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

Asus ExpertBook Ultra. The Flagship of the Industry. Period! Mengapa Begitu?

Asus resmi membawa Asus ExpertBook Ultra ke Indonesia sebagai bagian dari strategi memperkuat lini laptop bisnis premium berbasis AI. Perangkat ini langsung menargetkan profesional dengan mobilitas tinggi melalui desain ultra-ringan dengan bobot mulai dari 0,99 kg, tanpa mengorbankan performa maupun fitur enterprise yang semakin krusial di era kerja hybrid. Asus mengklaim, laptop ini merupakan the Flagship of the Industry. Period. Mengapa? Kinerja Tertinggi di Laptop Tertipis Di sektor performa, Asus mengandalkan prosesor Intel Core Ultra Series 3, termasuk varian Intel Core Ultra X7 358H. Chip ini mengusung arsitektur hybrid dengan kombinasi Performance core, Efficient core, dan Low Power Efficient core, memungkinkan distribusi beban kerja yang lebih adaptif.  Clock boost hingga 4,8GHz memastikan performa single-thread tetap tinggi, sementara integrasi CPU, GPU, dan NPU dalam satu paket menghadirkan pendekatan komputasi modern yang lebih efisien. Meskipun sangat tipis dan ringan,...

Samsung Berhenti Produksi RAM LPDDR4 dan LPDDR4X

Samsung resmi menghentikan produksi memori generasi lama seperti LPDDR4 dan LPDDR4X. Keputusan ini bukan sekadar pembaruan lini produk, melainkan sinyal kuat bahwa industri memori sedang bergeser total ke arah kebutuhan kecerdasan buatan, khususnya segmen Agentic AI yang menyedot kapasitas produksi dalam skala besar. Sebagai gantinya, Samsung kini memusatkan sumber daya ke teknologi memori yang lebih relevan seperti LPDDR5, LPDDR5X, dan HBM. Ketiga jenis memori ini menjadi tulang punggung infrastruktur AI modern, terutama di pusat data yang membutuhkan bandwidth tinggi dan latensi rendah. Permintaan yang melonjak tajam dari sektor ini membuat memori bukan lagi komoditas biasa, tetapi komponen strategis yang menentukan performa sistem AI secara keseluruhan. Namun, peningkatan kapasitas produksi ternyata belum cukup. Dalam laporan kinerja terbarunya, Samsung mengakui bahwa permintaan memori untuk tahun 2027 diperkirakan akan jauh melampaui pasokan. Bahkan, kesenjangan supply dan demand d...

Review Asus ExpertBook P1403CVA. Laptop Bisnis Terjangkau untuk Jangka Panjang

Dalam beberapa bulan terakhir, industri laptop menghadapi tantangan besar akibat kenaikan harga komponen, terutama RAM dan SSD. Permintaan global terhadap memori dan penyimpanan meningkat seiring transformasi digital, cloud computing, serta tren kerja hybrid.  Situasi tersebut diperparah oleh ketidakstabilan rantai pasok, sehingga harga komponen menjadi fluktuatif. Dampaknya, banyak produsen laptop harus melakukan penyesuaian konfigurasi, bahkan di segmen premium sekalipun. Menariknya, kondisi tersebut justru mempercepat pertumbuhan pasar laptop bisnis. Banyak perusahaan dan profesional mulai beralih dari laptop consumer ke perangkat profesional yang dirancang lebih tahan lama.  Fokus tidak lagi pada spesifikasi tinggi di awal, melainkan efisiensi investasi dalam jangka panjang. Laptop bisnis menawarkan daya tahan, keamanan, serta fleksibilitas upgrade yang menjadi semakin penting. Kenaikan harga RAM dan SSD juga membuat konsep modular menjadi nilai utama. Laptop bisnis sepert...

Amazon Coba Delivery Pakai Drone, Barang Banyak yang Rusak

Eksperimen pengiriman drone oleh Amazon kembali menuai sorotan, bukan karena kecepatannya, tetapi karena potensi kerusakan barang. Dalam beberapa bulan terakhir, layanan Prime Air diperluas ke berbagai kota di Amerika Serikat, menjanjikan pengiriman kurang dari dua jam dengan biaya sekitar USD 4,99. Namun, realitas di lapangan menunjukkan bahwa efisiensi ini datang dengan kompromi yang tidak kecil. Salah satu kasus yang viral datang dari seorang kreator konten yang menguji pengiriman barang rapuh. Ia memesan sebotol sirup untuk melihat bagaimana sistem menangani paket sensitif.  Hasilnya cukup problematis. Drone menjatuhkan paket dari ketinggian sekitar tiga meter langsung ke permukaan beton. Botol plastik tersebut pecah, menimbulkan pertanyaan serius tentang bagaimana sistem ini akan menangani barang yang lebih rentan seperti kaca atau elektronik. Fenomena ini bukan kasus tunggal. Video lain dari lokasi uji coba di Nashville menunjukkan pola serupa. Drone berhenti di udara dan men...

Skor Benchmark Intel Core 5 330 Mulai Muncul. Prosesor Terbaik Intel?

Kemunculan prosesor Intel Core 5 330 di basis data benchmark kembali menegaskan arah strategi Intel dalam memperkuat segmen entry-level. Berdasarkan hasil uji di platform PassMark, chip ini mencatat skor 4.215 poin untuk single-thread dan 14.947 poin untuk multi-thread, angka yang secara praktis menempatkannya sejajar dengan varian saudaranya, Core 5 320. Secara arsitektural, Core 5 330 mengusung konfigurasi 6 core dan 6 thread dengan skema hybrid 2 Performance-core dan 4 LP-Efficient core. Pendekatan ini mencerminkan filosofi desain Wildcat Lake yang menitikberatkan efisiensi daya tanpa mengorbankan performa dasar.  Clock speed yang diusung berada di kisaran 1,5 GHz hingga 4,6 GHz untuk P-core dan 1,4 GHz hingga 3,4 GHz untuk LP-E core, menjadikannya cukup fleksibel untuk berbagai skenario penggunaan, mulai dari produktivitas ringan hingga multitasking moderat. Menariknya, meski membawa label “lebih tinggi”, Core 5 330 nyaris identik dengan Core 5 320 dari sisi spesifikasi teknis....