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

Google Playground: Platform Bikin Game Tanpa Coding yang Diincar Banyak Kreator

Google resmi meluncurkan Playground, platform eksperimental berbasis browser yang memungkinkan siapa saja bikin game hanya lewat perintah teks tanpa perlu kemampuan coding sama sekali. Lewat antarmuka percakapan, pengguna cukup menjelaskan konsep game yang diinginkan, misalnya tema unik seperti minuman ube latte, dan Playground langsung menerjemahkannya menjadi permainan yang bisa dicoba saat itu juga. Proses kreasinya dirancang sangat sederhana. Pengguna bisa memulai dari kanvas kosong, memilih prompt yang sudah disediakan, atau mengikuti panduan terstruktur untuk membangun ide game dari nol. Elemen seperti aturan permainan, karakter, fisika, hingga desain lingkungan semuanya bisa diubah hanya dengan mengetikkan instruksi baru, tanpa harus mengutak-atik baris kode secara manual. Setelah game jadi, hasilnya bisa disimpan secara privat, dibagikan lewat tautan ke teman dan keluarga, atau dipublikasikan ke galeri Explore Playground agar bisa dimainkan komunitas lebih luas. Karena berbasis...

Biaya Service Laptop Gaming Tembus Rp70 Juta, Modal Sendiri Cuma Rp2 Juta!

Seorang pemilik laptop gaming Razer Blade 16 memilih jalur yang tidak biasa setelah menghadapi biaya perbaikan yang dinilai terlalu tinggi. Alih-alih membayar sekitar £2.500 atau lebih dari US$3.300 (sekitar Rp70 juta) untuk mengganti heatsink, ia memodifikasi sistem pendingin laptop gaming tersebut hanya dengan biaya sekitar £100 atau sekitar Rp2 juta. Kisah ini pertama kali muncul melalui unggahan pengguna Reddit u/Pristine-Valuable775. Menurut pengakuannya, Razer menawarkan biaya penggantian heatsink yang hampir setara dengan harga sebuah laptop gaming baru. Meski penyebab kerusakan tidak dijelaskan secara rinci, kasus ini mengingatkan pada laporan sebelumnya mengenai masalah vapor chamber pada beberapa model Razer Blade generasi lama yang mengalami kegagalan segel sehingga sistem pendingin tidak lagi bekerja optimal. Setelah membiarkan laptopnya tersimpan selama hampir setahun, pemilik tersebut memutuskan merancang solusi sendiri. Ia memasang heatsink tembaga khusus yang menyentuh ...

Review Asus ExpertBook B3 B3404CVA. Laptop Kerja Fleksibel untuk Pendukung Bisnis

Industri laptop bisnis sedang mengalami pergeseran yang cukup signifikan. Jika dulu perusahaan hanya mencari perangkat yang “cukup bisa dipakai”, kini standar berubah menjadi efisiensi, keamanan, dan daya tahan jangka panjang. Tekanan untuk bekerja hybrid, meningkatnya ancaman siber, serta kebutuhan multitasking membuat laptop bisnis harus lebih dari sekadar alat kerja. Ia harus menjadi fondasi produktivitas. Di sisi lain, tidak semua perusahaan siap mengalokasikan budget untuk perangkat flagship. Di sinilah segmen laptop bisnis menengah menjadi menarik. Pasalnya, laptop bisnis kelas menengah menawarkan keseimbangan antara harga, fitur, dan performa. Namun, kompromi tentunya selalu ada dibanding seri flagship, dan di sinilah evaluasi kritis menjadi penting. Sebagai contoh, Asus mencoba mengisi celah segmen laptop bisnis menengah lewat Asus ExpertBook B3 B3404CVA . Laptop bisnis ini ditujukan untuk perusahaan yang membutuhkan perangkat kerja solid dengan fitur enterprise, tetapi tetap r...

Microsoft Klaim Windows 11 Lebih Responsif 20%, Optimalisasi RAM Jadi Fokus

Microsoft mengklaim Windows 11 kini dapat merespons perintah hingga 20% lebih cepat berkat peningkatan pengelolaan memori dan optimalisasi operasi sehari-hari. Pembaruan ini menyasar sejumlah fitur utama, termasuk Start, File Explorer, dan Search, dengan manfaat yang diklaim paling terasa pada PC dengan RAM 8GB. Wakil presiden korporat Windows, Navjot Virk, mengatakan Microsoft berfokus pada pemanfaatan sumber daya sistem yang lebih efisien. Salah satu upayanya adalah meningkatkan pengelolaan memori agar lebih banyak data aktif tetap tersimpan di RAM, alih-alih dipindahkan ke media penyimpanan yang lebih lambat. Menurut Microsoft, optimalisasi tersebut memungkinkan Windows mempertahankan hingga 2GB lebih banyak data aktif di memori. Jika berjalan sesuai klaim, perubahan ini dapat membantu pengguna membuka lebih banyak aplikasi dan tab browser secara bersamaan tanpa harus langsung menambah kapasitas RAM. Microsoft juga mengubah cara Widgets bekerja pada PC dengan RAM 8GB atau kurang. F...

Download Windows 10 ISO versi Lite Alias Ringan

Anda kesal karena laptop atau PC desktop Anda lemot padahal punya spek yang tidak jelek? Jangan dulu membuang laptop atau upgrade komponen PC desktop tersebut. Siapa tau yang membuatnya berat adalah sistem operasi Windows 10-nya yang kegemukan. Selain format dan install ulang, ada cara lain yang lebih efektif dalam membuat komputer kita bekerja seperti layaknya baru beli. Caranya adalah download Windows 10 ISO versi ringan. Lho, apa bedanya? Kalau kita memilih untuk download Windows 10 ISO versi ringan dan instalasikan di PC kita, maka fitur-fitur, fungsi atau aplikasi yang jarang digunakan, sudah ditiadakan. Selain lebih hemat ruang di harddisk, dibuangnya fitur-fitur yang tidak berguna tersebut akan membuat PC atau laptop spek rendah pun bisa menjalankan Windows 10 dengan lancar. Download Windows 10 Terbaru October 2020 Update Lalu, apa saja yang ada di Windows 10 versi Lite alias versi Ringan tersebut? Nah ini dia: Windows 10 SuperLite Compact (Gaming Edition) x64 – ...