Kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) kian hadir dalam aktivitas sehari-hari, mulai dari rekomendasi tontonan hingga saran layanan perjalanan. Seiring pemanfaatannya yang meluas—termasuk dorongan investasi perusahaan—muncul kebutuhan untuk memastikan teknologi ini dikembangkan dan digunakan secara etis serta bertanggung jawab.

Apa yang dimaksud etika AI

Etika AI merujuk pada seperangkat prinsip moral yang menjadi pedoman dalam pengembangan dan penggunaan AI. Prinsip ini dibutuhkan karena kemampuan AI semakin mendekati tugas-tugas yang sebelumnya identik dengan pekerjaan manusia. Di sisi lain, manusia tetap memegang peran utama dalam memprogram dan melatih sistem AI, sehingga prasangka atau bias dari perancang dan data yang digunakan dapat memengaruhi hasil.

Dalam konteks ini, etika AI menekankan pentingnya keadilan dan pemerataan manfaat, sekaligus mencegah penggunaan AI untuk tujuan yang merugikan.

Masalah utama dalam etika AI

Isu etika AI dapat berbeda-beda tergantung industri dan konteks penggunaan. Namun, sejumlah persoalan kerap muncul berulang, di antaranya bias, penggunaan data pribadi, serta dampak lingkungan.

Bias dalam AI

Bias dapat terjadi ketika data pelatihan tidak mewakili kelompok-kelompok tertentu secara memadai. AI yang dilatih dengan data yang timpang berisiko menghasilkan keputusan yang merugikan kelompok minoritas atau pihak yang kurang terwakili.

Salah satu contoh yang disebutkan adalah kasus Amazon pada 2018, ketika perusahaan tersebut menghentikan sistem AI untuk seleksi karyawan setelah ditemukan bias gender. Berdasarkan laporan Reuters pada 10 Oktober 2018, sistem tersebut diduga mengecualikan kandidat perempuan karena model pelatihan bertumpu pada data kandidat laki-laki yang sebelumnya lebih banyak lolos seleksi. Dampaknya, algoritma cenderung memprioritaskan kandidat laki-laki dan memperkuat kesenjangan yang sudah ada.

Kasus ini menegaskan pentingnya data pelatihan yang lebih seimbang agar hasil sistem AI lebih adil dan akurat.

Data pribadi dan privasi

AI bergantung pada data untuk belajar dan mengambil keputusan, termasuk data pribadi. Aktivitas pengguna di internet—seperti pencarian, pembelian, dan interaksi di media sosial—dapat digunakan untuk melacak serta mempersonalisasi pengalaman pengguna. Meski personalisasi dapat memberi kemudahan, praktik ini juga berpotensi menimbulkan dampak yang tidak diinginkan, termasuk perlakuan yang tidak setara antarpengguna.

Contoh yang disorot adalah skandal Cambridge Analytica pada 2018. Perusahaan tersebut menggunakan data pribadi jutaan pengguna Facebook yang dikumpulkan tanpa persetujuan, lalu memanfaatkan algoritma untuk menganalisis dan memprediksi perilaku pemilih dalam pemilu Amerika Serikat 2016. Peristiwa ini memicu kekhawatiran luas terkait privasi dan penggunaan data secara tidak sah, serta menegaskan pentingnya kepatuhan terhadap aturan dan etika dalam pemrosesan data.

Dampak lingkungan dari pengembangan AI

Perkembangan model AI yang semakin besar juga memunculkan perhatian terhadap konsumsi energi. Pelatihan model membutuhkan sumber daya komputasi tinggi, yang dapat berkontribusi pada emisi karbon. Di sisi lain, peneliti disebut terus mengembangkan teknik agar AI lebih efisien energi, dengan menyeimbangkan kinerja dan kebutuhan daya.

Sebuah studi tahun 2019 yang diterbitkan di jurnal Nature disebut menemukan bahwa pelatihan dan pengoperasian model deep learning dengan perangkat keras yang lebih besar dapat menghasilkan emisi karbon signifikan. Studi itu menyebut pelatihan model pemrosesan bahasa alami setara dengan 284.000 mil perjalanan mobil dalam satu tahun, sementara pengoperasian model deep learning untuk pengenalan gambar setara dengan 125.000 mil perjalanan mobil dalam satu tahun.

Praktik yang disarankan untuk penggunaan AI yang etis

Untuk meminimalkan risiko dan memaksimalkan manfaat, terdapat sejumlah langkah yang dapat diterapkan organisasi maupun pengguna dalam mengadopsi AI secara bertanggung jawab.

• Pendidikan dan kesadaran etika AI: Meningkatkan pemahaman tentang kemampuan, tantangan, dan keterbatasan AI melalui pendidikan dan pelatihan, termasuk pemahaman risiko serta cara mitigasinya.
• Pendekatan “manusia dahulu”: Mengutamakan kebutuhan manusia dengan memastikan data dan proses pengembangan meminimalkan bias serta bersifat inklusif terhadap beragam latar belakang masyarakat.
• Transparansi dan keamanan: Menjelaskan kepada pengguna bagaimana data dikumpulkan, disimpan, tujuan penggunaannya, serta manfaat yang diperoleh pengguna. Transparansi dinilai penting untuk membangun kepercayaan sekaligus memperkuat aspek keamanan.

Dengan menempatkan etika sebagai bagian dari pengembangan dan penerapan AI, teknologi ini diharapkan dapat memberikan manfaat yang lebih luas tanpa mengorbankan keadilan, privasi, maupun keberlanjutan lingkungan.