6 Tantangan Artificial Intelligence dalam Pengaplikasiannya

Penggunaan kecerdasan buatan terus meningkat sejak beberapa tahun terakhir. Teknologi yang menawarkan banyak keuntungan tersebut membuat sebagian besar perusahaan berlomba-lomba menerapkan kecerdasan buatan pada produk maupun layanan mereka. Namun, seiring dengan semakin marak digunakannya, tantangan Artificial Intelligence (AI) pun semakin banyak. Bahkan perusahaan besar sekelas Tesla pun mengalami tantangan artificial intelligence  dalam menerapkan AI untuk sistem kemudi otomatisnya.

Apa Saja Tantangan Artificial Intelligence?

Penggunaan teknologi ini terus meluas ke berbagai sektor, seperti kesehatan hingga pertanian. Meski memiliki banyak manfaat dalam memudahkan pekerjaan manusia, faktanya tantangan artificial intelligence tidak bisa dihindari. Seperti apakah itu?

1. Keamanan data

Tantangan artificial intelligence terutama dalam penggunaan machine learning memiliki ancaman dari segi keamanan data. AI pada machine learning bekerja dengan mengolah kumpulan data yang diperoleh dari jutaan pengguna di seluruh dunia. Kemungkinan terjadinya kejahatan dari pemanfaatan data tersebut tidak dapat dihindari.

Sebagai contoh, penyedia layanan kesehatan menawarkan program vaksinasi gratis dengan menyertakan Nomor Induk Kependudukan (NIK) sebagai persyaratan. Kemudian, data tersebut bocor akibat serangan siber dan dipergunakan untuk tujuan yang buruk. Perlu Anda ketahui bahwa NIK berkaitan dengan kartu identitas Anda. Dengan demikian, alamat rumah Anda bisa saja dipergunakan oleh orang yang tidak bertanggung jawab untuk melakukan perbuatan negatif.

Namun, kabar baiknya, banyak perusahaan yang terus mengembangkan teknologi ini sehingga artificial intelligence telah mengalami inovasi-inovasi signifikan dari segi keamanan.

2. Sumber daya manusia

Meskipun bisa melakukan pekerjaan lebih cepat dari manusia, tantangan artificial intelligence selanjutnya adalah kalahnya teknologi tersebut dari segi akurasi jika dibandingkan dengan manusia. Sebagai perbandingan, manusia lebih akurat dalam membedakan gambar singa dan harimau. Bahkan, tingkat akurasi manusia dalam membedakan gambar bisa mencapai 99 persen. Berbeda dengan artificial intelligence yang hanya mencapai 90 persen.

Namun, tingkat akurasi pada kecerdasan buatan bisa terus meningkat seiring dengan pengoptimalan hyperparameter, kumpulan data yang besar, serta algoritma yang terdefinisi dengan baik dan akurat. Mengingat kemampuan kecerdasan buatan dalam mengolah data lebih cepat daripada kemampuan manusia.

3. Masalah Computing

Machine learning dan deep learning adalah batu loncatan dari artificial intelligence. Untuk dapat bekerja secara efisien, keduanya memerlukan jumlah inti dan GPU yang terus meningkat secara konsisten. Mengingat jumlah daya yang digunakan algoritma “haus daya” ini, banyak pengembang yang lebih memilih untuk menjauh dari teknologi ini.

Masalah tersebut dapat diatasi dengan penggunaan super komputer. Sayangnya, biaya super komputer tidaklah murah. Akibat tuntutan kumpulan data yang terus meningkat dan algoritma kompleks yang terus meningkat pesat, tidak semua orang atau perusahaan mampu membelinya.

4. Adanya kemungkinan bias

Artificial intelligence dioptimalisasi atau belajar dari kumpulan data yang diperoleh melalui machine learning maupun deep learning. Karenanya, diperlukan kemampuan pemerolehan data yang baik sebagai solusi untuk sistem AI yang baik di masa depan.

Sayangnya, pada kenyataannya, banyak organisasi atau perusahaan yang memperoleh data melalui cara yang buruk. Akibatnya, kecerdasan buatan menjadi bias. Seluruh sistem terkait data dan algoritma menjadi cacat dan mengarah pada hasil yang tidak etis dan tidak adil.

5. Berkurangnya privasi

Tantangan artificial intelligence selanjutnya adalah berkurangnya privasi. Dari sekian banyak data yang digunakan untuk melatih sistem kecerdasan buatan, ini dihasilkan atau dikumpulkan dari jutaan pengguna. Ada kemungkinan dan bisa dipastikan data tersebut merupakan data yang sensitif. Dengan demikian, sistem kecerdasan buatan bisa saja melakukan pelanggaran data dan terjadi pencurian identitas. Diperlukan infrastruktur yang kokoh agar data yang dikumpulkan dan disimpan menjadi lebih aman.

6. Masalah transparansi

Transparansi mempengaruhi tingkat kepercayaan pelanggan terhadap produk. Sayangnya, data-data yang terkumpul dan diolah melalui kecerdasan buatan sangat bersifat rahasia. Hal tersebut berkaitan dengan keamanan guna menghindari segala ancaman dari serangan siber.

Selain itu, kecerdasan buatan melibatkan pemrograman produk yang kompleks dan sulit atau tidak dapat dipahami oleh orang awam. Oleh karena tidak adanya transparansi tentang algoritma internal produk kecerdasan buatan, sulit bagi pelanggan untuk mempercayai produk tersebut.

Kesimpulan

Teknologi kecerdasan buatan atau artificial intelligence terus mengalami perkembangan yang sangat pesat. Dibutuhkan kemampuan pengolahan data seperti machine learning dan deep learning sebagai pembelajaran kecerdasan buatan. Dengan demikian, segala jenis tantangan dapat terus diselesaikan.

Teknologi kecerdasan buatan telah banyak dimanfaatkan oleh berbagai perusahaan-perusahaan besar. Sayangnya, kebutuhan akan pengolah data masih jarang ditemukan di Indonesia. Bila Anda tertarik menjadi salah satunya, Algoritma Data Science School membuka kelas data science yang bisa disesuaikan dengan level kemampuan minat Anda.

Referensi:

• upgrad - Top 7 Challenges in Artificial Intelligence in 2022 (diakses pada 17 Juni 2022)
• bbn times - What are the Biggest Challenges in Artificial Intelligence and How to Solve Them? (diakses pada 17 Juni 2022)
• mdis.edu - Five main challenges of Artificial Intelligent Technology (diakses pada 17 Juni 2022)
• 10xds - 5 Common Challenges in Implementing Artificial Intelligence (AI) (diakses pada 17 Juni 2022)