Memahami 5 Istilah Keamanan Penggunaan AI. Wajib Tahu Agar Tidak Terjebak!

Penggunaan AI kini mulai menyebar ke banyak industri dan perusahaan. Tidak terkecuali untuk tim IT, mereka juga kini mulai memanfaatkan generative AI untuk membangun fondasi model AI guna mendukung perusahaan mereka. 

Namun, ada beberapa istilah keamanan AI yang wajib diketahui oleh pebisnis, khususnya para pemimpin yang mulai mengadopsi teknologi generative AI pada perusahaan mereka.

Penting untuk mengikuti kemajuan teknologi terkini dalam pembaruan generative AI, karena teknologi ini relatif masih baru, rumit, kuat, dan berkembang dengan cepat.

Untuk membantu memperjelas beberapa istilah keamanan dalam penggunaan AI untuk membangun fondasi model, kami merangkum lima istilah penting yang merupakan titik temu antara AI, risiko, dan keamanan yang dapat membantu Anda lebih memahami perkembangan AI yang sedang berlangsung.

1. Prompt abuse

Prompt abuse atau prompt manipulation merupakan risiko model dasar yang dapat dieksploitasi ketika pelaku menggunakan prompt design, prompt engineering, atau prompt injection untuk memaksa respon yang tidak diinginkan oleh model dasar.

Manipulasi ini dapat terjadi dengan sengaja, seperti ketika pelaku menggunakannya untuk mengungkapkan data sensitif.

Tidak hanya merugikan perusahaan, prompt abuse juga dapat merusak reputasi perusahaan dengan menghasilkan teks yang menyinggung, diskriminatif, atau mempromosikan informasi yang salah.

Untuk menghindari risiko ini, analisis prompt sebelum mengizinkannya untuk diproses. Jangan lupa untuk tinjau dan pantau output yang dihasilkan.

2. Data leakage

Data leakage atau kebocoran data terjadi ketika model mengungkapkan informasi sensitif dalam output yang tidak pernah dimaksudkan sebagai bagian dari respons output. 

Hal ini dapat mengakibatkan ketidakakuratan output serta akses tidak sah ke data sensitif. 

Kebocoran data dapat menyebabkan pelanggaran privasi, peningkatan risiko pelanggaran keamanan, hilangnya rahasia dagang dan intellectual property, bahkan sanksi finansial dari tuntutan hukum dan denda terkait insiden ini.

Kebijakan tata kelola data yang ketat, kontrol dan pemantauan akses, langkah-langkah keamanan tingkat lanjut, dan penilaian risiko rutin adalah teknik yang dapat diterapkan untuk mencegah kebocoran data dari model dasar.

3. Model theft

Pencurian model menimbulkan risiko serius karena model AI seringkali menyertakan kekayaan intelektual yang sensitif. Perusahaan yang telah mengembangkan model mereka sendiri harus memberikan prioritas tinggi pada perlindungan aset-aset ini. 

Jika pelaku sudah memiliki sumber daya lebih banyak, mereka dapat melancarkan serangan yang lebih canggih, seperti menggunakan informasi tersebut untuk kepentingan sendiri.

Sama halnya dengan data leakage, perusahaan dapat mengurangi risiko pencurian model dengan filter output, kontrol akses, dan perhatikan teknik keamanan jaringan.

4. Data poisoning

Istilah penggunaan AI dalam membangun fondasi model yang satu ini mengeksploitasi risiko training data yang tidak diamankan dengan benar. Pelaku memanipulasi training data model untuk mempengaruhi output.

Data poisoning berdampak negatif terhadap reputasi perusahaan, menyebabkan kerugian finansial, dan meningkatkan risiko pelanggaran keamanan dan tanggung jawab hukum.

Untuk mencegah data poisoning dengan memeriksa sumber data secara cermat, perusahaan dapat menerapkan kontrol data yang ketat dan memantau data yang masuk.

Proses pemfilteran dan pembersihan data dapat membantu menghilangkan bias dan konten yang berpotensi membahayakan.

5. Hallucination

Siapa sangka bahwa istilah halusinasi juga berdampak pada keamanan penggunaan AI. Risiko ini terjadi ketika model AI menghasilkan respon yang tidak masuk akal secara faktual, atau sepenuhnya dibuat-buat.

Hal ini dapat terjadi karena berbagai alasan, termasuk data pelatihan yang tidak cukup dan bias, model yang terlalu melekat pada data pelatihannya sehingga tidak dapat melakukan ekstrapolasi secara akurat, juga analisis kontekstual yang tidak akurat.

Jangan sampai sepelekan hal ini, sebab konsekuensi dari halusinasi model dasar dapat merusak reputasi organisasi dengan penyebaran informasi palsu.

Perusahaan wajib memeriksa fakta dan memverifikasi konten yang dihasilkan model AI, terutama output yang berisiko tinggi. 

Teknik mitigasi bias harus dilengkapi dengan pengawasan manusia, terutama untuk output yang bergantung pada data yang sangat penting atau berpotensi sensitif.

Baca juga: Tren Machine Learning AI yang Akan Mengubah Masa Depan Berbagai Industri

Itu dia beberapa istilah keamanan yang perlu Anda ketahui jika sedang membangun fondasi model AI menggunakan generative AI untuk mendukung perusahaan Anda.

Jelajahi lebih banyak informasi seputar perkembangan AI lainnya di blog PointStar!