5 Permasalahan yang Timbul karena Artificial Intelligence
Artificial Intelligence (AI) atau yang disebut kecerdasan buatan merupakan sebuah konsep dimana mesin atau komputer dapat mempelajari sebuah hal layaknya manusia dapat belajar. Tentunya Anda sudah menyadari bagaimana peran AI telah menjadi bagian yang tak terpisahkan dari kehidupan manusia, dan menjadi jawab dari berbagai permasalahan manusia, namun akhir-akhir ini terutama setelah kehadiran ChatGPT, banyak yang beranggapan bahwa AI akan membawa masalah bagi kehidupan manusia.
Apa Saja Masalah yang Dikhawatirkan Timbul karena AI?
1. Mengambil Kendali
Ketika kita menggunakan AI berarti kita menaruh kepercayaan pada skenario yang di rasa AI adalah benar atau sesuai. Mungkin saja ketika kondisi-kondisi tertentu dapat merugikan kita karena tidak dapat mengambil kendali dengan tiba-tiba.
Bagaimana jika mobil self-driving Anda tidak membiarkan Anda keluar atau menghentikan mobil di tempat yang Anda inginkan. Penyebab pada contoh tersebut adalah robot/agen tidak berfungsi dan ataupun penalaran yang salah sehingga membutuhkan ekstensif dan kontrol kualitas yang lebih baik.
2. Kehilangan Pekerjaan
Perhatian utama lainnya adalah bahwa AI dapat menggantikan sejumlah pekerjaan dan manusia akan kehilangan pekerjaan karena AI menjadi lebih baik dalam melakukan hal-hal yang hanya bisa umumnya dilakukan manusia sebelumnya. AI dapat menciptakan lapangan kerja baru, di mana manusia akan memprogram komputer dengan kemampuan AI.
Namun, itu akan menjadi lompatan keterampilan besar bagi mereka yang menghadapi prospek kehilangan pekerjaan. Sebagian besar pekerjaan yang akan pergi adalah pekerjaan yang berulang atau repetitif dan duniawi sehingga penting untuk mendorong pola pikir kreativitas.
3. Bias
AI memang sudah terkenal menjadi solusi menyelesaikan berbagai masalah tetapi bagaimana ceritanya ketika yang diandalkan tersebut memiliki potensi kesalahan yang fatal ? AI yang secara umum merupakan proses dimana sebuah komputer dapat belajar layaknya manusia melalui berbagai data memiliki berbagai potensi bias terhadap jenis kelamin, ras, ataupun ideologi tertentu. Bias yang dihasilkan ini dapat bersumber dari data yang digunakan (bahan pembelajaran) ataupun desainer (pihak yang merancang) AI tersebut.
Contoh dunia nyata dari bias AI, yakni terkait rasial dan dipamerkan dalam sistem yang disebut COMPAS. Sistem ini digunakan di AS untuk menilai kemungkinan pelaku melakukan kejahatan lagi. Sistem ini bias terhadap terdakwa kulit hitam karena menandai mereka sebagai berisiko lebih tinggi / sering daripada yang terjadi dengan rekan-rekan kulit putih alias memiliki kecenderungan memprediksi potensi kejahatan dengan dasar rasial yang memang sejatinya tidak relevan.
4. Kemampuan Menjelaskan
Ketika membangun sistem AI umumnya algoritma (cara kerja komputer agar menemukan pola) dapat dikelompokkan menjadi 2, yakni algoritma yang dapat dijelaskan dengan mudah dan algoritma yang sulit dijelaskan (“Black Box”). Tentunya ketika algoritma yang dihasilkan dapat memberikan output yang memuaskan dan mudah diinterpretasikan maka relatif sudah baik, bukan hanya performa melainkan basis yang jelas.
Namun demikian, terdapat pula algoritma “Black Box” yang menawarkan keunggulan sebab cenderung dapat memberikan akurasi yang tinggi dan pemanfaatan yang lebih beragam dibandingkan algoritma lainnya tetapi tetap saja sulit diartikan prosesnya. Saat ini yang sedang menjadi permasalahan adalah bagaimana mungkin meyakini AI dalam menyelesaikan masalah penting yang disatu sisi manusia sulit bahkan tidak dapat mengetahui dengan jelas apa yang dilakukan komputer tersebut dalam proses belajar.
5. Pengambilan Keputusan Etis
Masalah utama lainnya dalam teknologi AI adalah masalah pengambilan keputusan etis alias berkaitan dengan moral (benar dan salah atau baik dan buruk). Di sinilah kita mulai bertanya-tanya bagaimana AI akan memutuskan antara dua kejahatan, yang mana lebih jahat ataupun memilih melakukan kejahatan yang lebih rendah dari dua kejahatan tersebut.
Misalnya, pertimbangkan masalah klasik mobil self-driving di jalan dengan sistem pengereman yang gagal. Ia menghadapi dua orang dan salah satunya harus ditabrak antara seorang wanita tua dan seorang anak muda. Manakah dari keduanya yang harus dipilih? Keputusan seperti itu juga dibuat oleh kita - manusia, tetapi kita tidak pernah memikirkan sebelumnya dan mempersiapkan diri. Namun, pertanyaan semacam itu meminta jawaban untuk menyebarkan AI untuk melakukan pekerjaan kami di lingkungan yang berisiko.
Bagaimana Cara Menangani Masalah AI?
Solusi yang mungkin untuk masalah di atas, yakni terkait memberi skenario win-win dalam hal masalah manusia vs AI. Alih-alih mengadu AI dan manusia sebagai pesaing, mengapa tidak menjadikan mereka kolaborator! Solusi AI seperti chatbots, robot, dll yang memiliki antarmuka ramah manusia dapat dipasangkan dengan supervisor manusia terlatih yang menciptakan hubungan simbiosis. AI memiliki masalah yang dapat dibantu oleh manusia dan manusia dapat mendelegasikan tugas-tugas sederhana dan biasa kepada AI.
Banyak yang percaya bahwa karena AI sangat kuat dan ada di mana-mana, AI harus diatur dengan ketat. Namun, ada sedikit konsensus tentang bagaimana hal ini harus dilakukan. Siapa yang membuat peraturan? Sejauh ini, perusahaan yang mengembangkan dan menggunakan sistem AI sebagian besar mengatur diri sendiri. Mereka mengandalkan undang-undang yang ada dan reaksi negatif dari konsumen dan pemegang saham agar mereka tetap sejalan dengan keinginan pasar.
Kita juga harus memungkinkan semua masyarakat untuk cukup belajar tentang teknologi dan implikasi etis dari teknologi baru sehingga ketika mereka menjalankan perusahaan atau ketika mereka bertindak sebagai warga negara yang demokratis, mereka akan dapat memastikan bahwa teknologi melayani tujuan manusia daripada merusak sebuah kehidupan sipil yang layak.
Cara lain menangani masalah AI adalah bagaimana mengurangi potensi bias dengan melatih data yang memiliki proporsi setiap kategori seimbang. Selain itu, dalam mengatasi algoritma yang sulit dijelaskan adalah dengan mencoba dahulu berbagai teknik yang memungkinkan mudah dijelaskan ataupun menggunakan berbagai trik khusus untuk memahami “Black Box”.
Kesimpulan
Artificial Intelligence (AI) telah banyak memberikan manfaat dan menjadi andalan dalam menyelesaikan berbagai masalah. Namun demikian, tetap terdapat berbagai masalah yang berpotensi timbul karena AI, yakni mengambil kendali, kehilangan pekerjaan, bias, dan kemampuan menjelaskan, serta pengambilan keputusan etis.
Masalah tersebut dapat ditangani dengan mendorong kolaborasi manusia dan AI, memperbaharui dan memperjelas regulasi, meningkatkan edukasi masyarakat. Kita juga dapat menangani dengan menyeimbangan proporsi data dan mencoba berbagai teknik tertentu untuk mencoba mengartikan cara kerja “Black Box”.Dengan demikian, kita sudah membahas masalah AI dan cara menanganinya.
Lebih dari itu, AI tetap saja dapat mendorong kemajuan dan nilai tambah bagi perusahaan sehingga mendorong berbagai perusahaan mengembangkan AI. Jika Anda tertarik mempelajari Artificial Intelligence (AI) dan pemanfaatannya lebih lanjut hingga berkarir di dunia data dan #JadiTalentaData handal, Anda dapat mengikuti Bootcamp Algoritma Data Science yang memiliki serangkaian program yang dapat membantu Anda menguasai dunia data di industri yang Anda minati. Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang!