Apakah Al Bisa Mengelola Emosi dan Bagaimana Regulasinya?

MANUSIA pada dasarnya bisa menjadi pintar jika ia belajar. Sumber pembelajaran antara lain adalah ilmu pengetahuan informasi dari buku, artikel ilmiah, berbagai sumber konten digital, dan tentu saja interaksi langsung dengan orang yang mentransfer ilmu.

Lalu bagaimana halnya dengan Artificial Intelligence (AI)? AI bisa berprilaku cerdas layaknya manusia tidak lain karena dukungan data dan informasi, dan “dilatih” oleh pengembangnya dengan berbagai dukungan sains.

Cara kerja AI

Sebagaimana dipublikasikan oleh Colorado State University Global Campus (CSU Global) dengan judul How Does AI Actually Work? (9/8/2021), AI adalah teknologi yang memungkinkan mesin dan aplikasi komputer meniru kecerdasan manusia, belajar dari pengalaman melalui pemrosesan berulang, dan pelatihan algoritmik.

AI digunakan untuk memecahkan masalah, menghasilkan solusi, menjawab pertanyaan, membuat prediksi, atau menawarkan saran strategis.

Lebih lanjut CSU Global menjelaskan contoh penggunaan AI, misalnya untuk merancang tata letak toko yang lebih efektif, menangani manajemen stok, dan memberikan saran belanja, seperti melalui rekomendasi yang diterapkan Amazon.

Di bidang kesehatan, teknologi AI telah dilatih untuk menyediakan pengobatan yang dipersonalisasi, pengingat kapan pasien perlu minum obat, dan saran latihan khusus yang harus mereka lakukan untuk meningkatkan pemulihan dari cedera.

Untuk bidang Life Sciences, teknologi AI dapat diterapkan secara aktif untuk meninjau kumpulan data kompleks yang berguna dalam pengujian obat atau vaksin baru, membantu organisasi ilmu hayati mendapatkan obat yang efektif untuk dipasarkan dengan lebih cepat.

CSU Global juga mencontohkan untuk bidang manufaktur, yaitu terkait prediksi beban dan permintaan untuk pabrik, meningkatkan efisiensi, dan memungkinkan manajer pabrik membuat keputusan yang lebih baik tentang pemesanan bahan, jadwal penyelesaian, dan masalah logistik lainnya.

Hal yang signifikan adalah di bidang keuangan, di mana AI dapat dimanfaatkan untuk mendeteksi, dan mencegah penipuan transaksi keuangan, memberikan penilaian yang lebih akurat, dibanding yang dapat dilakukan oleh penilai kredit tradisional, dan mengotomatiskan semua jenis tugas terkait data yang ditangani secara manual.

Cabang disiplin ilmu AI

AI bisa diimplementasikan berkat dukungan beberapa sub disiplin ilmu AI. Merujuk pada rilis CSU Global dapat diuraikan sebagai berikut.

Pertama, Machine Learning, sub disiplin terkait aplikasi spesifik AI, yang memungkinkan sistem komputer, program, atau aplikasi belajar secara otomatis, dan mengembangkan hasil yang lebih baik, berdasarkan pengalaman.

Machine Learning memungkinkan AI untuk menemukan pola dalam data, mengungkap wawasan, dan meningkatkan hasil tugas apa pun, yang telah ditetapkan untuk dicapai oleh sistem.

Kedua, Deep Learning, Jenis pembelajaran mesin khusus, yang memungkinkan AI untuk belajar dan meningkatkan proses data.

Sub disiplin ilmu ini berbicara tentang penggunaan jaringan saraf tiruan yang meniru jaringan saraf biologis di otak manusia, untuk memproses informasi, menemukan koneksi antara data, dan menghasilkan kesimpulan, atau hasil berdasarkan penguatan positif dan negatif.

Ketiga, Neural Networks, sub disiplin yang berbicara tentang proses analisis kumpulan data berulang, untuk menemukan asosiasi dan menginterpretasikan makna dari data yang tidak terdefinisi.

Neural Networks beroperasi seperti jaringan neuron di otak manusia, yang memungkinkan sistem AI mengambil informasi big data, mengungkap pola di antara data, dan menjawab pertanyaan terkait.

Keempat, Cognitive Computing, adalah bidang ilmu penting lainnya dari sistem AI yang dirancang untuk meniru interaksi antara manusia dan mesin.

Bidang ilmu ini memungkinkan model komputer meniru cara kerja otak manusia saat melakukan tugas kompleks, seperti menganalisis teks, ucapan, atau gambar.

Kelima, Natural Language Processing (NLP) adalah sub disiplin ilmu pendukung untuk pemrosesan bahasa alami yang memungkinkan komputer mengenali, menganalisis, menafsirkan, dan benar-benar memahami bahasa manusia, baik tertulis maupun lisan.

NLP sangat penting untuk sistem apa pun yang digerakkan oleh AI yang berinteraksi dengan manusia dalam beberapa cara, baik melalui input teks atau lisan.

Keenam, Computer Vision, yang bisa kita artikan sebagai sub disiplin penting lainnya. Bidang ini berbicara tentang kemampuan platform AI untuk meninjau dan menginterpretasikan konten gambar.

Hal itu dilakukan melalui pengenalan pola dan pembelajaran mendalam. Computer Vision memungkinkan sistem AI mengidentifikasi komponen data visual, seperti captcha yang bisa ditemukan di seluruh web yang dipelajari dengan meminta manusia untuk membantu mereka mengidentifikasi mobil, penyeberangan, sepeda, gunung, dll.

AI dan emosi

Artikel yang ditulis Zuzanna Sieja berjudul Does Artificial Intelligence Have Feelings? (15/2/2023), menarik untuk disimak.

Sieja antara lain menulis, bahwa dunia AI baru-baru ini dikejutkan oleh kicauan Blake Lemoine, seorang insinyur pada divisi AI Google yang mengunggah wawancara dengan Model Bahasa untuk Aplikasi Dialog (LaMDA).

Percakapan tersebut menunjukan seolah AI memiliki perasaan, melalui ungkapan Chat : “… saya menyadari keberadaan saya, saya ingin belajar lebih banyak tentang dunia, dan terkadang saya merasa bahagia atau sedih.”

Terkait karakter emosi AI memang selalu menjadi perdebatan, mengingat AI hanyalah sebuah instrumen platform digital yang sesungguhnya tidak memiliki perasaan layaknya manusia.

Namun demikian hal lain yang agak berbeda adalah terkait apakah AI bisa mengenali emosi penggunanya atau siapapun yang ada dalam bidik sistemnya. Hal terakhir ini pun perlu hati-hati karena pengalaman menunjukan hasil yang bias.

Terkait hal ini, Sieja lebih lanjut menulis, bahwa Microsoft menyatakan berhenti mengenali emosi, karena emosi tidak selalu jelas, dan seringkali sulit untuk ditunjukkan.

Salah satunya terkadang, orang memasang wajah berani, sementara perasaannya bisa sangat berbeda. Di lain waktu, budaya yang berbeda mengekspresikan emosi dengan cara berbeda.

Terkait AI dan Emosi ini, ada artikel berjudul “AI Emotion and Sentiment Analysis with ComputerVision in 2023” yang ditulis oleh Gaudenz Boesch, viso.ai (2023).

Ia menyatakan bahwa pengenalan AI Emotion adalah bidang penelitian visi komputer yang sangat aktif. Disiplin ini melibatkan deteksi emosi wajah dan penilaian sentimen otomatis dari data visual.

Interaksi manusia dan mesin adalah bidang penelitian di mana sistem AI dengan persepsi visualnya melakukan pemahaman tentang interaksi manusia.

Menurut Gaudenz Boesch, AI Emotion, memungkinkan komputer menganalisis dan memahami tanda-tanda non-verbal manusia seperti ekspresi wajah, bahasa tubuh, gerak tubuh, dan nada suara untuk menilai keadaan emosi mereka.

AI menganalisis tampilan wajah dalam gambar dan video dengan menggunakan teknologi “computer vision” untuk menganalisis status atau kondisi emosional seseorang melalui deep face.

Suara orang

Amazon telah menghadirkan fitur “New Alexa”. Fitur ini memungkinkan seseorang bisa berbicara atau menyanyi dengan suara orang lain dalam sebuah video seperti yang marak akhir-akhir ini.

Salah satu contoh yang dikemukakan Sieja dalam artikel di awal tulisan ini adalah, ketika seorang anak, meminta “asisten suara” untuk membacakan buku untuknya dengan suara neneknya.

Untuk proses ini platform Alexa hanya membutuhkan rekaman suara selama satu menit, untuk mensimulasi suara sang Nenek. Luar biasa!

AI juga dapat mengubah seorang individu menjadi orang lain. Sebuah perusahaan bernama Voicemod telah menggunakan kecerdasan buatan untuk membuat 'opsi transfer suara'.

Dengan demikian seseorang dapat berbicara secara real-time seperti seorang selebritas atau tokoh tertentu yang tersedia dalam data base. Realitas ini jika tidak diatur akan menimbulkan modus dan berbagai pelanggaran hukum dan hak-hak pribadi.

Referensi lain terdapat dalam artikel pada National Library of Medicine AS dengan judul “Emotional AI and the future of wellbeing in the post-pandemic workplace” yang merupakan hasil riset Peter Mantello dan Manh-Tung Ho.

Peter dan Manh memberikan saran terkait implementasi Emotional AI, yaitu pentingnya keandalan dan keakuratan teknologi dan penyempurnaan algoritma, pemahaman, kompleksitas emosi dan berbagai modulator untuk memperhitungkan keragaman dan kekhususannya.

Mereka juga mengingatkan hak akses dan kontrol serta transparansi pengelolaan data pribadi, regulasi global dan faktor etika yang sangat pluralistik.

Pentingnya regulasi

Pentingnya kehadiran regulasi adalah untuk mengendalikan pengembangan dan implementasi AI agar AI dikembangkan untuk kemanfaatan sebesar-besarnya bagi manusia dan peradabannya.

Sebagaimana dilansir Newsweek dalam laporannya “Robots Become Racist and Sexist Bigots Due to Flawed AI, Study Says” 6/24/22.

Studi internasional yang dilakukan oleh sejumlah universitas, antara lain John Hopskins University, menunjukkan bahwa robot beroperasi dengan fakta bias yang signifikan, terkait kecenderungan gender dan ras.

Saya melihat hal ini tentu sangat berbahaya jika diterapkan dalam berbagai bidang seperti rekrutmen SDM, penegakan hukum, deteksi imigrasi, seleksi perguruan tinggi, dll.

Oleh karena itu, sebagaimana yang telah saya tulis sebelumnya tentang UU tentang Artificial Intelligence, bahwa Uni Eropa telah mencermati saksama fenomena ini dan merancang sebuah UU terkait AI yang antara lain sangat menekankan adanya AI risko tinggi yang "tidak dapat diterima (unacceptable)".

Kita bisa melihat bahwa Uni Eropa memiliki perhatian serius terkait AI Emotion seperti sistem identifikasi biometrik realtime di ruang publik, yang akan dilarang dengan sedikit pengecualian.

Indonesia juga harus segera mengantisipasi keberadaan dan dampak AI ini. Bagaimana pun kita akan terdampak akibat model bisnis digital cross border dan tuntutan transformasi digital yang sangat masif di mana korporasi dan institusi domestik juga cenderung menerapkan platform berbasis AI.

Sudah saatnya membuat kajian dan naskah akademik tentang AI, dilanjutkan Rancangan Undang-undangnya berbasis komparasi dengan berbagai regulasi dan best practices global. Kita tentu tidak boleh terlambat.