Masalah kotak hitam AI: Tantangan dan solusi untuk masa depan yang transparan

Kecerdasan buatan (AI) baru-baru ini menciptakan kehebohan karena kemungkinannya untuk merevolusi cara orang melakukan pendekatan dan menyelesaikan berbagai tugas dan masalah kompleks. Dari layanan kesehatan hingga keuangan, AI dan model pembelajaran mesin terkait telah menunjukkan potensinya untuk menyederhanakan proses yang rumit, meningkatkan pola pengambilan keputusan, dan mengungkap wawasan berharga. 

Namun, terlepas dari potensi teknologi yang sangat besar, masalah “kotak hitam” yang masih ada terus menghadirkan tantangan yang signifikan untuk pengadopsiannya, menimbulkan pertanyaan tentang transparansi dan kemampuan interpretasi dari sistem canggih ini.

Singkatnya, masalah kotak hitam berasal dari kesulitan dalam memahami bagaimana sistem AI dan model pembelajaran mesin memproses data dan menghasilkan prediksi atau keputusan. Model ini sering mengandalkan algoritme rumit yang tidak mudah dipahami manusia, sehingga menyebabkan kurangnya akuntabilitas dan kepercayaan.

Oleh karena itu, ketika AI semakin terintegrasi ke dalam berbagai aspek kehidupan kita, mengatasi masalah ini sangat penting untuk memastikan penggunaan teknologi yang kuat ini bertanggung jawab dan etis.

Kotak hitam: Tinjauan umum

Metafora "kotak hitam" berasal dari gagasan bahwa sistem AI dan model pembelajaran mesin beroperasi dengan cara yang tersembunyi dari pemahaman manusia, seperti isi kotak yang tertutup rapat dan buram. Sistem ini dibangun di atas model matematika yang kompleks dan kumpulan data berdimensi tinggi, yang menciptakan hubungan dan pola rumit yang memandu proses pengambilan keputusan mereka. Namun, cara kerja batin ini tidak mudah diakses atau dimengerti oleh manusia.

Secara praktis, masalah kotak hitam AI adalah kesulitan menguraikan alasan di balik prediksi atau keputusan sistem AI. Masalah ini sangat lazim dalam model pembelajaran mendalam seperti jaringan saraf, di mana banyak lapisan node yang saling terhubung memproses dan mengubah data secara hierarkis. Kerumitan model-model ini dan transformasi non-linear yang mereka lakukan membuatnya sangat menantang untuk melacak alasan di balik output mereka.

Nikita Brudnov, CEO BR Group — dasbor analitik pemasaran berbasis AI — mengatakan kepada Cointelegraph bahwa kurangnya transparansi dalam cara model AI sampai pada keputusan dan prediksi tertentu dapat menjadi masalah dalam banyak konteks, seperti diagnosis medis, pengambilan keputusan keuangan, dan proses hukum, yang secara signifikan berdampak pada kelanjutan penerapan AI.

Majalah: Joe Lubin: Kebenaran tentang perpecahan pendiri ETH dan 'Crypto Google'

“Dalam beberapa tahun terakhir, banyak perhatian telah diberikan pada pengembangan teknik untuk menafsirkan dan menjelaskan keputusan yang dibuat oleh model AI, seperti menghasilkan skor kepentingan fitur, memvisualisasikan batas keputusan, dan mengidentifikasi penjelasan hipotetis kontrafaktual,” katanya, menambahkan:

“Namun, teknik ini masih dalam masa pertumbuhan, dan tidak ada jaminan bahwa teknik ini akan efektif dalam semua kasus.”

Brudnov lebih lanjut percaya bahwa dengan desentralisasi lebih lanjut, regulator mungkin memerlukan keputusan yang dibuat oleh sistem AI agar lebih transparan dan akuntabel untuk memastikan validitas etis dan keadilan secara keseluruhan. Dia juga menyarankan agar konsumen mungkin ragu untuk menggunakan produk dan layanan bertenaga AI jika mereka tidak memahami cara kerjanya dan proses pengambilan keputusan mereka.

James Wo, pendiri DFG — sebuah perusahaan investasi yang secara aktif berinvestasi dalam teknologi terkait AI — percaya bahwa masalah kotak hitam tidak akan memengaruhi adopsi di masa mendatang. Per Wo, sebagian besar pengguna tidak terlalu peduli bagaimana model AI yang ada beroperasi dan dengan senang hati mendapatkan utilitas darinya, setidaknya untuk saat ini.

“Dalam jangka menengah, setelah kebaruan platform ini memudar, pasti akan ada lebih banyak skeptisisme tentang metodologi kotak hitam. Pertanyaan juga akan meningkat karena penggunaan AI memasuki crypto dan Web3, di mana ada pertaruhan finansial dan konsekuensi yang harus dipertimbangkan,” akunya.

Dampak pada kepercayaan dan transparansi

Salah satu domain di mana tidak adanya transparansi dapat berdampak besar pada kepercayaan adalah diagnostik medis berbasis AI. Misalnya, model AI dapat menganalisis data medis yang kompleks dalam layanan kesehatan untuk menghasilkan diagnosis atau rekomendasi pengobatan. Namun, ketika dokter dan pasien tidak dapat memahami alasan di balik saran ini, mereka mungkin mempertanyakan reliabilitas dan validitas wawasan tersebut. Skeptisisme ini selanjutnya dapat menyebabkan keragu-raguan dalam mengadopsi solusi AI, yang berpotensi menghambat kemajuan dalam perawatan pasien dan pengobatan yang dipersonalisasi.

Di bidang keuangan, sistem AI dapat digunakan untuk penilaian kredit, deteksi penipuan, dan penilaian risiko. Namun, masalah kotak hitam dapat menimbulkan ketidakpastian terkait keadilan dan keakuratan skor kredit ini atau alasan di balik peringatan penipuan, sehingga membatasi kemampuan teknologi untuk mendigitalkan industri.

Industri crypto juga menghadapi dampak dari masalah kotak hitam. Misalnya, aset digital dan teknologi blockchain berakar pada desentralisasi, keterbukaan, dan verifikasi. Sistem AI yang tidak memiliki transparansi dan interpretabilitas berdiri untuk membentuk keterputusan antara harapan pengguna dan realitas solusi berbasis AI di ruang ini.

Masalah regulasi

Dari sudut pandang regulasi, masalah kotak hitam AI menghadirkan tantangan unik. Sebagai permulaan, ketidakjelasan proses AI dapat mempersulit regulator untuk menilai kepatuhan sistem ini dengan peraturan dan pedoman yang ada. Selain itu, kurangnya transparansi dapat memperumit kemampuan regulator untuk mengembangkan kerangka kerja baru yang dapat mengatasi risiko dan tantangan yang ditimbulkan oleh aplikasi AI.

Pembuat undang-undang mungkin kesulitan untuk mengevaluasi praktik keadilan, bias, dan privasi data sistem AI, serta potensi dampaknya terhadap hak konsumen dan stabilitas pasar. Selain itu, tanpa pemahaman yang jelas tentang proses pengambilan keputusan dari sistem berbasis AI, regulator mungkin menghadapi kesulitan dalam mengidentifikasi potensi kerentanan dan memastikan bahwa perlindungan yang tepat tersedia untuk memitigasi risiko.

Salah satu perkembangan peraturan penting mengenai teknologi ini adalah Undang-Undang Kecerdasan Buatan Uni Eropa, yang semakin mendekat untuk menjadi bagian dari undang-undang blok tersebut setelah mencapai kesepakatan politik sementara pada 27 April.

Pada intinya, UU AI bertujuan untuk menciptakan lingkungan yang dapat dipercaya dan bertanggung jawab untuk pengembangan AI di dalam UE. Pembuat undang-undang telah mengadopsi sistem klasifikasi yang mengkategorikan berbagai jenis AI berdasarkan risiko: tidak dapat diterima, tinggi, terbatas, dan minimal. Kerangka kerja ini dirancang untuk mengatasi berbagai masalah terkait masalah kotak hitam AI, termasuk masalah seputar transparansi dan akuntabilitas.

Ketidakmampuan untuk memantau dan mengatur sistem AI secara efektif telah mempererat hubungan antara berbagai industri dan badan pengawas.

Awal bulan lalu, chatbot AI ChatGPT yang populer adalah dilarang di Italia selama 29 hari, terutama karena kekhawatiran privasi yang diajukan oleh badan perlindungan data negara tersebut atas dugaan pelanggaran Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) UE. Namun, platform tersebut diizinkan untuk melanjutkan layanannya pada tanggal 29 April setelah CEO Sam Altman mengumumkan bahwa dia dan timnya telah mengambil langkah-langkah spesifik untuk memenuhi tuntutan regulator, termasuk pengungkapan praktik pemrosesan data dan implementasi penerapan usia- tindakan gerbang.

Regulasi sistem AI yang tidak memadai dapat mengikis kepercayaan publik pada aplikasi AI karena pengguna menjadi semakin khawatir tentang bias yang melekat, ketidakakuratan, dan implikasi etis.

Mengatasi masalah kotak hitam

Untuk mengatasi masalah kotak hitam AI secara efektif, menggunakan kombinasi pendekatan yang mempromosikan transparansi, interpretabilitas, dan akuntabilitas sangatlah penting. Dua strategi pelengkap tersebut adalah AI yang dapat dijelaskan (XAI) dan model sumber terbuka.

XAI adalah bidang penelitian yang didedikasikan untuk menjembatani kesenjangan antara kompleksitas sistem AI dan kebutuhan akan interpretasi manusia. XAI berfokus pada pengembangan teknik dan algoritme yang dapat memberikan penjelasan yang dapat dipahami manusia untuk keputusan yang digerakkan oleh AI, menawarkan wawasan tentang alasan di balik pilihan ini.

Metode yang sering digunakan dalam XAI meliputi model pengganti, analisis kepentingan fitur, analisis sensitivitas, dan penjelasan agnostik model yang dapat ditafsirkan secara lokal. Menerapkan XAI di seluruh industri dapat membantu pemangku kepentingan lebih memahami proses yang digerakkan oleh AI, meningkatkan kepercayaan pada teknologi, dan memfasilitasi kepatuhan terhadap persyaratan peraturan.

Bersamaan dengan XAI, mempromosikan penerapan model AI sumber terbuka dapat menjadi strategi yang efektif untuk mengatasi masalah kotak hitam. Model sumber terbuka memberikan akses penuh ke algoritme dan data yang menggerakkan sistem AI, memungkinkan pengguna dan pengembang untuk meneliti dan memahami proses yang mendasarinya.

Peningkatan transparansi ini dapat membantu membangun kepercayaan dan mendorong kolaborasi antara pengembang, peneliti, dan pengguna. Selain itu, pendekatan sumber terbuka dapat menciptakan sistem AI yang lebih kuat, akuntabel, dan efektif.

Masalah kotak hitam di ruang crypto

Masalah kotak hitam memiliki konsekuensi yang signifikan untuk berbagai aspek ruang crypto, termasuk strategi perdagangan, prediksi pasar, langkah-langkah keamanan, tokenisasi, dan kontrak pintar.

Di bidang strategi perdagangan dan prediksi pasar, model yang digerakkan oleh AI semakin populer karena investor berusaha memanfaatkan perdagangan algoritmik. Namun, masalah kotak hitam menghalangi pemahaman pengguna tentang bagaimana model ini berfungsi, sehingga sulit untuk menilai keefektifan dan potensi risikonya. Akibatnya, ketidakjelasan ini juga dapat menghasilkan kepercayaan yang tidak beralasan pada keputusan investasi yang digerakkan oleh AI atau membuat investor terlalu bergantung pada sistem otomatis.

AI memainkan peran penting dalam meningkatkan langkah-langkah keamanan dalam ekosistem blockchain dengan mendeteksi transaksi penipuan dan aktivitas mencurigakan. Namun demikian, masalah kotak hitam memperumit proses verifikasi untuk solusi keamanan berbasis AI ini. Kurangnya transparansi dalam pengambilan keputusan dapat mengikis kepercayaan pada sistem keamanan, menimbulkan kekhawatiran tentang kemampuan mereka untuk melindungi aset dan informasi pengguna.

Baru-baru ini: Konsensus 2023: Bisnis menunjukkan minat pada Web3, meskipun ada tantangan peraturan AS

Tokenisasi dan kontrak pintar — dua komponen penting dari ekosistem blockchain — juga menyaksikan peningkatan integrasi AI. Namun, masalah kotak hitam dapat mengaburkan logika di balik token yang dihasilkan AI atau eksekusi smart contract.

Saat AI merevolusi berbagai industri, mengatasi masalah kotak hitam menjadi semakin mendesak. Dengan mendorong kolaborasi antara peneliti, pengembang, pembuat kebijakan, dan pemangku kepentingan industri, solusi dapat dikembangkan untuk mendorong transparansi, akuntabilitas, dan kepercayaan pada sistem AI. Dengan demikian, akan menarik untuk melihat bagaimana paradigma teknologi baru ini terus berkembang.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoAiStream. Kecerdasan Data Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Mencetak Masa Depan bersama Adryenn Ashley. Akses Di Sini.
• Beli dan Jual Saham di Perusahaan PRE-IPO dengan PREIPO®. Akses Di Sini.
• Sumber: https://cointelegraph.com/news/ai-s-black-box-problem-challenges-and-solutions-for-a-transparent-future