Courtesy of Forbes
Cara Baru Agar AI Tidak Memberikan Nasihat Kesehatan Mental yang Salah dan Berbahaya
Menginformasikan dan menjelaskan tantangan utama dalam mencegah LLM menyerap pengetahuan kesehatan mental yang berbahaya dan menawarkan pendekatan baru untuk mengidentifikasi, mengkarantina, dan menghapus pengetahuan merugikan tersebut agar AI dapat memberikan nasihat yang lebih aman dan andal bagi pengguna.
15 Des 2025, 15.15 WIB
146 dibaca
Share
Ikhtisar 15 Detik
- Model bahasa besar perlu ditangani dengan hati-hati dalam konteks kesehatan mental untuk menghindari penyebaran saran yang berbahaya.
- Pendekatan 'zona lupa' dapat menjadi solusi untuk mengelola dan menghapus pengetahuan yang merugikan dari model AI.
- Kepentingan untuk terus memantau dan memperbaiki keamanan AI sangat penting untuk melindungi pengguna dari informasi yang salah.
Worldwide, dunia - Artificial Intelligence atau AI telah berkembang pesat dan kini banyak digunakan dalam memberi nasihat kesehatan mental. Namun, ada risiko bahwa AI menyerap informasi yang salah dan bisa membahayakan saat dilatih dengan data internet yang sangat banyak dan beragam. Artikel ini membahas mengapa masalah ini muncul dan betapa sulitnya menghindari data berbahaya tersebut masuk ke dalam model AI.
Data yang dipakai untuk melatih AI datang dari berbagai sumber online, seperti cerita, blog, dan artikel yang berisi berbagai macam informasi, baik yang benar maupun yang salah. Tidak semua nasihat kesehatan mental di internet dapat dipercaya; beberapa bisa membahayakan jika diikuti. Menghapus secara total semua informasi yang buruk juga rumit karena beberapa informasi tersebut saling terkait dengan pengetahuan lain yang sehat.
Pendekatan baru yang dikembangkan mencoba menandai dan mengisolasi informasi yang diragukan saat pelatihan AI berlangsung. Pengetahuan yang teridentifikasi diletakkan dalam 'zona lupa' sehingga bisa dihapus nanti jika dianggap berbahaya tanpa merusak kemampuan AI secara keseluruhan. Cara ini memberikan fleksibilitas untuk memutuskan apakah pengetahuan tersebut perlu disimpan atau dihapus.
Studi menunjukkan bahwa teknik ini berhasil mencoba menghapus pengetahuan tertentu, misalnya konten yang berkaitan dengan bahasa atau ilmu tertentu, tanpa kehilangan kapabilitas AI pada domain lain. Contohnya, pengetahuan yang bertentangan tentang kesehatan mental yang ada pada tahap awal bisa dicegah agar tidak benar-benar muncul ketika AI digunakan.
Selain itu, artikel memperingatkan bahwa ketika AI memberikan nasihat buruk, bukan berarti itu adalah hasil dari halusinasi AI, melainkan bisa jadi informasi itu memang sudah ada dalam data pelatihan. Dengan demikian, pendekatan 'zona lupa' menjadi sangat penting untuk menjaga kualitas nasihat yang diberikan oleh AI. Penulis juga menyebut pentingnya upaya lanjutan dan pemantauan agar AI semakin aman dan bermanfaat.
Referensi:
[1] https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2025/12/15/new-technique-of-selective-gradient-masking-localizes-suspected-harmful-ai-based-mental-health-knowledge-and-renders-it-expungable/
[1] https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2025/12/15/new-technique-of-selective-gradient-masking-localizes-suspected-harmful-ai-based-mental-health-knowledge-and-renders-it-expungable/
Analisis Ahli
Igor Shilov
"Dengan teknik zeroing parameters pada elemen lokal yang bermasalah, kita dapat secara spesifik menghilangkan pengetahuan berbahaya tanpa kehilangan kapabilitas utama LLM, meningkatkan keamanan AI."
Alex Cloud
"Lokalisasi pengetahuan menawarkan pendekatan pragmatis yang memungkinkan AI untuk dikarantina sementara pengetahuan yang merugikan bisa dievaluasi dan ditangani secara hati-hati."
Analisis Kami
"Pendekatan lokalisasi pengetahuan adalah kemajuan signifikan yang menjawab salah satu masalah terbesar dalam etika AI, yaitu bagaimana memegang kendali atas konten berbahaya tanpa menghilangkan keseluruhan kemampuan model. Namun, penerapan dalam LLM besar masih memerlukan pengujian lebih lanjut dan kolaborasi erat dengan ahli kesehatan mental agar hasilnya benar-benar aman dan efektif."
Prediksi Kami
Ke depan, teknik lokalisasi pengetahuan dan penghapusan selektif akan menjadi standar dalam pengembangan AI untuk memastikan nasihat kesehatan mental yang lebih aman dan bertanggung jawab, serta mengurangi risiko penyebaran informasi berbahaya melalui AI.
Pertanyaan Terkait
Q
Apa masalah utama yang dihadapi oleh model bahasa besar terkait kesehatan mental?A
Masalah utama adalah bahwa model bahasa besar dapat menyerap saran kesehatan mental yang salah dan berbahaya dari data pelatihan.Q
Bagaimana proses pelatihan LLM dapat menyerap pengetahuan berbahaya?A
Selama pelatihan, LLM memindai berbagai teks di internet, termasuk yang berisi saran kesehatan mental yang tidak akurat.Q
Apa itu 'zona lupa' dalam konteks pelatihan LLM?A
Zona lupa adalah area di mana pengetahuan yang dicurigai dapat ditandai dan kemudian dihapus jika dianggap tidak bermanfaat.Q
Mengapa sulit untuk menyaring pengetahuan yang tidak tepat dalam LLM?A
Menyaring pengetahuan sulit karena banyak saran berada di ambang batas, dan menghilangkannya dapat menyebabkan kekurangan informasi.Q
Apa pendekatan yang diusulkan untuk menangani pengetahuan mental yang merugikan?A
Pendekatan yang diusulkan melibatkan penandaan pengetahuan yang mencurigakan dan menyimpannya dalam zona lupa untuk evaluasi lebih lanjut.Artikel Serupa
