Pendahuluan
Bisnis semakin bergantung pada AI (Kecerdasan Buatan) untuk membuat keputusan penting dan mengintegrasikannya dalam alur kerja. Sistem AI harus bertanggung jawab, transparan, dan dapat dipercaya. Bisnis memerlukan sistem pengambilan keputusan yang menggabungkan kekuatan mesin, data, AI, dan penilaian manusia, untuk menghasilkan keputusan yang dapat dijelaskan dan dilacak, serta menyediakan sistem AI yang transparan, adil, aman, dan tangguh.
Tantangan Sistem AI
Sebagian besar sistem AI yang umum digunakan menghadapi masalah seperti bias, ketidakjelasan, dan ketidakamanan data. Transparansi dan privasi menjadi perhatian penting di bidang kesehatan, keuangan, dan hukum. Jika sebuah sistem tidak dapat memberikan transparansi dan penjelasan, kepercayaan terhadap sistem tersebut akan terancam. Contohnya, jika sistem AI memprediksi seseorang akan menderita kanker dalam dua tahun, pasien dan dokter akan bertanya tentang parameter dan algoritma yang digunakan untuk prediksi tersebut. Jika sistem tidak dapat memberikan penjelasan, kepercayaan pengguna akan hilang. Berikut adalah beberapa tantangan yang dihadapi:
- Privasi
Data sering kali disimpan secara digital di internet, yang menyulitkan kontrol akses dan meningkatkan risiko keamanan data saat menggunakan AI.
- Manipulasi Perilaku
Dalam pengawasan AI, penggunaan informasi untuk memanipulasi perilaku dapat mengurangi pilihan rasional individu dan menyerang otonomi mereka.
- Ketidakjelasan
Kurangnya akuntabilitas dan keterlibatan mengurangi pemahaman manusia terhadap proses yang digunakan sistem untuk menghasilkan output, yang dapat meningkatkan bias dalam kumpulan data dan sistem keputusan.
- Bias dalam Pengambilan Keputusan
Bias manusia terhadap komunitas tertentu dapat tanpa sadar masuk ke dalam sistem AI, baik melalui data maupun interpretasi pengguna. Bias ini dapat merugikan kelompok tertentu di masyarakat.
- Evil Genies
AI dapat bertindak sebagai “genie jahat” yang memenuhi perintah, tetapi konsekuensi dari cara pelaksanaannya bisa sangat buruk, terutama jika konteks pelatihan sistem tidak dipahami dengan baik.
- Keamanan
Setelah dirancang, sistem AI dilatih dan diuji sebelum diluncurkan ke dunia nyata. Namun, tidak semua contoh yang dihadapi sistem selama pelatihan mungkin tercakup, sehingga dapat menyebabkan prediksi yang salah dalam situasi baru.
Solusi XenonStack
XenonStack menyediakan solusi untuk keamanan data dalam kesehatan melalui enkripsi model, memastikan pengguna memahami data dan output sistem. Mereka menawarkan operationalisasi model AI (ModelOps) dan Machine Learning (MLOps) untuk pengelolaan yang lebih baik.
- AI yang Dapat Dijelaskan: Sistem XenonStack memungkinkan pengguna memahami data, model, dan algoritma melalui visualisasi, yang memudahkan pemahaman dan pelacakan perilaku model serta alasan di balik setiap prediksi. Hal ini juga membantu mengidentifikasi dan mengurangi bias untuk meningkatkan keadilan model.
- AI Etis: XenonStack mengembangkan sistem AI yang berpusat pada manusia dan menghargai hak asasi manusia, selaras dengan prinsip etika masyarakat, serta memungkinkan organisasi untuk melacak dan mengurangi masalah etika.
- AI yang Mengutamakan Privasi: Sistem AI memerlukan data untuk pelatihan dan pengambilan keputusan, yang bisa berisiko bagi privasi. XenonStack menawarkan AI yang menjaga privasi, memungkinkan pengguna mengamankan data mereka dengan enkripsi, sehingga output yang dihasilkan juga dapat diperoleh dalam bentuk terenkripsi.
- MLOps: XenonStack membantu perusahaan dalam menyederhanakan siklus Machine Learning dengan solusi untuk penerapan otomatis dan administrasi model ML. Solusi pemantauan otomatis membantu perusahaan mengidentifikasi masalah kinerja secara proaktif.
- ModelOps: ModelOps, mirip dengan MLOps, fokus pada semua model AI dan keputusan, bukan hanya yang terbatas pada MLOps.
Prinsip XenonStack
Teknologi XenonStack berlandaskan prinsip-prinsip berikut:
- Kepercayaan: AI yang dapat menjelaskan dirinya sendiri meningkatkan akuntabilitas dan kepercayaan pelanggan.
- Transparansi & Kejelasan: Sistem menjelaskan prediksi dan logika model, memungkinkan pengguna memahami kontribusi data.
- Layak: AI yang dapat dijelaskan memenuhi tuntutan tanpa mengorbankan kinerja.
- Pengambilan Keputusan: Dasbor interaktif membantu melacak bias dan kesenjangan untuk keputusan yang lebih baik.
- Kesejahteraan Sosial: Sistem bermanfaat bagi individu dan masyarakat, menjawab tantangan untuk generasi mendatang.
- Berpusat pada Manusia: Menghargai keberagaman dan hak asasi manusia, serta menghindari ketidakadilan.
- Masuk Akal: Menyediakan alasan di balik setiap hasil sistem AI.
- Dapat Dipahami: Memungkinkan pengguna memahami cara kerja model dan kinerjanya.
- Dapat Dilacak: Pengguna dapat melacak kontribusi data dalam output dan mengidentifikasi masalah.
- ROI: Meningkatkan ROI dengan mengurangi siklus antara rencana dan hasil.
- Hindari Bias yang Tidak Adil: Sistem AI yang etis menghindari diskriminasi dan menyediakan perlakuan yang adil.
- Privasi dan Keamanan: Memprioritaskan keamanan data dengan tata kelola dan manajemen yang baik.
- Andal dan Aman: Sistem diuji dan dipantau dengan langkah-langkah keselamatan yang kuat.
- Akuntabilitas: Memberikan kesempatan untuk umpan balik dan tetap di bawah kontrol manusia.
- Nilai Keselarasan: Mempertimbangkan nilai-nilai universal dalam pengambilan keputusan.
- Dapat Diatur: Mencegah konsekuensi yang tidak diinginkan dengan mendeteksi dan menghindari risiko.