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

Review Asus ROG Zephyrus G14 GA403UU. Laptop Gaming Tipis Futuristis

Dalam dunia laptop gaming yang semakin kompetitif, Asus kembali mengukuhkan posisinya di industri laptop gaming tipis lewat seri ROG Zephyrus G14. Di pasaran, salah satu model laptop gaming tipis yang jadi andalan Asus adalah seri ROG Zephyrus G14 GA403UU. Laptop gaming tipis yang hadir pada kisaran tahun 2024 ini membawa kombinasi menarik antara performa tinggi, teknologi terkini, dan desain yang super portabel. Dengan layar OLED 3K yang memanjakan mata, GPU RTX 4050 yang efisien, serta dukungan AI dari prosesor Ryzen 7 8845HS, laptop ini ditujukan untuk gamer dan kreator yang menuntut performa dalam dimensi ringkas. Yang menjadi daya tarik utama dari G14 adalah bagaimana Asus berhasil meramu laptop 14 inci ini menjadi sebuah mesin bertenaga tanpa mengorbankan kenyamanan dan keindahan desain. Bobot hanya 1,5 kg, menjadikannya salah satu laptop gaming teringan di kelasnya. Di sisi lain, perangkat ini juga membawa berbagai fitur profesional seperti layar Pantone Validated dan Dolby Atmo...

Nvidia Siapkan RTX 50 SUPER untuk Libur Akhir Tahun

Rumor panas dari TweakTown menyebutkan bahwa Nvidia tengah menyiapkan kartu grafis RTX 50 SUPER untuk rilis akhir 2025. Targetnya jelas: menggaet momentum belanja liburan dan memancing gelombang upgrade PC menjelang tahun baru.  Langkah ini terasa seperti strategi klasik Nvidia. Masuk dengan produk “baru” di momen konsumen sedang lapar teknologi. Namun, mari kita jujur: label “SUPER” jarang berarti lompatan besar. Berdasarkan bocoran, RTX 5080 SUPER akan membawa 24GB VRAM, sedangkan RTX 5070 Ti SUPER menawarkan 18GB VRAM. Angka yang impresif di brosur, tapi tetap saja, ini lebih ke pamer kapasitas memori daripada revolusi arsitektur. Tidak ada kabar soal peningkatan signifikan pada performa inti Blackwell, sehingga besar kemungkinan ini hanya penyegaran kosmetik dengan sedikit bumbu marketing. Nvidia sendiri sedang berada di posisi aneh. Peluncuran awal RTX 50 series tidak sepenuhnya sukses, dengan stok melimpah di kelas atas yang sulit terserap pasar. SUPER refresh ini bisa jadi c...

Sony Xperia: Bertahan demi Gengsi, Bukan Demi Pasar

Sony tampaknya masih enggan mengakui bahwa divisi ponsel pintarnya, Xperia, sudah lama kehilangan relevansi. Dalam laporan keuangan terbaru, CFO Sony, Lin Tao, bersikeras menyebut Xperia sebagai “bisnis yang sangat penting” bagi masa depan perusahaan.  Masalahnya, sulit menemukan data penjualan atau pangsa pasar yang mendukung klaim sang CFO tersebut. Realitasnya, Xperia juga sudah lama menjadi bayang-bayang dari kejayaan masa lalu. Seperti diketahui, Sony sudah lama menarik diri dari pasar AS, melemah di pasar Jepang, bahkan menghentikan produksi tahun ini. Rumor soal mundurnya Sony dari Eropa semakin memperkuat kesan bahwa Xperia kini hanya hidup di lingkaran penggemar fanatik yang semakin sedikit, serta dengan peluncuran produk yang jarang dan distribusi terbatas. Ucapan Lin Tao tentang “menghargai teknologi komunikasi” yang telah dikembangkan lama memang masuk akal. Teknologi kamera dan komponen Xperia sering kali dipakai di lini produk lain Sony, seperti kamera mirrorless atau...

Review Laptop AMD, Lenovo Yoga 7 2-in-1 14AHP9

Perkembangan teknologi laptop dalam dua tahun terakhir bergerak pesat menuju era AI PC. Saat ini, perangkat tidak hanya mengandalkan kecepatan prosesor, tetapi juga kecerdasan komputasi yang terintegrasi.  Dengan akselerator AI dan fitur Copilot+ di Windows, pengguna bisa bekerja lebih cepat, berkreasi lebih leluasa, serta menikmati hiburan yang lebih imersif. Bagi pengguna profesional maupun kreator, kemampuan AI yang tertanam langsung di perangkat menjanjikan pengalaman komputasi yang semakin personal dan responsif. Salah satu contoh nyata dari tren AI PC adalah Lenovo Yoga 7 2-in-1 14AHP9. Perangkat tersebut memadukan desain fleksibel khas Yoga, panel OLED yang memanjakan mata, dan prosesor AMD Ryzen 7 8840HS yang sudah mengusung GPU Radeon 780M terintegrasi.  Dengan kombinasi keduanya, Yoga 7 bukan hanya menarik untuk pekerjaan kreatif dan multitasking, tetapi juga menjadi salah satu kandidat utama untuk laptop AI di segmen 2-in-1 premium. Desain Dari segi desain, Lenovo Y...

Oxmiq Labs Siap Guncang Dominasi GPU Nvidia

Raja Koduri, mantan arsitek GPU di AMD dan Intel, kembali ke panggung lewat startup barunya, Oxmiq Labs, dengan ambisi mengguncang dominasi Nvidia di pasar AI. Misinya? Merombak total ekosistem GPU yang ada saat ini. Caranya adalah lewat pendekatan "Software First" yang menjanjikan kompatibilitas aplikasi CUDA berbasis Python di berbagai hardware. Yang menarik, semua rencananya akan dapat dilakukan tanpa modifikasi kode. Oxmiq membawa arsitektur baru bernama OXCORE, yang memadukan unit scalar, vector, dan tensor, serta desain chiplet OXQUILT yang memungkinkan produsen merakit komponen komputasi layaknya Lego. Strategi ini diklaim bisa memangkas biaya R&D dan mempercepat pengembangan dari perangkat kecil hingga data center. Mitra besar seperti Tenstorrent dan MediaTek sudah masuk ke daftar pendukung awal. Namun, di balik jargon futuristis seperti “Atoms to Agents”, ada tantangan besar: membangun ekosistem dan perangkat lunak yang cukup matang untuk menandingi CUDA yang sud...