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

Review Asus Vivobook 14 A1407QA. Laptop Copilot+ PC Paling Murah!

Perkembangan kecerdasan buatan dalam komputasi semakin pesat. Dan tren yang berkembang saat ini dalam industri laptop adalah hadirnya Copilot+ PC besutan Microsoft, yang terus membenahi Windows 11 dengan fitur-fitur AI terbarunya. Sebagai gambaran, teknologi ini memungkinkan laptop untuk menjalankan berbagai tugas berbasis AI secara lokal, tanpa harus selalu bergantung pada cloud alias terhubung ke Internet. Nah, salah satu syarat utama agar laptop mampu mengadopsi tren ini dengan baik adalah kehadiran Neural Processing Unit (NPU) yang kuat, dengan kemampuan setidaknya 45 TOPS untuk menangani berbagai skenario pemrosesan AI. Seperti diketahui, laptop masa depan diharapkan tidak hanya mengandalkan CPU dan GPU untuk menangani komputasi berat, tetapi juga memanfaatkan NPU untuk meningkatkan efisiensi daya dan performa dalam tugas berbasis kecerdasan buatan. Di pasaran, Asus baru-baru ini menghadirkan seri Vivobook 14 A1407QA yang hadir dengan prosesor Qualcomm Snapdragon X. Prosesor terse...

Laptop OLED Paling Ringan di Dunia, Kini Hadir di Indonesia!

Asus resmi meluncurkan Zenbook A14 OLED (UX3407RA) — laptop Copilot+ PC OLED paling ringan di dunia dengan bobot di bawah 1 kg! Desainnya super tipis, ringan, dan ultra-strong berkat material eksklusif Ceraluminum™, yang 30% lebih ringan dan 3x lebih kuat dari aluminum biasa. Laptop ini tampil elegan dengan warna Zabriskie Beige dan ketangguhan bersertifikasi militer. Ditenagai Snapdragon® X Elite dengan NPU 45 TOPs, Zenbook A14 OLED siap mendukung berbagai fitur AI seperti Windows Studio Effect, Live Caption with Translation, dan banyak lagi. RAM 32GB dan SSD 512GB memastikan semua proses berjalan super cepat dan mulus. Baterai tahan seharian? Yes, please! Dengan kapasitas 70Wh, laptop ini siap menemani meeting, traveling, dan deadline tanpa perlu colokan. Performa tetap stabil di 30W, bahkan tanpa adaptor! Dilengkapi sistem pendingin ganda dan mode 0dB Whisper, kamu bisa kerja dengan tenang dan bebas suara bising. Fitur konektivitas seperti Windows Phone Link dan Snapdragon Seamless™...

Bocoran Qualcomm Snapdragon X Terbaru Mulai Beredar

Qualcomm dikabarkan tengah menyiapkan prosesor Snapdragon X generasi kedua untuk laptop dengan sistem operasi Windows. Dan bocoran performa awalnya mulai beredar di Internet. Ya, seorang blogger asal Tiongkok bernama Focused Digital mengungkapkan bahwa chip terbaru ini diperkirakan akan berjalan mulai 4,40 GHz, dengan peningkatan performa keseluruhan sekitar 18 hingga 22 persen. Yang menarik, klaim tersebut juga didukung sumber dari Korea Selatan yang memiliki koneksi ke analis keuangan lokal, meski belum ada bukti resmi. Sebagai perbandingan, Snapdragon X Elite generasi pertama (SC8380XP) yang diluncurkan pertengahan 2024, berjalan dengan base clock 3,0 hingga 3,80 GHz dan boost clock antara 4,0 hingga 4,30 GHz. Chip generasi terbaru yang diduga akan menggunakan kode SC8480XP tampaknya akan mengalami kenaikan clock speed, meskipun belum jelas apakah ada perubahan signifikan di sisi arsitektur. Chip generasi pertama ini dibangun dengan fabrikasi TSMC 4nm N4P, sementara belum ada inform...

Saingi Nvidia, Google Rilis Chip AI Super Kencang

Google resmi memperkenalkan Ironwood, chip AI generasi ketujuh yang dirancang khusus untuk menangani beban kerja inference — sekaligus menjadi ancaman serius bagi dominasi Nvidia di sektor AI. Chip ini diumumkan dalam konferensi cloud minggu ini, dan langsung mendapat sorotan berkat performa serta skalabilitasnya. Amin Vahdat, VP Google, menegaskan pentingnya chip ini. “Chip ini dibuat untuk menjalankan aplikasi AI, bukan hanya untuk melatihnya. Kebutuhan inference kini meningkat jauh lebih cepat,” ujarnya. Berbeda dengan chip Nvidia yang dipasarkan luas, Tensor Processing Unit (TPU) Google selama ini hanya digunakan secara internal dan untuk layanan cloud. Jika sebelumnya chip AI Google memisahkan tugas antara training dan inference, Ironwood kini menyatukan keduanya, dilengkapi kapasitas memori lebih besar untuk menopang model AI skala jumbo seperti Gemini. Ironwood menawarkan performa dua kali lipat per watt dibanding pendahulunya, Trillium, yang diluncurkan Mei 2024. Setiap chip Ir...

6 Laptop Gaming Tipis Terbaik Tahun Ini! Apa Saja?

Memilih laptop gaming tipis yang tepat bisa menjadi tantangan, terutama dengan banyaknya pilihan yang tersedia di pasaran. Setiap merek menawarkan keunggulan dan spesifikasi yang berbeda, yang dapat mempengaruhi pengalaman gaming Anda. Oleh karena itu, penting untuk mempertimbangkan beberapa faktor utama seperti performa, kualitas layar, portabilitas, dan harga sebelum membuat keputusan. Pertama, performa adalah aspek yang sangat penting dalam memilih laptop gaming. Prosesor dan GPU yang kuat akan memastikan game berjalan lancar tanpa lag. Selain itu, kapasitas RAM dan penyimpanan yang besar akan membantu dalam multitasking dan menyimpan banyak game.  Laptop dengan spesifikasi tinggi seperti Asus ROG Zephyrus G14 atau Lenovo Legion 7i mungkin menjadi pilihan yang tepat jika Anda mencari performa maksimal. Kedua, kualitas layar dan portabilitas juga harus diperhatikan. Layar dengan resolusi tinggi dan refresh rate yang cepat akan memberikan pengalaman visual yang lebih baik. Selain ...