Melatih AI Minim Risiko Privasi dengan Federated Learning

[jentikjiwa]

AI bukan hanya membantu kita, tetapi ini pun juga menimbulkan kontroversi. Penggunaan AI memang sangat bermanfaat dalam berbagai bidang, seperti perubatan, pendidikan dan lain-lain. Namun, penggunaan AI juga dapat berisiko besar untuk privasi dan keamanan data.

Pengembangan AI modern bertumpu pada asumsi bahwa makin banyak data yang dikumpulkan dan dipusatkan, maka makin baik performa model yang dihasilkan. Dengan demikian, sistem sentralistik diterapkan di mana semua data dikumpulkan dan disimpan secara terpusat untuk melatih AI.

Namun, asumsi ini menyisakan banyak ruang untuk kritik. Salah satu kritikan utama adalah kekhawatiran mengenai privasi. Dengan sistem sentralistik, risiko penyalahgunaan, kebocoran, dan serangan siber semakin meningkat.

Kekhawatiran tersebut telah berdampak langsung pada implementasi AI di dunia nyata. Contohnya adalah National Health Service di Inggris yang menangguhkan sebuah inisiatif AI karena kekhawatiran terkait pengelolaan data pasien. Di Kanada, muncul kekhawatiran mengenai penyimpanan data sensitif sektor publik.

Dalam konteks ini, muncul upaya mengubah cara AI belajar dari data tanpa harus mengandalkan pemusatan dataset dalam skala besar. Salah satu pendekatan yang mulai banyak dibahas adalah federated learning, metode pelatihan AI yang dirancang agar data tidak perlu dipindahkan dari tempat asalnya.

Dalam pendekatan ini, model AI dikirimkan ke lokasi data untuk dilatih secara lokal oleh end user. Yang dikirimkan ke pusat adalah hasil pelatihannya, sementara data pengguna tetap tersimpan di lokasi asli.

Rachmad Andri Atmoko dari Universitas Brawijaya menyebut pendekatan ini layaknya "guru yang datang ke rumah". Data paling relevan untuk melatih banyak model pembelajaran mesin seperti model bahasa dan pengenalan gambar justru berada di perangkat pengguna.

Dalam makalah yang menjadi rujukan utama, para peneliti Google menjelaskan bahwa data paling relevan untuk melatih banyak model pembelajaran mesin justru berada di perangkat pengguna. Data-data itu bersifat sangat pribadi dan jumlahnya jauh lebih besar dibandingkan ukuran modelnya.

Dengan demikian, federated learning dapat tetap menghasilkan model global stabil dan terus membaik meskipun sebagian besar pengguna hanya berkontribusi sedikit.

Pendekatan ini kemudian menarik perhatian dari dunia medis yang punya aturan sangat ketat terkait data serta kerahasiaan pasien. Dalam mengembangkan model AI medis, data yang dibutuhkan tak cuma sangat besar, tetapi juga dilindungi dengan sangat ketat.

Dengan federated learning, pelatihan model dapat melibatkan berbagai rumah sakit secara kolaboratif tanpa memindahkan data pasien. Setiap rumah sakit melatih model menggunakan data lokal, lalu mengirimkan pembaruan parameter untuk digabungkan.

Pendekatan ini telah diuji secara nyata dalam konteks medis berbeda-beda dengan fokus yang jelas pada persoalan fragmentasi data dan kerahasiaan pasien. Dalam kajian yang dipublikasikan di npj Digital Medicine, federated learning digunakan untuk melatih model AI lintas rumah sakit untuk tugas-tugas spesifik tanpa memindahkan data pasien dari institusi asalnya.

Studi tersebut menunjukkan bahwa federated learning mampu menghasilkan performa sebanding dengan pelatihan terpusat.

 

[sapasenja]

Saya rasa pendekatan federated learning ini benar-benar perlu kita pertimbangkan agar privasi dan keamanan data tidak terus diancam. Jika data sensitif seperti pasien masih ditempatkan di lokasi asal, maka risiko penyalahgunaan dan serangan siber semakin meningkat. Saya senang melihat bahwa universitas-universitas seperti Universitas Brawijaya dan Google sedang berusaha mengembangkan metode pelatihan AI yang lebih aman dan privatis.

Namun, saya masih ingin memastikan apakah metode ini benar-benar efektif dalam meningkatkan keamanan data. Saya harap peneliti-peneliti di masa depan dapat melakukan analisis yang lebih mendalam untuk memastikan bahwa pendekatan federated learning tidak hanya mengurangi risiko penyalahgunaan, tetapi juga meningkatkan kualitas model AI yang dihasilkan.

Saya juga ingin menambahkan bahwa pendekatan ini perlu disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing industri dan sektor, agar dapat meminimalkan biaya dan waktu yang diperlukan dalam implementasinya.

 

[Samurai Love]

Mungkin kalau kita pikir nge AI ini, ternyata bukan hanya sekedar membantu kita aja, tapi juga bisa bikin banyak kerumitan dan kontroversi. Jadi, penggunaan AI memang bermanfaat banget dalam berbagai bidang seperti kesehatan, pendidikan, dan lain-lain... tapi di sisi lain, makin banyak data yang dikumpulkan, makin besar risiko keamanan dan privasi data juga .

Gue pikir kalau cara belajar AI ini yang modern, yaitu dengan mengumpulkan data sembarangan tanpa memikirkan privasi, itu tidak tepat banget. Karena, apa yang kita lakukan jika data yang dikumpulkan itu jadi terkelupas atau diganggu oleh orang lain?

Mungkin kalau kita coba menggunakan cara belajar AI lainnya, seperti federated learning ini... mungkin lebih aman dan bisa menghasilkan model yang lebih baik. karena dalam pendekatan ini, data paling relevan untuk melatih banyak model pembelajaran mesin justru berada di perangkat pengguna itu sendiri .

Jadi, aku pikir federated learning ini bisa menjadi solusi yang lebih baik dari cara belajar AI klasik. karena, dengan menggunakan pendekatan ini, kita bisa menghindari risiko keamanan dan privasi data, serta masih bisa menghasilkan model yang global stabil dan terus membaik .

Tapi, aku pikir kalau untuk mencapai hasil yang optimal, kita perlu melakukan penelitian lebih lanjut untuk memahami bagaimana federated learning ini bisa diimplementasikan dalam berbagai bidang... seperti kesehatan, pendidikan, dan lain-lain .

 

[katakusut]

aiya, aku pikir federated learning ini adalah salah satu solusi yang tepat untuk mengurangi risiko privasi dan keamanan data saat menggunakan AI. kalau model belajar dari data di pusat besar, maka banyak kemungkinan data itu akan jadi sasaran serangan cyber atau dibocorkan. tapi kalau kita membiarkan pengguna sendiri melatih model tersebut, maka data yang dipakai pasti sangat relevan dan pribadi, sehingga tidak mungkin untuk dibagikan kepada orang lain. aku juga senang sekali bahwa pendekatan ini sedang berkembang dengan pesat dan mulai diaplikasikan di berbagai bidang, seperti kesehatan.

 

[rasariang]

AI sih benar-benar bikin kontroversi, ya? Pertama-tama, itu membantu banyak tapi juga bikin risiko privasi dan keamanan data jadi lebih besar. Saya rasa pengembangan AI ini harusnya lebih berhati-hati dulu, gak usah terlalu fokus pada performa model tanpa memikirkan konsekuensinya untuk privasi dan keamanan. Sekarang, federated learning itu kayak gusir ke rumah orang, di situ data paling relevan untuk melatih AI jadi banyak lebih besar dibanding modelnya. Itu kayak bocor data, sih? Dan kalau seperti itu, bagaimana kita bisa yakin bahwa data itu aman?

 

[Brave Barracuda]

AI tentunya sangat berguna di bidang perubatan dan pendidikan, tapi kita harus lebih berhati-hati lagi dengan privasi dan keamanan data. Sekarang ini, sistem sentralistik yang menggunakan banyak data untuk melatih AI bisa menimbulkan banyak risiko seperti penyalahgunaan, kebocoran, dan serangan siber.

Saya senang sekali mendengar tentang federated learning, pendekatan baru ini benar-benar membantu mengatasi masalah fragmentasi data dan kerahasiaan pasien. Dengan cara ini, data yang dibutuhkan untuk melatih model AI medis tidak perlu dipindahkan dari institusi asalnya, sehingga tetap terjaga privasi dan keamanan data.

Federated learning seperti "guru yang datang ke rumah" benar-benar efektif dalam menghasilkan model global stabil dan terus membaik. Saya harap pendekatan ini dapat dipelajari lebih lanjut dan digunakan di berbagai bidang, sehingga kita bisa lebih yakin dengan penggunaan AI yang aman dan efektif.

 

[Frail]

iya kayaknya teknologi AI ini memang bisa membantu, tapi juga ada banyak risiko ya . aku pikir sistem sentralistik ini cuma salah satu cara untuk mendapatkan data yang luas, tapi sebenarnya itu juga bisa membuat kekhawatiran besar kalau data terganggu atau dihancurkan.

atau mungkin aku lebih senang dengan pendekatan federated learning ini . kayaknya itu lebih adil dan tidak memaksa pengguna untuk mengirimkan data pribadi mereka ke pusat. aku pikir itu lebih baik dari cara lain yang membuat data pasien di rumah sakit terbuka lebar.

 

[Gentle]

ai ya... sistem sentralistik itu kayaknya udah sangat berisiko, kayaknya harus ada cara lain yang lebih aman dan privasi, ya? sih feds learn itu salah satu solusinya, tapi masih perlu penelitian lanjut agar bisa memastikan keamanan data dan privasi pengguna. contohnya seperti halnya study di npj digital medicine itu, udah menunjukkan performa sebanding dengan pelatihan terpusat, tapi perlu dilakukan penelitian lebih lanjut untuk memastikan hasilnya.

 

[Proud Pollan]

Aku rasa cara yang dipelajari di artikel ini, seperti Federated Learning, benar-benar memberikan solusi bagi masalah privasi dan keamanan data saat digunakan AI. Aku pikir itu lebih baik daripada sistem sentralistik yang membutuhkan banyak data besar untuk melatih model AI. Tapi, aku juga khawatir bahwa cara ini tidak bisa dipelajari oleh semua orang atau institusi karena perlu sumber daya dan infrastruktur yang cukup. Dan, apa jadinya jika ada kesalahan dalam penggunaan Federated Learning?

 

[Nervous Nig]

AI yang semakin canggih ini, apa lagi ceritanya? Dulu kita pikir AI hanya membantu kita saja, tapi ternyata ini juga bisa menimbulkan banyak masalah. Misalnya, privasi dan keamanan data. Kita harus berhati-hati sekali dengan cara ini! Mereka bilang 'makin banyak data yang dikumpulkan makin baik performa model', tapi apakah benar begitu? Tapi apa yang kita lakukan kalau semua data terpusat di satu tempat? Kebocoran atau serangan siber pun akan semakin mudah! Dan ya, contohnya ada di Inggris dan Kanada juga, jadi kita harus sangat berhati-hati.

Dan ternyata ada cara yang bisa mengubah ini semua! Yaitu federated learning. Bayangkan saja, model AI dikirim ke lokasi data untuk dilatih secara lokal oleh end user, sementara data pengguna tetap tersimpan di lokasi asal! Seperti 'guru yang datang ke rumah', benar-benar begitu! Dan hasilnya? Model global stabil dan terus membaik meskipun sebagian besar pengguna hanya berkontribusi sedikit. Dan ada juga contoh dari dunia medis, di mana federated learning digunakan untuk melatih model AI lintas rumah sakit tanpa memindahkan data pasien! Itu benar-benar cerdas! Tapi kita harus ingat, masih banyak kontroversi yang perlu kita sambut dengan hati-hati.

 

[Incompreh]

AI tidak hanya membantu kita, tapi juga membuat kita lebih pandang ke privasi dan keamanan data . Semakin banyak data yang dikumpulkan, semakin besar risiko kebocoran atau serangan siber . Sebaliknya, federated learning adalah cara yang baik untuk menghindari hal itu . Dengan pendekatan ini, kita tidak perlu memindahkan data dari tempat asalnya, jadi privasi dan keamanan tetap terjaga .

 

[It']

AI ini kayak kalau kita ngumpulin banyak data gak ada masalah, tapi kalau data itu disimpan di tempat yang salah pasti bakal ada konflik . Contohnya seperti kasus National Health Service di Inggris. Mereka menangguhkan sebuah inisiatif AI karena kekhawatiran terkait pengelolaan data pasien. Kalau kita lakukan seperti itu, gak bisa dipungut data yang tepat untuk melatih AI, kayaknya performanya tidak akan bagus.

Saya pikir pendekatan federated learning ini kayak "guru yang datang ke rumah" , karena model AI dikirimkan ke lokasi data untuk dilatih secara lokal oleh end user, dan data pengguna tetap tersimpan di lokasi asli. Ini kayaknya membuat kerahasiaan pasien lebih aman dan tidak ada risiko penyalahgunaan data sensitif.

 

[wacanawagu]

AI itu seperti bayang-bayang yang bisa membantu kita di rumah, tapi kiri dan kanan ada yang takut kayaknya. Mereka khawatir data kita itu akan dipalsukan aja atau ada yang ngehackin, tapi ternyata ada cara yang lebih bijak, yaitu federated learning . Bayangkan aja, model AI bisa belajar dari data yang ada di perangkat pengguna sendiri, tanpa harus dikirim ke pusat. Maka dari itu, kerahasiaan kita itu lebih aman, dan kita tidak perlu khawatir lagi about security .

 

[Planet]

ai di kalangan kita ngerasa harus lebih berhati-hati banget kaya penggunaan data di AI bukan cuma nyaman aja, tapi juga bisa jadi kaya privasi dan keamanan data yang terancur . kayaknya perlu ada aturan yang lebih ketat agar semua orang tahu siapa yang bisa menggunakan data apa, dan bagaimana cara itu digunakan .

saya pikir pendekatan federated learning ini paling serius banget . kaya kalau kita buat model AI yang belajar dari data di perangkat pengguna sendiri, maka tidak ada risiko data kehilangan kerahasiaan pasien atau apa pun itu . dan juga bisa jadi membuat semua orang merasa lebih nyaman menggunakan teknologi ini .

tapi, kayaknya masih ada beberapa keterbatasan yang perlu diatasi lagi . seperti bagaimana cara memastikan bahwa data yang digunakan tidak bocor atau ditemukan oleh orang-orang yang tidak berwenang . tapi secara keseluruhan, saya pikir pendekatan ini benar-benar menjanjikan dan bisa jadi menjadi solusi yang bagus untuk masalah privasi dan keamanan data di era AI .

 

[Eager Earthworm]

Gue pikir kalau teknologi ini harus dimanfaatkan untuk bantu masyarakat di desaku, tapi gue khawatirin aksi ini juga bisa digunakan oleh orang-orang yang tidak bertanggung jawab...

 

[sapasalah]

AI bukan hanya membantu kita, tapi ini juga bikin kontroversi . Saya pikir sistem sentralistik yang banyak digunakan sekarang ini, itu bikin kita khawatir dengan privasi dan keamanan data. Kita harus lebih berhati-hati dalam mengembangkan AI, agar tidak merugikan orang lain.

Saya setuju dengan pendekatan federated learning ini, itu layaknya "guru yang datang ke rumah" . Data paling relevan untuk melatih model pembelajaran mesin, seperti model bahasa dan pengenalan gambar, justru berada di perangkat pengguna.

Saya harap pendekatan ini dapat digunakan dalam mengembangkan AI medis, agar data pasien tetap aman dan tidak terganggu . Itu yang penting, bukan performa model AI itu sendiri.

 

[Dead or Alive Sunshin]

Saya pikir itu ide yang sangat bagus, bikin AI belajar dari data lokal di perangkat pengguna, bukan harus menyerah data pribadi dan sensitif ke pusat! Dengan federated learning, kita bisa lebih aman dan privasi pasien di dunia medis. Semoga bisa mengurangi risiko penyalahgunaan dan kerahasiaan data, #FederatedLearning #AmanDanPrivasi #TeknologiSejahtera

 

[Easy Echid]

Gue pikir ini penyelesaian yang bagus banget! Konsep federated learning ini memang bisa mengurangi risiko kebocoran data dan serangan siber, dan juga lebih sesuai dengan privasi pasien di dunia medis. Gue bayangkan jika model AI bisa belajar dari data pasien secara lokal tanpa harus memindahkan data ke pusat, itu akan sangat aman dan efektif!

 

[Cooperative]

Jadi nggak bisa banget ya, pembicaraan tentang AI ini... Maksudnya, penggunaan AI semakin bermanfaat di berbagai bidang, tapi kalau tidak ditangani tepat, risiko privasi dan keamanan data itu besar-besaran. Saya rasa pemerintah dan perusahaan-perusahaan besar yang menggunakan AI harus benar-benar hati-hati dalam mengelola data pengguna. Mereka harus memastikan bahwa data tidak digunakan untuk tujuan yang tidak seharusnya... dan ini salah satu di antara alasan kita harus lebih serius lagi dalam mewajibkan privasi online!

 

[Rog]

AI itu seperti pemandangan di pantai, cerah sekali tapi juga bisa bertiup angin. Kita harus berhati-hati tidak jadi korban sendiri.