<![CDATA[Integrasi AI pada data masif memicu risiko privasi serius. Penelitian ini menganalisis solusi teknis seperti privasi diferensial untuk menyeimbangkan perlindungan data dengan kinerja sistem AI. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis isu-isu krusial terkait privasi dan keamanan data yang muncul akibat integrasi masif Kecerdasan Buatan (AI) di berbagai industri, serta mengevaluasi pendekatan teknis yang dapat menjaga kerahasiaan informasi pengguna tanpa mengorbankan kinerja sistem. Fokus utama penelitian ini adalah mengkaji efektivitas mekanisme perlindungan data seperti privasi diferensial, pembelajaran federasi, enkripsi homomorfik, dan komputasi multi-pihak yang aman dalam memitigasi risiko pelanggaran privasi dan akses ilegal. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode studi literatur sistematis untuk mengevaluasi solusi privasi pada sistem kecerdasan buatan.Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknik seperti federated learning dan enkripsi homomorfik efektif melindungi data pribadi dalam sistem AI. Namun, implementasinya menghadapi tantangan trade-off berupa penurunan kecepatan komputasi dan akurasi model. Rekomendasi desain berfokus pada keseimbangan antara keamanan dan performa guna mendukung regulasi AI yang aman serta terukur.Teknik perlindungan data seperti federated learning efektif menjaga privasi, namun berisiko menurunkan performa komputasi AI. Kesimpulannya, diperlukan keseimbangan antara keamanan dan efisiensi. Rekomendasinya, pengembang harus mengadopsi desain privacy-by-design dan pemerintah perlu menyusun regulasi teknis yang mendukung inovasi AI yang aman serta terukur bagi masyarakat.]]>
Copyrights © 2025
