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 – ...

Diborong Industri AI, Gamers Tidak Kebagian RTX 5090

Mimpi buruk para gamers dan perakit PC kembali berulang. Foto-foto yang beredar dari HKEPC memperlihatkan pallet berisi puluhan boks GeForce RTX 5090 versi ritel dibongkar langsung di fasilitas perakitan server AI, bukan di toko perakit PC gaming rumahan.  Kartu-kartu ini dicabut dari kemasan konsumen dan ditanam ke rak multi-GPU untuk beban kerja AI. Yang mencolok, perusahaan ini tidak memilih GPU profesional seperti RTX PRO 6000 atau akselerator datacenter yang memang dirancang untuk kebutuhan tersebut, meski harganya jauh lebih mahal. Mereka justru memborong unit ritel yang seharusnya jatah gamer, sebuah pilihan yang secara langsung memangkas pasokan global dan mendorong harga jauh di atas MSRP resmi 1.999 dolar AS.  Di berbagai marketplace, RTX 5090 kini dibanderol hingga 5.000 dolar AS atau sekitar Rp88 juta, lebih dari dua kali lipat harga rilis. Polanya mengingatkan pada era cryptomining beberapa tahun lalu, saat penambang menghabiskan stok GPU ritel hingga gamer kesuli...

AI Bisa Hasilkan 617 Juta Ton Limbah Elektronik hingga 2050

Ledakan investasi kecerdasan buatan (AI) tidak hanya meningkatkan kebutuhan terhadap chip dan pusat data, tetapi juga berpotensi menciptakan persoalan lingkungan baru. Laporan Basel Action Network (BAN) memperkirakan peralatan terkait AI yang sudah tidak digunakan dapat menghasilkan antara 395 juta hingga 617 juta ton limbah elektronik (e-waste) pada 2025–2050. Jumlah tersebut setara dengan sekitar 23 juta kontainer kargo berukuran 40 kaki. Jika seluruh kontainer itu disusun memanjang, panjangnya diperkirakan cukup untuk mengelilingi Bumi sekitar enam kali. Perhitungan BAN juga mencoba melihat persoalan e-waste AI secara lebih luas. Estimasi sebelumnya cenderung berfokus pada server dan GPU, sementara BAN memasukkan berbagai infrastruktur pendukung pusat data. Komponennya mencakup perangkat distribusi listrik, sistem pendingin, sumber daya cadangan, hingga perangkat jaringan. Pendekatan tersebut penting karena perangkat AI tidak berdiri sendiri. Setiap pusat data membutuhkan infrastruk...

Mengapa Hape Second Makin Laris?

Pasar smartphone refurbished dan bekas menunjukkan pertumbuhan yang semakin kuat. Nilai pasar global diperkirakan mencapai US$34,8 miliar pada 2026 dan berpotensi meningkat menjadi US$66 miliar pada 2035, dengan pertumbuhan tahunan gabungan 7,3 persen.  Tren ini didorong oleh harga yang lebih terjangkau, kualitas perangkat refurbished yang membaik, serta meningkatnya kesadaran terhadap isu limbah elektronik. Salah satu daya tarik terbesar adalah selisih harga. Konsumen dapat memperoleh smartphone flagship dengan harga lebih rendah dibandingkan unit baru. Pada 2023, sekitar 70 persen pembeli disebut lebih memilih perangkat refurbished dibandingkan smartphone baru kelas pemula karena menawarkan fitur lebih baik dengan harga yang lebih rendah. Harga jual rata-rata perangkat refurbished juga turun 12 persen antara 2022 dan 2023 Namun, harga murah tidak otomatis berarti pilihan lebih aman. Kesehatan baterai, garansi, dan kondisi perangkat masih menjadi kekhawatiran utama.  Data...

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...