A.I. Bisa Mengguncang Cara Kita Membaca Komentar Online

Bagaimana cara mengatasi masalah seperti internet? Ini adalah pertanyaan yang, sejujurnya, tidak masuk akal bahkan seperempat abad yang lalu. Internet, dengan kemampuannya menyebarkan informasi dan nilai-nilai demokrasi ke seluruh pelosok bumi, dulu jawabannya.

Meminta obat untuk internet ibarat meminta obat untuk obat kanker. Di sini, pada tahun 2020, gambarannya sedikit lebih kabur. Ya, internet luar biasa cemerlang untuk segala hal. Namun hal ini juga menimbulkan masalah, mulai dari penyebaran berita palsu ke saluran pembuangan digital yang ada di setiap bagian komentar YouTube. Dengan kata lain, internet bisa menjadi racun. Bagaimana cara kita membersihkannya?

Tidak ada jawaban sederhana di sini. Apakah sensor algoritmik atau sensor yang digerakkan oleh manusia adalah jawabannya? Haruskah kita menutup semua bagian komentar mengenai topik kontroversial? Apakah platform milik swasta benar-benar perlu merasa berkewajiban untuk memberikan suara kepada semua orang? Bagaimana pemblokiran opini pinggiran demi kepentingan publik sejalan dengan impian internet untuk memberikan suara kepada semua orang?

Para peneliti di Universitas Carnegie Mellon telah menciptakan alat baru yang menarik dan mereka yakini dapat membantu. Ini adalah algoritme kecerdasan buatan yang bekerja bukan dengan memblokir ucapan negatif, melainkan dengan menyorot atau memperkuat “ucapan bantuan” agar lebih mudah ditemukan. Dalam prosesnya, mereka berharap hal ini dapat membantu ambisi para cybertopian untuk menjadikan internet sebagai suara yang lebih baik untuk memberdayakan mereka yang tidak bersuara.

Suara untuk mereka yang tidak bersuara

A.I. dirancang oleh tim, dari Carnegie Mellon's Institut Teknologi Bahasa, menyaring komentar-komentar di YouTube dan menyoroti komentar-komentar yang membela atau bersimpati, dalam hal ini, kelompok minoritas yang kehilangan haknya seperti komunitas Rohingya. Masyarakat Muslim Rohingya telah menjadi sasaran serangkaian penganiayaan yang sebagian besar masih berlangsung oleh pemerintah Myanmar sejak Oktober 2016. Krisis genosida telah memaksa lebih dari satu juta warga Rohingya mengungsi ke negara-negara tetangga. Ini adalah keadaan menyedihkan yang melibatkan penganiayaan agama dan pembersihan etnis – namun Anda belum tentu mengetahuinya dari banyak komentar yang muncul di media sosial lokal; jumlah komentar di sisi lain dari masalah ini sangat banyak.

“Kami mengembangkan kerangka kerja untuk memperjuangkan kepentingan minoritas yang kehilangan haknya – dalam hal ini Rohingya – untuk secara otomatis mendeteksi konten web yang mendukung mereka,” Ashique Khudabukhsh, seorang ilmuwan proyek di Departemen Ilmu Komputer di Carnegie Mellon, mengatakan kepada Digital Trends. “Kami fokus pada YouTube, platform media sosial yang sangat populer di Asia Selatan. Analisis kami menunjukkan bahwa banyak komentar yang meremehkan etnis Rohingya. Kami mengembangkan metode otomatis untuk mendeteksi komentar-komentar yang memperjuangkan tujuan mereka, namun jika tidak maka akan tenggelam oleh banyaknya komentar-komentar kasar dan negatif.”

“Dari perspektif kerangka kerja umum, pekerjaan kami berbeda dari pekerjaan deteksi ujaran kebencian tradisional yang fokus utamanya adalah adalah memblokir konten negatif, [walaupun ini] merupakan bidang penelitian yang aktif dan sangat penting,” Khudabukhsh lanjutan. “Sebaliknya, upaya kami mendeteksi komentar yang mendukung – yang kami sebut ucapan bantuan – menandai arah baru dalam meningkatkan pengalaman online melalui penguatan hal-hal positif.”

Untuk melatih A.I. sistem penyaringan, para peneliti mengumpulkan lebih dari seperempat juta komentar YouTube. Dengan menggunakan teknologi pemodelan linguistik yang canggih, mereka menciptakan sebuah algoritma yang dapat menelusuri komentar-komentar ini untuk dengan cepat menyorot komentar-komentar yang memihak komunitas Rohingya. Analisis semantik otomatis terhadap komentar pengguna, seperti yang Anda duga, tidaklah mudah. Di anak benua India saja, terdapat 22 bahasa utama. Sering juga terjadi kesalahan ejaan dan variasi ejaan non-standar yang harus dihadapi saat menilai bahasa.

Tonjolkan hal-hal positif

Meskipun demikian, A.I. dikembangkan oleh tim mampu meningkatkan visibilitas komentar positif. Yang lebih penting lagi, mereka mampu melakukan hal ini jauh lebih cepat dibandingkan yang bisa dilakukan oleh moderator manusia. yang tidak akan dapat secara manual menelusuri komentar dalam jumlah besar secara real-time dan memasang pin tertentu komentar. Hal ini bisa menjadi sangat penting dalam skenario di mana salah satu pihak mungkin memiliki keterampilan yang terbatas dalam bahasa dominan, dan akses yang terbatas internet, atau isu-isu dengan prioritas lebih tinggi (baca: menghindari penganiayaan) yang mungkin lebih diutamakan daripada berpartisipasi secara online percakapan.

“Kita semua pernah mengalami seorang teman yang membela teman lainnya saat mereka tidak ada,” lanjut Khudabukhsh. “Sekarang pertimbangkan hal ini dalam skala global. Bagaimana jika Anda tidak hadir dalam diskusi global tentang diri Anda, dan tidak dapat membela diri? Bagaimana A.I. membantu dalam situasi ini? Kami menyebutnya sebagai masalah abad ke-21: krisis migran di era internet dimana-mana dimana suara pengungsi sangat sedikit. Ke depan, kami merasa bahwa isu-isu geopolitik, iklim, dan alasan-alasan yang didorong oleh sumber daya dapat memicu krisis migran baru dan upaya kami untuk membela komunitas yang berisiko di dunia online sangatlah penting.”

Namun apakah sekadar menyoroti suara-suara minoritas tertentu saja sudah cukup, atau apakah ini sekadar versi algoritmik dari konsep peluncuran outlet berita yang hanya menyampaikan kabar baik setiap beberapa tahun sekali? Mungkin dalam beberapa hal, namun hal ini juga lebih dari sekedar menyoroti komentar-komentar sederhana tanpa menawarkan cara untuk mengatasi masalah yang lebih luas. Dengan pemikiran tersebut, para peneliti telah memperluas proyek untuk melihat cara-cara di mana A.I. dapat digunakan untuk memperkuat konten positif dalam hal lain yang berbeda, namun tetap memiliki dampak sosial yang tinggi skenario. Salah satu contohnya adalah diskusi online ketika ketegangan politik meningkat antara negara-negara yang bermusuhan dalam bidang nuklir. Pekerjaan ini, yang akan dipresentasikan oleh tim pada Konferensi Eropa tentang Kecerdasan Buatan (ECAI 2020) pada bulan Juni, dapat digunakan untuk membantu mendeteksi dan menyajikan konten yang menyebarkan permusuhan. Teknologi serupa dapat diciptakan untuk berbagai skenario lain — dengan penyesuaian yang sesuai untuk masing-masing skenario.

Ini adalah tingkat penerimaan untuk #ECAI2020 kontribusi:
– Makalah lengkap: 26,8%
– Makalah sorotan: 45%

Terima kasih banyak atas upaya yang Anda lakukan dalam proses peninjauan!

— ECAI2020 (@ECAI2020) 15 Januari 2020

“Premis dasar bagaimana suatu komunitas dapat dibantu bergantung pada komunitas yang bersangkutan,” kata Khudabukhsh. “Bahkan krisis pengungsi yang berbeda pun memerlukan pemahaman bantuan yang berbeda. Misalnya, dalam krisis dimana wabah penyakit menular merupakan masalah besar, memberikan bantuan medis dapat sangat membantu. Bagi kelompok yang kurang beruntung secara ekonomi, menyoroti kisah sukses masyarakat dapat menjadi faktor motivasi. Oleh karena itu, setiap komunitas memerlukan bantuan pengklasifikasi ucapan yang berbeda untuk menemukan konten positif secara otomatis. Pekerjaan kami memberikan cetak biru untuk itu.”

Tidak ada perbaikan yang mudah

Betapapun menariknya karya ini, tidak ada perbaikan yang mudah dalam memecahkan masalah percakapan online. Salah satu tantangannya adalah internet seperti yang ada saat ini memberi penghargaan pada suara-suara keras. Algoritme PageRank Google, misalnya, memberi peringkat pada halaman web berdasarkan kepentingannya dengan menghitung jumlah dan kualitas tautan ke suatu halaman. Topik yang sedang tren di Twitter ditentukan oleh jumlah orang yang paling banyak men-tweet. Bagian komentar sering kali menyoroti opini-opini yang memicu reaksi paling kuat.

Jumlah suara yang sangat besar di internet dapat meredam suara-suara yang berbeda pendapat; sering kali meminggirkan suara-suara yang, setidaknya secara teori, memiliki platform yang sama dengan orang lain.

Mengubahnya akan membutuhkan lebih dari satu algoritma penelusuran komentar YouTube yang keren. Tapi ini bukan awal yang buruk.

Rekomendasi Editor

• Sentuhan terakhir: Bagaimana para ilmuwan memberi robot indra peraba yang mirip manusia
• Rumus lucunya: Mengapa humor yang dihasilkan mesin adalah cawan suci A.I.
• A.I. biasanya tidak melupakan apa pun, namun sistem baru Facebook melupakannya. Inilah alasannya
• A.I. ada di sini, dan bisa jadi dalam wawancara kerja Anda berikutnya
• Supermodel bahasa: Bagaimana GPT-3 secara diam-diam menghadirkan A.I. revolusi