- 02/03/2021
- Category: Press Release
Yogyakarta, 26 Februari 2020- Center for Digital Society (CfDS) berkolaborasi dengan Policy Evaluation and Research Unit (PERU) Manchester Metropolitan University menyelenggarakan diskusi seputar penggunaan teknologi kecerdasan buatan dalam ranah psikologi. Diskusi yang merupakan salah satu bagian dari Difussion ini bertajuk Psychology with AI: Between Developmental or Ethical Issues, dengan mengundang masing-masing dua perwakilan pembicara dari CfDS dan juga PERU untuk membicarakan penelitian mereka yang berkaitan dengan kecerdasan buatan. Perwakilan dari PERU, Keeley Crockett (Computational Intelligence Lab. Leader) dan Gavin Bailey (Research Associate), memaparkan riset mereka tentang profiling aspek psikologis seseorang dengan kecerdasan buatan. Sementara itu, Vidiskiu Kurniawan (Peneliti Digital Intelligence Lab CfDS UGM) dan Moh Edi Wibowo (Dosen Departemen Ilmu Komputer UGM) masing-masing memaparkan tentang penggunaan kecerdasan buatan untuk mendeteksi gangguan kesehatan mental dan juga perdebatan mengenai keetisan adaptasi teknologi kecerdasan buatan. Diskusi ini dimoderatori oleh Kevin Wong selaku Assistant Director PERU dan disiarkan langsung melalui kanal YouTube CfDS UGM.
Deteksi Kebohongan dengan Menggunakan Kecerdasan Buatan
Keeley memulai pemaparannya dengan menjelaskan definisi dari psychological profiling. “Psychological profiling adalah sebuah instrumen yang digunakan dalam investigasi kriminal untuk menganalisa tingkah laku non-verbal sebagai upaya untuk menentukan kondisi mental seseorang.”, papar Kelly. Dalam kaitannya dengan investigasi kriminal, psychological profiling dapat digunakan untuk menentukan apakah seseorang berbohong atau tidak. Sebelum adanya teknologi kecerdasan buatan, deteksi kebohongan dilakukan dengan menggunakan polygraph, analisa tekanan suara maupun deteksi yang dilakukan oleh manusia secara langsung. Keeley dan timnya mengembangkan apa yang disebut sebagai automated deception detection atau pendeteksi kebohongan terotomatisasi yang dinamai ‘Silent Talker’ yang dapat menganalisa tingkah laku non-verbal seseorang dengan metode wawancara dan kemudian menentukan apakah orang tersebut berbohong atau tidak. Mesin ini juga mempertimbangkan beberapa faktor eksternal yang dapat mempengaruhi tingkah laku non-verbal selama wawancara dilaksanakan.
Dalam penerapannya, alat ini telah diuji coba dalam skema Intelligent Border Control in the European Union, yang bertujuan untuk mempercepat mobilisasi di perbatasan dan juga untuk meningkatkan keamanan dengan bantuan teknologi. Sebuah avatar yang berbentuk penjaga perbatasan ditempatkan di pos pemeriksaan untuk kemudian mewawancarai pendatang yang akan memasuki wilayah Schengen. Hasil dari uji coba ini adalah Silent Talker memiliki kurang lebih 75% akurasi untuk mendeteksi perilaku jujur dan sekitar 73% akurasi dalam mendeteksi kebohongan. Selain itu, teknologi kecerdasan buatan dalam profiling juga dapat digunakan untuk medeteksi tingkat pemahaman seseorang. Uji coba adaptasi alat ini dilakukan dalam konteks uji coba klinis dalam penanganan epidemi AIDS di Afrika, dengan mengajarkan mesin untuk dapat membedakan antara topik kesehatan yang membutuhkan pemahaman tinggi atau rendah.
Dalam perdebatan mengenai isu etis yang melingkupi kecerdasan buatan, Keeley memaparkan bahwa dalam kerangka General Data Protection Regulation di Uni Eropa, seseorang yang menjadi subyek dari penggunaan kecerdasan buatan mempunyai hak untuk tidak hanya diberikan keputusan berdasarkan proses yang terotomatisasi dan memiliki hak untuk meminta intervensi dari manusia langsung dan juga diberi penjelasan mengenai bagaimana keputusan yang berbasis mesin ini diraih. Keeley juga menegaskan bahwa kecerdasan buatan tidak boleh memiliki prasangka atau bias dalam melakukan profiling karakteristik manusia. Maka dari itu, konsep dalam pengembangan kecerdasan buatan harus berdasarkan keberagaman dan inklusivitas sehingga data yang diperoleh untuk machine learning juga lebih representatif. “Sometimes the system of AI also needs to be adjusted to ensure fairness.” Gavin added.
Deteksi Gangguan Kesehatan Mental dengan Gambar Wajah
Riset Vidiskiu dilatarbelakangi oleh stigmatisasi yang beredar di masyarakat mengenai gangguan kesehatan mental. Dengan menggunakan kecerdasan buatan, gangguan kesehatan mental dapat dideteksi hanya dengan membaca gambar wajah non-ekspresif, yaitu dengan menggunakan convolution neural network (CNN) yang didesain secara spesifik untuk memproses data berbentuk piksel. Hal ini didasarkan oleh pola yang dapat dideteksi dari wajah seseorang yang mengalami gangguan kesehatan mental. Ekspresi wajah seseorang terkadang dapat bersifat abstrak, sehingga CNN bergantung pada korelasi untuk memprediksi gejala gangguan kesehatan mental. Vidiskiu memberi contoh, “Orang yang mengalami depresi dengan gejala sulit tidur cenderung memiliki kantung mata atau garis hitam di bawah mata, sehingga melalui korelasi dapat ditarik kesimpulan bahwa orang ini sedang mengalami depresi.” Namun, deteksi ini sangat bergantung terhadap data yang dimasukkan ke dalam mesin, sehingga semakin banyak data yang diperoleh, maka hasil deteksi akan lebih akurat.
Moh. Edi Wibowo, selaku Dosen Ilmu Komputer memaparkan bahwa sudah ada beberapa penelitian yang mengintegrasikan penggunaan kecerdasan buatan dalam memahami kondisi psikologis seseorang. Beberapa contohnya adalah facial expression recognition, micro-expression classification dan deteksi suasana hati dalam kaitannya dengan selera musik. Walaupun demikian, Edi menegaskan, “Profil seseorang sebenarnya bersifat privasi, sehingga tidak bisa diekspos secara terang-terangan.” Dengan adanya perkembangan kecerdasan buatan untuk mendeteksi kondisi psikologis seseorang, hal ini dapat menimbulkan resiko bahwa kecerdasan buatan dapat mengungkap informasi sensitif penggunanya. Oleh karena itu, dalam mengumpulkan data yang ditujukan untuk machine learning, diperlukan adanya persetujuan dari partisipan dan juga partisipan harus benar-benar mengerti mengenai proses yang dilakukan. Selain itu, diperlukan juga adanya edukasi pengguna mengenai privasi data mereka.
Writer: Aldo Rafi
Editor: Ruth T. Simanjuntak
