Langsung ke konten utama

Bisakah Machine Learning Melupakan Pembelajarannya?

Biasanya, perusahaan menggunakan teknologi machine learning atau pembelajaran mesin. Misalnya untuk menganalisis keinginan pengguna, ketidaksukaan, ataupun menganalisa perubahan wajah orang. 

Nah, jika biasanya machine learning biasanya dikaitkan dengan pembelajaan, lalu muncul pertanyaan dari beberapa peneliti. Bisakah machine learning melupakan pembalajaran yang sudah diberikan?


Sebagai informasi, kini ada bidang ilmu komputer yang muncul dan dikenal sebagai machine unlearn. Ia mencari cara untuk menginduksi amnesia selektif dalam perangkat lunak kecerdasan buatan atau Artificial Intelegence. Apa maksudnya?

Tujuannya adalah untuk menghapus semua jejak orang atau titik data tertentu dari sistem pembelajaran mesin tanpa mempengaruhi kinerjanya.


Jika dipraktikkan, konsep tersebut dapat memberi orang lebih banyak kontrol atas data mereka dan nilai yang diperoleh darinya. 

Meskipun pengguna sudah dapat meminta beberapa perusahaan untuk menghapus data pribadi, mereka umumnya tidak mengetahui algoritma mana yang telah menyesuaikan atau melatih informasi mereka. 

Penghentian  machine learning dapat memungkinkan seseorang untuk menghilangkan data mereka dan kemampuan perusahaan untuk mendapatkan keuntungan darinya.

Gagasan tentang amnesia buatan ini memerlukan beberapa ide baru dalam ilmu komputer. Perusahaan pencipta machine learning menghabiskan jutaan dolar untuk melatih algoritma machine learning. Misalnya untuk mengenali wajah atau menilai postingan sosial.

Alasannya, algoritma sering kali dapat menyelesaikan masalah lebih cepat daripada pemrogram manusia saja. Namun begitu dilatih, sistem machine learning tidak mudah diubah atau bahkan dipahami. 

Cara tradisional untuk menghilangkan dampak dari titik data yang diberikan adalah dengan membangun kembali sistem dari awal, dan ini sama saja dengan membuat lagi machine learning yang berbeda dan tentunya berpotensi mahal.


Baca juga:


Di sisi lain, regulator data di seluruh dunia telah lama memiliki kekuatan untuk memaksa perusahaan menghapus informasi yang diperoleh secara ilegal. 

Warga beberapa negara, seperti Uni Eropa dan California, bahkan memiliki hak untuk meminta perusahaan menghapus data mereka jika mereka menginginkannya. 

Baru-baru ini, regulator AS dan Eropa mengatakan bahwa terkadang pemilik sistem AI perlu melangkah lebih jauh: menghapus sistem yang telah dilatih tentang data sensitif.

Tahun lalu, regulator data Inggris memperingatkan perusahaan bahwa beberapa perangkat lunak pembelajaran mesin dapat dikenakan hak GDPR seperti penghapusan data karena sistem AI dapat berisi data pribadi. 

Peneliti keamanan telah menunjukkan bahwa algoritma terkadang dapat dipaksa untuk mengungkapkan data sensitif yang digunakan dalam pembuatannya. Intinya adalah privasi yang perlu lebih dijaga melalui amnesia machine learning.

Para peneliti telah menunjukkan bahwa mereka dapat membuat algoritma machine learning dilupakan dalam kondisi tertentu, tetapi teknologinya belum siap untuk untuk saat ini.


Salah satu pendekatan menjanjikan yang diusulkan pada tahun 2019 oleh para peneliti dari Universitas Toronto dan Wisconsin-Madison yang membagi data sumber menjadi beberapa bagian untuk proyek machine learning yang baru. 

Masing-masing kemudian diproses secara terpisah sebelum hasilnya digabungkan menjadi model pembelajaran mesin akhir. 

Jika suatu titik data akan dilupakan kemudian, hanya sebagian kecil dari data masukan asli yang harus diproses lagi. Pendekatan ini telah terbukti bekerja dengan data dari pembelian online dan koleksi lebih dari satu juta foto. 

Namun pendekatan ini dikatakan lemah karena sistem ternyata sistem yang tidak belajar akan rusak jika permintaan penghapusan yang diajukan terajukan dalam urutan tertentu, baik secara acak atau oleh aktor jahat seperti hacker.

Kembali lagi ke alasan kenapa machine unlearning ini dibuat, Reuben Binns, seorang profesor di Universitas Oxford yang mempelajari perlindungan data, mengatakan bahwa dalam beberapa tahun terakhir telah tumbuh rasa di AS dan Eropa bahwa individu harus memiliki suara dalam nasib dan hasil data mereka. 

Dia menduga bahwa machine unlearning ini hanya merupakan demonstrasi ketajaman teknis daripada perubahan besar dalam privasi. Bahkan saat mesin belajar untuk melupakan, pengguna harus berhati-hati tentang dengan siapa mereka berbagi data terutama hal-hal yang sensitif.

Dibutuhkan rekayasa virtuoso sebelum perusahaan teknologi benar-benar dapat menerapkan pembelajaran mesin atau machine unlearning ini yang tentunya akan memberikan orang lebih banyak kontrol atas nasib algoritmik data mereka. 

Meski begitu, teknologi mungkin tidak banyak mengubah risiko privasi di era AI sekarang ini. Intinya, kita lah sebagai pengguna yang harus benar-benar menjaga data pribadi kita. Setuju guys?

Postingan Populer

Latest iPhone Rumors. Bebas TKDN, Bisa Langsung Beredar di Indonesia?

Kebijakan pembebasan Tingkat Komponen Dalam Negeri (TKDN) bagi merek Amerika Serikat dalam Agreement of Reciprocal Trade (ART) antara Indonesia dan AS memicu polemik di industri smartphone nasional. Pengamat gadget Herry SW menilai kebijakan ini berpotensi menciptakan persaingan tidak sehat, terutama karena produk seperti iPhone dari Apple dapat masuk tanpa memenuhi kewajiban kandungan lokal. Menurutnya, iPhone sebelumnya sudah memperoleh berbagai kemudahan, termasuk melalui skema investasi inovasi yang memungkinkan kepatuhan TKDN tanpa pembangunan pabrik. Sementara itu, vendor global seperti Samsung, Xiaomi, Oppo, Vivo, dan Realme telah berinvestasi besar di fasilitas produksi Indonesia. Perbedaan perlakuan ini dinilai bisa merusak iklim investasi dan mengurangi komitmen lokalisasi industri. Herry mengusulkan dua opsi: menghapus TKDN untuk semua vendor agar kompetisi setara, atau memberikan insentif bagi merek yang sudah membangun pabrik. Kebijakan yang adil dinilai penting untuk menj...

Spesifikasi Infinix Note 60 Pro yang Baru Dirilis di Indonesia. Beli di Mana?

Infinix resmi meluncurkan Note 60 Pro di Indonesia dengan strategi yang cukup agresif. Smartphone ini hadir di segmen menengah premium, tetapi membawa desain dan fitur yang jelas terinspirasi dari flagship, terutama lini iPhone 17 Pro. Harga yang ditawarkan mulai Rp 5 jutaan, membuatnya langsung menjadi penantang serius di kelasnya. Di pasar Indonesia, Infinix Note 60 Pro dijual dalam dua varian. Model 8GB/256GB dibanderol Rp 5.399.000, sedangkan versi 12GB/256GB dijual Rp 5.899.000. Penjualan perdana dimulai pada 19 Februari 2026 pukul 00.00 WIB. Varian 8GB tersedia di berbagai platform e-commerce seperti Lazada, Shopee, Blibli, Akulaku, Tokopedia, hingga TikTok Shop. Sementara itu, varian 12GB dipasarkan secara eksklusif melalui Shopee. Secara desain, Note 60 Pro mengusung pendekatan yang cukup berani. Modul kamera belakang berbentuk persegi panjang dengan tampilan premium metal membuatnya terlihat seperti flagship. Varian warna oranye bahkan disebut-sebut mirip dengan “Cosmic Orange...

Review Asus Chromebook 14 CM1405. Efisien untuk Produktivitas Modern

Pasar laptop Chromebook diam-diam terus berkembang. Segmen ini hadir sebagai alternatif serius bagi laptop Windows, terutama di segmen pendidikan, UMKM, dan perusahaan yang mengedepankan efisiensi, keamanan, serta kemudahan manajemen perangkat.  Dengan sistem operasi ChromeOS yang berbasis cloud, Chromebook menawarkan pengalaman komputasi yang ringan, cepat, dan minim perawatan. Berbeda dari ekosistem Windows yang lebih kompleks dan menuntut spesifikasi yang relatif jauh lebih tinggi. Dalam beberapa tahun terakhir, adopsi Chromebook juga meningkat di lingkungan enterprise dan institusi pendidikan. Semua didorong oleh kebutuhan kerja hybrid, kolaborasi berbasis web, serta keamanan data yang terintegrasi langsung di level sistem.  Sebagai gambaran, ChromeOS dikenal memiliki booting cepat, update otomatis, serta proteksi bawaan terhadap malware. Kemampuan ini menjadikannya solusi praktis untuk pengguna yang aktivitasnya terfokus pada browser, aplikasi Android, dan layanan Google ...

Lonjakan Harga Memori Ancam Industri Broadband dan Telco

Firma riset Counterpoint Research memperingatkan lonjakan tajam harga memori yang berpotensi mengganggu industri broadband global. Dalam laporan terbarunya, Counterpoint menilai inflasi harga memori untuk perangkat konsumen seperti router ISP, residential gateway, dan set-top box. Parahnya, harga-harga perangkat tersebut meningkat jauh lebih agresif dibandingkan kategori perangkat lain, seperti smartphone, laptop dan desktop PC. Bahkan mendekati kenaikan tujuh kali lipat dalam beberapa kuartal terakhir. Masalah utama bukan pada kompleksitas perangkat, melainkan perubahan struktur biaya. Memori yang sebelumnya hanya menyumbang porsi kecil dalam bill of materials (BOM) kini meningkat hingga sekitar 20 persen pada router kelas rendah hingga menengah. Ketika satu komponen menjadi faktor dominan biaya, strategi operator seperti pembelian massal dan tender jangka panjang menjadi semakin sulit. Counterpoint menilai siklus saat ini didorong oleh keterbatasan pasokan dan alokasi produksi. Produ...

Fitur Baru Google Map untuk Sambut Lebaran 2026

Google Indonesia menggandeng sejumlah pemangku kepentingan untuk meningkatkan kesiapan arus mudik Lebaran 2026. Kolaborasi tersebut melibatkan Korlantas Polri dan Jasa Marga guna menghadirkan fitur tambahan di Google Maps yang dinilai lebih relevan bagi kebutuhan perjalanan masyarakat. Menurut Strategic Partner Development Manager Geo Google Indonesia, Ricard Darsono, sejumlah pembaruan akan dirilis menjelang musim mudik. Salah satu fokus utama adalah visualisasi rute yang lebih komprehensif. Pengguna dapat memilih berbagai opsi perjalanan, termasuk menghindari jalan tol, melihat estimasi tarif tol, hingga mengunduh peta sebagai offline map. Selain itu, Google Maps juga akan menampilkan jadwal transportasi umum, termasuk kereta api, sehingga pengguna dapat membandingkan moda transportasi dengan lebih efisien. Menurut Ricard, fitur ini diharapkan dapat membantu masyarakat merencanakan perjalanan secara matang, terutama dalam menghadapi lonjakan mobilitas selama Lebaran. Integrasi Info...