Berikut adalah cerita detektif analitis untuk Anda: sebuah produk memiliki 5 juta MAU dan 80% DAU / MAU. Apakah itu sehat? Kebanyakan orang, serta LLM Anda, akan berkata: wow, produk yang kuat! Sekarang tambahkan satu fakta lagi: Durasi sesi harian rata-rata: 30 detik Tiba-tiba ceritanya berubah. Mungkin pengguna hanya memeriksa notifikasi dan memantulkan. Mungkin ini adalah keterlibatan refleksif yang dangkal, bukan nilai produk yang nyata. Tetapi tambahkan satu fakta lagi: Ini adalah aplikasi pembayaran Sekarang 30 detik terlihat benar-benar normal! Buka aplikasi, kirim uang, tutup aplikasi. Metrik yang sama, tetapi dengan interpretasi yang sama sekali berbeda. Ini adalah salah satu masalah terbesar dengan analisis AI. AI tidak dapat diandalkan berhenti dan berkata, "Saya tidak memiliki cukup informasi untuk mengetahuinya." Sebaliknya, itu mengisi kekosongan dengan cerita paling masuk akal secara statistik yang pernah dilihat sebelumnya. Itu sebabnya input yang jarang menghasilkan output generik namun percaya diri. Solusinya untuk ini? Konteks ortogonal: fakta independen yang mengurangi ambiguitas dari arah yang berbeda. Baca esai terbaru kami di Kecerdasan Beropini tentang gagasan Konteks Ortogonal.