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?

Labels:

Postingan Populer

Hp Oppo Murah Ini Cuma 1 Jutaan

Oppo belum lama ini menggelar smartphone terbarunya ke pasaran Indonesia. Spesifikasinya mengagumkan, apalagi fitur kameranya. Ya, Oppo Reno 10x Zoom menawarkan kemampuan fotografi yang mumpuni, sekaligus performa perangkat yang hebat. Meski demikian, ada harga ada rupa. Smartphone tersebut dipasarkan dengan harga yang tidak murah, yakni Rp12,999 juta untuk versi dengan RAM 8GB dan storage 256GB. Mahal? Tentu saja tidak, jika melihat spesifikasi yang disediakan di dalamnya. Sayangnya, tidak semua pengguna mampu membeli smartphone Oppo dengan harga yang tergolong fantastis tersebut. Cukup banyak di antara kita yang ingin membeli hp Oppo murah yang harganya kalau bisa di bawah Rp1 juta. Kalau tidak ada pun, kalau bisa harganya masih Rp1 jutaan. Alias di bawah Rp2 juta. Nah, kalau sudah begitu, apa pilihan yang bisa kita dapatkan? Berikut ini pilihannya: Harga HP Oppo Murah di 2019: Untuk smartphone alias hp Oppo murah di harga 1 jutaan, dipastikan Anda sudah mendapatkan pe...
Read more »

AMD Tak Peduli dengan Pengguna Radeon Jadul. Tak Dapat Upgrade

AMD akhirnya membuat keputusan yang terasa terlalu tegas. Pemilik GPU Radeon RX 6000 Series dan Radeon RX 7000 Series secara efektif ditinggalkan dari FSR 4 dan FSR 4.1. Padahal, FSR bukan sekadar fitur kosmetik, ia adalah lompatan penting dalam kualitas upscaling berbasis AI. FSR 4 membawa peningkatan nyata yakni rekonstruksi gambar lebih stabil, edge lebih bersih, dan scaling performa yang akhirnya kompetitif. Namun semua itu “dikunci” untuk GPU Radeon RX 9000 Series berbasis RDNA 4, dengan dalih kebutuhan arsitektur baru dan dukungan FP8. Secara teknis masuk akal, tapi terasa terlalu nyaman sebagai alasan. Masalahnya, RDNA 2 dan RDNA 3 bukan perangkat usang. Dukungan INT8 yang mereka miliki masih relevan untuk banyak workload AI ringan. Ini membuat keputusan AMD terlihat bukan murni batasan teknis, melainkan strategi segmentasi produk yang agresif, atau lebih tepat, dorongan upgrade yang dipaksakan. Bandingkan dengan Nvidia. Mereka memang membatasi fitur seperti frame generation di ...
Read more »

RRQ Kembali Masuk Program Esports World Cup 2026, Validasi Global atau Sekadar Branding?

Team RRQ kembali masuk dalam Esports World Cup Foundation Club Partner Program 2026, memperpanjang statusnya sebagai salah satu organisasi esports yang dianggap relevan secara global. Ini adalah tahun kedua berturut-turut RRQ terpilih dalam program bernilai total US$20 juta tersebut, yang dirancang untuk mendorong pertumbuhan bisnis dan eksposur internasional klub esports. Secara angka, program ini terlihat impresif. Hanya 40 organisasi terpilih dari seluruh dunia, dengan total jangkauan lebih dari 300 juta penggemar. RRQ menjadi salah satu dari sedikit perwakilan Asia Tenggara, indikasi bahwa pasar regional mulai diperhitungkan dalam peta esports global.  Namun di balik angka besar itu, pertanyaan yang lebih penting adalah, seberapa strategis dampak program ini bagi keberlanjutan industri? Pendanaan hingga US$1 juta per klub memang memberi dorongan signifikan, terutama untuk penguatan brand dan operasional. Tetapi perlu dicatat, ini bukan tiket langsung ke panggung Esports World C...
Read more »

Siap-siap, GTA VI Sudah Semakin Dekat Dirilis!

Rockstar Games tampaknya membawa Grand Theft Auto VI ke fase paling krusial, yakni tahap akhir pengembangan. Indikasinya cukup jelas, rekrutmen besar-besaran untuk quality assurance (QA), yang dalam siklus industri game biasanya menandai pergeseran dari pembangunan konten ke fase polishing dan stabilisasi. Di tahap ini, fokus bukan lagi menambah fitur, melainkan memastikan semuanya bekerja tanpa cacat. Untuk game berskala GTA VI, itu berarti siklus pengujian berlapis. Mulai dari regression testing, validasi kompatibilitas lintas platform, hingga tuning performa pada berbagai konfigurasi hardware.  Dengan kompleksitas open-world modern, fase ini bisa memakan waktu berbulan-bulan, bahkan mendekati satu tahun. Rekrutmen QA yang dikaitkan dengan Rockstar India memperkuat gambaran bahwa proyek ini memasuki tahap validasi skala besar. Dengan estimasi sekitar 1.600 pengembang terlibat di India saja, Rockstar mengandalkan model produksi terdistribusi, memungkinkan pengembangan paralel pada...
Read more »

Konfirmasi. Apple Berhenti Produksi Mac Pro

Apple akhirnya mengakhiri perjalanan salah satu lini desktop paling ikoniknya:,Mac Pro. Tanpa seremoni besar, perangkat yang dulu jadi simbol workstation kelas atas itu kini hilang dari situs resmi, dengan halaman pembelian dialihkan ke lini Mac lainnya.  Lebih lanjut, Apple disebut tidak memiliki rencana untuk generasi penerus untuk model ini, sebuah keputusan yang menandai perubahan strategi yang cukup drastis. Mac Pro terakhir kali diperbarui pada 2023 dengan chip M2 Ultra, namun sejak itu praktis stagnan. Di saat yang sama, Mac Studio justru melaju cepat dengan adopsi M3 Ultra, membawa performa lebih tinggi dalam form factor yang jauh lebih ringkas dan efisien. Dalam konteks ini, Mac Pro terlihat semakin sulit dipertahankan. Ia mahal, besar, tetapi tidak lagi unggul. Secara teknis, keputusan ini masuk akal. Arsitektur Apple Silicon mengurangi ketergantungan pada ekspansi modular yang dulu menjadi alasan utama eksistensi Mac Pro. Ditambah lagi, fitur seperti RDMA over Thunderbol...
Read more »