b. Fungsi untuk Mengatasi Masalah Black-Box AI
Salah satu kritik utama terhadap AI adalah sifatnya yang sering kali tidak dapat dijelaskan. Black-box AI menciptakan dilema besar: bagaimana mempercayai hasil yang tidak bisa dijelaskan prosesnya? Di dunia akuntansi, di mana keputusan keuangan membutuhkan validasi yang jelas, ini adalah masalah serius.
Prinsip transparansi algoritmik berfungsi untuk:
1. Meningkatkan Akuntabilitas: Setiap langkah pengolahan data dan pengambilan keputusan harus dapat dilacak dan diaudit, memastikan bahwa algoritma bertindak sesuai dengan aturan yang telah ditentukan.
2. Meningkatkan Kepercayaan Stakeholder: Investor, regulator, dan pemangku kepentingan lainnya harus yakin bahwa hasil yang dihasilkan AI tidak hanya akurat, tetapi juga etis.
3. Mengurangi Risiko Bias dan Diskriminasi: Algoritma yang transparan memungkinkan identifikasi dan koreksi bias sistemik yang mungkin tertanam dalam data atau desain algoritma itu sendiri.
Sebagai contoh, jika sebuah perusahaan menggunakan AI untuk menentukan kelayakan kredit atau risiko investasi, hasil tersebut harus dilengkapi dengan penjelasan logis tentang bagaimana faktor-faktor tertentu memengaruhi keputusan.
c. Contoh Implementasi dalam Sistem ERP Berbasis AI
Sistem Enterprise Resource Planning (ERP) modern, seperti SAP atau Oracle berbasis AI, telah mulai mengadopsi prinsip transparansi algoritmik melalui fitur seperti:
1. Model Explainability: Menyediakan dashboard yang memvisualisasikan bagaimana keputusan dibuat, faktor apa saja yang paling memengaruhi hasil, dan asumsi apa yang digunakan oleh algoritma.
2. Audit Log Otomatis: Membuat catatan kronologis dari setiap perubahan data atau keputusan yang diambil oleh sistem AI, memungkinkan auditor manusia untuk meninjau langkah-langkah tersebut.
