Ketika algoritma AI menjadi lebih umum dalam bisnis, mereka mendapat pengawasan yang lebih ketat. Banyak pihak khawatir sistem ini akan melanggengkan dan bahkan memperburuk isu-isu bias seperti rasisme, seksisme, dan kefanatikan.
Ilmuwan bisnis dan data harus menghilangkan bias selama pengembangan AI untuk mengatasi masalah ini. Perusahaan dapat mengurangi bias dalam AI dengan memeriksa masukan dan menyesuaikannya jika memungkinkan. Misalnya, jika suatu sistem dilatih menggunakan foto orang tetapi tidak memiliki gambar wanita yang lebih tua, sistem tersebut mungkin akan kesulitan mengenali mereka saat diberikan fotonya.
Bagaimana cara menghilangkan bias dalam model AI dan ML?
Hal pertama yang perlu kita pahami adalah, saat ini, kami tidak dapat sepenuhnyamenghilangkan bias dalam model AI dan ML. Setelah mendeteksi bias dalam model pembelajaran mesin, kami kemudian dapat mencoba menghilangkannya.
Pernyataan di atas secara teknis tidak benar. Kualitas data masukan sistem AI menentukan seberapa bagus data tersebut. Anda dapat membangun sistem kecerdasan buatan yang membuat keputusan tidak memihak jika Anda dapat membersihkan kumpulan data asumsi Anda tentang gender, ras, dan konsep lainnya.
Namun, karena pernyataan di atas tentang AI, kami tidak dapat mengharapkannya menjadi tidak memihak (setidaknya tidak sepenuhnya) dalam waktu dekat. AI sama bagusnya dengan data yang dibuat oleh orang-orang yang juga membuat AI tersebut. Namun, seperti yang kita semua tahu, ada banyak kesalahan manusia dalam bidang apa pun — termasuk AI, dan oleh karena itu mungkin tidak akan pernah ada AI yang tidak memihak. Ini bisa dianggap sebuah paradoks.
Jadi, bagaimana sebenarnya cara memperbaiki bias dalam model ML dan AI kita? Pertama-tama, jika Anda memiliki kumpulan data yang lengkap, Anda harus menyadari bahwa bias Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin hanya dapat terjadi sebagai akibat dari bias manusia, dan Anda harus berupaya menghilangkan bias tersebut dari kumpulan data. Namun, hal ini tidak sesederhana kelihatannya. Metode yang naif untuk menghapus kelas yang dilindungi (seperti ras atau jenis kelamin) dari data adalah dengan menghapus nama (label) yang menyebabkan algoritme menjadi bias. Namun, metode ini mungkin tidak berhasil karena label yang dihapus dapat memengaruhi pemahaman model dan keakuratan hasil Anda. Akibatnya, tidak ada perbaikan yang cepat dan mudah untuk menghilangkan semua bias
Sehingga mengakhiri topik kami tentang tren AI pada tahun 2022,
Adopsi AI akan terus berkembang seiring dengan semakin banyaknya organisasi bisnis dan penelitian yang menerapkan alat, teknik, dan teknologi baru untuk mendorong inovasi. Sistem AI telah digunakan untuk meningkatkan strategi bisnis, layanan pelanggan, riset pasar, periklanan, pemeliharaan prediktif, mobil otonom, pengawasan video, obat-obatan, dan banyak lagi.
Hal ini membuka kemungkinan-kemungkinan baru seperti kemampuan teknologi untuk memahami data apa pun dan membuat proses bisnis menjadi lebih efisien. Hal ini juga menimbulkan tantangan baru seperti menghilangkan bias dari pembelajaran mesin. Tren ini akan berdampak pada kehidupan sehari-hari dan bisnis di seluruh dunia dengan cara yang baru dan menarik.
