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

Samsung Galaxy Z Fold8 Resmi Meluncur, Desain Lebih Ringkas dengan Layar 7,6 Inci

Samsung resmi memperkenalkan Galaxy Z Fold8 dalam ajang Galaxy Unpacked 2026 yang digelar di London, Inggris. Smartphone lipat generasi terbaru ini hadir dengan perubahan desain yang cukup signifikan. Berbeda dari pendahulunya yang cenderung memanjang, Galaxy Z Fold8 mengusung bodi yang lebih pendek dan lebar sehingga diklaim lebih nyaman digunakan, terutama saat dioperasikan dengan satu tangan. Dalam kondisi terlipat, Galaxy Z Fold8 memiliki dimensi 81,9 x 123,9 x 9,7 mm, sementara saat dibuka ukurannya menjadi 161,4 x 123,9 x 4,5 mm. Desain baru tersebut membuat perangkat ini memiliki bentuk menyerupai buku catatan kecil atau paspor, sekaligus memberikan pengalaman penggunaan yang lebih ergonomis dibanding generasi sebelumnya. Meski dimensinya lebih ringkas, Samsung tetap mempertahankan layar utama berukuran besar. Galaxy Z Fold8 menggunakan panel Dynamic AMOLED 2X seluas 7,6 inci dengan resolusi 1.848 x 2.448 piksel, refresh rate adaptif hingga 120Hz, serta tingkat kecerahan mencapa...

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 – ...

Review Asus ExpertBook P3. Laptop Bisnis yang Mengutamakan Produktivitas

Laptop bisnis memiliki kebutuhan yang berbeda dibanding laptop konsumen. Selain performa yang stabil, perangkat di segmen ini dituntut menawarkan daya tahan baterai panjang, desain yang kokoh, fitur keamanan lengkap, serta kenyamanan penggunaan dalam jangka waktu lama. Untuk melihat kemampuannya secara langsung, tim redaksi TeknoReview.net menggunakan Asus ExpertBook sebagai perangkat kerja utama selama beberapa minggu. Khususnya Asus ExpertBook P3 P3405CVA. Berikut review Asus ExpertBook P3 versi kami. Dalam pengujian sehari-hari, laptop ini digunakan untuk berbagai aktivitas produktivitas seperti membuka puluhan tab browser, mengolah dokumen, mengedit spreadsheet, mengikuti rapat virtual, hingga menjalankan berbagai aplikasi komunikasi secara bersamaan.  Hasilnya menunjukkan bahwa Asus ExpertBook memang dirancang untuk memenuhi kebutuhan profesional yang mengutamakan efisiensi dan stabilitas dibanding sekadar mengejar angka benchmark. Desain Asus ExpertBook langsung memberikan ke...

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...

Vivobook vs Zenbook 2026: Mana yang Lebih Cocok Buat Kamu?

Jawaban Singkat: Asus Vivobook cocok untuk kamu yang butuh laptop harian dengan harga lebih terjangkau untuk browsing, kuliah, dan kerja kantoran ringan. Asus Zenbook lebih pas untuk profesional mobile, content creator, atau siapa pun yang butuh performa tinggi dalam bodi premium yang tipis dan ringan. Perdebatan Vivobook vs Zenbook sebenarnya bukan soal mana yang “lebih bagus”, tapi mana yang paling sesuai dengan kebutuhan dan budget kamu. Berikut perbandingan lengkapnya berdasarkan lini terbaru laptop Asus 2026. Desain dan Material: Plastik Modern vs Aluminium Premium Asus Vivobook mengusung desain plastik atau kombinasi plastik-metal dengan pilihan warna yang lebih variatif, cocok untuk kamu yang suka tampilan segar dan kasual. Asus Zenbook naik kelas dengan konstruksi aluminium unibody yang memberi kesan elegan dan solid, plus bodi setipis 1,1cm pada beberapa model, menjadikannya pilihan yang lebih “profesional” saat dibawa ke meeting klien. Performa dan Chip AI: Cukup vs Maksimal ...