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

Untuk mengatasi hal tersebut, para peneliti mengembangkan metode lanjutan seperti secure aggregation, yakni teknik kriptografi yang membuat server hanya dapat melihat hasil gabungan dari banyak perangkat tanpa mengetahui kontribusi individu.

Selain itu, terdapat pula pendekatan differential privacy, yang menambahkan gangguan acak atau noise dalam proses pembelajaran.

Teknik ini memastikan hasil akhir tetap akurat secara umum, tetapi tidak bisa digunakan untuk melacak data satu individu tertentu.

Penelitian terbaru menunjukkan bahwa kombinasi secure aggregation dan differential privacy mampu memberikan perlindungan ganda terhadap privasi pengguna.

BACA JUGA:Tak Terdampak Efisiensi Anggaran, Job Fair 2026 di Berau Tetap Dilaksanakan

Di tengah meningkatnya kekhawatiran global terkait penyalahgunaan data pribadi oleh perusahaan teknologi besar, federated learning dinilai sebagai salah satu harapan baru bagi masa depan AI yang lebih etis.

Meski masih menyisakan tantangan, arah pengembangannya dinilai jelas, yakni menciptakan kecerdasan buatan yang semakin pintar tanpa harus mengintip data pribadi penggunanya.

Sumber: