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

Militer AS Andalkan AI untuk Serang Iran

Militer AS kini mulai mengandalkan AI untuk mempercepat proses penentuan target serangan. Menurut laporan terbaru, United States Department of Defense mengklaim telah menyerang lebih dari 2.000 target di Iran hanya dalam empat hari. Tempo operasi yang sebelumnya hampir mustahil dicapai dengan proses militer tradisional. Di balik percepatan itu ada sistem analitik militer dari Palantir, yakni Maven Smart System, yang mengolah data dari drone, satelit, dan berbagai sensor medan perang. Sistem ini dipadukan dengan model AI dari Anthropic seperti Claude untuk menyusun rekomendasi target secara real-time. Perubahan utamanya ada pada kecepatan kill chain. Proses yang dulu membutuhkan analisis manusia berjam-jam kini dapat dipadatkan menjadi hitungan menit, atau bahkan detik. Masalahnya, percepatan ini datang dengan konsekuensi yang jarang dibahas secara jujur. Ketika target dihasilkan dan diproses pada kecepatan mesin, pengawasan manusia cenderung menjadi formalitas. Kesalahan kecil dalam da...

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...

Review Lenovo V14 G4 IRU. Laptop Bisnis Terjangkau yang Serba Cukup

Segmen laptop bisnis entry-level selalu berada di posisi yang menarik sekaligus sulit. Di satu sisi, perangkat harus cukup andal untuk menunjang produktivitas harian seperti dokumen, spreadsheet, dan meeting online. Di sisi lain, harga yang ditekan membuat kompromi menjadi sesuatu yang tak terhindarkan. Lenovo melalui seri V14 mencoba menjawab kebutuhan tersebut. Dengan prosesor Intel Core i3 generasi ke-13, SSD NVMe, dan desain ringan, Lenovo V14 G4 IRU ini jelas ditujukan untuk pelaku UMKM, pelajar, hingga pekerja kantoran yang membutuhkan perangkat kerja tanpa biaya besar. Namun, pertanyaan pentingnya bukan sekadar “cukup atau tidak”, melainkan seberapa jauh kompromi yang harus diterima untuk mencapai harga tersebut? Ulasan kali ini akan coba sedikit membedahnya produk tersebut dari beberapa aspek. Desain Secara visual, Lenovo V14 tampil sederhana dengan balutan warna Iron Grey dan material PC-ABS. Ini bukan laptop yang mencoba tampil mewah, melainkan lebih ke arah utilitarian. Fin...

PC Semakin Terpuruk. Harga Mahal Jadi New Normal?

Firma riset pasar IDC memangkas proyeksi pasar PC global dan memperingatkan bahwa industri menghadapi periode sulit hingga setidaknya 2027. Menurut laporan terbaru IDC, pengiriman PC global diperkirakan turun 11,3% tahun ini, jauh lebih buruk dibanding proyeksi sebelumnya yang hanya memperkirakan penurunan 2,4%. Pasar tablet juga ikut melemah, dengan penurunan pengiriman sekitar 7,6%. Penyebab utamanya cukup klasik, kelangkaan memori dan gangguan rantai pasokan. Kenaikan harga komponen membuat produsen kesulitan memproduksi perangkat dalam skala besar sekaligus menjaga harga tetap kompetitif. Ironisnya, meski pengiriman turun, nilai pasar justru diperkirakan naik. IDC memperkirakan nilai pasar PC global bisa mencapai $274 miliar pada 2026, naik sekitar 1,6%, karena harga jual rata-rata perangkat terus meningkat. Dengan kata lain, industri mungkin akan menjual lebih sedikit PC, tetapi dengan harga lebih mahal. IDC juga memperingatkan bahwa masalah pasokan memori bisa bertahan hingga 202...

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...