Ilyas Kamilul insan prodi: komunikasi penyiaran islam uin sultan maulana hasanudin banten.
Seorang ilmuan yang berani untuk mengundurkan diri nya dari Perusahaan yang besar di bidang ai di balik Keputusan seorang ilmuan yang mengundurkan diri nya atau jabatan nya sering kali berkaitan tentang etika dan keamanan. Â inilah berbagai macam seorang ilmuan yang mengundurkan diri nya berbagai contoh dan alesan mereka untuk mengundurkan diri nya.
1)Geoffrey Hinton: Dikenal sebagai "Bapak Kecerdasan Buatan," Hinton mengundurkan diri dari Google pada Mei 2023. Ia menyatakan bahwa ia menyesali kontribusinya dalam pengembangan AI karena khawatir akan risiko yang ditimbulkan oleh teknologi ini, termasuk potensi penyebaran informasi yang salah dan kemungkinan AI menjadi lebih pintar dari manusia. Hinton juga menyebutkan bahwa dia khawatir tentang dampak AI generatif yang dapat menghilangkan pekerjaan dan menciptakan senjata otonom.
2)Ilya Sutskever: Salah satu pendiri OpenAI, Sutskever mengumumkan pengunduran dirinya pada Mei 2024 setelah hampir satu dekade bekerja di perusahaan tersebut. Meskipun alasan spesifiknya tidak diungkapkan, kepergiannya terjadi di tengah ketegangan internal yang berkaitan dengan kepemimpinan dan arah Perusahaan.
3)Kozyrkov: Seorang ilmuwan penting di Google, Kozyrkov juga mengundurkan diri, meskipun tidak memberikan rincian spesifik mengenai alasannya karena perjanjian kerahasiaan. Namun, keputusannya menunjukkan adanya tantangan dalam industri AI yang mungkin mempengaruhi keputusannya.
Keputusan Keputusan ini mencerminkan implikasi terhadap etis dan keamanan kemajuan teknologi atau ai sehingga tantangan yang di hadapi oleh Perusahaan ini itu adalah mengelolah teknologi yang berbepangaruh  saat ini.namun pengembangan ai bukan hanya berfokus  tantangan kepada teknis tetapi juga berfokus kepada  tantangan etis. Beberapa isu utama meliputi:
Keamanan dan Privasi Data:
Pengumpulan data besar untuk melatih algoritma AI menimbulkan risiko kebocoran data dan penyalahgunaan informasi pribadi. Oleh karena itu, penting untuk menjaga privasi individu dalam setiap tahap pengembangan.
Isu Etika:
Keputusan yang diambil oleh sistem AI dapat memengaruhi kehidupan manusia secara signifikan. Oleh karena itu, penting untuk memastikan bahwa AI beroperasi sesuai dengan nilai-nilai moral dan etika yang berlaku.
Keadilan dan Transparansi:
 Algoritma harus dirancang untuk tidak memperkuat bias atau diskriminasi. Selain itu, transparansi dalam cara kerja sistem AI sangat penting agar pengguna memahami bagaimana keputusan diambil.
Namun tidak hanya tentang etis tatangan ai juga berdampak ke teknis ini lah berbagai macam tantangan teknis ai:
Keterbatasan Infrastruktur Teknologi:
Pengembangan dan penerapan solusi AI memerlukan infrastruktur teknologi yang kuat, termasuk jaringan internet yang cepat, pusat data yang memadai, dan perangkat keras yang canggih. Keterbatasan dalam infrastruktur ini dapat menghambat kemajuan AI di banyak negara, termasuk Indonesia.Â
Akses ke Data Berkualitas:
Data adalah bahan bakar utama untuk AI. Namun, sering kali akses ke data berkualitas menjadi masalah, dengan data yang tersedia tidak lengkap, tidak terstruktur, atau tidak akurat. Isu privasi dan keamanan data juga menjadi perhatian utama, mengingat meningkatnya insiden kebocoran data.
Keamanan dan Privasi Data:
Penggunaan AI menuntut pengelolaan data sensitif, sehingga menjaga keamanan dan privasi data menjadi tantangan besar. Kebocoran atau penyalahgunaan data dapat memiliki konsekuensi serius, terutama untuk informasi pribadi.
Kekurangan Sumber Daya Manusia:
Terdapat kesenjangan keterampilan dalam tenaga kerja yang mampu mengembangkan dan menerapkan teknologi AI. Keterampilan yang diperlukan untuk bekerja dengan AI sering kali tidak tersedia secara luas, sehingga membatasi kemampuan organisasi untuk memanfaatkan teknologi ini secara efektif.
Regulasi yang Belum Memadai:
Banyak regulasi yang ada saat ini tidak cukup untuk mendukung pengembangan dan penerapan AI secara aman dan etis. Regulasi yang lambat beradaptasi dengan perkembangan teknologi dapat menciptakan celah hukum yang memungkinkan penyalahgunaan.
Masalah Komputasi:
Model-model AI, terutama yang berbasis pembelajaran mendalam (deep learning), memerlukan kekuatan komputasi yang besar. Biaya untuk infrastruktur komputasi seperti superkomputer bisa sangat tinggi, sehingga tidak semua organisasi mampu berinvestasi dalam teknologi ini.
Kurangnya Transparansi:
Banyak model AI sulit untuk dipahami atau dijelaskan bagaimana mereka mencapai keputusan tertentu. Kurangnya transparansi ini dapat menimbulkan ketidakpercayaan dari pengguna terhadap sistem AI, terutama dalam aplikasi sensitif seperti kesehatan atau keuangan.
Kesulitan dalam Menangani Konteks Kompleks:
Meskipun AI memiliki kemampuan luar biasa dalam pengolahan data, mereka masih kesulitan menghadapi situasi tak terduga atau konteks yang sangat kompleks, sehingga memerlukan perhatian lebih dalam aplikasi praktis.
Inilah Solusi dari tantangan etis dan teknis
Solusi Potensial
Untuk mengatasi tantangan-tantangan ini, beberapa langkah dapat diambil:
Meningkatkan Infrastruktur Teknologi:
Investasi dalam jaringan internet dan pusat data yang lebih baik.
Pengembangan Pendidikan dan Pelatihan:
Meningkatkan kurikulum pendidikan untuk mencakup keterampilan terkait AI.
Pembaruan Regulasi:
Mengembangkan kerangka hukum yang lebih komprehensif untuk mendukung penggunaan AI.
Meningkatkan Kesadaran tentang Keamanan Data:
Melakukan kampanye edukasi mengenai pentingnya privasi dan keamanan data.
Dengan memahami dan mengatasi tantangan teknis ini, kita dapat memanfaatkan potensi penuh dari kecerdasan buatan secara lebih efektif dan bertanggung jawab.
Baca konten-konten menarik Kompasiana langsung dari smartphone kamu. Follow channel WhatsApp Kompasiana sekarang di sini: https://whatsapp.com/channel/0029VaYjYaL4Spk7WflFYJ2H