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

Apple Maps Hapus Wilayah Lebanon Selatan, Diduga Dukung Operasi Israel

Langkah kontroversial dilakukan Apple setelah pengguna menemukan bahwa sebagian besar label wilayah di Lebanon Selatan menghilang dari layanan Apple Maps. Hilangnya nama desa dan kota di kawasan tersebut terjadi di tengah meningkatnya konflik antara Israel dan Hezbollah, memicu spekulasi bahwa ini bukan sekadar kesalahan teknis biasa. Berbeda dengan Apple Maps, platform lain seperti Google Maps masih menampilkan informasi geografis secara lengkap di wilayah yang sama. Ketimpangan ini memperkuat dugaan bahwa perubahan pada Apple Maps bukanlah fenomena global, melainkan keputusan spesifik yang berpotensi memiliki implikasi geopolitik. Dalam konteks konflik, peta digital bukan hanya alat navigasi, tetapi juga instrumen informasi strategis. Penghapusan label wilayah dapat mengurangi visibilitas suatu area, baik bagi masyarakat sipil, organisasi bantuan, maupun pihak luar yang mencoba memahami situasi di lapangan. Dalam skenario ekstrem, hal ini bisa dianggap sebagai bentuk “penghapusan dig...

Intel Core Ultra Series 3 Resmi Diluncurkan di Indonesia

Setelah debut global di ajang CES 2026, Intel resmi membawa prosesor terbarunya, Intel Core Ultra Series 3, ke pasar Indonesia. Kehadiran generasi ini langsung menempatkan Intel di pusat tren yang sedang naik daun, yakni AI PC.  Namun di balik narasi besar tersebut, pertanyaan utamanya tetap sama. Apakah ini lompatan nyata, atau sekadar evolusi yang dibungkus istilah baru? Secara arsitektural, Core Ultra Series 3 dibangun di atas proses Intel 18A dengan pendekatan SoC yang mengintegrasikan CPU, GPU, dan NPU dalam satu paket. Ini memungkinkan pemrosesan AI dilakukan langsung di perangkat tanpa ketergantungan cloud. Intel mengklaim NPU-nya mampu mencapai hingga 50 TOPS, angka yang secara teoritis cukup untuk menangani berbagai workload AI modern, mulai dari inferensi hingga generative tasks ringan. Di atas kertas, spesifikasinya terlihat menjanjikan. Varian tertinggi menawarkan hingga 16 core CPU dan GPU berbasis Intel Arc dengan 12 Xe-core. Intel mengklaim peningkatan performa multi...

Qualcomm Snapdragon X2 Elite Bagus, Tapi Harga Mahal

Momentum Windows on Arm kembali menguat seiring kesiapan generasi baru chipset dari Qualcomm, khususnya Snapdragon X2 Elite. Dengan performa yang diklaim kompetitif terhadap lini terbaru silikon Apple dan meningkatnya dukungan aplikasi native, platform ini mulai menunjukkan potensi keluar dari status “niche”. Secara teknis, fondasi memang semakin solid. Performa CPU dan efisiensi daya meningkat signifikan dibanding generasi sebelumnya, sementara ekosistem software mulai beradaptasi. Semakin banyak developer yang melihat Windows on Arm sebagai platform serius, bukan sekadar eksperimen terbatas dengan kompatibilitas parsial. Namun, di balik progres tersebut, tantangan struktural masih membayangi. Sejumlah laporan komunitas mengindikasikan bahwa produsen laptop (OEM) justru memposisikan perangkat berbasis Snapdragon X2 Elite di segmen premium. Strategi ini dinilai kontraproduktif, mengingat adopsi awal membutuhkan harga yang lebih agresif untuk membangun basis pengguna. Kasus peluncuran A...

Monitor Eksternal untuk MacBook Dirilis oleh BenQ

BenQ resmi meluncurkan lini monitor MA Series di Indonesia. Seri ini secara spesifik ditujukan untuk pengguna MacBook yang membutuhkan layar eksternal dengan konsistensi visual, terutama dalam hal warna, ketajaman, dan karakter tampilan yang mendekati panel bawaan Apple. Secara positioning, MA Series mencoba mengisi celah yang selama ini cukup relevan yakni monitor eksternal yang benar-benar “match” dengan ekosistem Mac. Namun, pendekatan ini juga memunculkan pertanyaan, apakah ini solusi nyata atau sekadar diferensiasi marketing di pasar monitor premium? Dari sisi lineup, BenQ menawarkan beberapa varian dengan pendekatan berbeda. Model seperti MA270U dan MA320U hadir dengan resolusi 4K dan panel Nano Matte, yang berfokus pada kenyamanan visual dengan minim pantulan cahaya. Ini relevan untuk penggunaan jangka panjang, terutama di lingkungan kerja dengan pencahayaan tinggi. Sebaliknya, MA270UP dan MA320UP menggunakan panel Nano Gloss yang menonjolkan kontras dan vibransi warna. Karakter...

Review Asus ExpertBook P1403CVA. Laptop Bisnis Terjangkau untuk Jangka Panjang

Dalam beberapa bulan terakhir, industri laptop menghadapi tantangan besar akibat kenaikan harga komponen, terutama RAM dan SSD. Permintaan global terhadap memori dan penyimpanan meningkat seiring transformasi digital, cloud computing, serta tren kerja hybrid.  Situasi tersebut diperparah oleh ketidakstabilan rantai pasok, sehingga harga komponen menjadi fluktuatif. Dampaknya, banyak produsen laptop harus melakukan penyesuaian konfigurasi, bahkan di segmen premium sekalipun. Menariknya, kondisi tersebut justru mempercepat pertumbuhan pasar laptop bisnis. Banyak perusahaan dan profesional mulai beralih dari laptop consumer ke perangkat profesional yang dirancang lebih tahan lama.  Fokus tidak lagi pada spesifikasi tinggi di awal, melainkan efisiensi investasi dalam jangka panjang. Laptop bisnis menawarkan daya tahan, keamanan, serta fleksibilitas upgrade yang menjadi semakin penting. Kenaikan harga RAM dan SSD juga membuat konsep modular menjadi nilai utama. Laptop bisnis sepert...