The Dark Side of Machine Learning: Risks, Ethics, and Solutions

Apa itu machine learning?

Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) dan ilmu komputer yang menggunakan data untuk mengembangkan algoritma dan model statistik yang memungkinkan komputer melakukan tugas tanpa diprogram secara eksplisit atau AI meniru bagaimana manusia melakukannya secara bertahap untuk meningkatkan akurasi. Saat ini machine learning sedang merevolusikan cara banyak industri beroperasi. Machine learning bisa memberikan beberapa manfaat dan inovasi, tetapi juga dapat membawa risiko dan isu etika yang perlu diperhatikan. Seperti penerapan machine learning dapat mendukung prediksi pemeliharaan, pengendalian kualitas, serta inovasi riset di industri manufaktur. Namun ada juga permasalahan lain seperti bias data yang dihasilkan yang dapat menyebabkan prasangka buruk secara sistematis karena asumsi yang salah mungkin terjadi dalam proses machine learning.

Risiko Penggunaan Machine Learning

Terdapat beberapa risiko terkait dengan penggunaan machine learning, seperti:

• Data yang bias, dimana beberapa kumpulan data ini bisa saja dapat diakses oleh siapa saja yang dimana dapat mengubah dan merusak hasil data.

• Ketidaktransparan, ini dapat memberikan risiko kesulitan dalam memahami bagaimana dan mengapa machine learning membuat keputusan tersebut.

• Overfitting, biasanya ditemukan dalam data model non parametrik dan non linier dimana biasanya model ini kurang cocok untuk machine learning karena tidak dapat menggeneralisasi data dengan baik pada saat pengujian data nyata.

• Privasi dan keamanan, machine learning membutuhkan banyak data terstruktur maupun yang tidak terstruktur untuk melakukan model analisis sehingga dapat memprediksi data secara akurat. Akan tetapi ini dapat mengkhawatirkan karena bisa saja dapat melanggar privasi dalam mengakses data tersebut dan keamanan yang dapat diretas.

Etika yang Dipengaruhi oleh Machine Learning

Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yang membantu manusia dalam pengolahan data, terutama dalam analisis statistik, namun akan ada etika yang akan dilanggar. Seperti akan ada banyak orang menggunakan machine learning untuk memudahkan pekerjaan mereka. Namun, jika dilihat dari sisi lain ini bisa membuat cabang pekerjaan lain akan hilang karena tergantikan oleh pemrograman. Bukan hanya itu penggunaan dan penerapan machine learning dapat menimbulkan risiko dalam keamanan dan privasi, karena perilaku dari program machine learning tidak dapat diprediksi untuk privasi dan keamanan manusia atau pengguna, bahkan jika codingannya telah dilakukan dengan benar. 

Solusi Penggunaan Machine Learning

Solusi dalam menggunakan machine learning bisa dilakukan dengan beberapa cara seperti, menggunakan beberapa teknik algoritma yang memperhatikan pemrosesan data untuk mengidentifikasi dan mengurangi bias dalam data, implementasikan pedoman keamanan dan privasi dengan sertakan pengawasan manusia dalam pengembangan dan penerapannya, dan dapat berkolaborasi dengan para akademisi untuk memberikan pelatihan tentang cara kerja, mekanisme, dan logaritma dari machine learning.

Referensi:

Bacelar, M. (2021). Possible ethics on machine learning biases and their impacts in future prospects. ScienceOpen Preprints.

Tan, S., Taeihagh, A., & Baxter, K. (2022). The risks of machine learning systems. arXiv preprint arXiv:2204.09852.

Vasileva, M. I. (2020, August). The dark side of machine learning algorithms: how and why they can leverage bias, and what can be done to pursue algorithmic fairness. In Proceedings of the 26th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining (pp. 3586-3587).