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

10 PC All in One Terbaik. Solusi Praktis untuk Rumah dan Kantor Modern

Dalam beberapa tahun terakhir, pasar perangkat komputer telah mengalami pergeseran signifikan. Penggunaan PC All in One (AIO) semakin populer, terutama di kalangan pengguna rumahan, pekerja remote yang work from home, pelajar di lab sekolah, hingga kantor kecil ataupun UMKM. Faktor utamanya adalah, ruang kerja makin terbatas, dan banyak orang mencari solusi komputer yang ringkas, mudah dipasang, dan tetap bertenaga. Dengan integrasi layar, CPU, penyimpanan, dan periferal dalam satu perangkat, tanpa banyak kabel, PC All in One menjanjikan tampilan meja yang bersih, setup cepat, dan mobilitas lebih mudah bila ruang berpindah. Desain ramping dan fungsional kian diminati seiring gaya hidup minimalis dan kebutuhan fleksibilitas ruang. Selain itu, kinerja perangkat AIO yang kini menggunakan CPU dan GPU modern sudah cukup untuk menunjang pekerjaan sehari-hari, belajar, bahkan kreativitas ringan. Tren ini menunjukkan bahwa Komputer All in One bukan lagi sekadar alternatif. Tetapi bisa jadi pil...

Review Asus Vivobook S14 M3407HA, Laptop AI Bertenaga dari AMD

Segmen laptop AI performa tinggi kini menjadi medan persaingan paling panas di industri komputasi portabel. Setelah era Qualcomm Snapdragon X Elite dan X Plus lalu Intel Core Ultra mencuri perhatian dengan integrasi NPU (Neural Processing Unit) di dalam prosesornya, AMD tidak tinggal diam.  Kehadiran prosesor Ryzen 7 260 dengan XDNA NPU hingga 16 TOPS menandai langkah strategis AMD dalam menghadirkan laptop cerdas yang tak hanya cepat, tapi juga hemat daya dan efisien dalam menjalankan beban kerja berbasis AI. Semuanya mentransformasi tugas-tugas yang biasanya dilakukan CPU, kini menjadi dikerjakan oleh NPU. Khususnya tugas berbasis AI. Laptop AI Asus Vivobook S14 M3407HA menjadi contoh nyata transformasi tersebut: menghadirkan kinerja tinggi, kemampuan AI lokal, dan efisiensi baterai yang sebelumnya sulit dicapai. Dengan fokus pada portabilitas dan ketahanan daya, Asus mencoba menghadirkan laptop yang bukan hanya untuk kerja kantoran, tapi juga untuk kreasi konten, komunikasi, dan...

Asus ExpertBook PM3 PM3406CKA. Laptop Bisnis untuk Jangka Panjang

Segmen laptop bisnis selama bertahun-tahun terjebak pada satu pola: performa tinggi di tahun pertama, dan tuntutan upgrade mahal pada tahun ketiga atau keempat. Di era PC AI saat ini, masalah tersebut semakin terasa. Alasannya, workload berbasis kecerdasan buatan saat ini membutuhkan ruang penyimpanan lebih besar, RAM lebih lega, dan perangkat yang bisa mengikuti dinamika operasional perusahaan. Sayangnya, sebagian besar laptop bisnis modern masih terjebak pada desain kaku, RAM solder, satu slot SSD, dan skalabilitas minim. Di tengah kondisi tersebut, Asus ExpertBook PM3 PM3406CKA hadir dengan pendekatan yang berbeda. Bukan sekadar laptop bisnis berlabel “AI-ready”, tetapi sebuah platform kerja yang menawarkan sesuatu yang jarang ada di kelasnya. Dua slot SSD dan dua slot SO-DIMM.  Ini bukan gimmick marketing. Fasilitas tersebut adalah dasar dari konsep yang Asus sebut sebagai true future-proofing, atau cara memastikan laptop tetap relevan hingga 5 sampai 7 tahun ke depan. Artinya...

Tak Hanya Dari Permukaan, Benua Juga Memisahkan Diri Dari Dalam

Penelitian terbaru dari University of Southampton mengungkap bahwa fragmen benua secara perlahan terkelupas dari dasar lempengnya, lalu terseret masuk ke dalam mantel laut. Seperti diketahui, mantel laut merupakan lapisan panas dan padat yang bergerak sangat lambat di bawah dasar samudra.  Material benua yang terbawa ini dapat memicu aktivitas vulkanik selama puluhan juta tahun. Temuan ini menjawab teka-teki lama, mengapa beberapa pulau vulkanik yang jauh dari batas lempeng tektonik justru memiliki jejak kimia khas benua, padahal lokasinya berada di tengah samudra luas. Studi internasional yang dipublikasikan di Nature Geoscience ini melibatkan peneliti dari Inggris, Jerman, Kanada, dan Wales. Sebagai gambaran, pulau-pulau kecil seperti Christmas Island diketahui mengandung unsur “kaya” yang biasanya berasal dari kerak benua. Selama bertahun-tahun, ilmuwan menduga bahwa unsur ini berasal dari sedimen samudra yang terseret ke mantel atau dari plume atau kolom batuan panas yang naik ...

Ayaneo Next II Akan Hadir dengan Layar 3:2 dan 165Hz

Ayaneo akhirnya membongkar salah satu misteri terbesar dari Next II, yakni aspek layarnya. Setelah mengumumkan perangkat ini tanpa detail lengkap, perusahaan kini mengonfirmasi bahwa handheld flagship tersebut akan mengusung panel OLED 9 inci dengan resolusi tak lazim, yakni 2400 × 1504. Ini berarti, Ayaneo merupakan yang pertama menghadirkan rasio layar 3:2 yang hampir tidak pernah dipakai pada perangkat gaming portabel. Di pasar handheld PC modern, mayoritas perangkat seperti GPD Win 5 serta Onexfly Apex ataupun Lenovo Legion Go 2 masih bertahan di resolusi 1920 × 1200 dengan rasio 16:10. Bahkan handheld Gaming PC lainnya seperti Asus ROG Xbox Ally series menggunakan rasio 16:9. Karena itu, rasio dan resolusi Next II terasa eksperimental.  Layarnya lebih tinggi dan sedikit kurang lebar dibanding kompetitornya, sesuatu yang bisa menghasilkan tampilan game yang lebih imersif, namun juga berpotensi menimbulkan masalah kompatibilitas UI pada beberapa judul-judul game lama. Tidak hany...