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

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 – ...

Google Perketat Aturan Aplikasi Android di Tengah Krisis Memori

Google mulai memperketat persyaratan kualitas aplikasi Android di tengah tekanan pasokan memori yang semakin besar. Perusahaan mengumumkan dua aturan baru untuk aplikasi dan game di Google Play, dengan salah satunya berfokus pada pengurangan penggunaan memori serta optimalisasi kode. Dalam pengumumannya, Google menyebut industri perangkat mobile sedang menghadapi keterbatasan pasokan hardware yang turut memengaruhi ketersediaan memori pada perangkat. Kondisi tersebut berpotensi memberikan dampak paling besar pada smartphone dengan kapasitas RAM lebih rendah. Google kini menetapkan ambang performa baru yang mencakup penggunaan dynamic memory, bitmap memory, serta optimalisasi kode DEX. Tujuannya adalah mencegah aplikasi menggunakan sumber daya secara berlebihan hingga menyebabkan perangkat melambat, mengalami stuttering, atau bahkan menghentikan proses aplikasi. Google Mulai Batasi Penggunaan Memori Aplikasi Salah satu perubahan utama adalah pemantauan penggunaan dynamic memory, yang ...

CXMT Terapkan Teknologi HKMG pada DRAM, Siap Kejar Samsung dan SK hynix

CXMT semakin agresif mengembangkan teknologi DRAM untuk mengejar produsen memori terkemuka seperti Samsung, SK hynix, dan Micron. Perusahaan memori asal China tersebut diketahui telah menerapkan teknologi High-k Metal Gate (HKMG) pada proses G4 serta produk LPDDR5X. Temuan tersebut berasal dari perusahaan analisis semikonduktor TechInsights dan dilaporkan oleh ZDNET. Penerapan HKMG menjadi langkah penting bagi CXMT karena proses penskalaan DRAM semakin sulit ketika lapisan isolator berbasis silikon dioksida dibuat semakin tipis. Pada skala nanometer, lapisan yang terlalu tipis dapat meningkatkan kebocoran arus. Kondisi tersebut tidak hanya membuang daya, tetapi juga menyulitkan produsen untuk terus mengecilkan ukuran transistor dan sel memori. HKMG Bantu Tekan Kebocoran Arus Teknologi HKMG menggantikan lapisan isolator tradisional berbasis silikon dioksida dengan material high-k, seperti hafnium oxide. Istilah “k” mengacu pada konstanta dielektrik, yang menggambarkan kemampuan suatu ma...

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...

GPU 16GB Jadi Primadona, Kartu Grafis 8GB Mulai Ditinggalkan

Pembeli kartu grafis di Jerman tampaknya semakin sadar bahwa kapasitas VRAM bukan sekadar angka di lembar spesifikasi. Data penjualan Mindfactory untuk Juli 2026 menunjukkan GPU dengan VRAM 16GB menjadi pilihan yang jauh lebih menarik dibandingkan model 8GB. Berdasarkan data yang dibagikan TechEpiphany di X, Radeon RX 9070 XT menjadi kartu grafis terlaris di retailer Jerman tersebut sepanjang Juli. GPU AMD itu mencatat penjualan hampir 725 unit dan menyumbang hampir 33 persen dari total penjualan kartu grafis di Mindfactory selama periode tersebut. Angka tersebut cukup menarik karena RX 9070 XT bukanlah GPU kelas murah. Namun, konsumen tampaknya tetap bersedia membayar lebih untuk kartu grafis yang menawarkan kapasitas VRAM besar dan lebih siap menghadapi kebutuhan game generasi terbaru. Radeon RX 9060 XT 16GB Ikut Mendapat Momentum Radeon RX 9060 XT berada di belakang RX 9070 XT dalam daftar penjualan. Salah satu faktor yang membuat kartu grafis ini menarik adalah tersedianya varian d...