Rayakan Dies Natalis ke -35, USNI Bekerja Sama Dengan KPI Edukasi Masyarakat Untuk Bijak Menggunakan Kecerdasan Artifisial
- Istimewa
“Selamat kepada USNI untuk Dies Natalia USNI ke 35 semoga USNI bisa melahirkan generasi-generasi yang terus berkembang untuk kemajuan Indonesia,” ucap Edi.
Masuk dalam sesi acara inti, Rustono menjelaskan bahwa, algoritma kecerdasan Artifisial digunakan untuk menganalisis perilaku pengguna daring, menciptakan lingkungan sedemikian rupa agar mereka hanya terpapar dengan konten yang seakan-akan sesuai dengan preferensi dan pandangan mereka sendiri.
Rustono menerangkan bahwa pengguna terpapar hanya pada sudut pandang yang relatif sama, memperkuat bias dan membatasi paparan terhadap sudut pandang alternatif yang bisa saja lebih dibutuhkan oleh pengguna.
“Kecerdasan Artifisial digunakan untuk menyajikan konten yang dirancang untuk mempengaruhi opini dan sikap Masyarakat dengan menyoroti informasi yang memicu reaksi emosional, bahkan meningkatkan polarisasi,” ungkap Rustono.
Amin Shabana selaku Komisioner KPI Pusat mengatakan Kecerdasan Buatan atau Artificial Intelligence (AI) berkembang dengan kecepatan yang tidak diperkirakan sebelumnya dan telah dimanfaatkan secara luas dan memiliki dampak pada pekerjaan dan aktivitas sehari-hari. Amin juga mengungkapkan, kehadiran AI juga membawa transformasi dan pengembangan pada dunia penyiaran dan industri televisi salah satunya adalah dengan pemanfaatan AI dalam
pengawasan penyiaran.
“Kolaborasi policymakers dengan researchers untuk menginvestigasi, mencegah, serta memitigasi pemanfaatan menyimpang dari AI. Secara aktif memperluas jangkauan stakeholders dan experts dalam diskusi terkait tantangan-tantangan yang dihadirkan oleh AI,” jelas Amin.
Senada dengan Amin, Wasekjen ASPIKOM Fitria Widiya menjelaskan bahwa Dinamika informasi yang membanjiri ruang digital, senantiasa diikuti dengan gangguan yang menimbulkan Misinformasi, Disinformasi dan Malinformasi.
“Sistem kecerdasan buatan dapat menghasilkan informasi yang tidak akurat atau menyesatkan seperti Mis dan Disinformasi. Penyebabnya karena berbagai faktor, seperti data pelatihan yang bias, overfitting, atau kompleksitas model yang tinggi,” ungkap Fitria.(chm)
Load more