Karena teknologi pembelajaran mesin terus mengejutkan dunia, alat kecerdasan buatan yang populer seperti pemrosesan bahasa alami dapat menghasilkan masalah yang tidak terduga bagi umat manusia.

Misalnya, pemrosesan bahasa alami dapat memiliki bias implisit, menciptakan jejak karbon yang signifikan, dan menimbulkan kekhawatiran tentang perasaan AI. Pemrosesan bahasa alami adalah bidang dalam pembelajaran mesin di mana komputer memproses bahasa manusia melalui sejumlah besar data untuk memahami, menerjemahkan, mengekstrak, dan mengatur informasi. Namun, alat pengolah bahasa seperti Open AI’s Chat GPT dan alat lainnya mengalami beberapa tantangan, seperti salah eja, pengenalan suara, dan kemampuan komputer untuk memahami nuansa bahasa manusia.

Salah satu kekhawatiran terbesar terkait pemrosesan bahasa alami adalah kemampuan program kecerdasan buatan untuk memiliki bias implisit dan melanggengkan stereotip. Salah satu tugas paling penting dari model pembelajaran bahasa alami adalah mempelajari dan mempelajari pola dari kumpulan data untuk memahami bagaimana manusia berkomunikasi satu sama lain. Terkadang, kumpulan data ini dapat memiliki pemikiran bias implisit yang dapat memengaruhi cara AI mempelajari bahasa dan mengomunikasikan temuannya.

PRESIDEN UNIVERSITAS AI PERTAMA DI DUNIA MENGATAKAN TECH AKAN MENGGANGGU Ajaran PENDIDIKAN, MENCIPTAKAN ‘Cendekiawan Renaisans’

Misalnya, kumpulan data memiliki bahasa yang memberikan peran tertentu kepada pria, seperti pemrogram komputer atau dokter, tetapi memberikan peran, seperti ibu rumah tangga atau perawat, kepada wanita. Dalam hal ini, program AI secara implisit akan menerapkan istilah tersebut kepada pria dan wanita saat berkomunikasi dalam waktu nyata. Oleh karena itu, stereotip yang ada dalam kumpulan data dapat menyebabkan algoritme memiliki bahasa yang menerapkan stereotip yang tidak adil berdasarkan ras, jenis kelamin, dan preferensi seksual.

Program pemrosesan bahasa alami yang populer seperti ChatGPT Open AI memiliki masalah dengan stereotip dan bias politik di masa lalu. (iStock)

Bias politik adalah perhatian nyata lainnya untuk program pemrosesan bahasa alami yang dapat mengarah pada kesan informasi berdasarkan preferensi politik dari kumpulan data yang digunakan untuk melatih AI. Misalnya, pada Februari 2023, pengguna ChatGPT menemukan bahwa program pemrosesan bahasa menolak untuk mengkomunikasikan informasi tentang kisah laptop Hunter Biden dan berbicara tentang mantan Presiden Donald Trump secara positif meskipun melakukan hal yang sama untuk Presiden Joe Biden.

Bias politik alat pemrosesan bahasa pembelajaran mesin sering kali dihasilkan langsung dari pemrogram atau kumpulan data yang dilatihnya. Jika pemrogram menolak untuk mengoreksi bias tersebut, hal itu sering mengarah pada pembungkaman berita dan informasi yang mungkin membuat marah salah satu pihak dari spektrum politik.

Baca di bawah ini untuk mengetahui kontroversi dan kekhawatiran lain terkait pemrosesan bahasa alami.

Koherensi versus perasaan

Satu kekhawatiran yang dimiliki individu tentang industri AI selama bertahun-tahun adalah kemampuan program pembelajaran mesin untuk berpikir sendiri dan mengekspresikan perasaan. Model pemrosesan bahasa alami seringkali merupakan versi AI yang menjadi perhatian individu dalam hal ini karena kemampuan komputer untuk meniru dan menyajikan teks tertulis dengan cara yang mengekspresikan emosi dan pola pikir yang sama seperti manusia.

ALAT AI MEMBANTU DOKTER MEMAHAMI DATA PASIEN YANG KAOS DAN MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT: INTERAKSI ‘LEBIH BERMANFAAT’

Kecerdasan Buatan tidak memiliki kemampuan untuk mengungkapkan perasaan atau berpikir sendiri secara hidup. (REUTERS/Dado Ruvic/Ilustrasi)

Namun, hanya karena program AI itu koheren atau karena kemampuannya untuk menghasilkan informasi dengan mudah, tidak berarti mesin itu sendarient. AI tidak mungkin mencatat pengalaman atau perasaan karena tidak memiliki kemampuan untuk berpikir, merasakan, atau memahami dunia dengan pikiran yang berakal.

Dampak lingkungan

Kecerdasan buatan, secara umum, tetapi khususnya model pemrosesan bahasa alami, menciptakan jejak lingkungan yang sebanding dengan industri minyak. Penambangan data, yang penting untuk keberadaan kecerdasan buatan, menghabiskan banyak listrik yang melepaskan karbon dioksida ke udara. Misalnya, penambangan data yang dihasilkan dari cryptocurrency dan program terkait AI antara 2021-22 bertanggung jawab atas kelebihan 27,4 juta ton karbon dioksida ke udara.

Pemrosesan bahasa alami adalah komoditas yang menguntungkan namun memiliki salah satu dampak lingkungan terbesar dari semua bidang lain di bidang kecerdasan buatan. Proses yang digunakan untuk melatih, bereksperimen, dan menyempurnakan model proses bahasa alami diperkirakan menghasilkan emisi CO2 rata-rata lebih banyak daripada dua orang Amerika setiap tahunnya.

Penambangan data yang terkait dengan kecerdasan buatan memiliki dampak lingkungan yang signifikan melalui emisi CO2. (JOSEP LAGO/AFP melalui Getty Images)

KLIK DI SINI UNTUK MENDAPATKAN APLIKASI FOX NEWS

Beberapa program pemrosesan bahasa alami yang menggunakan pencarian arsitektur saraf menciptakan lebih banyak emisi CO2 yang diperkirakan oleh para ahli hampir lima kali lebih banyak daripada jejak karbon pengemudi mobil Amerika pada umumnya.