AI Human-Centered & Praktiknya di Industri Teknologi

Artificial Intelligence (AI) telah menjadi pendorong utama inovasi di berbagai sektor, dari layanan kesehatan hingga industri teknologi. Namun, seiring dengan kemajuan teknologi AI, muncul kekhawatiran tentang dampaknya terhadap manusia, etika, dan privasi.

Di sinilah konsep AI Human-Centered atau AI yang berfokus pada manusia menjadi penting. AI Human-Centered adalah pendekatan dalam pengembangan dan penerapan AI yang menempatkan kebutuhan, nilai, dan kesejahteraan manusia di pusat perhatian.

Berikut secara rinci akan dibahas tentang konsep AI Human-Centered dalam penerapannya di industri teknologi. Simak yuk sahabat DQLab!

1. Apa itu AI Human-Centered?

AI Human-Centered berfokus pada menciptakan sistem AI yang memahami, bekerja sama, dan membantu manusia dengan cara yang etis dan transparan. Konsep ini melibatkan desain AI yang selaras dengan tujuan manusia, memastikan AI bukan hanya teknologi yang bekerja secara efisien tetapi juga memberikan manfaat sosial yang lebih luas.

Pendekatan ini mengutamakan:

• Transparansi dan Akuntabilitas: Pengguna harus tahu bagaimana AI bekerja dan harus dapat mempertanyakan serta memahami keputusannya.

• Penghormatan terhadap Privasi: Sistem AI harus melindungi data pengguna dan tidak menginvasinya.

• Kesetaraan Akses dan Inklusi: AI harus dapat diakses oleh semua kalangan, menghindari diskriminasi atau bias dalam sistemnya.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Prinsip Utama AI Human-Centered

Pada prinsipnya, dalam pendekatan AI Human-Centered, pengguna tidak hanya dilihat sebagai objek atau sumber data. Pengguna harus terlibat aktif dalam proses desain, sehingga sistem AI dapat lebih responsif terhadap kebutuhan nyata manusia.

Pengguna harus diberikan peran sebagai mitra kolaboratif yang suaranya didengar dan dipertimbangkan dalam setiap tahap pengembangan. Ini mencakup fase perancangan, pengujian, hingga penerapan AI, di mana umpan balik pengguna menjadi bahan evaluasi untuk memastikan bahwa sistem AI benar-benar mendukung kebutuhan mereka.

Dengan demikian, AI Human-Centered tidak hanya mengoptimalkan efisiensi teknologi, tetapi juga membangun hubungan yang lebih personal dan manusiawi antara teknologi dan penggunanya, menciptakan pengalaman yang lebih inklusif, adil, dan bermanfaat secara sosial.

3. Tantangan dalam Implementasi AI Human-Centered

Meskipun pendekatan ini menawarkan banyak manfaat, ada tantangan yang harus dihadapi:

• Bias Algoritma: AI masih rentan terhadap bias yang dapat muncul dari data yang tidak representatif. Pengembang harus berhati-hati dalam mengumpulkan dan melatih model dengan data yang adil.

• Keamanan dan Privasi: Seiring dengan peningkatan ketergantungan pada AI, ancaman terhadap privasi juga semakin tinggi. Sistem AI yang human-centered harus terus menjaga dan melindungi privasi pengguna.

• Regulasi: Regulasi yang jelas dan memadai terkait penggunaan AI masih dalam tahap perkembangan di banyak negara, yang membuat penerapan AI yang berfokus pada manusia menjadi sulit untuk distandarisasi.

Baca juga : Konsep Artificial Intelligence & Machine Learning

4. Masa Depan AI Human-Centered

Ke depannya, AI Human-Centered akan menjadi norma dalam industri teknologi. Fokusnya akan semakin bergeser dari sekadar meningkatkan efisiensi sistem menjadi menciptakan solusi yang mempertimbangkan dampak manusia. Selain itu, kolaborasi antara pengembang, akademisi, regulator, dan masyarakat luas akan semakin penting untuk menciptakan AI yang tidak hanya cerdas, tetapi juga peduli dan adil.

Sudah paham soal konsep AI Human-Centered, kan? Kalau kamu penasaran lebih dalam soal AI, yuk, eksplorasi ChatGPT untuk kebutuhan belajar tentang data bersama DQLab. Kenapa harus DQLab? Sebagai platform belajar online terbaik, modul ajarnya dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri.

DQLab juga mengintegrasikan modulnya dengan ChatGPT, sehingga:

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal! 

Penulis: Reyvan Maulid