Demokratisasi AI: Apa artinya dan bagaimana cara kerjanya?

Berkedip dan Anda mungkin melewatkan sekelompok orang baru yang menggunakan kecerdasan buatan (AI).

Satu hari, pecinta taco memesan dari bot ramah di drive-through lokal mereka.¹ Hari berikutnya, pembuat parfum menggunakan alat AI untuk mendesain wewangian yang berkelanjutan.² Atau petani sayuran organik yang menerapkan robot penyiangan.³ Atau pemakai bifocal mendapatkan pemeriksaan mata yang didukung AI.⁴

Tidak perlu penglihatan 20/20 untuk mendapatkan gambaran: Ketika contoh penggunaan dan manfaat AI tumbuh dengan kecepatan yang memusingkan, begitu pula banyaknya manusia yang menggunakannya. Dahulunya esoteris, teknologi AI canggih kini mendukung konsumen dan pengguna bisnis. Dan tingkat penggunaannya yang ada di mana-mana ini bisa dibilang merupakan indikator demokratisasi AI.

Namun, melihat lebih dekat pada praktik AI saat ini, menunjukkan bahwa masih ada ruang untuk perbaikan dalam mendemokratisasi AI. Untuk memahami alasannya, penting untuk mempertimbangkan apa yang dimaksud dengan demokratisasi, bagaimana dampaknya terhadap individu dan bisnis saat ini, dan bagaimana pengaruhnya di masa depan.

Definisi demokratisasi AI telah bervariasi selama bertahun-tahun. Secara garis besar, ini dapat dianggap sebagai penyebaran aplikasi dan kemampuan AI yang lebih adil di seluruh masyarakat. Pada tingkat yang lebih terperinci, para peneliti biasanya menyetujui setidaknya 3 aspek inti dari demokratisasi AI:⁵

• Mendemokratisasi penggunaan AI
• Mendemokratisasi pengembangan AI
• Mendemokratisasi tata kelola AI

Demokratisasi penggunaan AI mengacu pada penyediaan akses AI ke jangkauan pengguna yang lebih luas di luar pakar machine learning (ML). Cara umum untuk meningkatkan akses adalah dengan mengurangi biaya AI dan menggabungkan AI ke dalam alat dan platform yang sudah digunakan orang-orang.

Ini adalah gagasan yang telah bertahun-tahun dibuat, jauh sebelum AI memasuki wacana publik. Pada tahun 2016, misalnya, Microsoft menyatakan bahwa mereka akan mendemokratisasi AI dengan pendekatan untuk “membawanya dari menara gading dan membuatnya dapat diakses oleh semua orang”.⁶ Implikasi dari penggunaan AI yang terdemokratisasi adalah semakin banyak orang yang akan mendapatkan manfaat dari kemampuan AI, baik dalam kehidupan pribadi maupun pekerjaan mereka.

Peluncuran dan adopsi yang cepat dari aplikasi AI generatif (gen AI) yang ditujukan untuk konsumen menunjukkan bahwa demokratisasi penggunaan AI di kalangan konsumen tengah berlangsung. Survei sentimen konsumen global tahun 2023 menemukan bahwa 75% responden menggunakan alat yang didorong oleh AI.⁷ Aplikasi model bahasa besar (LLM) yang paling populer di kalangan konsumen, ChatGPT dari OpenAI, mengklaim lebih dari 200 juta pengguna mingguan yang aktif.

Namun, dalam bisnis, penggunaan AI bervariasi berdasarkan ukuran dan industri. Misalnya, penelitian yang ditugaskan oleh IBM menemukan bahwa 42% organisasi tingkat perusahaan, yang memiliki lebih dari 1.000 karyawan, secara aktif menggunakan sistem AI sementara 40% lainnya tengah mengeksplorasi teknologi ini. Namun, survei yang mencakup bisnis kecil (dengan jumlah karyawan rata-rata di bawah 48) menentukan bahwa kurang dari 4% perusahaan menggunakan AI untuk menghasilkan barang dan jasa.

Dalam survei itu, yang dilakukan oleh Biro Sensus AS, tingkat adopsi juga bervariasi menurut industri, dengan layanan makanan dan perusahaan konstruksi melaporkan penggunaan terendah. Tidak mengherankan jika perusahaan teknologi memiliki tingkat penggunaan tertinggi.⁸

Mendemokratisasi pengembangan AI merujuk pada menyertakan lebih banyak pihak dalam penciptaan solusi AI. Tetapi siapa sebenarnya orang-orang itu tergantung pada interpretasi Anda tentang konsep tersebut. Seringkali, ini adalah tentang menyediakan para pengembang, peneliti, dan ilmuwan data dengan sumber daya komputasi dan alat teknis gratis atau berbiaya rendah yang sudah tersedia untuk mereka yang bekerja di perusahaan teknologi besar.

Namun, dalam kasus lain, demokratisasi pengembangan memerlukan kelibatan pengguna non-teknis dalam solusi AI dan pengembangan model. Ini berarti melihat melampaui lingkaran pakar yang sempit ke orang-orang yang belum tentu memiliki pemahaman mendalam tentang algoritma AI, kumpulan data, dan ilmu komputer.

Hal ini dapat dicapai dengan menyediakan alat yang membantu pengguna yang tidak memiliki pengetahuan teknologi untuk membangun dan mengadaptasi aplikasi yang didukung AI. Konsep ini memiliki beberapa kesamaan dengan demokratisasi data dalam perusahaa, proses menciptakan sistem dan mengadopsi alat yang memungkinkan setiap karyawan, terlepas dari latar belakang teknis mereka, untuk menyertakan ilmu data ke dalam proses pengambilan keputusan mereka.

Dalam kedua kasus tersebut, demokratisasi pengembangan AI dianggap sebagai hal yang baik untuk masa depan inovasi AI. Inovasi semacam itu dapat mengoptimalkan model AI agar lebih efektif dalam melayani pemangku kepentingan dan pengguna yang lebih luas daripada saat ini. Sebagai contoh, bisnis kecil yang sebelumnya tidak mampu membuat aplikasi AI kustom mungkin akan merasa hal itu lebih mungkin karena adanya alat dan layanan yang lebih terjangkau.

Sementara itu, konsumen dari kelompok yang kurang terwakili mungkin juga mendapat manfaat karena pengembangan yang terdemokratisasi dapat membantu mencegah bias AI, yaitu ketika bias masyarakat secara tidak sengaja tertanam dalam desain algoritmik, data pelatihan AI, dan aspek lain dari pengembangan AI. Bias AI dapat menghasilkan hasil yang tidak membantu atau bahkan berbahaya bagi orang-orang dari kelompok yang kurang terwakili, sehingga menghambat kemampuan mereka untuk berpartisipasi dalam ekonomi dan masyarakat.

Sebagian dari masalah bias berasal dari fakta bahwa, seperti yang dicatat oleh para peneliti dari Centre for the Governance of AI, perusahaan-perusahaan AI terkemuka biasanya mempekerjakan pengembang dengan “demografi yang sempit”. Peneliti menyimpulkan bahwa menyertakan lebih banyak orang dalam pengembangan AI dapat menghasilkan aplikasi yang melayani kepentingan yang lebih beragam.⁹

Untuk saat ini, sebagian besar pengembangan dan inovasi AI masih terkonsentrasi di negara-negara tertentu dan sektor nirlaba. Menurut sebuah studi tahun 2024, pengembang di Amerika Serikat menghasilkan model dasar AI 5 kali lebih banyak dalam satu tahun seperti di China, yang merupakan rumah bagi tingkat pengembangan tertinggi kedua. Sementara itu, para pengembang dalam industri teknologi menciptakan hampir 4 kali lipat jumlah model dibandingkan mereka yang berasal dari kalangan akademisi.¹⁰

Tata kelola AI mengacu kepada proses, standar, dan pagar pembatas yang membantu memastikan bahwa sistem dan alat AI aman dan etis. Dengan demikian, demokratisasi tata kelola AI adalah gagasan bahwa lebih banyak orang dan organisasi, di luar pengembang dan perusahaan teknologi, memiliki pengaruh atas penerapan teknologi AI yang aman dan etis.

Demokratisasi semacam itu, menurut para pendukung tata kelola, dapat membantu meminimalkan bahaya yang terkait dengan penerapan AI, seperti diskriminasi atau pelanggaran privasi. Hal ini juga dapat membantu mendorong kemampuan penjelasan AI yang lebih besar, interpretabilitas, transparansi, dan karakteristik lain yang meningkatkan kepercayaan pada sistem AI.

Namun, seperti halnya demokratisasi pengembangan AI, detail tentang siapa yang harus berpartisipasi dalam demokratisasi pemerintahan, dapat bervariasi. Beberapa orang berpendapat bahwa hal tersebut harus secara jelas melibatkan mereka yang terkena dampak dari penerapan AI.¹¹ Yang lain menyarankan bahwa, dengan cara tertentu, semua anggota masyarakat harus dilibatkan dalam tata kelola AI.¹²

Langkah-langkah demokratisasi tata kelola dapat dilakukan di tingkat perusahaan, dengan perusahaan mengumpulkan input tentang tata kelola sistem AI mereka dari karyawan atau pelanggan. Dalam skala yang lebih luas, upaya demokratisasi dilakukan melalui tindakan pemerintah, yaitu, kerangka kerja sukarela dan peraturan wajib, dan inisiatif kolaboratif di sektor swasta dan publik.

Berbagai alat dan teknologi mendukung demokratisasi AI dengan memungkinkan lebih banyak individu dan organisasi untuk mengembangkan aplikasi AI mereka sendiri.

Perangkat lunak sumber terbuka adalah perangkat lunak yang dikembangkan dan diperbarui secara kolektif oleh komunitas pengguna. Ini juga tersedia bagi siapa saja untuk digunakan, diubah, dan didistribusikan kembali tanpa biaya. Mengenai AI, pustaka model sumber terbuka, seperti yang ditawarkan oleh mitra IBM, Hugging Face, mencakup model dasar yang dapat disesuaikan bisnis untuk contoh penggunaan tertentu.

Alat sumber terbuka tambahan dapat membantu pengguna memanfaatkan model yang tersedia secara maksimal. Misalnya, InstructLab, sebuah proyek sumber terbuka oleh IBM® Research dan Red Hat, menghasilkan data sintetis, yang membantu mempercepat pelatihan LLM. Data sintetis dapat disesuaikan dengan tujuan, nilai, dan contoh penggunaan tertentu, sementara mengumpulkan data dunia nyata yang memenuhi spesifikasi yang sama bisa jadi sulit dan sangat mahal.

Infrastruktur yang dibutuhkan untuk menyesuaikan dan menerapkan sistem AI secara sukses dapat menjadi rintangan besar bagi organisasi yang ingin mengadopsi solusi AI. Infrastruktur tersebut mencakup solusi penyimpanan data, sumber daya komputasi, kerangka kerja machine learning dan platform operasi machine learning ( MLOps).

Untungnya, perangkat lunak sebagai model layanan memberdayakan bisnis untuk mempercepat adopsi AI tanpa investasi infrastruktur besar. Kolaborasi antara IBM dan Amazon mungkin mempermudah bisnis untuk mengakses SaaS yang berfokus pada AI, dengan IBM sekarang menawarkan penyimpanan data utama dan solusi tata kelola AI melalui pasar digital AWS.

Berkat alat dan platform no-code, mereka yang tidak memiliki keterampilan pengodean atau yang berketerampilan terbatas dapat membuat beberapa aplikasi AI. Solusi no-code seperti Amazon SageMaker Canvas menawarkan otomatisasi alur kerja pengembangan AI dan fitur seret dan lepas untuk pendekatan yang berpusat pada visualisasi.

Dalam beberapa tahun terakhir, beberapa inisiatif telah muncul di sektor swasta dan publik untuk memajukan ketiga bentuk demokratisasi AI: penggunaan, pengembangan, dan tata kelola. Inisiatif ini meliputi:

AI Alliance adalah komunitas internasional pengembang, peneliti, dan pengadopsi AI yang berkolaborasi untuk memajukan AI yang terbuka, aman, dan AI yang bertanggung jawab. Grup, diluncurkan pada tahun 2023 oleh IBM dan Meta, termasuk para pemimpin dari universitas, industri, dan pemerintah. Tujuan kelompok ini termasuk mengembangkan tolok ukur dan alat evaluasi untuk memungkinkan pengembangan dan penggunaan AI yang bertanggung jawab, memajukan pengembangan model dasar sumber terbuka dan mengembangkan konten edukasi untuk mengedukasi publik dan pembuat kebijakan.

AI Governance Alliance (AIGA) diluncurkan oleh World Economic Forum pada tahun 2023 setelah Responsible AI Leadership Summit oleh WEF. AIGA mempromosikan inklusi, etika, dan keberlanjutan dalam pengembangan dan penerapan AI. Komite pengarahnya, yang bertugas memberi nasihat tentang hasil aliansi, termasuk pemimpin akademisi, pejabat pemerintah, dan eksekutif dari organisasi teknologi seperti Google, IBM, Meta dan OpenAI.

Proyek pencontohan National AI Research Resource (NAIRR) milik Yayasan Sains Nasional AS adalah upaya untuk menghubungkan para peneliti di seluruh Amerika Serikat dengan sumber daya infrastruktur AI. Proyek ini terdiri dari kemitraan dengan 12 lembaga federal lainnya dan 26 organisasi lainnya, termasuk Amazon Web Services, Google, Hugging Face, IBM, Intel, Meta, Microsoft, dan OpenAI.

Pemerintah dan organisasi antar pemerintah yang berbeda telah mengembangkan kerangka kerja AI yang dapat dipercaya untuk mempromosikan keadilan dan transparansi yang lebih besar, di antara kualitas kunci lainnya, dalam pengembangan dan penerapan sistem AI. Kerangka kerja tersebut termasuk Prinsip AI dari OECD (Organisasi untuk Kerja Sama dan Pembangunan Ekonomi) dan Kerangka Manajemen Risiko AI dari Institut Standar dan Teknologi Nasional. Prinsip-prinsip dari setidaknya satu kerangka kerja, Pedoman Etika untuk Kecerdasan Buatan Tepercaya Uni Eropa, kemudian dimasukkan ke dalam undang-undang: EU AI Act.

Peningkatan keterampilan AI mempersiapkan karyawan dengan keterampilan dan pendidikan yang diperlukan untuk menggunakan AI di tempat kerja. Disiplin di mana peningkatan keterampilan AI telah terbukti sangat membantu bagi pekerja termasuk layanan pelanggan, layanan keuangan, perawatan kesehatan, sumber daya manusia, dan pengembangan web. Meskipun pekerja atau atasan mereka dapat berinvestasi dalam program pelatihan AI berbayar, beberapa perusahaan teknologi dan universitas menawarkan kursus AI secara gratis, termasuk Amazon, IBM, Universitas Harvard, dan Universitas Pennsylvania.¹³