Pernyataan Fairness & Etika AI

1. Prinsipnya

Aktivitas engineering itu ukuran yang buruk untuk kualitas engineering. Jumlah commit, PR, dan review cuma mengukur apa yang terlihat oleh tool, bukan waktu yang dipakai untuk mentoring, perencanaan, pairing, debugging langsung, atau menangani insiden. Laporan mingguan yang memeringkat orang berdasarkan angka-angka itu menyesatkan dan merugikan.

Karena itu AI Enginara dibangun untuk menjelaskan pola (beban kerja yang menumpuk, review yang tersendat, risiko keterlambatan), bukan menjatuhkan vonis pada orang per orang.

2. Aturan keras yang wajib dipatuhi AI

Setiap laporan mingguan hasil AI terikat aturan berikut, dan aturannya ditegakkan di level kode:

• Bahas pola secara agregat (misalnya "beban review menumpuk di 1 reviewer"), tidak pernah menyebut nama untuk mempermalukan.
• Tiap klaim faktual wajib merujuk evidence ID yang benar-benar ada di snapshot metrik deterministik. Model tidak boleh mengarang bukti.
• Output divalidasi terhadap JSON schema yang ketat. Laporan yang tidak cocok ditolak, bukan ditampilkan.
• Setiap respons dicek terhadap daftar istilah terlarang. Kalau ada yang muncul, laporannya ditolak dan pelanggan diberi opsi generate ulang, bukan draf setengah jadi atau draf yang menghakimi.

3. Daftar istilah terlarang (terbuka)

Daftar persis istilah yang bikin laporan AI ditolak ada di bawah. Daftarnya memang dwibahasa (Inggris / Indonesia) karena pelanggan kami dwibahasa. Kami perbarui daftar ini setiap kali pelanggan melaporkan framing baru yang merugikan.

Daftar di atas mencerminkan konstanta yang dipakai validator backend kami, istilah per istilah, dan ikut diperbarui setiap konstanta itu berubah. Pemilik workspace juga bisa meninjau setiap peristiwa generate AI (termasuk istilah apa yang memicu penolakan, kalau ada) di Settings → Audit log.

4. Di mana aturannya hidup

• System prompt untuk tiap jenis laporan secara tegas melarang menyorot individu.
• Framing Developer Report menambahkan pengingat ekstra bahwa pola harus dijelaskan secara agregat.
• Validator pasca-generate memindai respons untuk istilah terlarang sebelum laporan disimpan. Kalau ada yang cocok, ia melempar InvalidAiResponseException dan laporannya ditandai gagal, tidak dikirim.
• Pemeriksa faktualitas menolak klaim apa pun yang evidence ID-nya tidak ada di snapshot deterministik.

5. Yang tidak bisa kami janjikan

AI itu probabilistik. Kami tidak bisa menjamin sebuah model tidak akan pernah menghasilkan kalimat menghakimi yang lolos dari daftar istilah terlarang. Yang bisa kami jamin, dan kami lakukan, adalah begitu itu terjadi output-nya ditolak sebelum dilihat manusia mana pun, dan prompt generate ulangnya menyebut pelanggarannya secara terang.

Kendalinya tetap di tangan pelanggan: tiap workspace bisa mematikan narasi AI sepenuhnya dan memakai draf laporan deterministik saja (tanpa LLM).

6. Cara melaporkan masalah fairness

Kalau kamu menerima laporan yang menurutmu menyorot individu atau membuat klaim yang menghakimi, kirim ke [email protected]. Kami investigasi dalam 5 hari kerja, kami sampaikan akar masalahnya, dan bila memang perlu kami tambahkan istilahnya ke daftar terlarang lalu publikasikan pembaruannya di sini.

7. Audit log

Setiap kali laporan AI di-generate, kejadiannya tercatat di audit log per workspace: siapa yang memicunya, bukti apa yang dimasukkan, dan bagaimana hasil validasinya. Owner bisa menelusuri jejaknya kapan saja.

Kebijakan kami yang lain ada di halaman Privasi dan DPA .