Pengamanan Kecerdasan Buatan: Akuntabilitas

Etika Kecerdasan Buatan

Joe Franklin

Associate Data Literacy and Essentials Manager, DataCamp

Tentukan pertanggungjawaban

• Akuntabilitas:
  • Penetapan tanggung jawab atas hasil kecerdasan buatan (AI)
• Penting dalam pengembangan, implementasi, dan penggunaan kecerdasan buatan (AI)
• AI bukanlah "tongkat ajaib" yang menghindari tanggung jawab.

Akuntabilitas sangat penting.

• Orang lebih mempercayai sistem kecerdasan buatan (AI) ketika ada pertanggungjawaban.
• Akuntabilitas memastikan penggunaan yang etis dan mengurangi potensi kerugian.
• Akuntabilitas berarti tidak membebaskan manusia dari tanggung jawab.

             

Paradoks akuntabilitas

• Meningkatkan akuntabilitas kecerdasan buatan (AI) dapat meningkatkan kepercayaan.
• Namun, kepercayaan yang berlebihan terhadap kecerdasan buatan (AI) dapat menyebabkan keputusan yang keliru.
• Contoh:
  • Studi Georgia Tech di mana peserta mengikuti petunjuk robot yang salah.

Kisah Tesla

• Kesalahpahaman mengenai kemampuan autopilot di kalangan konsumen
• Kritik terhadap kurangnya langkah-langkah pengamanan Tesla
• Baik Tesla maupun konsumen sama-sama bertanggung jawab.

Mencapai akuntabilitas

• Produser AI:
  • Mencapai akuntabilitas melibatkan transparansi dan menyelesaikan masalah "Black Box"
  • Menentukan tanggung jawab adalah hal yang penting.

• Pengguna AI:
  • ‘Percaya, tetapi verifikasi’
• Produsen dan konsumen keduanya berperan dalam menciptakan kecerdasan buatan yang etis.
• Tantangan adalah peluang untuk inovasi

¹ Ikon dibuat oleh Eucalyp & Sumitsaengtong dari www.flaticon.com

Tidak ada solusi yang cocok untuk semua.

• Akuntabilitas dalam Kecerdasan Buatan (AI) adalah perjalanan yang berkelanjutan.
• Dengan setiap kemajuan kecerdasan buatan (AI), perbincangan tentang pertanggungjawaban terus berkembang.
• Tidak ada pendekatan yang cocok untuk semua; bervariasi tergantung pada industri.

¹ Ikon dibuat oleh Freepik dari www.flaticon.com

Ayo berlatih!

Etika Kecerdasan Buatan