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 S27 Di Persimpangan. Mau Harga Tinggi atau Performa Turun?

Samsung Electronics kembali berada di persimpangan sulit. Di tengah krisis harga DRAM global akibat ledakan infrastruktur AI, raksasa Korea Selatan itu dikabarkan mulai mempertimbangkan pemangkasan fitur teknis pada chipset Exynos 2700 demi menekan biaya produksi seri Samsung Galaxy S27 yang diproyeksikan meluncur awal 2027. Laporan terbaru menyebut Samsung kemungkinan menghapus teknologi FOWLP (Fan-Out Wafer-Level Packaging) dari Exynos 2700, meski chip tersebut sudah memakai proses manufaktur 2nm GAA generasi kedua. Langkah ini cukup ironis karena FOWLP justru menjadi salah satu teknologi penting yang sebelumnya dipakai Samsung untuk memperbaiki efisiensi termal dan performa sustain pada lini Exynos. Secara teknis, FOWLP memungkinkan jalur interkoneksi diperluas di luar area die utama chipset. Hasilnya, chip dapat dibuat lebih tipis, memiliki distribusi panas lebih baik, dan mempertahankan performa tinggi lebih lama tanpa throttling berlebihan. Dalam konteks Exynos yang selama bertah...

TSMC Sibuk. Apple Siapkan Nafas Kedua untuk Intel

Apple dikabarkan membuka kembali pintu kerja sama dengan Intel dalam langkah yang bisa mengubah peta industri semikonduktor beberapa tahun ke depan. Menurut analis Ming-Chi Kuo, keputusan Apple memakai proses manufaktur Intel 18A-P bukan sekadar diversifikasi pasokan, tetapi “kesempatan sekali dalam satu generasi” bagi Intel untuk membangun ulang bisnis foundry-nya yang selama ini tertinggal dari TSMC. Laporan terbaru menyebut sekitar 80 persen pesanan Apple di Intel akan digunakan untuk produksi chip iPhone A21 yang dijadwalkan hadir pada 2028. Sisanya diperkirakan untuk chip M7 versi dasar yang akan dipakai pada lini Mac generasi berikutnya.  Distribusi tersebut dinilai mencerminkan komposisi penjualan perangkat Apple secara keseluruhan, di mana iPhone tetap menjadi tulang punggung bisnis perusahaan. Di balik kerja sama ini, ada realitas besar yang mulai membebani industri chip global. Dominasi AI dan HPC membuat kapasitas manufaktur node canggih TSMC semakin tersed...

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 – ...

Qualcomm Hadirkan Chipset Baru untuk Entry - Mid Level

Qualcomm resmi memperkenalkan dua chipset baru untuk pasar smartphone kelas menengah dan entry-level, yakni Snapdragon 6 Gen 5 dan Snapdragon 4 Gen 5. Kedua platform ini dirancang untuk menghadirkan peningkatan performa gaming, efisiensi daya, dan responsivitas sistem di tengah persaingan pasar mobile yang semakin agresif. Snapdragon 6 Gen 5 menjadi lini yang difokuskan untuk smartphone mid-range dengan fitur yang mulai mendekati kelas flagship. Qualcomm membawa peningkatan performa GPU hingga 21 persen, sekaligus menghadirkan Adaptive Performance Engine 4.0 untuk menjaga stabilitas performa saat menjalankan game berat dalam waktu lama. Chipset ini juga mulai mengadopsi fitur premium seperti dukungan Wi-Fi 7 dan teknologi AI untuk pemrosesan kamera. Qualcomm menyebut Snapdragon Smooth Motion UI sebagai salah satu fitur utama yang mampu mengurangi stutter pada animasi antarmuka dan meningkatkan kelancaran navigasi sistem. Pendekatan tersebut menunjukkan bahwa pengalaman pengguna kini me...

Review Asus ExpertBook B3 B3405CVA. 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 B3405CVA . Laptop bisnis ini ditujukan untuk perusahaan yang membutuhkan perangkat kerja solid dengan fitur enterprise, tetapi tetap r...