Etika penggunaan AI pada penelitian dibutuhkan karena untuk mengatasi bias algoritma, privasi data, dan informasi yang konsisten. Akan tetapi, kemajuan teknologi ini membawa konsekuensi etis yang sulit dihindari. Sebenarnya penggunaan AI untuk membantu penelitian diperbolehkan asalkan hanya digunakan untuk brainstorming ide, analisis pola dalam data skala besar menggunakan algoritma machine learning, dan menerjemahkan atau meringkas penjelesan dari penelitian terdahulu dan sumber literatur lainnya.
Penggunaan AI dilarang apabila AI ditempatkan sebagai penulis pendamping, menyalin secara langsung tulisan dari AI, dan menggunakan AI untuk menambahkan sumber referensi dan sitasi yang fiktif atau palsu. Menghadapi tantangan penggunaan AI dalam penelitian ini, redefinisi bias algoritma, perlindungan data, dan mekanisme informed consent tidak lagi pilihan, tetapi sebuah keharusan.
Baca juga: Tools AI untuk Literature Review yang Efektif
Kenapa Etika Penggunaan AI menjadi Keharusan dalam Penelitian?
Etika dalam penggunaan AI diperlukan karena AI mengubah cara bagaimana meneliti dan membawa risiko dari validitas ilmiah, hak asasi manusia, dan keadilan sosial. Jika tidak ada penerapan etika AI, maka akan berpotensi merusak integritas ilmiah dan merugikan masyarakat yang terdampak secara tidak langsung maupun secara langsung.
Etika penggunaan AI yang bisa diterapkan dalam penelitian dan juga prompt AI yaitu:
- Keadilan tanpa diskriminasi (tidak memihak pada kelompok tertentu).
- Transparansi dan akuntabilitas (alur logika pengambilan keputusan harus dijelaskan).
- Privasi dan perlindungan data (wajib memenuhi batas penggunaan data pribadi maupun data orang lain yang terpakai oleh AI).
- Keamanan data pribadi (pengujian diadakan agar tidak menghasilkan data yang dimanipulasi atau secara sembarangan mengambil data orang lain).
- Pengawasan manusia (manusia menjadi pemegang kendali penuh atas AI melalui prompt yang jelas).
Baca juga: 5 Tools AI Premium untuk Dosen dan Peneliti yang Wajib Dicoba
Kenapa Bias Algoritma, Penyalahgunaan Privasi, dan Informated Consent dapat Terjadi?
Beberapa alasan yang perlu diketahui agar penelitian terhindar dari hal-hal yang melenceng dari etika AI adalah sebagai berikut:
1. Terjadinya Bias Algoritma
Bias algoritma menjadi kondisi di mana sistem AI menghasilkan output yang salah seperti tidak adil atau terlalu memihak pada suatu kelompok, sehingga berpotensi untuk menjurus ke diskriminasi.
Bias algoritma terjadi karena AI belajar dari pola yang ada di dalam data. AI mengamati cara manusia membuat keputusan, lalu meniru pola tersebut. Namun jika data yang diberikan bermasalah atau desain sistemnya tidak tepat, maka hasil prediksi yang dihasilkan juga akan salah. Ini seperti prinsip di mana semakin buruk inputnya, maka semakin buruk pula outputnya.
2. Penyalahgunaan Privasi
Tindakan yang mendasari pengumpulan, penyimpanan, pembagian, dan pengolahan data pribadi suatu individu tanpa adanya izin resmi ke pihak terkait adalah bentuk dari penyalahgunaan privasi.
AI yang melakukan penyalahgunaan data, didorong oleh komersialisasi data seperti jual beli data oleh pihak ketiga untuk kebutuhan akan pengumpulan data dalam jumlah besar melalui teknik web scraping saat melatih model AI, atau karena adanya kerentanan pada sistem keamanan teknis.
3. Informed Consent (Persetujuan Atas Dasar Informasi)
Informed consent adalah proses di mana partisipan atau pemilik data memberi izin secara sukarela setelah mereka diberi penjelasan yang jelas, lengkap, dan mudah dimengerti tentang tujuan penelitian, cara data diproses, dan risiko yang mungkin terjadi.
Formulir informed consent tradisional yang bersifat statis (izin satu kali di awal) biasanya tidak cocok untuk riset AI, karena data sering disimpan dan dipakai ulang (re-purposing) untuk melatih model-model baru yang belum bisa diprediksi.
Cara Mengatasi Bias Algoritma, Penyalahgunaan Privasi, dan Informed Consent
Cara-cara untuk mengatasi hal tersebut perlu untuk diketahui agar tidak melenceng dari etika penggunaan AI dalam penelitian. Caranya sebagai berikut:
1. Mengatasi Bias Algoritma dalam Etika Penggunaan AI
- Pembersihan Dataset (Sebelum Model AI Dilatih)
Langkah pertama adalah melakukan resampling data menggunakan teknik oversampling atau undersampling. Kemudian dilanjut dengan menghapus atau menyamarkan variabel sensitif agar tidak terlalu memihak pada suatu kelompok. Dilanjut dengan pengumpulan data tambahan yang lebih inklusif dan representatif.
- Penerapan Batasan Keadilan (Saat Model Dilatih)
Buatlah sistem batasan AI dalam menjabarkan jawabannya untuk menekan model AI tidak terjadi diskriminasi atau tidak adil selama proses pelatihan.
- Penyesuaian Hasil Prediksi (Setelah Model AI Dilatih)
Meninjau ulang hasil dari prediksi yang berada di daerah yang cenderung berpotensi meragukan (boundary) agar tidak merugikan individu atau kelompok tertentu secara otomatis.
- Pengawasan Manusia (Evaluasi dan Tata Kelola Model AI)
Peneliti yang menggunakan AI harus melakukan pengecekan ulang terhadap fenomena dan sebagainya yang bersifat krusial. Yang kemudian diimplementasikan pada penelitian sebagai alat bantu untuk riset saja, bukan sebagai bahan tulisan.
2. Melindungi Privasi Data dari AI Berdasarkan Etikanya
- Penyesuaian Identifikasi Data
Input identitas pribadi seperti nama lengkap, NIK, alamat email, maupun nama ibu kandung, sebaiknya jangan dilakukan karena berpotensi penyalahgunaan data. Bagian ini dapat menggunakan teknik generalisasi data dari data individual menjadi rentang data.
- Kontrol Akses
Batasi hak akses dari data menjadi hanya peneliti yang berwenang yang mendapatkan akses melalui otentikasi berlapis. Pembatasan akses ke data-data tanpa izin juga diperlukan untuk melindungi privasi.
3. Mengatasi Informed Consent dalam Etika Penggunaan AI
- Perizinan Terhadap Narasumber atau Partisipan dalam Penelitian
Langkah pertama adalah meminta izin terlebih dahulu pada narasumber maupun partisipan terhadap data mereka dan apa yang akan dilakukan oleh AI. Narasumber maupun partisipan dapat menolak maupun menarik data apabila berubah pikiran.
- Transparansi Penggunaan Data
Berikan akses untuk melihat data secara real time serta izin ulang dengan tujuan data, yang kemudian pemilik data akan memilih antara boleh dilakukan untuk penelitian tetapi tidak boleh diinput ke dalam mesin AI manapun.
Pastikan untuk mengikuti langkah-langkah untuk mengatasi bias algoritma, penyalahgunaan privasi, dan informed consent di atas untuk memenuhi etika penggunaan AI dalam penelitian. Sebaiknya penelitian tidak menggunakan AI secara intens. Gunakanlah AI untuk hal-hal seperti mencari ide, mendapatkan referensi literatur yang asli (bukan fiktif), maupun sebagai alat untuk menganalisis dari sumber literatur.
Apabila membutuhkan langganan AI namun dengan harga yang terjangkau dan mendapatkan paket AI lainnya, Riset AI menyediakan paket platform AI yang dapat diakses lebih murah yang dapat dilihat pada gambar tersebut:
Selain itu juga ada produk AI Ebizmark dengan banyak pilihan AI dan paket AI untuk membantu riset penelitian sebagai solusi untuk hemat tenaga dan waktu. Jangan sampai melewatkan kesempatan ya! Terutama di tanggal kembar akan ada diskon!
