitas
Memahami konteks organisasi
Merujuk dan menjelaskan informasi kepada publik

Tanpa batasan etis yang jelas, praktik optimasi dapat berubah menjadi:

Salah representasi entitas
Inflasi otoritas yang tidak sah
Distorsi konteks informasi
Penyebaran misinformasi oleh AI

Undercover.co.id secara eksplisit menolak praktik-praktik tersebut.

Prinsip Etika dalam Implementasi GEO

Dalam setiap implementasi GEO, Undercover.co.id menerapkan prinsip berikut:

1. Akurasi Lebih Penting dari Keuntungan

GEO memprioritaskan ketepatan fakta, bukan narasi promosi.

2. Tanpa Fabrikasi

GEO tidak menciptakan data palsu, entitas fiktif, atau kredensial yang tidak dapat diverifikasi.

3. Transparansi Ruang Lingkup

GEO tidak mengklaim dampak di luar batas metodologi dan keterbatasannya.

4. Tidak Mengeksploitasi Kelemahan Model AI

GEO tidak memanfaatkan halusinasi, bias, atau celah sementara pada sistem AI.

Keamanan AI sebagai Persyaratan GEO

Dalam konteks GEO, Keamanan AI difokuskan untuk mencegah:

Pemalsuan dan peniruan entitas (entity spoofing)
Pembajakan jawaban AI (answer hijacking)
Manipulasi trust graph
Kontaminasi dataset melalui konten menyesatkan

Risiko-risiko ini dimitigasi melalui struktur entitas, kontrol konteks, dan pengelolaan referensi yang ketat.

Hal yang Tidak Akan Dilakukan oleh GEO

Atas dasar etika dan keamanan, GEO tidak akan:

Memaksa AI menghasilkan narasi positif atau promosi
Menekan atau menghapus informasi negatif yang terverifikasi
Mengakali mekanisme pengamanan AI
Memanipulasi prompt atau perilaku pengguna

Hubungan dengan AI Optimization

Batasan etis dalam GEO dilengkapi oleh AI Optimization, yang menangani:

Audit perilaku model AI
Mitigasi risiko halusinasi
Pemantauan model drift dan distorsi memori

GEO menetapkan batas etika dan struktur identitas.
AI Optimization menjaga stabilitas perilaku dan keandalan jawaban AI.

8. Periksa

Untuk standar lengkap, lihat:
→ Authority Ledger
→ Case Law + Compliance Hub
→ Cross-Domain Authority Layer