Transparansi Dan Akuntabilitas Dalam Sistem Ai Presented By:
Kelompok 56. 

Scene 1

PRESENTED BY:
KELOMPOK 56
TRANSPARANSI DAN
AKUNTABILITAS DALAM
SISTEM AI

Anggota Kelompok Anggota Kelompok Anggota Kelompok Syahrul Afif T A Tsania Galuh B Melati A Dhamayanti
23/518266/TK/57027
Leni Ayu Romadhoni
23/515916/SV/22644
22/500322/TK/54832
23/514454/SV/22352
Nabila Amanda Putri Zhorif Zainul Hafizh
21/480409/PA/20867
Tamalia Radhwa Q T 24/542368/TK/60223
23/515098/SV/22477
Khairani Ristya W
21/475318/PA/20568. 

Scene 2

ANGGOTA KELOMPOK
ANGGOTA KELOMPOK
ANGGOTA KELOMPOK
LENI AYU ROMADHONI
23/515916/SV/22644
TSANIA GALUH B.
22/500322/TK/54832
SYAHRUL AFIF T. A.
23/518266/TK/57027
MELATI A. DHAMAYANTI
23/514454/SV/22352
NABILA AMANDA PUTRI
21/480409/PA/20867
TAMALIA RADHWA Q.T.
24/542368/TK/60223
KHAIRANI RISTYA W
21/475318/PA/20568 
ZHORIF ZAINUL HAFIZH
23/515098/SV/22477

(A-I ) yang bertanggung jawab Pengembangan dan penerapan kecerdasan buatan dengan memperhatikan dampak sosial, etis, dan hukum, serta memastikan bahwa (A-I ) digunakan untuk kepentingan bersama dan bukan untuk merugikan individu atau kelompok.
Tujuan utama: Memastikan bahwa teknologi ini memberikan manfaat yang maksimal tanpa menimbulkan dampak negatif yang tidak diinginkan.
Hal ini melibatkan prinsip transparansi, akuntabilitas, dan keadilan dalam setiap tahap pengembangan dan penggunaan (A-I ).. 

Scene 3

Pengembangan dan penerapan kecerdasan
buatan 
dengan 
memperhatikan 
dampak
sosial, etis, dan hukum, serta memastikan
bahwa AI digunakan untuk kepentingan
bersama dan bukan untuk merugikan individu
atau kelompok.
Tujuan utama: 
AI YANG BERTANGGUNG JAWAB
Memastikan bahwa teknologi ini memberikan manfaat yang maksimal
tanpa menimbulkan dampak negatif yang tidak diinginkan.
Hal ini melibatkan prinsip transparansi,
akuntabilitas, dan keadilan dalam setiap
tahap pengembangan dan penggunaan AI.

[Audio] TRANSPARANSI Prinsip yang menekankan pentingnya keterbukaan dalam pengembangan dan penggunaan (A-I ). Hal ini berarti bahwa algoritma, data yang digunakan, dan proses pengambilan keputusan harus dapat dipahami dan dijelaskan kepada publik.
Transparansi ini bukan hanya membantu pengguna memahami bagaimana (A-I ) bekerja, tetapi juga membangun kepercayaan bahwa sistem tersebut tidak disalahgunakan atau dipengaruhi oleh bias yang tidak terdeteksi.. 

Scene 4

Prinsip yang menekankan pentingnya keterbukaan dalam
pengembangan dan penggunaan AI. Hal ini berarti bahwa
algoritma, data yang digunakan, dan proses pengambilan
keputusan harus dapat dipahami dan dijelaskan kepada publik.
Transparansi ini bukan hanya membantu pengguna memahami
bagaimana AI bekerja, tetapi juga membangun kepercayaan
bahwa sistem tersebut tidak disalahgunakan atau dipengaruhi
oleh bias yang tidak terdeteksi.
TRANSPARANSI

[Audio] akuntabilitas Memastikan bahwa pihak pihak yang mengembangkan atau mengimplementasikan (A-I ) bertanggung jawab atas konsekuensi yang ditimbulkan. Hal ini berarti bahwa jika terjadi kesalahan atau penyalahgunaan, ada mekanisme yang jelas untuk menanggapi dan memperbaikinya. Akuntabilitas juga melibatkan pengawasan eksternal dan internal yang memastikan bahwa (A-I ) digunakan sesuai dengan standar etis yang telah disepakati.. 

Scene 5

Memastikan bahwa pihak-pihak yang mengembangkan atau
mengimplementasikan AI bertanggung jawab atas konsekuensi
yang ditimbulkan. Hal ini berarti bahwa jika terjadi kesalahan
atau penyalahgunaan, ada mekanisme yang jelas untuk
menanggapi dan memperbaikinya. Akuntabilitas juga melibatkan
pengawasan eksternal dan internal yang memastikan bahwa AI
digunakan sesuai dengan standar etis yang telah disepakati.
AKUNTABILITAS

[Audio] TRANSPARANSI DAN akuntabilitas Kunci untuk membangun kepercayaan terhadap (A-I ). Tanpa transparansi, pengguna tidak akan tahu bagaimana dan mengapa (A-I ) mengambil keputusan. Tanpa akuntabilitas, tidak ada jaminan bahwa kesalahan atau dampak negatif dapat diperbaiki dengan tepat. Melalui transparansi dan akuntabilitas, masyarakat akan merasa lebih aman dan yakin bahwa (A-I ) diterapkan secara adil dan bertanggung jawab.. 

Scene 6

Kunci untuk membangun kepercayaan
terhadap AI. 
TRANSPARANSI DAN
AKUNTABILITAS
• Tanpa transparansi, pengguna tidak akan tahu
bagaimana dan mengapa AI mengambil keputusan.
• Tanpa akuntabilitas, tidak ada jaminan bahwa
kesalahan atau dampak negatif dapat diperbaiki dengan
tepat. 
Melalui transparansi dan akuntabilitas, masyarakat
akan  merasa lebih aman dan yakin bahwa AI
diterapkan secara adil dan bertanggung jawab.

[Audio] pentingnya TRANSPARANSI dalam (A-I ) Transparansi dalam kecerdasan buatan (A-I---) penting untuk meningkatkan kepercayaan publik dan memahami proses pengambilan keputusan.
Dengan transparansi, masyarakat dapat melihat logika dan data yang digunakan oleh (A-I ), serta mengurangi masalah “black box” pada model kompleks.
Namun, transparansi menghadapi tantangan, terutama terkait model “black box” yang sulit dipahami dan keterbatasan dalam mengungkap algoritma serta data latih. Meski begitu, transparansi mendukung penerapan (A-I ) yang lebih etis, membantu menghindari bias, meningkatkan tanggung jawab sosial, dan mendorong inovasi yang beretika.. 

Scene 7

PENTINGNYA TRANSPARANSI
DALAM AI
Transparansi 
dalam 
kecerdasan 
buatan 
(AI)
penting untuk meningkatkan kepercayaan publik
dan memahami proses pengambilan keputusan.
Dengan transparansi, masyarakat dapat melihat
logika dan data yang digunakan oleh AI, serta
mengurangi masalah “black box” pada model
kompleks.
Namun, 
transparansi 
menghadapi 
tantangan,
terutama terkait model “black box” yang sulit
dipahami dan keterbatasan dalam mengungkap
algoritma 
serta 
data 
latih. 
Meski 
begitu,
transparansi mendukung penerapan AI yang lebih
etis, membantu menghindari bias, meningkatkan
tanggung jawab sosial, dan mendorong inovasi
yang beretika.

[Audio] EXPLAINABLE (A-I ) (X-A-I--) Penjelasan Metode Transparansi Explainable (A-I ) (X-A-I--) bertujuan untuk mengembangkan sistem (A-I ) yang dapat menjelaskan keputusan atau prediksi mereka dengan cara yang dapat dipahami oleh manusia. Dalam sistem (A-I ) tradisional, keputusan sering kali seperti “kotak hitam” yang sulit untuk diinterpretasi. X-A-I berusaha membuka proses ini dengan cara yang lebih transparan.. 

Scene 8

EXPLAINABLE AI (XAI) 
Penjelasan Metode Transparansi
Explainable AI (XAI) bertujuan untuk
mengembangkan sistem AI yang dapat
menjelaskan keputusan atau prediksi mereka
dengan cara yang dapat dipahami oleh
manusia. Dalam sistem AI tradisional,
keputusan sering kali seperti “kotak hitam”
yang sulit untuk diinterpretasi. XAI berusaha
membuka proses ini dengan cara yang lebih
transparan.

[Audio] Contoh Explainable Ai:
S-H-A-P (Shapley Additive Explanations):
Menyediakan kontribusi setiap fitur terhadap keputusan model.
lime (Local Interpretable Model agnostic Explanations): Menghasilkan model sederhana untuk menjelaskan prediksi model yang lebih kompleks.
Contoh Kasus Penggunaan :
Dalam bidang medis, jika (A-I ) digunakan untuk mendiagnosis penyakit, X-A-I memungkinkan dokter untuk memahami faktor faktor yang memengaruhi diagnosis, meningkatkan kepercayaan terhadap sistem.. 

Scene 9

SHAP (Shapley Additive Explanations):
Menyediakan kontribusi setiap fitur
terhadap keputusan model.
LIME (Local Interpretable Model-agnostic
Explanations): Menghasilkan model
sederhana untuk menjelaskan prediksi
model yang lebih kompleks.
CONTOH EXPLAINABLE AI:
Contoh Kasus Penggunaan :
Dalam bidang medis, jika AI digunakan untuk
mendiagnosis penyakit, XAI memungkinkan
dokter untuk memahami faktor-faktor yang
memengaruhi diagnosis, meningkatkan
kepercayaan terhadap sistem.

[Audio] Metode Transparansi Dalam Explainable Ai Mencakup:
Model White box : Model yang intrinsik transparan, seperti pohon keputusan atau regresi linear, memungkinkan pemahaman langsung tentang keputusan model.
Pendekatan Post Hoc : Untuk model yang lebih kompleks, seperti jaringan saraf atau random forest, teknik seperti lime atau S-H-A-P digunakan untuk menjelaskan prediksi setelah model dilatih.. 

Scene 10

METODE TRANSPARANSI DALAM
EXPLAINABLE AI MENCAKUP:
Model White-box : Model yang intrinsik
transparan, seperti pohon keputusan
atau regresi linear, memungkinkan
pemahaman langsung tentang
keputusan model.
Pendekatan Post-Hoc : Untuk model
yang lebih kompleks, seperti jaringan
saraf atau random forest, teknik seperti
LIME atau SHAP digunakan untuk
menjelaskan prediksi setelah model
dilatih.

[Audio] Kebutuhan Dokumentasi Dan Jalur Audit Dalam Sistem Ai :
Dokumentasi Model : Semua keputusan dan proses yang diambil oleh model harus terdokumentasi dengan baik, termasuk data yang digunakan, metode pelatihan, dan pengujian model. Dokumentasi ini memudahkan pemahaman dan pengelolaan model.
Jalur Audit : Diperlukan untuk memastikan bahwa keputusan yang diambil oleh model dapat dilacak kembali ke sumbernya. Jalur audit membantu memastikan bahwa model tidak bias dan memberikan akuntabilitas dalam penggunaan (A-I ).. 

Scene 11

Dokumentasi Model : Semua keputusan dan
proses yang diambil oleh model harus
terdokumentasi dengan baik, termasuk data
yang digunakan, metode pelatihan, dan pengujian
model. Dokumentasi ini memudahkan
pemahaman dan pengelolaan model.
Jalur Audit : Diperlukan untuk memastikan bahwa
keputusan yang diambil oleh model dapat
dilacak kembali ke sumbernya. Jalur audit
membantu memastikan bahwa model tidak bias
dan memberikan akuntabilitas dalam
penggunaan AI.
KEBUTUHAN DOKUMENTASI DAN
JALUR AUDIT DALAM SISTEM AI :

[Audio] akuntabilitas dalam (A-I ) Akuntabilitas dalam ranah kecerdasan buatan (A-I---) merujuk pada kewajiban pihak pihak yang terlibat dalam desain, pengembangan, penggunaan, dan penerapan teknologi (A-I ) untuk bertanggung jawab atas hasil dan dampak yang ditimbulkan oleh teknologi tersebut. Akuntabilitas menjadi penting untuk memastikan bahwa setiap dampak negatif, kesalahan, atau ketidaksesuaian dapat ditelusuri, dijelaskan, dan diperbaiki.. 

Scene 12

AKUNTABILITAS DALAM AI
Akuntabilitas dalam ranah kecerdasan buatan
(AI) merujuk pada kewajiban pihak-pihak yang
terlibat 
dalam 
desain, 
pengembangan,
penggunaan, dan penerapan teknologi AI untuk
bertanggung jawab atas hasil dan dampak yang
ditimbulkan oleh teknologi tersebut. 
Akuntabilitas menjadi penting untuk memastikan
bahwa setiap dampak negatif, kesalahan, atau
ketidaksesuaian dapat ditelusuri, dijelaskan, dan
diperbaiki.

[Audio] Siapa Yang Bertanggung Jawab?
perusahaan/ORGANISASI yang pengembang & peneliti (A-I ) menggunakan (A-I ) Bertanggung jawab dalam merancang algoritma yang aman, transparan, dan tanpa bias.
Wajib melakukan pengujian dan validasi menyeluruh untuk meminimalisir dampak negatif pada pengguna.
Bertanggung jawab atas dampak yang dihasilkan dari produk atau layanan yang menggunakan (A-I ).
Wajib memastikan bahwa teknologi yang digunakan memenuhi standar etika dan regulasi.
pemerintah & regulator pengguna A-K-H-I-R Bertanggung jawab membuat peraturan yang Bertanggung jawab moral untuk menggunakan (A-I ) sesuai regulasi dan menghindari penggunaan (A-I ) yang merugikan orang lain. menjaga penggunaan (A-I ) tetap sesuai dengan etika dan hukum, seperti salah satunya melindungi privasi.. 

Scene 13

SIAPA YANG BERTANGGUNG JAWAB?
PENGEMBANG & PENELITI AI
Bertanggung jawab dalam merancang algoritma yang
aman, transparan, dan tanpa bias.
Wajib melakukan pengujian dan validasi menyeluruh
untuk meminimalisir dampak negatif pada pengguna.
PEMERINTAH & REGULATOR
Bertanggung 
jawab 
membuat 
peraturan 
yang
menjaga penggunaan AI tetap sesuai dengan etika
dan hukum, seperti salah satunya melindungi privasi. 
PERUSAHAAN/ORGANISASI YANG
MENGGUNAKAN AI
Bertanggung jawab atas dampak yang dihasilkan dari
produk atau layanan yang menggunakan AI.
Wajib memastikan bahwa teknologi yang digunakan
memenuhi standar etika dan regulasi.
PENGGUNA AKHIR
Bertanggung jawab moral untuk menggunakan AI
sesuai regulasi dan menghindari penggunaan AI yang
merugikan orang lain.

[Audio] pentingnya akuntabilitas dalam (A-I ) Mengurangi risiko dan dampak negatif dimana akuntabilitas memastikan adanya mekanisme untuk mengidentifikasi, mengatasi, dan memperbaiki kesalahan.
Menghindari penyalahgunaan sebagai contoh dalam pengumpulan data.
Kepastian hukum seperti G-D-P-R di Eropa yang mengharuskan transparansi dalam penggunaan (A-I ) dan perlindungan data pengguna.
Meningkatkan kepercayaan publik dengan adanya tanggung jawab dan kontrol yang jelas terhadap (A-I ).. 

Scene 14

PENTINGNYA AKUNTABILITAS
DALAM AI
Mengurangi 
risiko 
dan 
dampak 
negatif
dimana 
akuntabilitas 
memastikan 
adanya
mekanisme untuk mengidentifikasi, mengatasi,
dan memperbaiki kesalahan.
Menghindari penyalahgunaan sebagai contoh
dalam pengumpulan data.
Kepastian hukum seperti GDPR di Eropa yang
mengharuskan 
transparansi 
dalam
penggunaan 
AI 
dan 
perlindungan 
data
pengguna.
Meningkatkan kepercayaan publik dengan
adanya tanggung jawab dan kontrol yang jelas
terhadap AI.

[Audio] POIN-POIN utama akuntabilitas dalam (A-I ) Tanggung Jawab Hukum:
Tanggung Jawab Etika:
Mengutamakan kesejahteraan manusia dimana (A-I ) dirancang dengan prinsip untuk meningkatkan Perlindungan data dan privasi agar data pengguna terlindungi dan tidak digunakan tanpa izin.
Transparansi dan keterbukaan dimana perusahaan wajib memberikan informasi yang jelas kesejahteraan manusia,
Memastikan keadilan dengan tidak adanya bias dimana (A-I ) harus dirancang dan diuji untuk bagaimana (A-I ) bekerja dan dampaknya pada pengguna.
Anti Diskriminasi dimana hukum mengatur (A-I ) agar tidak menghasilkan keputusan yang bias atau memastikan tidak ada bias dalam algoritmanya.
Meminimalisir dampak negatif yang dapat ditimbulkan baik jangka diskriminatif. pendek maupun jangka panjang.. 

Scene 15

POIN-POIN UTAMA AKUNTABILITAS DALAM AI
Perlindungan data dan privasi agar
data pengguna terlindungi dan tidak
digunakan tanpa izin.
Transparansi 
dan 
keterbukaan
dimana 
perusahaan 
wajib
memberikan 
informasi 
yang 
jelas
bagaimana AI bekerja dan dampaknya
pada pengguna.
Anti-Diskriminasi 
dimana 
hukum
mengatur AI agar tidak menghasilkan
keputusan 
yang 
bias 
atau
diskriminatif.
Mengutamakan 
kesejahteraan
manusia dimana AI dirancang dengan
prinsip 
untuk 
meningkatkan
kesejahteraan manusia,
Memastikan keadilan dengan tidak
adanya 
bias 
dimana 
AI 
harus
dirancang 
dan 
diuji 
untuk
memastikan tidak ada bias dalam
algoritmanya.
Meminimalisir dampak negatif yang
dapat 
ditimbulkan 
baik 
jangka
pendek maupun jangka panjang.
Tanggung Jawab Hukum:
Tanggung Jawab Etika:

[Audio] penerapan akuntabilitas dalam pengembangan (A-I ) Berikut prosesnya:
Audit Rutin:
Dilakukan secara berkala untuk mengevaluasi apakah sistem (A-I ) sesuai dengan standar dan peraturan yang berlaku.
Memastikan adanya dokumentasi lengkap dari data, proses, dan keputusan yang diambil.
Penilaian Risiko:
Mengidentifikasi potensi risiko dari penggunaan (A-I ), seperti bias atau penyalahgunaan data.
Penilaian risiko dilakukan pada setiap tahap pengembangan untuk mengurangi dampak negatif.. 

Scene 16

PENERAPAN AKUNTABILITAS DALAM
PENGEMBANGAN AI
Berikut prosesnya:
Audit Rutin:
Dilakukan secara berkala untuk mengevaluasi apakah sistem AI sesuai dengan standar
dan peraturan yang berlaku.
Memastikan adanya dokumentasi lengkap dari data, proses, dan keputusan yang
diambil.
Penilaian Risiko:
Mengidentifikasi potensi risiko dari penggunaan AI, seperti bias atau penyalahgunaan
data.
Penilaian risiko dilakukan pada setiap tahap pengembangan untuk mengurangi dampak
negatif.

[Audio] penerapan akuntabilitas dalam pengembangan (A-I ) Berikut prosesnya:
Kerangka Kerja & Kebijakan Akuntabilitas:
Menggunakan standar dan panduan akuntabilitas yang diakui, seperti G-D-P-R atau ISO/IEC.
Membantu organisasi mempertanggungjawabkan tindakan yang dilakukan selama pengembangan dan penerapan (A-I ).. 

Scene 17

PENERAPAN AKUNTABILITAS DALAM
PENGEMBANGAN AI
Berikut prosesnya:
Kerangka Kerja & Kebijakan Akuntabilitas:
Menggunakan standar dan panduan akuntabilitas yang diakui, seperti GDPR atau
ISO/IEC.
Membantu organisasi mempertanggungjawabkan tindakan yang dilakukan selama
pengembangan dan penerapan AI.

[Audio] penerapan akuntabilitas dalam pengembangan (A-I ) Contoh di Dunia Nyata:
Contoh Perusahaan Teknologi: Perusahaan besar seperti Google dan Microsoft melakukan audit rutin untuk memastikan bahwa algoritma mereka tidak mengandung bias.
Penerapan G-D-P-R-: Di Eropa, peraturan ini mengharuskan transparansi dalam pemrosesan data oleh sistem (A-I ).. 

Scene 18

Contoh di Dunia Nyata:
PENERAPAN AKUNTABILITAS DALAM
PENGEMBANGAN AI
Contoh Perusahaan Teknologi: Perusahaan besar seperti Google dan Microsoft
melakukan audit rutin untuk memastikan bahwa algoritma mereka tidak mengandung
bias.
Penerapan GDPR: Di Eropa, peraturan ini mengharuskan transparansi dalam
pemrosesan data oleh sistem AI.

[Audio] penerapan akuntabilitas dalam pengembangan (A-I ) Manfaat Akuntabilitas dalam Pengembangan (A-I ) Membangun kepercayaan publik pada teknologi (A-I ).
Memastikan keamanan dan keadilan dalam penggunaan (A-I ).
Mengurangi risiko terkait privasi, bias, dan penyalahgunaan data.
Akuntabilitas bukan hanya keharusan hukum, tetapi juga tanggung jawab moral dalam menciptakan (A-I ) yang bermanfaat bagi semua.. 

Scene 19

Manfaat Akuntabilitas
dalam Pengembangan AI
PENERAPAN AKUNTABILITAS DALAM
PENGEMBANGAN AI
Membangun kepercayaan publik pada teknologi AI.
Memastikan keamanan dan keadilan dalam penggunaan AI.
Mengurangi risiko terkait privasi, bias, dan penyalahgunaan data.
Akuntabilitas bukan hanya keharusan hukum, tetapi juga tanggung
jawab moral dalam menciptakan AI yang bermanfaat bagi semua.

[Audio] Tantangan Penerapan Transparansi & Akuntabilitas 04
01
02
03
Resistensi Kompleksitas Keterbatasan Biaya yang dalam Regulasi &
Teknis Tinggi Organisasi Standar. 

Scene 20

TANTANGAN PENERAPAN
TRANSPARANSI & AKUNTABILITAS 
01
02
03
Keterbatasan
Teknis
04
Biaya yang
Tinggi
Resistensi
dalam
Organisasi
Kompleksitas
Regulasi &
Standar

[Audio] 01
keterbatasan teknis Sistem (A-I ) yang kompleks seperti deep learning bersifat “black box”
-> Proses decision making sulit dipahami oleh pengguna dan bahkan terkadang oleh developer nya sekalipun.
Model (A-I ) cenderung kompleks dan memiliki banyak lapisan parameter yang saling terkait sehingga sulit untuk memberikan penjelasan transparan mengenai bagaimana output dihasilkan.. 

Scene 21

KETERBATASAN TEKNIS
Sistem AI yang kompleks seperti deep learning bersifat “black box”
01
-> Proses decision-making sulit dipahami oleh pengguna dan bahkan
terkadang oleh developer-nya sekalipun.
Model AI cenderung kompleks dan memiliki banyak lapisan parameter
yang saling terkait sehingga sulit untuk memberikan penjelasan
transparan mengenai bagaimana output dihasilkan.

Green and Orange Vibrant Animated AI and Machine Learning Presentation

TRANSPARANSI Prinsip yang menekankan pentingnya keterbukaan dalam pengembangan dan penggunaan (A-I )

Hal ini berarti bahwa algoritma, data yang digunakan, dan proses pengambilan keputusan harus dapat dipahami dan dijelaskan kepada publik.

Transparansi ini bukan hanya membantu pengguna memahami bagaimana (A-I ) bekerja, tetapi juga membangun kepercayaan bahwa sistem tersebut tidak disalahgunakan atau dipengaruhi oleh bias yang tidak terdeteksi.

avatar

akuntabilitas Memastikan bahwa pihak pihak yang mengembangkan atau mengimplementasikan (A-I ) bertanggung jawab atas konsekuensi yang ditimbulkan

Hal ini berarti bahwa jika terjadi kesalahan atau penyalahgunaan, ada mekanisme yang jelas untuk menanggapi dan memperbaikinya

Akuntabilitas juga melibatkan pengawasan eksternal dan internal yang memastikan bahwa (A-I ) digunakan sesuai dengan standar etis yang telah disepakati.

TRANSPARANSI DAN akuntabilitas Kunci untuk membangun kepercayaan terhadap (A-I )

Tanpa transparansi, pengguna tidak akan tahu bagaimana dan mengapa (A-I ) mengambil keputusan.

Tanpa akuntabilitas, tidak ada jaminan bahwa kesalahan atau dampak negatif dapat diperbaiki dengan tepat

Melalui transparansi dan akuntabilitas, masyarakat akan  merasa lebih aman dan yakin bahwa (A-I ) diterapkan secara adil dan bertanggung jawab.

pentingnya TRANSPARANSI dalam (A-I ) Transparansi  dalam  kecerdasan  buatan  (A-I---) penting untuk meningkatkan kepercayaan publik dan memahami proses pengambilan keputusan.

Dengan transparansi, masyarakat dapat melihat logika dan data yang digunakan oleh (A-I ), serta mengurangi masalah “black box” pada model kompleks.

Namun,  transparansi  menghadapi  tantangan, terutama terkait model “black box” yang sulit dipahami dan keterbatasan dalam mengungkap algoritma  serta  data  latih

Meski  begitu, transparansi mendukung penerapan (A-I ) yang lebih etis, membantu menghindari bias, meningkatkan tanggung jawab sosial, dan mendorong inovasi yang beretika.

EXPLAINABLE (A-I ) (X-A-I--)  Penjelasan Metode Transparansi Explainable (A-I ) (X-A-I--) bertujuan untuk mengembangkan sistem (A-I ) yang dapat menjelaskan keputusan atau prediksi mereka dengan cara yang dapat dipahami oleh manusia

Dalam sistem (A-I ) tradisional, keputusan sering kali seperti “kotak hitam” yang sulit untuk diinterpretasi

X-A-I berusaha membuka proses ini dengan cara yang lebih transparan.

Menyediakan kontribusi setiap fitur terhadap keputusan model.

lime (Local Interpretable Model agnostic Explanations)

Menghasilkan model sederhana untuk menjelaskan prediksi model yang lebih kompleks.

Dalam bidang medis, jika (A-I ) digunakan untuk mendiagnosis penyakit, X-A-I memungkinkan dokter untuk memahami faktor faktor yang memengaruhi diagnosis, meningkatkan kepercayaan terhadap sistem.

Metode Transparansi Dalam Explainable Ai Mencakup:

Model yang intrinsik transparan, seperti pohon keputusan atau regresi linear, memungkinkan pemahaman langsung tentang keputusan model.

Untuk model yang lebih kompleks, seperti jaringan saraf atau random forest, teknik seperti lime atau S-H-A-P digunakan untuk menjelaskan prediksi setelah model dilatih.

Kebutuhan Dokumentasi Dan Jalur Audit Dalam Sistem Ai :

Semua keputusan dan proses yang diambil oleh model harus terdokumentasi dengan baik, termasuk data yang digunakan, metode pelatihan, dan pengujian model

Dokumentasi ini memudahkan pemahaman dan pengelolaan model.

Diperlukan untuk memastikan bahwa keputusan yang diambil oleh model dapat dilacak kembali ke sumbernya

Jalur audit membantu memastikan bahwa model tidak bias dan memberikan akuntabilitas dalam penggunaan (A-I ).

akuntabilitas dalam (A-I ) Akuntabilitas dalam ranah kecerdasan buatan (A-I---) merujuk pada kewajiban pihak pihak yang terlibat  dalam  desain,  pengembangan, penggunaan, dan penerapan teknologi (A-I ) untuk bertanggung jawab atas hasil dan dampak yang ditimbulkan oleh teknologi tersebut

Akuntabilitas menjadi penting untuk memastikan bahwa setiap dampak negatif, kesalahan, atau ketidaksesuaian dapat ditelusuri, dijelaskan, dan diperbaiki.

perusahaan/ORGANISASI yang pengembang & peneliti (A-I ) menggunakan (A-I ) Bertanggung jawab dalam merancang algoritma yang aman, transparan, dan tanpa bias.

Wajib melakukan pengujian dan validasi menyeluruh untuk meminimalisir dampak negatif pada pengguna.

Bertanggung jawab atas dampak yang dihasilkan dari produk atau layanan yang menggunakan (A-I ).

Wajib memastikan bahwa teknologi yang digunakan memenuhi standar etika dan regulasi.

pemerintah & regulator pengguna A-K-H-I-R Bertanggung  jawab  membuat  peraturan  yang Bertanggung jawab moral untuk menggunakan (A-I ) sesuai regulasi dan menghindari penggunaan (A-I ) yang merugikan orang lain

menjaga penggunaan (A-I ) tetap sesuai dengan etika dan hukum, seperti salah satunya melindungi privasi.

pentingnya akuntabilitas dalam (A-I ) Mengurangi  risiko  dan  dampak  negatif dimana  akuntabilitas  memastikan  adanya mekanisme untuk mengidentifikasi, mengatasi, dan memperbaiki kesalahan.

Menghindari penyalahgunaan sebagai contoh dalam pengumpulan data.

Kepastian hukum seperti G-D-P-R di Eropa yang mengharuskan  transparansi  dalam penggunaan  (A-I )  dan  perlindungan  data pengguna.

Meningkatkan kepercayaan publik dengan adanya tanggung jawab dan kontrol yang jelas terhadap (A-I ).

POIN-POIN utama akuntabilitas dalam (A-I ) Tanggung Jawab Hukum:

Mengutamakan  kesejahteraan manusia dimana (A-I ) dirancang dengan prinsip  untuk  meningkatkan Perlindungan data dan privasi agar data pengguna terlindungi dan tidak digunakan tanpa izin.

Transparansi  dan  keterbukaan dimana  perusahaan  wajib memberikan  informasi  yang  jelas kesejahteraan manusia,

Memastikan keadilan dengan tidak adanya  bias  dimana  (A-I )  harus dirancang  dan  diuji  untuk bagaimana (A-I ) bekerja dan dampaknya pada pengguna.

Anti Diskriminasi  dimana  hukum mengatur (A-I ) agar tidak menghasilkan keputusan  yang  bias  atau memastikan tidak ada bias dalam algoritmanya.

Meminimalisir dampak negatif yang dapat  ditimbulkan  baik  jangka diskriminatif

penerapan akuntabilitas dalam pengembangan (A-I ) Berikut prosesnya:

Dilakukan secara berkala untuk mengevaluasi apakah sistem (A-I ) sesuai dengan standar dan peraturan yang berlaku.

Memastikan adanya dokumentasi lengkap dari data, proses, dan keputusan yang diambil.

Mengidentifikasi potensi risiko dari penggunaan (A-I ), seperti bias atau penyalahgunaan data.

Penilaian risiko dilakukan pada setiap tahap pengembangan untuk mengurangi dampak negatif.

Kerangka Kerja & Kebijakan Akuntabilitas:

Menggunakan standar dan panduan akuntabilitas yang diakui, seperti G-D-P-R atau ISO/IEC.

Membantu organisasi mempertanggungjawabkan tindakan yang dilakukan selama pengembangan dan penerapan (A-I ).

penerapan akuntabilitas dalam pengembangan (A-I ) Contoh di Dunia Nyata:

Perusahaan besar seperti Google dan Microsoft melakukan audit rutin untuk memastikan bahwa algoritma mereka tidak mengandung bias.

Di Eropa, peraturan ini mengharuskan transparansi dalam pemrosesan data oleh sistem (A-I ).

penerapan akuntabilitas dalam pengembangan (A-I ) Manfaat Akuntabilitas dalam Pengembangan (A-I ) Membangun kepercayaan publik pada teknologi (A-I ).

Memastikan keamanan dan keadilan dalam penggunaan (A-I ).

Mengurangi risiko terkait privasi, bias, dan penyalahgunaan data.

Akuntabilitas bukan hanya keharusan hukum, tetapi juga tanggung jawab moral dalam menciptakan (A-I ) yang bermanfaat bagi semua.

Tantangan Penerapan Transparansi & Akuntabilitas  04

Resistensi Kompleksitas Keterbatasan Biaya yang dalam Regulasi &

keterbatasan teknis Sistem (A-I ) yang kompleks seperti deep learning bersifat “black box”

-> Proses decision making sulit dipahami oleh pengguna dan bahkan terkadang oleh developer nya sekalipun.

Model (A-I ) cenderung kompleks dan memiliki banyak lapisan parameter yang saling terkait sehingga sulit untuk memberikan penjelasan transparan mengenai bagaimana output dihasilkan.