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

Qualcomm Resmi Rilis Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6, Tinggalkan Nama "Pro"

Qualcomm resmi memperkenalkan Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 dan Snapdragon 8 Elite Gen 6, sekaligus meninggalkan label "Pro" yang biasa disematkan pada varian tertinggi chipset-nya. Kedua chipset diproduksi menggunakan proses litografi 2nm milik TSMC dan dibekali sederet peningkatan signifikan. Pada klaster CPU, Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 mengusung dua core Prime custom Oryon berkecepatan 5,00GHz dan enam core Performance hingga 4,00GHz, didukung 16MB Oryon Flex Cache. Dibandingkan Snapdragon 8 Elite Gen 5, chip ini menghadirkan peningkatan performa CPU 13 persen dengan efisiensi daya 37 persen lebih baik, serta lonjakan performa GPU 44 persen dengan efisiensi 40 persen lebih baik. Di sisi NPU, performa meningkat 35 persen dengan efisiensi AI per-watt 33 persen lebih baik. Hexagon NPU dirombak dengan Element Accelerator baru, dilengkapi Hexagon Direct Link serta Micro Tile Inferencing. Kapasitas memori bersama yang 50 persen lebih besar memungkinkan chip ini menjalan...

Apple Klaim Perangkatnya Kini Mampu Jalankan Model AI Raksasa Secara Lokal

Apple mengungkap bahwa memori yang lebih cepat serta dua unit Neural Engine pada perangkat terbarunya secara signifikan meningkatkan kemampuan menjalankan model AI berukuran besar secara lokal, tanpa bergantung pada layanan cloud. Dalam sebuah slide presentasi bertema "Enabling a Full Range of Local AI Inference," Apple memetakan kemampuan lini produknya, mulai dari iPhone dan iPad hingga Mac Studio, berdasarkan kapasitas memori, bandwidth, dan jumlah parameter aktif model AI yang bisa dijalankan.  iPhone dan iPad dengan 16GB unified memory disebut mampu menjalankan model dengan 14 miliar parameter aktif, meski bandwidth memori yang diklaim Apple, 76GB/s, sudah dilampaui chip A20 Pro yang mencapai 115,2GB/s. MacBook Air dan Mac mini, dengan memori hingga 64GB dan bandwidth hingga 307GB/s, sanggup menjalankan model hingga 70 miliar parameter. MacBook Pro kelas atas berbekal 128GB unified memory dapat menangani model 120 miliar parameter, setara laptop RTX Spark dengan kapasita...

Core i9-14900K Kembali Bermasalah, Pengguna Klaim Sudah Ganti CPU Empat Kali

Masalah stabilitas yang menghantui prosesor Intel Core i9-14900K tampaknya belum sepenuhnya berakhir. Meski Intel telah merilis pembaruan microcode melalui BIOS untuk mengatasi persoalan degradasi dan ketidakstabilan pada prosesor generasi ke-13 dan ke-14, seorang pengguna Reddit mengklaim telah mengganti Core i9-14900K miliknya hingga tiga kali dan kini menghadapi gejala serupa pada unit pengganti keempat. Pengguna dengan akun u/unvac tersebut menjalankan sistem dengan konfigurasi kelas atas, termasuk GeForce RTX 5090 dan RAM DDR5-6000 CL28 berkapasitas 64GB. Ia juga mengaku telah memperbarui BIOS motherboard serta menggunakan pengaturan default Intel, termasuk menonaktifkan opsi “Enforce All Limits”.  Sayangnya, sistem kembali mengalami Blue Screen of Death (BSOD) dengan kode 0xC0000005, salah satu error yang sebelumnya dikaitkan dengan masalah stabilitas CPU Intel generasi tersebut. Kondisi ini menjadi perhatian karena BIOS dan microcode terbaru seharusnya membantu mengurangi ri...

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 – ...

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...