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

Proses Fabrikasi 2 Nanometer TSMC Bocor, Dicuri Orang Dalam

Kasus dugaan pencurian teknologi kembali mengguncang industri semikonduktor global. Sejumlah mantan dan karyawan aktif TSMC kini menghadapi proses hukum di Taiwan terkait kebocoran rahasia dagang yang dikaitkan dengan pengembangan proses fabrikasi 2nm (N2), salah satu teknologi paling strategis di industri chip saat ini. Menurut laporan yang beredar, otoritas menemukan indikasi pelanggaran terhadap Undang-Undang Keamanan Nasional. Investigasi menyebut bahwa sejak 2023 hingga pertengahan 2025, sejumlah insinyur diduga diminta untuk membocorkan informasi teknis penting oleh pihak eksternal. Informasi tersebut mencakup detail proses manufaktur dan parameter kritikal yang digunakan dalam produksi chip generasi terbaru. Pihak yang disebut terlibat dalam skema ini antara lain individu yang kini terafiliasi dengan Tokyo Electron, perusahaan pemasok peralatan semikonduktor. Tujuannya diduga untuk meningkatkan performa mesin etching agar memenuhi standar produksi massal TSMC untuk node 2nm....

Intel Tancap Gas. Siapkan Core Ultra Series 4 Nova Lake-HX

Intel kembali menyiapkan strategi agresif di segmen laptop performa tinggi lewat bocoran prosesor generasi terbaru, Core Ultra Series 4 “Nova Lake-HX”. Informasi dari leaker terpercaya mengindikasikan bahwa lini ini tidak sekadar refresh, melainkan lompatan arsitektural yang secara spesifik ditujukan untuk gaming notebook dan mobile workstation kelas berat. Berbeda dari varian mainstream “Nova Lake-H”, seri HX diposisikan sebagai platform dengan I/O lebih luas dan dukungan penuh untuk discrete GPU. Ini terlihat jelas dari konfigurasi inti yang jauh lebih kompleks.  Varian flagship disebut mengusung kombinasi 8 Performance core (P-core) berbasis arsitektur Coyote Cove dan 16 Efficiency core (E-core) berbasis Arctic Wolf, ditambah 4 low-power E-core (LPE) yang ditempatkan terpisah di SoC tile. Secara total, konfigurasi 8P+16E+4LPE ini menandai pendekatan heterogen yang semakin matang dalam desain CPU modern. Namun Intel tidak berhenti di satu konfigurasi. Varian performa menengah jug...

2026, Kelelahan Digital Mulai Terasa. Pengguna Media Sosial Turun

Aktivitas media sosial di Inggris mulai menunjukkan gejala “kelelahan digital”. Laporan terbaru dari Ofcom mengungkap penurunan tajam dalam partisipasi aktif pengguna, sekaligus meningkatnya kehati-hatian dalam berinteraksi online. Ini merupakan sebuah sinyal bahwa relasi manusia dengan platform digital mulai berubah secara fundamental. Secara angka, persepsi positif terhadap internet ikut terkoreksi. Hanya 59% responden yang masih merasa manfaat online lebih besar daripada risikonya, turun drastis dari 72% tahun lalu. Meski penetrasi tetap tinggi, 9 dari 10 pengguna dewasa masih aktif di platform seperti WhatsApp, cara mereka menggunakan media sosial kini jauh lebih pasif. Perubahan paling mencolok ada pada perilaku berbagi. Hanya sekitar separuh pengguna yang masih aktif memposting, berkomentar, atau berbagi konten, turun dari 61% pada 2024. Bahkan eksplorasi situs baru ikut menurun signifikan. Ini menunjukkan internet tidak lagi menjadi ruang eksplorasi bebas, melainkan lingkungan y...

Jangan Beli VGA Dulu. RTX 6000 Sedang Disiapkan

Rumor mengenai lini GPU generasi berikutnya dari Nvidia, yakni GeForce RTX 6000 series berbasis arsitektur Rubin, mulai bermunculan. Meski belum ada konfirmasi resmi, berbagai laporan menyebut arsitektur ini akan membawa peningkatan signifikan, terutama di sektor AI dan ray tracing. Salah satu poin utama dari rumor yang beredar adalah pendekatan pengembangan Rubin yang disebut berangkat dari GPU data center. Artinya, desain awalnya difokuskan untuk kebutuhan komputasi skala besar sebelum diadaptasi ke segmen gaming.  Strategi ini konsisten dengan arah Nvidia dalam beberapa generasi terakhir, di mana inovasi AI dan akselerasi komputasi diperkenalkan lebih dulu di segmen enterprise. Di sisi manufaktur, Rubin disebut akan menggunakan proses 3nm dari TSMC. Perpindahan ke node yang lebih kecil ini berpotensi meningkatkan efisiensi daya sekaligus memungkinkan jumlah transistor yang lebih besar. Dampaknya bisa terlihat pada peningkatan jumlah core, cache, hingga bandwidth memori yang lebi...

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...