Kemunculan model bahasa besar (LLM) berbasis cloud telah menimbulkan kekhawatiran seputar privasi data. Pengguna menyerahkan kendali atas informasi mereka saat dimasukkan ke model-model ini, menciptakan kerentanan signifikan.
Namun, perubahan potensial sedang berlangsung. Munculnya LLM sumber terbuka, terutama dari pengembang Al Tiongkok, ditambah dengan kemajuan dalam edge computing dan peraturan privasi data yang semakin ketat, dapat mendefinisikan ulang lanskap Al.
Revolusi Sumber Terbuka: Tantangan terhadap Status Quo
Pengenalan LLM sumber terbuka DeepSeek pada bulan Januari mengirimkan riak di seluruh komunitas Al global. Ini diikuti oleh pengumuman serupa dari perusahaan Tiongkok lainnya, termasuk Manus Al dan Baidu (dengan model ERNIE mereka), menandakan tren menuju aksesibilitas dan transparansi yang lebih besar dalam pengembangan Al.
Perbedaan utama dari model "sumber terbuka" terletak pada parameter yang dapat diakses publik. Hal ini memungkinkan pengembang untuk mempelajari seluk beluk model, menyesuaikannya, dan membangunnya secara lebih efektif, menawarkan tingkat kontrol yang tidak ada dalam model sumber tertutup.
Awalnya, meningkatnya model sumber terbuka Tiongkok memicu kekhawatiran tentang data pengguna yang dikirim ke server Tiongkok. Namun, kenyataannya adalah bahwa sebagian besar penyedia LLM yang dilayani cloud, terlepas dari asal geografis mereka, sering mengabaikan masalah privasi pengguna. Hal ini sangat mengkhawatirkan mengingat sifat chatbot Al.
Tidak seperti aplikasi tradisional yang menyimpulkan minat kita dari riwayat penelusuran atau aktivitas media sosial, chatbot Al menerima pengungkapan langsung dan eksplisit informasi pribadi. Pengguna dengan sukarela berbagi detail yang tidak akan pernah mereka percayakan kepada aplikasi konvensional, membuat kebutuhan akan perlindungan privasi yang kuat menjadi lebih penting. Sayangnya, revolusi Al tampaknya mengulangi pola familiar di mana inovasi cepat dan dominasi pasar menutupi pertimbangan privasi mendasar.
Tiga Pilar Privasi Al yang Ditingkatkan
Meskipun ada kekhawatiran ini, ada alasan untuk optimis. Tiga elemen kunci menyatu untuk menawarkan pengguna kontrol yang lebih besar atas data mereka:
- Bangkitnya model sumber terbuka yang kompetitif, terutama dari Tiongkok
- Meningkatnya kekuatan dan aksesibilitas edge computing
- Gelombang penegakan peraturan yang agresif
Model Sumber Terbuka: Memberdayakan Pilihan Pengguna
Perusahaan seperti OpenAI, Anthropic, dan Google sebagian besar menyimpan bobot model mereka secara eksklusif. Hal ini sangat membatasi pilihan penerapan untuk edge computing dan memberlakukan batasan pada pengguna yang ingin mempertahankan kontrol atas data mereka secara lokal. Ketersediaan model sumber terbuka dengan kemampuan sebanding dari sumber Tiongkok meningkatkan tekanan pada perusahaan Barat untuk mengadopsi pendekatan serupa, yang pada akhirnya memberdayakan pengguna dengan pilihan yang lebih besar untuk LLM yang menjaga privasi.
Edge Computing: Membawa Al Lebih Dekat ke Pengguna
Edge computing, dengan kemampuannya untuk menjalankan model Al secara lokal pada perangkat, menawarkan solusi praktis untuk masalah privasi data. Meningkatnya kekuatan ponsel cerdas dan perangkat komputasi rendah lainnya memungkinkan penerapan model yang lebih kecil dan lebih efisien langsung di perangkat pengguna, menghilangkan kebutuhan untuk mengirimkan data ke cloud.
Seiring model Al menjadi lebih dioptimalkan dan efisien, dan dengan asumsi bahwa pertumbuhan ukuran model mendatar karena keterbatasan data pelatihan yang tersedia, model lokal yang berkinerja tinggi dapat muncul sebagai norma. Pergeseran paradigma ini akan memberi pengguna kontrol yang jauh lebih besar atas data pribadi mereka.
Pengawasan Regulasi: Menegakkan Akuntabilitas
Meskipun solusi teknis menawarkan janji, pengawasan peraturan memainkan peran penting dalam memastikan privasi pengguna. Regulator di seluruh dunia secara aktif menegakkan peraturan yang ada terkait pemrosesan data pribadi oleh model Al, mengeluarkan panduan, dan menerapkan aturan baru untuk mengatasi tantangan unik yang ditimbulkan oleh teknologi Al.
Otoritas perlindungan data Italia, misalnya, telah mendenda OpenAI secara signifikan karena pelanggaran privasi dan memblokir DeepSeek. Regulator Irlandia juga memeriksa praktik Al Google. Lebih lanjut, Dewan Perlindungan Data Eropa (EDPB) Uni Eropa telah mengeluarkan opini tentang penggunaan data pribadi dalam model Al, dan elemen-elemen dari Undang-Undang Al Uni Eropa secara bertahap diterapkan.
Fokus regulasi ini meluas di luar Eropa. Australia dan Kanada telah merilis panduan tentang pelatihan model Al. Brasil mengambil tindakan tahun lalu, memaksa Meta untuk memodifikasi praktik pelatihan LLM-nya. Secara keseluruhan, upaya peraturan ini menggarisbawahi pengakuan yang berkembang akan perlunya melindungi privasi pengguna di era Al.
Langkah-Langkah Praktis untuk Profesional Keamanan Siber
Profesional keamanan siber dapat secara proaktif mengatasi masalah privasi Al di dalam organisasi mereka dan untuk pelanggan mereka dengan mengambil langkah-langkah berikut:
- Merangkul Model Sumber Terbuka: Model sumber terbuka memberikan kontrol yang lebih besar atas pemrosesan data dan menghilangkan perubahan perilaku yang tidak dapat diprediksi yang sering dikaitkan dengan model sumber tertutup. Dengan beralih ke solusi sumber terbuka, organisasi dapat meningkatkan privasi data dan meningkatkan keandalan aplikasi Al mereka.
- Bersiap untuk Tantangan Kepatuhan: Jika transisi ke model sumber terbuka tidak segera layak, organisasi harus siap untuk mengatasi potensi tantangan kepatuhan dan risiko hukum yang terkait dengan sistem Al sumber tertutup. Kurangnya transparansi dalam cara perusahaan Al sumber tertutup menangani data menyulitkan untuk memastikan kepatuhan penuh terhadap peraturan privasi, sehingga meningkatkan risiko tindakan hukum.
- Tuntut Transparansi dari Vendor Perangkat Lunak: Penting untuk menilai komponen Al dan Pembelajaran Mesin (ML) dalam solusi perangkat lunak yang diandalkan organisasi. Ajukan pertanyaan terperinci tentang model yang digunakan, persyaratan lisensi, apakah data pelanggan digunakan untuk melatih model yang dapat diakses oleh orang lain, dan bagaimana vendor berencana untuk mematuhi peraturan Al tertentu, seperti Undang-Undang Al Uni Eropa. Dengan menuntut transparansi, organisasi dapat membuat keputusan yang tepat dan mengurangi potensi risiko privasi.
Singkatnya, sementara kekhawatiran seputar potensi penyalahgunaan data pengguna oleh entitas asing adalah valid, kombinasi model Al generatif Tiongkok sumber terbuka, kemajuan dalam edge computing, dan penegakan peraturan yang tegas memiliki potensi untuk merevolusi privasi Al. Konvergensi ini dapat memberdayakan pengguna untuk memanfaatkan kekuatan Al dengan pengurangan kompromi privasi.