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

Review Lenovo ThinkPad E14 Gen 7. Laptop Bisnis di Era Efisiensi dan Mobilitas

Industri laptop bisnis tengah mengalami pergeseran signifikan. Jika sebelumnya performa dan skalabilitas menjadi tolok ukur utama, kini efisiensi daya, mobilitas, keamanan, dan keberlanjutan justru menjadi faktor penentu. Perusahaan semakin menuntut perangkat yang ringkas, tahan lama, mudah dikelola, namun tetap cukup bertenaga untuk produktivitas. Tren kerja hybrid juga turut mengubah prioritas desain laptop bisnis. Bobot ringan, daya tahan baterai memadai, konektivitas lengkap, serta fitur keamanan berlapis kini menjadi standar baru. Produsen pun berlomba menghadirkan perangkat yang tidak sekadar kuat di atas kertas, tetapi relevan dengan kebutuhan kerja modern. Lenovo melalui lini ThinkPad E-Series mencoba menjawab tantangan tersebut. Buktinya, ThinkPad E14 Gen 7   hadir sebagai opsi entry-level hingga menengah untuk profesional dan pelaku bisnis yang membutuhkan laptop tangguh, fleksibel, dan ekonomis tanpa meninggalkan DNA ThinkPad yang legendaris. Desain Lenovo ThinkPad E14 G...

2026, Nvidia Prioritaskan RTX 50 Series 8GB

Nvidia tampaknya mulai mengambil langkah defensif di tengah tekanan biaya produksi yang terus meningkat, khususnya pada komponen memori. Laporan terbaru dari Tiongkok mengindikasikan bahwa perusahaan telah menyesuaikan rencana pasokan GPU GeForce RTX 50-series untuk 2026, dengan kembali memprioritaskan model berkapasitas VRAM lebih kecil, terutama varian 8GB.  Langkah ini muncul seiring melonjaknya harga chip memori yang mulai menggerus fleksibilitas harga di segmen GPU konsumen. Pada pertengahan 2025, kartu grafis dengan VRAM 8GB nyaris dianggap usang oleh pasar, terutama untuk kebutuhan gaming modern yang semakin rakus memori. Namun situasinya kini berubah. Dengan biaya memori berkapasitas besar kian mahal, konfigurasi VRAM tinggi justru mulai dipandang sebagai fitur premium yang sulit dijaga marginnya. Dalam konteks ini, 8GB kembali menjadi kompromi yang “masuk akal” bagi produsen, meski belum tentu bagi konsumen. Sumber industri Board Channels menyebutkan bahwa Nvidia dikabarka...

Hape Layar Sentuh Sudah Mentok. Keyboard Qwerty Hidup Kembali?

Ponsel dengan keyboard fisik QWERTY tampaknya belum sepenuhnya punah. Setelah hampir dua dekade didominasi layar sentuh kapasitif ala iPhone, tanda-tanda kebangkitan perangkat dengan tombol fisik mulai kembali terlihat, menantang arus utama desain smartphone modern yang sejak lama dianggap final. Sejak Apple memperkenalkan iPhone dan menyingkirkan keyboard fisik dari peta industri, pengguna dipaksa beradaptasi dengan papan ketik virtual. Meski semakin canggih, keyboard layar sentuh tetap memiliki keterbatasan, terutama bagi pengguna yang mengandalkan kecepatan dan presisi mengetik.  Tidak mengherankan jika dalam beberapa tahun terakhir muncul komunitas yang memodifikasi BlackBerry lawas dengan spesifikasi lebih modern, mulai dari prosesor lebih cepat, RAM lebih besar, baterai berkapasitas tinggi, hingga port USB-C. Fenomena ini tidak hanya didorong nostalgia, tetapi juga kekecewaan terhadap pengalaman mengetik di layar sentuh. Di CES 2026, sinyal kebangkitan QWERTY semakin jelas. C...

Gigabyte Incar Pasar Handheld Gaming PC

Gigabyte mulai memberi sinyal ketertarikan untuk masuk ke pasar handheld gaming yang semakin padat. Dalam wawancara dengan PCWorld di ajang CES 2026, CEO Gigabyte Eddie Lin mengungkapkan bahwa perusahaannya sedang mempertimbangkan pengembangan perangkat handheld gaming, namun dengan satu syarat utama: produk tersebut harus memiliki keunikan yang benar-benar membedakannya dari para pesaing. Ketertarikan ini sejatinya tidak mengejutkan. Pasar handheld gaming dalam beberapa tahun terakhir mengalami pertumbuhan pesat, didorong oleh kesuksesan Steam Deck dan diikuti oleh berbagai pemain besar seperti Asus, Lenovo, MSI, hingga sejumlah merek asal Tiongkok. Di tengah kondisi tersebut, Gigabyte tentu melihat peluang, sekaligus tantangan, untuk ikut ambil bagian. Menurut Eddie Lin, dari sisi teknis, membuat handheld gaming bukanlah perkara sulit. Ia menegaskan bahwa banyak produsen di Tiongkok sudah mampu memproduksi perangkat sejenis dengan relatif cepat. Tantangan sesungguhnya justru terletak...

Harga RAM Naik, Jual Konverter SODIMM to DIMM Laris Manis

Lonjakan harga memori desktop dalam setahun terakhir mendorong sebagian gamer mencari solusi alternatif yang lebih ekonomis. Salah satu pendekatan yang mulai dilirik adalah memanfaatkan memori laptop berjenis SODIMM dengan bantuan adaptor SODIMM-to-DIMM, sehingga modul memori tersebut dapat digunakan pada sistem PC desktop. Menurut analisis 3DCenter.org, adaptor SODIMM-to-DIMM relatif murah dan mudah ditemukan di pasaran. Ketika dikombinasikan dengan memori SODIMM yang kenaikan harganya lebih moderat, pendekatan ini menjadi masuk akal secara finansial. Dalam periode satu tahun terakhir, harga memori SODIMM rata-rata naik sekitar 136 persen, jauh lebih rendah dibandingkan lonjakan harga memori desktop DIMM yang mencapai 245 persen. Kondisi ini membuat pembelian memori laptop terlihat lebih rasional bagi pengguna yang ingin melakukan upgrade atau merakit PC baru dengan anggaran terbatas. Dari sisi harga, selisihnya cukup signifikan. Modul DDR5-4800 SODIMM berkapasitas 16 GB saat ini dib...