Green and Orange Vibrant Animated AI and Machine Learning Presentation

PRESENTED BY: KELOMPOK 56 TRANSPARANSI DAN AKUNTABILITAS DALAM SISTEM AI.

ANGGOTA KELOMPOK ANGGOTA KELOMPOK ANGGOTA KELOMPOK LENI AYU ROMADHONI 23/515916/SV/22644 TSANIA GALUH B. 22/500322/TK/54832 SYAHRUL AFIF T. A. 23/518266/TK/57027 MELATI A. DHAMAYANTI 23/514454/SV/22352 NABILA AMANDA PUTRI 21/480409/PA/20867 TAMALIA RADHWA Q.T. 24/542368/TK/60223 KHAIRANI RISTYA W 21/475318/PA/20568 ZHORIF ZAINUL HAFIZH 23/515098/SV/22477.

Pengembangan dan penerapan kecerdasan buatan dengan memperhatikan dampak sosial, etis, dan hukum, serta memastikan bahwa AI digunakan untuk kepentingan bersama dan bukan untuk merugikan individu atau kelompok. Tujuan utama: AI YANG BERTANGGUNG JAWAB Memastikan bahwa teknologi ini memberikan manfaat yang maksimal tanpa menimbulkan dampak negatif yang tidak diinginkan. Hal ini melibatkan prinsip transparansi, akuntabilitas, dan keadilan dalam setiap tahap pengembangan dan penggunaan AI..

Prinsip yang menekankan pentingnya keterbukaan dalam pengembangan dan penggunaan AI. Hal ini berarti bahwa algoritma, data yang digunakan, dan proses pengambilan keputusan harus dapat dipahami dan dijelaskan kepada publik. Transparansi ini bukan hanya membantu pengguna memahami bagaimana AI bekerja, tetapi juga membangun kepercayaan bahwa sistem tersebut tidak disalahgunakan atau dipengaruhi oleh bias yang tidak terdeteksi. TRANSPARANSI.

Memastikan bahwa pihak-pihak yang mengembangkan atau mengimplementasikan AI bertanggung jawab atas konsekuensi yang ditimbulkan. Hal ini berarti bahwa jika terjadi kesalahan atau penyalahgunaan, ada mekanisme yang jelas untuk menanggapi dan memperbaikinya. Akuntabilitas juga melibatkan pengawasan eksternal dan internal yang memastikan bahwa AI digunakan sesuai dengan standar etis yang telah disepakati. AKUNTABILITAS.

Kunci untuk membangun kepercayaan terhadap AI. TRANSPARANSI DAN AKUNTABILITAS • Tanpa transparansi, pengguna tidak akan tahu bagaimana dan mengapa AI mengambil keputusan. • Tanpa akuntabilitas, tidak ada jaminan bahwa kesalahan atau dampak negatif dapat diperbaiki dengan tepat. Melalui transparansi dan akuntabilitas, masyarakat akan merasa lebih aman dan yakin bahwa AI diterapkan secara adil dan bertanggung jawab..

PENTINGNYA TRANSPARANSI DALAM AI Transparansi dalam kecerdasan buatan (AI) penting untuk meningkatkan kepercayaan publik dan memahami proses pengambilan keputusan. Dengan transparansi, masyarakat dapat melihat logika dan data yang digunakan oleh AI, serta mengurangi masalah “black box” pada model kompleks. Namun, transparansi menghadapi tantangan, terutama terkait model “black box” yang sulit dipahami dan keterbatasan dalam mengungkap algoritma serta data latih. Meski begitu, transparansi mendukung penerapan AI yang lebih etis, membantu menghindari bias, meningkatkan tanggung jawab sosial, dan mendorong inovasi yang beretika..

EXPLAINABLE AI (XAI) Penjelasan Metode Transparansi Explainable AI (XAI) bertujuan untuk mengembangkan sistem AI yang dapat menjelaskan keputusan atau prediksi mereka dengan cara yang dapat dipahami oleh manusia. Dalam sistem AI tradisional, keputusan sering kali seperti “kotak hitam” yang sulit untuk diinterpretasi. XAI berusaha membuka proses ini dengan cara yang lebih transparan..

SHAP (Shapley Additive Explanations): Menyediakan kontribusi setiap fitur terhadap keputusan model. LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): Menghasilkan model sederhana untuk menjelaskan prediksi model yang lebih kompleks. CONTOH EXPLAINABLE AI: Contoh Kasus Penggunaan : Dalam bidang medis, jika AI digunakan untuk mendiagnosis penyakit, XAI memungkinkan dokter untuk memahami faktor-faktor yang memengaruhi diagnosis, meningkatkan kepercayaan terhadap sistem..

METODE TRANSPARANSI DALAM EXPLAINABLE AI MENCAKUP: Model White-box : Model yang intrinsik transparan, seperti pohon keputusan atau regresi linear, memungkinkan pemahaman langsung tentang keputusan model. Pendekatan Post-Hoc : Untuk model yang lebih kompleks, seperti jaringan saraf atau random forest, teknik seperti LIME atau SHAP digunakan untuk menjelaskan prediksi setelah model dilatih..

Dokumentasi Model : Semua keputusan dan proses yang diambil oleh model harus terdokumentasi dengan baik, termasuk data yang digunakan, metode pelatihan, dan pengujian model. Dokumentasi ini memudahkan pemahaman dan pengelolaan model. Jalur Audit : Diperlukan untuk memastikan bahwa keputusan yang diambil oleh model dapat dilacak kembali ke sumbernya. Jalur audit membantu memastikan bahwa model tidak bias dan memberikan akuntabilitas dalam penggunaan AI. KEBUTUHAN DOKUMENTASI DAN JALUR AUDIT DALAM SISTEM AI :.

AKUNTABILITAS DALAM AI Akuntabilitas dalam ranah kecerdasan buatan (AI) merujuk pada kewajiban pihak-pihak yang terlibat dalam desain, pengembangan, penggunaan, dan penerapan teknologi AI untuk bertanggung jawab atas hasil dan dampak yang ditimbulkan oleh teknologi tersebut. Akuntabilitas menjadi penting untuk memastikan bahwa setiap dampak negatif, kesalahan, atau ketidaksesuaian dapat ditelusuri, dijelaskan, dan diperbaiki..

SIAPA YANG BERTANGGUNG JAWAB? PENGEMBANG & PENELITI AI Bertanggung jawab dalam merancang algoritma yang aman, transparan, dan tanpa bias. Wajib melakukan pengujian dan validasi menyeluruh untuk meminimalisir dampak negatif pada pengguna. PEMERINTAH & REGULATOR Bertanggung jawab membuat peraturan yang menjaga penggunaan AI tetap sesuai dengan etika dan hukum, seperti salah satunya melindungi privasi. PERUSAHAAN/ORGANISASI YANG MENGGUNAKAN AI Bertanggung jawab atas dampak yang dihasilkan dari produk atau layanan yang menggunakan AI. Wajib memastikan bahwa teknologi yang digunakan memenuhi standar etika dan regulasi. PENGGUNA AKHIR Bertanggung jawab moral untuk menggunakan AI sesuai regulasi dan menghindari penggunaan AI yang merugikan orang lain..

PENTINGNYA AKUNTABILITAS DALAM AI Mengurangi risiko dan dampak negatif dimana akuntabilitas memastikan adanya mekanisme untuk mengidentifikasi, mengatasi, dan memperbaiki kesalahan. Menghindari penyalahgunaan sebagai contoh dalam pengumpulan data. Kepastian hukum seperti GDPR di Eropa yang mengharuskan transparansi dalam penggunaan AI dan perlindungan data pengguna. Meningkatkan kepercayaan publik dengan adanya tanggung jawab dan kontrol yang jelas terhadap AI..

POIN-POIN UTAMA AKUNTABILITAS DALAM AI Perlindungan data dan privasi agar data pengguna terlindungi dan tidak digunakan tanpa izin. Transparansi dan keterbukaan dimana perusahaan wajib memberikan informasi yang jelas bagaimana AI bekerja dan dampaknya pada pengguna. Anti-Diskriminasi dimana hukum mengatur AI agar tidak menghasilkan keputusan yang bias atau diskriminatif. Mengutamakan kesejahteraan manusia dimana AI dirancang dengan prinsip untuk meningkatkan kesejahteraan manusia, Memastikan keadilan dengan tidak adanya bias dimana AI harus dirancang dan diuji untuk memastikan tidak ada bias dalam algoritmanya. Meminimalisir dampak negatif yang dapat ditimbulkan baik jangka pendek maupun jangka panjang. Tanggung Jawab Hukum: Tanggung Jawab Etika:.

PENERAPAN AKUNTABILITAS DALAM PENGEMBANGAN AI Berikut prosesnya: Audit Rutin: Dilakukan secara berkala untuk mengevaluasi apakah sistem AI sesuai dengan standar dan peraturan yang berlaku. Memastikan adanya dokumentasi lengkap dari data, proses, dan keputusan yang diambil. Penilaian Risiko: Mengidentifikasi potensi risiko dari penggunaan AI, seperti bias atau penyalahgunaan data. Penilaian risiko dilakukan pada setiap tahap pengembangan untuk mengurangi dampak negatif..

PENERAPAN AKUNTABILITAS DALAM PENGEMBANGAN AI Berikut prosesnya: Kerangka Kerja & Kebijakan Akuntabilitas: Menggunakan standar dan panduan akuntabilitas yang diakui, seperti GDPR atau ISO/IEC. Membantu organisasi mempertanggungjawabkan tindakan yang dilakukan selama pengembangan dan penerapan AI..

Contoh di Dunia Nyata: PENERAPAN AKUNTABILITAS DALAM PENGEMBANGAN AI Contoh Perusahaan Teknologi: Perusahaan besar seperti Google dan Microsoft melakukan audit rutin untuk memastikan bahwa algoritma mereka tidak mengandung bias. Penerapan GDPR: Di Eropa, peraturan ini mengharuskan transparansi dalam pemrosesan data oleh sistem AI..

Manfaat Akuntabilitas dalam Pengembangan AI PENERAPAN AKUNTABILITAS DALAM PENGEMBANGAN AI Membangun kepercayaan publik pada teknologi AI. Memastikan keamanan dan keadilan dalam penggunaan AI. Mengurangi risiko terkait privasi, bias, dan penyalahgunaan data. Akuntabilitas bukan hanya keharusan hukum, tetapi juga tanggung jawab moral dalam menciptakan AI yang bermanfaat bagi semua..

TANTANGAN PENERAPAN TRANSPARANSI & AKUNTABILITAS 01 02 03 Keterbatasan Teknis 04 Biaya yang Tinggi Resistensi dalam Organisasi Kompleksitas Regulasi & Standar.

KETERBATASAN TEKNIS Sistem AI yang kompleks seperti deep learning bersifat “black box” 01 -> Proses decision-making sulit dipahami oleh pengguna dan bahkan terkadang oleh developer-nya sekalipun. Model AI cenderung kompleks dan memiliki banyak lapisan parameter yang saling terkait sehingga sulit untuk memberikan penjelasan transparan mengenai bagaimana output dihasilkan..

BIAYA YANG TINGGI 02 Audit internal, dokumentasi menyeluruh, dan penyediaan model AI yang transparan (explainable AI) membutuhkan investasi yang cukup besar. Perusahaan seringkali harus menyediakan resource tambahan untuk menjaga transparansi, seperti penambahan hardware dan biaya pengembangan software untuk membuat sistem yang lebih interpretable..

RESISTENSI DALAM ORGANISASI 03 Beberapa budaya organisasi atau perusahaan lebih mengutamakan efisiensi daripada kejelasan proses karena kurangnya pemahaman tentang pentingnya transparansi dalam etika AI. Dalam industri teknologi, perusahaan besar seringkali enggan berbagi data atau membuka proses decison-making AI mereka untuk menghindari risiko kehilangan daya saing..

KOMPLEKSITAS REGULASI & STANDAR 04 Perbedaan regulasi terkait AI di setiap negara menyulitkan penerapan standar yang seragam. Perusahaan harus menyesuaikan praktik transparansi dan akuntabilitas sesuai dengan peraturan yang berlaku di masing-masing wilayah. Penerapan GDPR di Eropa mengharuskan perusahaan untuk memenuhi standar privasi dan keamanan yang ketat, sementara regulasi di wilayah lain mungkin lebih longgar sehingga menciptakan kesenjangan dalam penerapan transparansi dan akuntabilitas..

STUDI KASUS DAN CONTOH DARI DUNIA NYATA Organisasi yang Berhasil Transparansi dan akuntabilitas di GPDI Gloria Laporan Keuangan di Papan Pengumuman Laporan keuangan mingguan dipajang di papan pengumuman gereja untuk akses jemaat. Informasi Keuangan di Buku Panduan Ibadah Buku panduan acara ibadah juga mencantumkan arus kas masuk dan keluar. Transparansi dan Akuntabilitas Terjaga Langkah ini memastikan pengelolaan dana gereja terbuka dan dapat dipertanggungjawabkan kepada jemaat..

Penyebab Diskriminasi dalam Amazon Rekrutmen AI: Data Pelatihan Bias: Algoritma dilatih dengan data historis yang didominasi oleh pelamar pria, terutama dalam industri teknologi. Penguatan Stereotip: AI mereplikasi pola yang ada dalam data, memperkuat bias gender yang sudah ada. Kurangnya Audit Bias: Tidak ada mekanisme yang cukup untuk mendeteksi dan memperbaiki bias dalam sistem sejak awal. STUDI KASUS DAN CONTOH DARI DUNIA NYATA Perusahaan yang Tidak Berhasil Amazon Rekrutmen AI (2018).

Pengembangan dan penerapan AI harus etis dengan mempertimbangkan dampak sosial dan hukum serta memastikan manfaat yang adil. Prinsip utamanya adalah transparansi, akuntabilitas, dan keadilan. Transparansi, yakni keterbukaan dalam algoritma, data, dan proses, membantu membangun kepercayaan publik dan mencegah bias tersembunyi. Akuntabilitas memastikan pengembang dan pengguna bertanggung jawab atas dampak AI, dengan mekanisme yang memungkinkan koreksi jika terjadi kesalahan. Penerapan prinsip-prinsip ini, seperti melalui audit rutin dan standar GDPR, penting untuk keamanan dan keadilan, meski ada tantangan seperti biaya dan kompleksitas regulasi. Explainable AI (XAI) berperan membuat sistem AI transparan, seperti metode SHAP dan LIME yang membantu memahami keputusan AI, khususnya dalam sektor medis. Dokumentasi dan jalur audit memperkuat akuntabilitas dan mencegah bias. KESIMPULAN.

Masa depan AI mengarah pada teknologi yang lebih manusiawi, di mana AI dirancang tidak hanya untuk efisiensi dan kecanggihan, tetapi juga untuk melayani kepentingan sosial secara etis. Tren ke depan akan mengutamakan AI yang lebih dapat dijelaskan (Explainable AI), minim bias, serta sesuai dengan regulasi privasi dan keamanan yang ketat. Kolaborasi global diharapkan dalam membentuk standar yang adil dan harmonis untuk penerapan AI yang lebih luas. ARAH MASA DEPAN AI.

Mari kita bersama-sama mengembangkan AI yang bertanggung jawab dan beretika, AI yang tidak hanya canggih secara teknis tetapi juga transparan, adil, dan akuntabel. Dengan mengutamakan nilai-nilai ini, kita dapat membangun masa depan yang lebih baik di mana teknologi benar-benar memberi manfaat bagi seluruh masyarakat..