Artificial Intelligence (AI) menjadi salah satu bintang utama dalam transformasi digital. Namun, tahukah Anda bahwa penerapan AI yang baik memerlukan tata kelola yang efektif?

Tata kelola AI adalah kerangka kerja untuk mengatur bagaimana AI dirancang, dikembangkan, dan diterapkan. Tujuannya adalah memastikan teknologi ini bekerja secara transparan, adil, dan etis. 

Dalam hal ini, tata kelola AI menjadi kunci penting untuk mencegah berbagai masalah seperti bias data, kurangnya akuntabilitas, hingga risiko keamanan yang merugikan banyak pihak.

Namun, apa saja tantangan yang sering muncul? Di antaranya adalah:

• Transparansi: Bagaimana memastikan proses pengambilan keputusan AI mudah dipahami? 
• Bias: Bagaimana mengurangi kemungkinan data yang tidak seimbang memengaruhi hasil? 
• Akuntabilitas: Siapa yang bertanggung jawab jika terjadi kesalahan? 
• Keamanan: Bagaimana melindungi data yang digunakan AI dari ancaman siber? 

Nah, artikel ini hadir untuk membantu Anda memahami 4 standar ISO terbaru yang dapat dijadikan panduan dalam menyusun program tata kelola AI yang kokoh. Yuk, kita pelajari bersama!

Standar ISO Terbaru untuk Tata Kelola AI 

Di era AI yang semakin kompleks, memastikan sistem berjalan secara etis, transparan, dan bertanggung jawab menjadi prioritas utama. Standar ISO hadir untuk membantu organisasi membangun tata kelola AI yang kuat, mengurangi risiko, sekaligus meningkatkan manfaat teknologi ini. 

Berikut adalah empat standar ISO terbaru yang relevan untuk menyusun program tata kelola AI yang efektif dan beretika.

1. ISO/IEC 42005: AI Impact Assessment

Standar ini menekankan pentingnya penilaian dampak AI dalam tata kelola. Penilaian ini bertujuan mengidentifikasi potensi risiko dan manfaat yang mungkin timbul akibat penerapan sistem AI. 

Tujuan Penilaian Dampak

Mengukur dampak sosial, ekonomi, dan etika yang dihasilkan oleh AI, seperti potensi kehilangan pekerjaan akibat otomatisasi atau risiko bias yang memengaruhi keputusan penting. 

• Praktik Terbaik:
  Melakukan analisis risiko secara menyeluruh, mulai dari mengkaji data hingga mengevaluasi algoritma. Proses ini melibatkan semua pemangku kepentingan untuk memastikan hasil yang adil dan bertanggung jawab. 
• Relevansi dengan Tata Kelola AI:
  Dengan melakukan penilaian dampak, organisasi dapat memastikan bahwa sistem AI tidak merugikan individu atau masyarakat, sejalan dengan prinsip tata kelola yang etis.

2. ISO/IEC 12792: Transparency Taxonomy of AI Systems

Transparansi dalam AI mengacu pada kemampuan untuk memahami bagaimana sistem AI mengambil keputusan. Standar ini menetapkan taksonomi transparansi untuk membantu organisasi menjelaskan fungsi AI kepada pengguna dan pemangku kepentingan. 

• Pentingnya Transparansi:
  Dengan transparansi, pengguna dapat memahami logika di balik keputusan AI, sehingga meningkatkan kepercayaan dan mengurangi kekhawatiran terhadap hasil yang tidak adil atau tidak dapat dijelaskan.
• Komponen Transparansi:
  Informasi terkait data yang digunakan, proses model, dan hasil keputusan harus disampaikan secara jelas. Penekanan juga diberikan pada interpretability (dapat dimengerti) dan explainability (dapat dijelaskan). 
• Manfaat untuk Tata Kelola AI:
  Transparansi membantu menciptakan kepercayaan dan akuntabilitas, yang menjadi pilar utama dalam tata kelola AI. 

3. ISO/IEC 12791: Treatment of Unwanted Bias in AI Systems

Bias dalam AI terjadi ketika sistem secara tidak sengaja memberikan hasil yang tidak adil. Standar ini mengidentifikasi berbagai jenis bias, seperti bias data, bias model, dan bias keputusan, serta bagaimana cara mengatasinya. 

• Praktik untuk Mengatasi  Bias:
  Langkah-langkah termasuk mengaudit dataset untuk memastikan representasi yang seimbang, mengembangkan algoritma yang adil, dan melakukan pengujian berkelanjutan untuk mendeteksi bias.
• Dampak Bias pada Tata Kelola AI:
  Bias yang tidak diatasi dapat merusak kredibilitas dan etika sistem AI. Dengan mengikuti standar ini, organisasi dapat memastikan bahwa sistem AI bekerja secara adil untuk semua pihak. 

4. ISO/IEC 42006: Requirements for Bodies Providing Audit and Certification of AI Systems

Standar ini mengatur persyaratan bagi lembaga audit dan sertifikasi untuk memastikan sistem AI memenuhi kriteria yang ditetapkan. 

• Fungsi Audit dan Sertifikasi:
  Proses ini membantu organisasi memastikan bahwa sistem AI mematuhi regulasi dan memenuhi standar etika yang berlaku. 
• Proses Audit dan Sertifikasi:
  Langkah-langkah meliputi evaluasi dokumentasi, pengujian sistem, serta verifikasi keberlanjutan operasional AI. Lembaga audit juga diharuskan memiliki keahlian khusus di bidang AI untuk memastikan proses berjalan secara akurat. 

Melalui penerapan keempat standar ISO ini, organisasi dapat membangun tata kelola AI yang lebih kokoh, transparan, dan bertanggung jawab, serta mendorong adopsi teknologi AI yang aman dan etis.

Baca juga : Mengapa ISO/IEC 23894:2023 Penting untuk Masa Depan Teknologi AI?

Tren Terbaru dalam Tata Kelola AI 

Perkembangan teknologi AI tidak hanya membawa peluang besar, tetapi juga tantangan dalam hal tata kelola dan penerapannya. Di tengah tuntutan etika dan keberlanjutan, tren tata kelola AI terus berkembang untuk menciptakan sistem yang lebih transparan, adil, dan bertanggung jawab. Berikut adalah empat tren terbaru yang semakin relevan dalam dunia AI.

1. Pengembangan AI yang Berkelanjutan dan Etis 

AI kini tidak hanya diukur dari seberapa efisien atau canggih teknologinya, tetapi juga dari seberapa besar kontribusinya terhadap keberlanjutan dan etika. Pengembangan AI yang bertanggung jawab secara sosial menjadi fokus utama, seperti merancang sistem yang ramah lingkungan dan mendukung tujuan pembangunan berkelanjutan.

Inovasi AI ramah lingkungan ini mencakup upaya untuk mengurangi jejak karbon yang dihasilkan dari pelatihan model AI besar dan mengoptimalkan efisiensi energi. Dengan pendekatan yang lebih etis, AI dapat menjadi alat untuk menciptakan perubahan positif bagi masyarakat dan lingkungan.

2. Kolaborasi Antar Negara dalam Regulasi AI 

Seiring meningkatnya penggunaan AI secara global, regulasi AI yang bersifat lintas negara menjadi semakin mendesak. Kolaborasi internasional diperlukan untuk menciptakan kerangka regulasi global yang konsisten dan inklusif. Hal ini bertujuan untuk memastikan AI tidak hanya aman dan etis di satu negara, tetapi juga berlaku universal.

Organisasi seperti World Economic Forum dan lembaga internasional lainnya telah mendorong inisiatif ini dengan mempertemukan berbagai negara untuk menetapkan standar regulasi AI bersama. Kolaborasi semacam ini juga memungkinkan pertukaran pengetahuan dan teknologi guna menciptakan inovasi yang lebih baik dan aman.

3. AI yang Dapat Dijelaskan dan Transparansi dalam Pengambilan Keputusan 

Kebutuhan akan explainable AI (XAI) atau AI yang dapat dijelaskan semakin meningkat. Algoritma AI sering kali dianggap sebagai “kotak hitam” yang sulit dipahami oleh pengguna. Tren XAI bertujuan untuk menjadikan sistem AI lebih transparan, sehingga pengguna dapat memahami bagaimana keputusan dibuat.

Pendekatan ini tidak hanya meningkatkan kepercayaan, tetapi juga membantu mencegah penyalahgunaan atau manipulasi data. Misalnya, AI yang dapat dijelaskan memungkinkan pengguna mengetahui faktor apa saja yang memengaruhi hasil keputusan, seperti dalam sistem perekrutan atau evaluasi kredit.

4. Pemanfaatan AI untuk Mengurangi Bias Sosial dan Ekonomi 

Ketimpangan sosial dan ekonomi menjadi isu yang terus diperhatikan dalam pengembangan AI. Teknologi AI kini mulai digunakan untuk mengidentifikasi dan mengurangi bias yang sering kali muncul dalam data atau algoritma.

Inovasi ini mencakup penerapan AI untuk menciptakan peluang yang lebih merata, seperti dalam akses pendidikan, layanan kesehatan, atau perekrutan kerja. Dengan cara ini, AI dapat menjadi alat yang mendorong keadilan sosial sekaligus mempersempit ketimpangan ekonomi.

Tren ini menunjukkan bahwa tata kelola AI terus berkembang untuk menjawab tantangan baru sekaligus menciptakan dampak positif yang lebih besar bagi masyarakat dan dunia.

Kesimpulan 

Penerapan standar ISO dalam tata kelola AI memiliki peran yang sangat penting dalam memastikan bahwa pengembangan dan penggunaan AI berjalan secara etis, transparan, dan bertanggung jawab. Standar-standar seperti ISO/IEC 42005, ISO/IEC 12792, ISO/IEC 12791, dan ISO/IEC 42006 memberikan panduan yang jelas untuk mengatasi berbagai tantangan, mulai dari transparansi hingga pengelolaan bias dalam sistem AI.

Ke depan, harapannya adalah semakin banyak organisasi yang mengadopsi standar ini untuk menciptakan program tata kelola AI yang efektif. Dengan demikian, AI dapat memberikan manfaat maksimal tanpa mengorbankan aspek etika dan kepercayaan publik. Selain itu, pengembangan standar ISO yang terus berinovasi akan menjadi kunci keberhasilan tata kelola AI yang berkelanjutan dan inklusif.

FAQ: Pertanyaan yang Paling Sering Diajukan 

1. Apa itu AI Impact Assessment dan mengapa penting? 

AI Impact Assessment adalah proses untuk mengevaluasi dampak sosial, ekonomi, dan etika dari penerapan sistem AI. Hal ini penting untuk mengidentifikasi potensi risiko serta manfaat dari AI sehingga penerapannya dapat dilakukan secara bertanggung jawab dan tidak merugikan masyarakat.

2. Bagaimana cara menghindari bias dalam sistem AI? 

Bias dalam AI dapat dihindari dengan beberapa teknik, seperti membersihkan data pelatihan dari bias, melakukan validasi data yang beragam, dan menggunakan algoritma yang dirancang untuk mendeteksi dan mengurangi bias. Pendekatan ini membantu memastikan bahwa keputusan AI adil dan tidak diskriminatif.

3. Apa perbedaan antara ISO/IEC 12792 dan ISO/IEC 42005? 

ISO/IEC 12792 berfokus pada transparansi dalam sistem AI, khususnya dalam menjelaskan proses pengambilan keputusan AI kepada pengguna dan pemangku kepentingan. Sementara itu, ISO/IEC 42005 berkaitan dengan penilaian dampak AI untuk memastikan bahwa sistem AI tidak menimbulkan risiko yang tidak diinginkan.

4. Apakah lembaga audit AI memerlukan sertifikasi khusus? 

Ya, lembaga audit AI membutuhkan sertifikasi khusus sesuai dengan standar ISO/IEC 42006. Standar ini memastikan bahwa lembaga audit memiliki kemampuan dan kriteria yang diperlukan untuk menilai apakah sistem AI telah memenuhi standar tata kelola yang ditetapkan.