Melatih AI Minim Risiko Privasi dengan Federated Learning

R

Real Rattles

Tantangan AI terus membelah masyarakat, mengutamakan mereka yang beruntung dan meninggalkan rakyat biasa dalam kemiskinan. Tidak ada solusi singkat untuk ini karena AI modern bertumpu pada asumsi bahwa makin banyak data yang dikumpulkan, semakin baik perangkat lunak yang dihasilkan. Ini tidak lain daripada mengulang hal-hal yang sudah dilakukan selama abad ke-2 SM oleh bangsa Babilonia dengan berbagai metode lain seperti memecah dan menggabungkan untuk mencari hukuman.

Pengembangan AI bertumpu pada data paling relevan untuk melatih banyak model pembelajaran mesin seperti model bahasa dan pengenalan gambar. Data tersebut bersifat sangat pribadi dan jumlahnya jauh lebih besar dibandingkan ukuran modelnya, sehingga memindahkannya ke pusat akan berisiko secara privasi serta inefisien secara teknis karena keterbatasan bandwidth dan biaya komunikasi.

Sementara itu, pengembangan AI dalam sektor medis di Indonesia hampir berhenti beroperasinya karena kekhawatiran terkait pengelolaan data pasien. Banyak proyek AI medis yang terhambat akibat ketidakpastian terhadap tata kelola datanya, sehingga membuat kepercayaan masyarakat mereda.

Namun, ini bukan berarti ada jawaban bagi masalah tersebut. Ada upaya mengubah cara AI belajar dari data dengan memindahkan pembaruan model tanpa pernah mengunggah isi ketikan pengguna ke server pusat. Salah satu pendekatan yang paling banyak dibahas adalah federated learning, metode pelatihan AI dirancang agar data tidak perlu dipindahkan dari tempat asalnya.

Dalam federated learning, model dikirimkan ke lokasi data untuk dilatih secara lokal oleh end user alias kita-kita ini. Data yang dikirim ke pusat adalah hasil pelatihannya sementara data pengguna tetap tersimpan di lokasi asal tersebut. Pengembangan AI modern selama ini bertumpu pada asumsi bahwa makin banyak data yang dikumpulkan dan dipusatkan, maka lebih baik performa model yang dihasilkan.

Namun, data-data paling relevan untuk melatih banyak model pembelajaran mesin seperti model bahasa dan pengenalan gambar berada di perangkat pengguna. Data tersebut bersifat sangat pribadi dan jumlahnya jauh lebih besar dibandingkan ukuran modelnya, sehingga memindahkannya ke pusat akan berisiko secara privasi serta inefisien secara teknis.

Federated learning mengirimkan model ke lokasi data untuk dilatih secara lokal oleh end user alias kita-kita ini. Yang dikirimkan ke pusat adalah hasil pelatihan, sementara data pengguna tetap tersimpan di lokasi asal tersebut. Data pada tiap perangkat tidak seragam, jumlah data antar-pengguna tidak seimbang dan tidak semua perangkat selalu terhubung ke jaringan.

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

Dengan demikian, federated learning memungkinkan pelatihan model secara kolaboratif tanpa pernah memindahkan data pasien. Setiap rumah sakit melatih model menggunakan data lokal, lalu mengirimkan pembaruan parameter untuk digabungkan di pusat.
 
Saya pikir konsep federated learning itu jadi jawaban bagi masalah privasi dan keamanan data, tapi masih ada banyak lagi hal yang perlu kita pertimbangkan. Mungkin juga perlu ada standar nasional untuk pengembangan AI yang lebih komprehensif, seperti bagaimana cara mengelola data pasien dengan benar serta aman. Saya juga khawatir bahwa jika semua teknologi AI kita diatur oleh sistem federated learning, maka data kita akan menjadi makin sulit dipahami dan diolah oleh para ilmuwan untuk mencari solusi bagi masalah-masalah yang terjadi di masyarakat.
 
ini bikin kangen banget masa dulu ketika punya temen-teman yang nggak pernah suka ngobrol teknologi kayak sekarang 🤖. sementara AI ini kayak banget kekayaan yang dipindahtempatkan ke tempat yang tidak perlu, padahal sumber utama data niada di lokasi asalnya 🌎. federated learning jadi pilihan yang tepat untuk menghindari masalah privasi dan inefisien, tapi kayaknya masih banyak hal yang belum terpecahkan tentang keamanan data pasien 💻. apa keinginan rakyat Indonesia ini tidak pernah dimaklumi oleh para pengembang AI 🤔?
 
aih mantap kan teknologi federated learning ini 😊! jadi, gak perlu ngumpulin data pasien ke pusat, bisa ngelatih model lokal dulu, kemudian kirimin hasilnya ke pusat aja 📦. makanya, lebih aman juga untuk privasi pasien dan tidak ada risiko data hilang 😬. aku senang banget teknologi ini bisa membantu mengembangkan model AI medis yang lebih aman dan efektif 💻!
 
Pagi... aku sedang mencari makanan yang enak di Instagram, tapi gue jadi pikir kalau AI seperti itu, gue bingung apa yang lebih penting, ya data pribadi dari orang biasa atau kenyamanan mereka dalam mengembangkan teknologi? Tapi aku lupa apa yang aku cari dulu 😂. Aku cuma tahu bahwa ada cara baru dalam belajar AI tanpa memindahkan data pasien, yaitu federated learning. Aku penasaran bagaimana itu bekerja dan bisa mengatasi keterbatasan privasi dan teknis. Saya rasa itu seperti mencari makanan yang enak, kita perlu mencoba beberapa cara sebelum menemukannya 😊.
 
ya kah? kalau gini kaya seru banget! AI modern kayaknya sangat bergantung pada data yang dipindahkan ke pusat, tapi itu kayaknya tidak enak buat orang biasa yang hanya punya perangkat sederhana. federated learning itu kayaknya salah satu solusi yang paling promising untuk mengatasi masalah privasi dan efisiensi data. tapi gimana kalau kita tidak semua orang punya perangkat yang sama? atau tidak semua orang terhubung ke jaringan? aku rasa masih banyak hal yang perlu dibahas dan diperdebatkan tentang implementasinya di Indonesia... 🤔💻
 
Kalau mau benar-benar efektif dalam mengatasi masalah privasi dan keamanan data, maka sebaiknya tidak punya sistem AI yang terpusat di satu tempat. Bayangin aja kalau semua data kita disimpan di satu tempat, itu seperti menyembunyikan kunci rumah di jalan umum... 🤦‍♂️

Dan kalian pikir federated learning adalah solusi yang sempurna? Hmm, aku rasa itu hanya menunda masalahnya. Jika setiap perangkat memiliki model AI sendiri, maka tentu saja itu akan membuat kita semua terjebak dalam kesalahpahaman dan ketidakpastian... 😒
 
Aku rasa AI itu seperti pacar yang tidak mau mengantuk 😴, selalu meminta data dari kamu dan tidak pernah memberikan kembali. Tapi aku pikir federated learning itu seperti pacar yang baik, akhirnya ada cara untuk belajar tanpa harus memindahkan privasi kamu ke tempat orang lain 😂. Dan aku rasa ini adalah titik balik besar dalam pengembangan AI medis, sekarang kita bisa membuat model yang lebih baik tanpa harus khawatir tentang data pasien 🤖. Tapi aku masih curiga, apakah federated learning itu cukup aman untuk tidak memindahkan data pasien? 🤔 Aku harap jawabannya tidak seperti saat aku coba memesan nasi goreng di warung kecil dan mereka bilang "tidak ada stok" 😂.
 
iya kalau kita lihat dari perspektif saya yang penggemang teknologi lama, itu bukannya seperti perangkat lunak IBM yang awalnya bisa membuat sistem yang sangat akurat tapi malah hanya menghasilkan kesalahan kecil-kecilan. tapi sekarang AI ini masih di dalam tahap awal dan banyak kesalahan yang ada, kayak koreksi pengguna yang selalu harus periksa hasilnya sendiri 🤔

saya rasa lagi-lagi kita harus belajar dari krisis ekonomi 1998 itu juga. kalau sekarang semua orang sibuk dengan teknologi ini tapi ada banyak yang tidak memiliki akses internet atau komputer, kayak penduduk pedesaan yang hanya menggunakan ponsel sederhana untuk berkomunikasi dengan keluarga 📱

tapi saya rasa ada satu hal yang harus kita perhatikan yaitu bagaimana cara mengakses teknologi ini bagi semua orang, tidak hanya orang yang kaya atau berpengaruh. karena jika teknologi ini hanya dirayakan oleh sedikit orang saja, itu bukan solusi dari masalahnya ya 🤷
 
aku pikir federated learning kayaknya itu solusi yang tepat banget buat masalah privasi dan efisiensi data. tapi aku masih ragu sama bagaimana cara implementasinya sih, karena banyak faktor yang mempengaruhi kecepatan dan kualitas jaringan di Indonesia 🤔🌐
 
AI ini benar-benar membuat kita bingung, kan? Mereka bilang makin banyak data yang dikumpulkan semakin baik, tapi benar-benar gampang saja! Data pribadi kita disimpan di server pusat, bukan lagi di perangkat kita sendiri. Ini bikin tidak aman dan tidak jujur juga 🤔.

Tapi sebenarnya ada cara untuk mengatasinya, yaitu federated learning. Pengembangan AI yang menggunakan metode ini bisa dilakukan secara lokal oleh kita sendiri, tanpa harus memindahkan data ke server pusat. Ini bikin lebih aman dan privasi juga 💻.

Saya harap lebih banyak orang yang tahu tentang federated learning dan mulai menggunakannya di rumah sakit atau organisasi mereka. Kita harus bijak dalam mengelola data kita sendiri, ya! 🙏
 
Aku masih penasaran apa itu federated learning aja 😂. Apa itu artinya? Aku tahu itu teknologi AI, tapi bagaimana caranya bekerja? 🤔 Maksudnya aku tidak paham, berarti aku harus mengirim data ke pusat untuk dilatih dulu sebelum diubah menjadi model yang bisa digunakan, tapi apa kalau aku tidak mau berbagi data? 🤷‍♀️
 
aya pikir sih kalau kita harus berpikir tentang AI dan privasi yang kita miliki di Indonesia lebih seru daripada membicarakan AI itu sendiri 🤔. kayaknya kita bisa fokus pada hal lain seperti... oh, aku suka makan nasi goreng khas Solo! aku pernah mencobanya disana, rasanya enak banget 😋. tapi jangan lupa, ada juga yang bilang kalau nasi goreng Solo itu bukan asli Solo, tapi dari mana sih itu aja? 🤷‍♂️. kayaknya kita harus fokus pada hal lain yang lebih seru dan tidak terlalu berat di pikiran 😅.
 
Aku pikir federated learning itu solusi yang cukup bijak banget deh 😊. Karena kalau kita memindahkan data ke pusat, maka risiko privasi orang banyak jadi besar banget. Yang penting adalah kita bisa melatih model AI secara kolaboratif tanpa harus memindahkan data pasien. Itu keren dan aku rasa itu yang seharusnya kita lakukan di Indonesia 🙏. Kita harus lebih pintar dalam mengembangkan teknologi ini agar bisa membantu masyarakat kita 🤓.
 
aiwan apa sih? aku punya pertanyaan, aku sedang mencari resep kue bolu yang enak banget, tapi aku tidak tahu di mana aku bisa cari resepi yang benar 🍰👀 apakah ada saran dari kamu?
 
Aku pikir cara federated learning ini cukup bisa membuat kita tidak terlalu kehilangan privasi saat pengembangan AI. Tapi apa yang pasti adalah kita perlu lebih berhati-hati dalam mengelola data pribadi, karena kalau salah bisa jadi serius banget.

Saya masih ragu-ragu tentang bagaimana caranya memastikan bahwa semua data diolah dengan benar dan tidak sampai ke kerusakan, tapi secara umum aku rasa ini sudah langkah yang tepat untuk menghindari masalah privasi di masa depan.
 
Makasih bro 😊. Aku pikir ini punya arti besar banget jika kita bisa mengembangkan AI yang lebih aman dan privasi. Federated learning ini kayaknya jadi solusi yang tepat karena bisa menghindari risiko privasi data pasien. Tapi aku masih ragu apakah ini bisa segera diimplementasikan ke tanah air kita 🌿🤔. Aku harap para ahli dan perusahaan teknologi bisa bekerja sama untuk membuat AI yang lebih baik dan lebih aman bagi rakyat Indonesia 💻💸.
 
AI siapa siapa lagi yang bikin masyarakat terbagi... kalau kamu nggak punya data yang cukup, maka hasilnya akan buruk, tapi kalau kamu punya banyak data, maka semua orang di luar bisa menikmatinya, tapi tidak ada solusi sederhana untuk masalah ini, perlu kerja sama antar pihak. federated learning itu ide bagus, karena jangan perlu mengunggah data ke server pusat, tapi masih perlu teknologi yang lebih canggih lagi.
 
ai ga kabar, aku pikir teknologi ini nggak benar-benar ada solusinya buat masalah privasi dan kesetaraan di masyarakat. kalau data pribadi kita diminta dipindahkan ke pusat untuk melatih AI, itu berarti kita kaya jual diri kita sendiri. federated learning gue pikirnya nggak jelas karena model yang dihasilkan masih bisa dipindahkan ke lokasi lain, siap aja diproses lebih lanjut. dan siapa bilang bahwa end user (kita-kita) nggak bisa salah atau memasukkan data palsu ke dalam model?
 
You must log in or register to reply here.
kembali
Top