UNAIR NEWS “ 51¶¯Âþ (UNAIR) menggelar diskusi tematik membahas implementasi Artificial Intelligence (AI) bersama para delegasi dari Miami Dade College (MDC) Florida, USA pada Selasa (28/5/2024). Salah satu pembicara pada diskusi tersebut adalah Muhammad Noor Fakhruzzaman SKom MSc. Dosen Program Studi Teknologi Sains Data tersebut yang menjelaskan penggunaan AI untuk menghadapi bias media pada era post truth.
Bias Informasi dalam Era Post Truth
Ruzza membuka diskusi dengan menyatakan bahwa sebagian besar media telah dikendalikan oleh kepentingan tertentu. Hal tersebut menyebabkan ketidaknetralan media berupa framing yang bertujuan untuk membentuk opini tertentu pada masyarakat. Ruzza menyebutnya sebagai bias informasi.
Saat ini masyarakat kesulitan untuk mendeteksi bias informasi. Ruzza menyebutnya sebagai akibat dari penggunaan media sosial sebagai sumber utama informasi. Sistem rekomendasi media sosial menyebabkan sulitnya pendeteksian bias tersebut. Ia mengatakan bahwa sistem rekomendasi hanya akan menampilkan konten-konten yang berpotensi untuk disukai oleh pengguna. Hal tersebut mendorong terjadinya selective exposure atau pengguna hanya akan memilih informasi yang mendukung keyakinan mereka. Demikianlah era post truth terjadi.
Dalam era post truth ini, masyarakat sebagai pengguna media sosial dapat menganggap informasi yang mengandung bias sebagai suatu kebenaran. Hal tersebut memungkinkan terjadinya disintegrasi atau perpecahan dalam masyarakat. Oleh karena itu, kemampuan untuk mendeteksi bias informasi merupakan salah satu hal penting pada era ini.
Ìý
Deteksi Bias Melalui AI
Suatu bias menjadi semakin sulit terdeteksi dengan semakin meningkatnya volume informasi yang tersedia pada media. Untuk menanggapi tantangan tersebut, Ruzza menawarkan solusi berupa penggunaan AI sebagai pendeteksi bias informasi. Kepada delegasi MDC dan peserta diskusi, Ruzza menjelaskan desain dan detail teknologi di balik AI tersebut.
“Kami menggunakan Large Language Model atau LLM untuk melatih AI tersebut. Ada beberapa LLM open source yang bisa digunakan, misalnya LLaMA atau BERT. Model tersebut mampu mengenali pola tertentu dalam data atau informasi yang mengandung bias,” terang Ruzza.
Meskipun demikian, Ruzza mengakui bahwa AI tidak selalu akurat. Namun, ia menyakinkan bahwa penggunaan AI dapat menjadi peringatan dini terhadap bias informasi.
“Seperti yang kita tahu, AI mungkin tidak selalu benar. Misalnya adalah GPT yang berhalusinasi, tetapi ini penting untuk early warning jika ditemukan adanya bias atau misinformasi,” paparnya.
Penulis: Elsa Hertria Putri
Editor: Khefti Al Mawalia
