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

Smartphone Baterai Terbesar Segera Dirilis? 13.000mAh Cukup?

Rumor terbaru berhembus bahwa Honor tengah menyiapkan smartphone dengan baterai yang hampir terdengar berlebihan. Perangkat yang disebut sebagai Honor X80 GT dikabarkan akan membawa baterai 13.080 mAh. Jika benar, kapasitas ini jauh melampaui standar smartphone modern yang biasanya hanya berada di kisaran 5.000 mAh. Secara teori, ini berarti pengguna bisa melupakan charger selama berhari-hari. Namun secara praktis, pertanyaannya sederhana: seberapa besar dan berat ponsel ini nantinya? Honor sebenarnya sudah bereksperimen dengan baterai besar pada beberapa perangkat sebelumnya yang mendekati 10.000 mAh. X80 GT tampaknya mencoba melangkah lebih jauh, seolah ingin memenangkan lomba angka spesifikasi yang semakin absurd. Bandingkan dengan flagship dari Apple atau Samsung yang masih bermain di kapasitas jauh lebih kecil. Namun pendekatan mereka juga menunjukkan realitas desain: baterai besar selalu datang dengan kompromi pada ketebalan, berat, dan ergonomi. Memang ada perangkat ekstrem sepe...

Siap-siap. Manusia dan AI Akan Berebutan Listrik!

Morgan Stanley memperingatkan bahwa lonjakan besar kemampuan AI bisa terjadi pada paruh pertama 2026. Menurut laporan terbaru mereka, para eksekutif di laboratorium AI besar di AS sudah memberi sinyal bahwa kemajuan berikutnya bisa “mengejutkan” banyak pihak. Salah satu indikatornya datang dari model terbaru OpenAI, yakni GPT-5.4 Thinking yang disebut mencapai 83% pada benchmark GDPVal, level yang diklaim sudah menyamai pakar manusia dalam sejumlah tugas ekonomi. Namun masalah terbesar bukan lagi algoritma. Masalahnya listrik. Morgan Stanley memperkirakan, di AS saja, bisa jadi akan timbul defisit daya 9-18 gigawatt hingga 2028, atau sekitar 12-25% di bawah kebutuhan komputasi AI. Dengan kata lain, industri mungkin tahu cara membangun AI yang lebih pintar, tetapi belum tentu punya cukup energi untuk menjalankannya. Solusi sementara mulai terlihat agak absurd. Bekas fasilitas mining kripto diubah menjadi pusat komputasi AI, lengkap dengan turbin gas untuk memberi makan rak server. Morga...

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...

Prosesor Server AMD Laku Keras, Kapasitas Produksi Tak Memadai

Demam AI ternyata tidak hanya menguntungkan GPU. Permintaan CPU server juga melonjak tajam, bahkan melampaui perkiraan industri. Hal ini diakui langsung oleh CEO Lisa Su yang menyebut lonjakan permintaan prosesor server sebagai sesuatu yang “di luar ekspektasi”. Dalam konferensi Morgan Stanley, Su mengungkap bahwa pelanggan besar AMD kini menyadari satu hal penting, sistem AI tidak bisa hanya mengandalkan GPU. Infrastruktur AI tetap membutuhkan CPU dalam jumlah besar untuk menangani orkestrasi sistem, manajemen data, dan berbagai proses komputasi pendukung. Akibatnya, permintaan prosesor server seperti AMD EPYC meningkat drastis. Bahkan, menurut Su, banyak pelanggan yang sebelumnya salah menghitung kebutuhan CPU di dalam infrastruktur AI mereka. Situasi ini membuat rantai pasokan AMD mulai terasa ketat. Lonjakan permintaan dalam beberapa kuartal terakhir membuat kapasitas produksi sulit mengejar kebutuhan pasar. AMD kini bekerja sama dengan mitra manufaktur untuk menambah kapasitas dan...

Apple MacBook Murah Diumumkan. Siap Hadapi Chromebook?

Apple baru saja memperkenalkan laptop terbarunya yang menyasar segmen terjangkau, yakni MacBook Neo. Perangkat ini dibanderol mulai 599 dolar AS, atau sekitar 499 dolar AS untuk pelajar, menjadikannya salah satu laptop Mac paling murah yang pernah dirilis perusahaan tersebut. Meski demikian, peluncuran laptop ini langsung memicu perdebatan di kalangan pengguna teknologi. Kritik utama datang dari keputusan Apple yang hanya menyediakan RAM 8GB tanpa opsi upgrade, sesuatu yang dianggap kurang relevan untuk laptop yang dirilis pada 2026. Namun di balik keputusan tersebut terdapat alasan teknis yang cukup spesifik. MacBook Neo menggunakan chip Apple A18 Pro, prosesor yang sebelumnya dipakai pada iPhone 16 Pro. Chip ini diproduksi oleh TSMC dengan desain paket khusus yang sudah menyertakan memori LPDDR5X 8GB secara terintegrasi. Teknologi yang digunakan disebut Integrated Fan-Out Package on Package (InFO-PoP). Dalam metode ini, modul memori ditempatkan langsung di atas chip SoC dalam struktu...