AI Tanpa Intip Data Pribadi, Federated Learning Jadi Harapan Baru Privasi Digital

Ketika pengguna sering mengetik kata atau frasa tertentu, proses pembelajaran dilakukan secara lokal di ponsel, sementara Google hanya menerima pola umum tanpa mengetahui isi pesan.

Apple juga menerapkan pendekatan serupa pada Siri dan fitur QuickType. Perusahaan tersebut mengombinasikan pemrosesan lokal dengan teknik perlindungan privasi tambahan, sehingga data pengguna tidak dapat dilacak kembali ke individu tertentu.

Artinya, tanpa disadari, miliaran pengguna ponsel di seluruh dunia telah berinteraksi dengan AI yang belajar melalui federated learning.

BACA JUGA:DBH Triwulan IV 2025 Sebesar Rp104 Miliar Tak Cair, Pemkot Bontang Siapkan Langkah Ini

Manfaat federated learning juga terasa signifikan di sektor kesehatan. Data medis merupakan informasi yang sangat sensitif dan dilindungi ketat oleh berbagai regulasi.

Selama ini, riset AI di bidang medis sering terhambat karena rumah sakit tidak dapat sembarangan membagikan data pasien.

Dengan federated learning, model AI dapat dikirim ke masing-masing rumah sakit untuk belajar dari data lokal, lalu mengirimkan pembaruan model secara anonim tanpa memindahkan rekam medis keluar dari sistem.

Sebuah studi yang dipublikasikan di jurnal Nature menunjukkan bahwa teknik ini berhasil digunakan untuk mendeteksi tumor otak dengan memanfaatkan data dari lembaga medis di beberapa negara.

Data pasien tetap aman di masing-masing rumah sakit, sehingga membuka peluang riset lintas negara tanpa melanggar regulasi perlindungan data seperti GDPR di Uni Eropa.

BACA JUGA:Mahasiswa Unmul Samarinda Kebingungan, Tagihan UKT Muncul di Tengah Program Gratispol

Meski menawarkan banyak keunggulan, federated learning bukan tanpa tantangan. Karena proses pembelajaran dilakukan di perangkat pengguna, beban komputasi ikut meningkat.

Hal ini berpotensi membuat ponsel bekerja lebih keras, menguras baterai lebih cepat, serta tetap membutuhkan koneksi internet untuk mengirim pembaruan model.

Selain itu, kesenjangan spesifikasi perangkat juga menjadi masalah, karena ponsel kelas atas lebih mampu menjalankan proses ini dibandingkan perangkat dengan spesifikasi rendah.

Dari sisi keamanan, risiko juga belum sepenuhnya hilang. Meski data mentah tidak dikirim ke server, pembaruan model masih berpotensi dianalisis untuk menebak informasi sensitif jika tidak dilindungi dengan teknik tambahan.

BACA JUGA:Tingkat Pengangguran di Balikpapan Turun, Tapi Daya Serap Kerja Masih Tertinggal di Kaltim

Sumber: