Black box Artificial intelligence (AI/kecerdasan buatan) mengacu pada sistem AI di mana proses pengambilan keputusan atau fungsi internalnya sulit dipahami atau dijelaskan oleh manusia. 

 

Dalam model black box AI, data input diproses oleh algoritma, dan hasilnya diberikan tanpa penjelasan yang jelas tentang bagaimana keputusan tersebut dihasilkan.

 

Karakteristik utama dari black box AI mencakup kompleksitas dan ketidakjelasan algoritma. Beberapa model AI, terutama yang berbasis deep learning atau jaringan saraf dalam, memiliki jutaan parameter dan tingkat kompleksitas yang sangat tinggi. 

 

Akibatnya, sulit bagi manusia untuk memahami proses internal yang mengarahkan keputusan model tersebut. 

 

Nah, untuk lebih memahami tentang apa itu black box AI, mulai dari contoh industri yang menggunakannya, cara menggunakannya, tantangan dan kekhawatiran seputar black box AI, simak ulasan selengkapnya berikut ini.

 

 

Apa Itu Black Box AI?

Black box AI merujuk pada sistem AI di mana cara kerja internal algoritma AI tersembunyi atau tidak diketahui, bahkan oleh para perancangnya.

 

Model black box AI sering kali sangat akurat dan efektif dalam membuat prediksi, tetapi karena kurangnya transparansi dan interoperabilitas, mereka tidak selalu diterima dengan baik di beberapa sektor dan industri, seperti keuangan, kesehatan, atau militer.

 

Bahkan, terdapat pembatasan hukum tidak langsung yang membatasi penerapannya. Di Amerika Serikat, misalnya, Equal Credit Opportunity Act tidak mengizinkan penolakan kredit kepada pelanggan jika alasan penolakan tersebut tidak dapat dijelaskan, sehingga sulit untuk menggunakan model black box.

 

Contoh serupa untuk regulasi tidak langsung adalah General Data Protection Regulation Uni Eropa atau California Consumer Privacy Act. Regulasi ini secara tidak langsung mempengaruhi penggunaan model black box dengan membatasi pengumpulan, penyimpanan, dan pemrosesan data pribadi. 

 

Mereka juga memerlukan persetujuan implisit untuk penggunaan data dengan tujuan memberikan hak kepada individu untuk memahami bagaimana data mereka digunakan. Algoritma yang sering kali dipakai, yakni deep learning. 

 

Adapun deep learning merupakan subbidang model machine learning yang berfokus pada pelatihan jaringan saraf yang dalam. Jaringan saraf yang dalam adalah jaringan dengan beberapa lapisan tersembunyi antara lapisan input dan output.

 

Arsitektur yang mendalam ini memungkinkan mereka untuk mempelajari dan merepresentasikan pola dan hubungan yang semakin abstrak dan kompleks dalam data.

 

Kemampuan untuk mempelajari representasi hierarkis adalah faktor kunci di balik keberhasilan deep learning dalam berbagai tugas, seperti pengenalan gambar dan suara, pemrosesan bahasa alami, dan pembelajaran penguatan.

 

Contoh Industri yang Menggunakan Black Box AI

Mengutip laman invoca.com, berikut ini beberapa contoh industri yang menggunakan black box AI, antara lain:

 

1. Layanan Keuangan

 

Sektor keuangan adalah salah satu potensi yang diuntungkan oleh model black box. Jaringan saraf dan mesin vektor pendukung digunakan di pasar keuangan untuk tugas-tugas seperti prediksi harga saham, penilaian risiko kredit, perdagangan algoritmik, atau optimasi portofolio.

 

Model-model ini menangkap pola kompleks dalam data keuangan, memungkinkan pengambilan keputusan yang terinformasi. 

 

Bot perdagangan (trading) aset kripto adalah jenis produk yang dapat menggunakan black box AI untuk menganalisis data pasar dan membuat keputusan perdagangan.

 

Adapun bot perdagangan dapat membeli dan menjual aset kripto secara otomatis berdasarkan tren pasar dan faktor lainnya. 

 

Algoritma yang digunakan oleh bot ini dapat sangat efektif dalam menghasilkan keuntungan, tetapi kompleks dan sulit diinterpretasikan. Di samping itu itu, mereka tidak selalu mampu mendeteksi ketidakberaturan atau berita yang menggerakkan pasar.

 

2. Otomotif

 

Black box AI sangat penting dalam memungkinkan teknologi mobil self–driving. AI dapat memproses sejumlah besar data sensor secara real–time dan, melalui pembelajaran jaringan saraf dalam, membuat keputusan mengemudi dalam hitungan detik.

 

Namun, tidak bisa diabaikan bahwa mobil self–driving terlibat dalam dua kali lebih banyak kecelakaan per juta mil yang ditempuh dibandingkan dengan mobil konvensional. 

 

Di samping itu, konsumen telah menyuarakan kekhawatiran tentang keselamatan kendaraan otonom dan apakah kerusakan teknologi dapat menyebabkan kecelakaan.

 

3. Kesehatan

 

Beberapa kekhawatiran etis yang paling signifikan terkait penggunaan AI untuk pengambilan keputusan terjadi di sektor kesehatan, di mana model black box AI membantu profesional kesehatan dalam mendiagnosis penyakit dan merekomendasikan rencana perawatan pasien. 

 

4. Manufaktur

 

AI dalam bentuk robotika dan otomatisasi telah digunakan dalam manufaktur selama bertahun-tahun, terutama dalam perakitan mobil dan pesawat terbang. 

 

Pembelajaran mesin dan jaringan saraf dalam yang digunakan dalam black box AI kini dapat mengoptimalkan proses manufaktur melalui pemeliharaan prediktif, dengan menggunakan data sensor peralatan untuk memprediksi kapan komponen mesin mungkin akan rusak sehingga dapat diperbaiki atau diganti secara proaktif.

 

Bagaimana Cara Menggunakan Black Box AI?

Mengutip laman analyticsvidhya.com, black box AI menyediakan berbagai cara bagi pengembang untuk memanfaatkan alat bantu pengkodeannya. Berikut ini adalah rincian dari setiap metode dan cara menggunakannya secara efektif, antara lain:

 

A. Aplikasi Web atau Mobile dengan Kode

 

Kamu dapat mendapatkan bantuan pengkodean dari Blackbox.ai melalui aplikasi web atau aplikasi mobile-nya dalam 3 langkah sederhana berikut ini, yaitu:

 

1. Kunjungi dan Daftar

 

• Kunjungi https://www.blackbox.ai/ atau unduh aplikasi Blackbox AI
• Daftar untuk akun gratis untuk mengakses fitur dasar seperti generasi kode, penyelesaian, dan pencarian.

 

2. Ajukan Pertanyaan atau Jelaskan Kebutuhan Kamu

 

• Pertanyaan Bahasa Alami: Ketik pertanyaan kamu dalam bahasa Inggris sederhana, seperti “How do I generate a function to calculate the average of a list?”
• Potongan Kode Spesifik: Jelaskan fungsi yang diinginkan, misalnya, “Write a function to reverse a string.”
• Analisis Kode yang Ada: Tempelkan kode kamu dan mintalah saran atau perbaikan.

 

3. Berinteraksi dengan Respons Blackbox

 

• Tinjau kode yang dihasilkan, penjelasan, atau perubahan yang disarankan.
• Integrasikan elemen-elemen ini ke dalam proyek kamu atau gunakan sebagai titik awal.

 

B. Aplikasi Web atau Mobile dengan Gambar

 

Jika kamu ingin membuat sesuatu menggunakan gambar dan Blackbox AI maka terdapat dua pendekatan utama yang dapat kamu ambil, bergantung pada sifat gambar dan hasil yang diinginkan, di antaranya:

 

1. Analisis Gambar ke Teks

 

Untuk mengekstrak teks, kode, atau elemen desain dari gambar kamu, silakan mengikuti panduan berikut ini:

 

• Langkah 1: Kunjungi situs web Blackbox AI (https://www.blackbox.ai/) atau gunakan aplikasi mobile Blackbox.
• Langkah 2: Daftar untuk akun gratis atau masuk jika kamu sudah memiliki akun.
• Langkah 3: Klik pada tab “Vision” atau pilih fitur “Image Analysis”.
• Langkah 4: Unggah gambar kamu (format yang didukung: JPEG, PNG).
• Langkah 5: Pilih jenis analisis berdasarkan konten gambar kamu, antara lain:
  • OCR (Optical Character Recognition): Ekstrak teks dari gambar.
  • Analisis Kode: Analisis potongan kode atau diagram dalam gambar.
  • Elemen Desain: Ekstrak informasi tentang bentuk, warna, dan tata letak dari gambar.

• Langkah 6: Klik “Analyze” dan tunggu hasilnya.
• Langkah 7: Blackbox Code Search akan memberikan kamu teks, kode, atau informasi desain yang diekstraksi berdasarkan jenis analisis yang kamu pilih.

 

2. Inspirasi dan Pembuatan Kode

 

Gunakan gambar kamu sebagai inspirasi untuk menghasilkan ide atau kode untuk proyek kamu dengan mengikuti panduan berikut ini:

 

• Langkah 1: Buka aplikasi web atau aplikasi mobile Blackbox AI.
• Langkah 2: Lihat berbagai fitur yang tersedia, seperti pembuatan kode, obrolan kode, atau pencarian.
• Langkah 3: Jelaskan hasil yang kamu inginkan dalam bahasa Inggris sederhana, dengan mengambil inspirasi dari gambar. Misalnya, jika gambar tersebut adalah sebuah lukisan, kamu bisa mengatakan “Generate code for a website with a similar artistic style.”
• Langkah 4: Kamu juga dapat mengunggah gambar kamu secara langsung dan menjelaskannya di fitur obrolan untuk mendapatkan saran yang lebih spesifik.
• Langkah 5: Blackbox akan menggunakan deskripsi kamu dan gambar (jika disediakan) untuk menghasilkan potongan kode, menyarankan informasi yang relevan, atau menjawab pertanyaan kamu dengan cara yang sesuai dengan visi kreatif kamu.

 

3. Ekstensi Browser

 

• Langkah 1: Unduh dan pasang ekstensi Blackbox untuk browser pilihan kamu (Chrome, Firefox, atau Edge).
• Langkah 2: Buka Visual Studio Code, Sublime Text, atau Atom, di mana kamu sedang mengerjakan kode kamu.
• Langkah 3: Sorot baris kode tertentu yang membutuhkan bantuan dan klik ikon Blackbox di toolbar browser kamu.
• Langkah 4: Pilih tindakan kamu, di antaranya:
  • Generate Code: Jelaskan fungsionalitas yang diinginkan untuk secara otomatis menghasilkan potongan kode.
  • Complete Code: Dapatkan saran untuk menyelesaikan baris kode yang tidak lengkap atau fungsi.
  • Search: Temukan informasi relevan seperti dokumentasi atau contoh kode berdasarkan pilihan kamu.

• Langkah 5: Tinjau saran secara langsung di editor kode kamu dan integrasikan sesuai kebutuhan.

 

Potensi dan Keunggulan Black Box AI

Berikut ini adalah beberapa potensi dan keunggulan black box AI yang penting untuk diketahui, di antaranya:

 

1. Kemampuan menyelesaikan masalah kompleks dengan cepat

 

Black Box AI memiliki kemampuan untuk menangani masalah yang sangat kompleks dengan kecepatan yang luar biasa. 

 

Dengan menggunakan algoritma dan teknik pembelajaran mesin yang canggih, sistem ini dapat memproses dan menganalisis data dengan efisien untuk menemukan solusi dalam waktu singkat, bahkan untuk masalah yang sangat rumit.

 

2. Pengambilan keputusan berbasis data dalam skala besar

 

Black Box AI mampu mengintegrasikan dan menganalisis data dalam skala besar dari berbagai sumber. Hal ini memungkinkan sistem untuk membuat keputusan yang didukung oleh data yang kuat dan luas, yang dapat memberikan wawasan yang berharga dan mendalam bagi pengguna dalam berbagai konteks, mulai dari bisnis hingga riset ilmiah.

 

3. Optimalisasi proses dan efisiensi

 

Dengan menggunakan Black Box AI, organisasi dapat mengoptimalkan berbagai proses operasional mereka secara signifikan. 

 

Sistem ini dapat mengidentifikasi pola, tren, dan anomali dalam data untuk membantu dalam meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan meningkatkan produktivitas. 

 

Dengan demikian, Black Box AI dapat menjadi alat yang sangat berharga dalam meningkatkan kinerja organisasi dan mencapai tujuan bisnis yang lebih baik secara keseluruhan.

 

Tantangan dan Kekhawatiran Seputar AI Black Box

Berikut ini adalah beberapa tantangan dan kekhawatiran seputar black box AI yang perlu diketahui, antara lain:

 

1. Kurangnya transparansi dan akuntabilitas

 

Kurangnya transparansi adalah salah satu keprihatinan terbesar tentang black box AI, dan itulah sebabnya regulator dan pakar industri di seluruh dunia mengibarkan bendera peringatan. Cara black box AI mencapai kesimpulan disembunyikan dari pandangan dan tidak dapat dijelaskan. 

 

Kamu melihat apa yang masuk ke dalam pabrik sosis dan kamu melihat apa yang keluar, tetapi kamu tidak melihat bagaimana sosis itu dibuat. 

 

Sebagian itu untuk melindungi kekayaan intelektual, tetapi juga menimbulkan kekhawatiran valid tentang apakah kesimpulan yang dibuat oleh sistem black box AI dapat dipercaya.

 

2. Potensi bias dan ketidakadilan dalam keputusan

 

Bias adalah kekhawatiran lainnya. Tanpa visibilitas ke dalam proses pengambilan keputusan AI, bagaimana kamu bisa tahu apakah model pembelajaran mesin dalam sistem itu bebas dari bias? 

 

Pertanyaan ini menyebabkan militer, produsen mobil, praktisi kesehatan, dan banyak orang lain untuk mengajukan pertanyaan serius tentang model black box AI. Potensi bias dalam black box AI juga memiliki implikasi bagi pengusaha dan praktik perekrutan. 

 

Bagaimana pengusaha tahu bahwa kandidat yang dipilih untuk mereka adalah hasil dari penilaian yang tidak bias?

 

3. Kesulitan memvalidasi akurasi hasil

Opasitas dalam proses black box AI juga menimbulkan banyak pertanyaan tentang akurasi. Kurangnya transparansi membuatnya hampir tidak mungkin untuk menguji dan memvalidasi hasil dari model black box AI. 

 

Dan hal ini, pada gilirannya, membuat sulit untuk memastikan bahwa model tersebut mencapai keputusan yang aman, adil, dan akurat.

 

4. Pertimbangan etika di industri teregulasi

 

Penggunaan black box AI juga menimbulkan kekhawatiran etis, utamanya di industri yang sangat diatur, seperti keuangan dan kesehatan, dan segmen-segmen sektor publik, seperti sistem peradilan pidana di mana transparansi dan akuntabilitas sangat penting.

 

5. Kerentanan terhadap serangan siber dan eksploitasi data

 

Model black box AI rentan terhadap serangan dari pelaku ancaman yang dapat memanfaatkan kelemahan dalam model untuk memanipulasi hasil, yang berpotensi mengarah pada keputusan yang salah atau bahkan berbahaya. 

 

Model AI juga mengumpulkan dan menyimpan banyak data yang dapat dimanfaatkan oleh peretas. 

 

Kekhawatiran keamanan lain yang perlu diwaspadai saat menggunakan model black box AI adalah bahwa beberapa vendor dari sistem-sistem ini akan mentransfer data ke pihak ketiga lainnya untuk analisis. 

 

Pihak ketiga yang bekerja dengan vendor kamu mungkin tidak mematuhi praktik keamanan yang baik, dan dengan demikian, informasi kamu bisa berisiko. 

 

Namun, karena kamu menggunakan model black box, kamu tidak akan tahu bahwa vendor kamu mentransfer data kamu kepada pihak ketiga yang mungkin kurang aman sebagai bagian dari proses mereka.

 

 

Solusi: Menuju AI yang Lebih Transparan dan Dapat Dipercaya

Untuk menuju AI yang lebih transparan dan dapat dipercaya, ada beberapa solusi yang bisa dilakukan, antara lain:

 

1. Pendekatan “AI kotak putih” (white box AI) dan penjelasan model (explainable AI)

 

Dalam pendekatan ini, model AI dirancang agar dapat diinterpretasikan dan dijelaskan oleh manusia. Artinya, proses pengambilan keputusan dalam model AI dapat dipahami secara langsung sehingga pengguna dapat melihat dan memahami alasan di balik setiap keputusan yang diambil oleh sistem. 

 

Dengan demikian, hal ini akan membantu dalam meningkatkan transparansi dan akuntabilitas dalam penggunaan teknologi AI.

 

2. Peraturan dan kebijakan untuk menjamin keadilan dan akuntabilitas

 

Diperlukan peraturan dan kebijakan yang jelas untuk mengatur penggunaan teknologi AI yang di dalamnya meliputi standar yang jelas untuk memastikan bahwa teknologi AI digunakan secara adil dan tidak diskriminatif.

 

Kemudian, juga diperlukan mekanisme akuntabilitas yang efektif untuk memastikan bahwa penggunaan AI bertanggung jawab dan sesuai dengan nilai-nilai etika dan hukum.

 

3. Keamanan dan praktik terbaik untuk melindungi data

 

Keamanan data adalah hal yang sangat penting terkait pengembangan serta penggunaan teknologi kecerdasan buatan. Penting untuk menerapkan praktik terbaik dalam pengumpulan, penyimpanan, dan pengolahan data untuk melindungi informasi sensitif dari akses yang tidak sah atau penyalahgunaan. 

 

Hal itu meliputi enkripsi data, penggunaan firewall dan alat keamanan lainnya, serta pelatihan staf tentang praktik keamanan yang tepat.

 

4. Peran penting pengawasan dan pengaturan manusia

 

Sekalipun AI dapat memberikan banyak manfaat, pengawasan dan pengaturan manusia tetap penting untuk memastikan bahwa teknologi ini digunakan secara bertanggung jawab dan sesuai dengan kebutuhan dan nilai-nilai masyarakat. 

 

Pengawasan manusia dapat membantu mendeteksi dan mencegah potensi kesalahan atau penyalahgunaan teknologi AI, serta memberikan arahan dan penilaian etis tentang penggunaan AI dalam berbagai konteks.

 

Kesimpulan

 

Sebagai kesimpulan, dalam mengimplementasikan black box AI secara aman dan bertanggung jawab, ada beberapa tantangan yang perlu diatasi. 

 

Tantangan-tantangan itu meliputi kurangnya transparansi dalam pengambilan keputusan AI, risiko bias, validasi akurasi, pertimbangan etis, dan keamanan data.

 

Untuk mengatasi tantangan-tantangan tersebut, penting untuk mengadopsi pendekatan AI kotak putih yang lebih transparan dan dapat dijelaskan, serta untuk menetapkan peraturan dan kebijakan yang memastikan keadilan, akuntabilitas, dan perlindungan data yang tepat. 

 

Di samping itu, juga penting untuk mengakui pentingnya keseimbangan antara inovasi dalam penggunaan teknologi AI dan perlindungan terhadap risiko yang terkait dengan penggunaannya. 

 

Dengan menerapkan solusi-solusi tersebut, implementasi black box AI dapat dilakukan dengan aman dan bertanggung jawab.

 

Nah, sekarang kamu sudah memahami apa itu black box AI,  mulai dari pengertian, keunggulan hingga cara menggunakannya, selain itu kamu juga dapat membaca artikel Ai menarik lainnya seperti Humata Ai dan perbedaanya dengan chat GPT.

 

Jangan lupa untuk selalu update wawasan kamu mengenai dunia kripto dan teknologi blockchain dengan membaca berbagai informasi terupdate dari Akademi crypto, dengan mengenali aset kripto yang akan diinvestasikan nantinya tentu saja semakin banyak pengetahuan yang dimiliki, semakin bijak pula keputusan investasi yang dapat diambil.

 

Informasi tambahan untuk mempermudah kamu untuk trading kripto via handphone, yuk gunakan aplikasi crypto terbaik dari INDODAX yang bisa kamu download secara gratis di google play store maupun App Store.

 

Nah, sebagai disclaimer, artikel ini hanya bertujuan sebagai informasi dan bukan sebagai panduan investasi, utamanya dalam penggunaan AI untuk kriptografi.

 

Terkait hal itu, penting bagi masing-masing individu untuk menggunakan penilaian mereka sendiri sebelum membuat keputusan investasi yang sesuai dengan situasi keuangan dan tujuan investasi.

 

FAQ

 

1. Apa itu Black Box AI?

Black Box AI adalah sistem AI yang cara kerjanya secara internal atau proses pengambilan keputusannya tidak terbuka dan tidak mudah dipahami oleh manusia.

 

2. Mengapa transparansi menjadi perhatian utama pada AI kotak hitam?

Kurangnya transparansi membuat sulit untuk memverifikasi keputusan AI, mendeteksi bias, serta memvalidasi akurasi dan keamanan sistem tersebut.

 

3. Seberapa besar risiko bias pada AI kotak hitam?

Potensi bias yang tidak terdeteksi menjadi kekhawatiran besar, karena bisa menyebabkan ketidakadilan dalam pengambilan keputusan oleh sistem AI kotak hitam.

 

4. Apa saja pertimbangan etika dalam menggunakan AI kotak hitam?

Permasalahan etika terutama muncul di industri yang highly regulated, seperti keuangan, kesehatan, dan hukum, di mana transparansi dan akuntabilitas sangat penting.

 

5. Bagaimana cara mengatasi kekhawatiran seputar AI kotak hitam?

Solusinya meliputi AI kotak putih, peraturan untuk menjamin keadilan, praktik keamanan data yang baik, serta pengawasan dan peran manusia dalam proses AI.