Penggunaan AI multimodal yang berempati menimbulkan pertanyaan serius mengenai etika dan privasi, terutama dalam hal pengumpulan dan analisis data pribadi yang sensitif. Beberapa masalah etika dan privasi yang perlu dipertimbangkan termasuk:
a. Pengumpulan Data Sensitif: Untuk dapat menganalisis emosi manusia secara akurat, AI multimodal membutuhkan data sensitif, seperti ekspresi wajah, nada suara, dan pola perilaku. Pengumpulan data semacam ini menimbulkan pertanyaan mengenai siapa yang mengontrol data ini, bagaimana data tersebut disimpan, dan sejauh mana pengguna dapat mengontrol informasi pribadi mereka.
b. Penyalahgunaan dan Manipulasi Psikologis: Ada kekhawatiran bahwa AI multimodal dapat disalahgunakan untuk tujuan manipulasi psikologis. Misalnya, dalam pemasaran atau kampanye politik, AI dapat digunakan untuk menganalisis emosi pengguna dan menyesuaikan pesan untuk memanipulasi keputusan atau opini mereka. Ini membuka potensi untuk penyalahgunaan yang dapat merusak integritas sosial dan politik.
c. Pengawasan dan Kontrol Berlebihan: Kemampuan AI untuk menganalisis ekspresi wajah dan perilaku dapat digunakan dalam sistem pengawasan yang berlebihan, yang menimbulkan kekhawatiran tentang privasi dan kebebasan individu. Misalnya, di beberapa negara, teknologi ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi individu dalam kerumunan berdasarkan ekspresi wajah atau pola gerakan mereka, yang dapat menimbulkan masalah kebebasan pribadi.
Solusi untuk masalah ini dapat meliputi pengembangan kebijakan yang lebih ketat mengenai pengumpulan dan penggunaan data pribadi, serta penerapan protokol keamanan yang lebih ketat untuk melindungi data pengguna.
3. Masalah Energi dan Keberlanjutan
Pemrosesan data dalam skala besar yang diperlukan untuk AI multimodal dapat menuntut konsumsi daya yang sangat tinggi. Pusat data yang menjalankan algoritme AI saat ini membutuhkan energi yang signifikan untuk menjalankan server dan perangkat keras lainnya. Tantangan besar di sini adalah bagaimana membuat teknologi ini lebih efisien secara energi tanpa mengorbankan kinerja.
a. Konsumsi Daya Tinggi: Pemrosesan AI multimodal yang melibatkan analisis data besar dan kompleks memerlukan sumber daya komputasi yang sangat besar. Hal ini berarti peningkatan konsumsi daya yang dapat meningkatkan jejak karbon industri teknologi. Pusat data yang berfokus pada AI dapat menyumbang emisi karbon yang signifikan, mengingat meningkatnya permintaan terhadap layanan berbasis AI.
b. Dampak Lingkungan dari Pusat Data: Banyak pusat data yang digunakan untuk menjalankan model-model AI canggih berlokasi di daerah dengan akses terbatas ke sumber daya energi terbarukan. Oleh karena itu, pengoperasian pusat data besar ini seringkali bergantung pada sumber energi fosil, yang semakin meningkatkan dampak negatif terhadap lingkungan.
Untuk mengatasi masalah ini, banyak perusahaan teknologi mulai menginvestasikan diri dalam sumber energi yang lebih bersih dan efisien, serta memanfaatkan teknologi yang lebih efisien dalam hal komputasi untuk mengurangi konsumsi daya, seperti penggunaan komputasi kuantum dan optimasi perangkat keras AI.
4. Masalah Keandalan dan Keamanan dalam Sistem AI Multimodal
