NEW
Font size
WorksheetsTugas 1 KKA Sem genap
Total questions: 20
Worksheet time: 10mins
Prinsip etika AI di Indonesia menekankan inklusivitas, kemanusiaan, keamanan, transparansi, akuntabilitas, dan perlindungan data pribadi. Manakah pernyataan yang paling tepat menggambarkan tujuan nilai-nilai tersebut?
Memastikan pemanfaatan AI yang adil, aman, dan bertanggung jawab
Memusatkan semua kendali AI pada pengembang perangkat lunak
Menghapus kebutuhan persetujuan subjek data sepenuhnya
Mendorong efisiensi komputasi tanpa batasan hukum
UU PDP 2022 mewajibkan persetujuan subjek data untuk pemrosesan AI. Apa implikasi langsungnya terhadap penggunaan data pribadi untuk training model?
Cukup anonimisasi tanpa persetujuan apa pun
Data dapat dipakai bebas selama tujuan penelitian
Harus ada persetujuan eksplisit sebelum data digunakan
Persetujuan hanya diperlukan untuk data non-pribadi
Standar ISO/IEC 29184 disebutkan terkait mitigasi risiko privasi. Apa fokus utama standar ini dalam konteks AI?
Optimasi performa model melalui tuning hiperparameter
Transparansi persetujuan pengguna dan pengelolaan privasi
Desain arsitektur jaringan syaraf dalam
Pengurangan biaya komputasi cloud
Nilai etika utama mencakup inklusivitas, kesetaraan dan keadilan, kemanusiaan, serta keamanan. Manakah contoh penerapan yang selaras dengan nilai tersebut?
Menyimpan semua data mentah tanpa enkripsi
Menghapus fitur transparansi keputusan model
Menerapkan kontrol akses dan perlindungan data pengguna
Menolak akses layanan bagi kelompok minoritas
Identifikasi risiko seperti bias dan diskriminasi adalah bagian dari pedoman etika nasional. Tindakan yang tepat saat menemukan bias pada model adalah...
Menonaktifkan logging agar tidak tercatat
Mengganti seluruh tim pengembang tanpa analisis
Melakukan evaluasi ulang dataset dan perbaikan metode pelatihan
Melanjutkan deploy tanpa perubahan untuk konsistensi
Manakah tujuan utama akuntabilitas dalam pengembangan sistem AI yang dijelaskan pada materi?
Menciptakan ekosistem AI inklusif selaras nilai Pancasila
Menghapus mekanisme pengaduan demi efisiensi
Mempercepat adopsi AI tanpa regulasi tambahan
Menggantikan peran manusia dalam semua keputusan
Apa fokus pendekatan "AI sebagai pendukung" dalam pelaksanaan nilai etika?
Mengizinkan penggunaan data tanpa persetujuan
Menghapus pengawasan untuk mempercepat inovasi
Menggantikan kreativitas manusia dengan otomatisasi penuh
Mendorong kreativitas manusia secara bertanggung jawab
Prinsip apa yang menekankan keterbukaan mengenai data dan proses AI?
Transparansi pada data dan proses AI
Keamanan untuk lindungi data pengguna
Kredibilitas melalui mekanisme audit
Aksesibilitas bagi semua pengguna
Pernyataan mana yang paling tepat tentang "kredibilitas dan akuntabilitas" dalam etika AI?
Menghasilkan informasi tepercaya dengan audit dan pengaduan
Membatasi akses data agar hanya pihak tertentu yang bisa
Mendorong otomatisasi tanpa campur tangan manusia
Menghapus pelaporan untuk kurangi beban operasional
Pendekatan implementasi yang disebut "privacy by design" menekankan apa?
Penghapusan persetujuan pengguna untuk inovasi
Perlindungan data sejak tahap pengembangan AI
Penyimpanan data permanen untuk analitik
Keterbukaan algoritma tanpa kontrol privasi
Prinsip "Kesejahteraan Manusia" berfokus pada apa dalam pengembangan AI?
Mengecilkan peran etika demi percepatan produk
Meningkatkan efisiensi dengan mengurangi tenaga kerja
Meningkatkan kualitas hidup tanpa dampak negatif
Menggantikan peran manusia di semua sektor
Apa prinsip utama dari Privacy by Design dalam pengembangan sistem AI?
Alihkan risiko ke pihak ketiga eksternal
Gunakan data mentah tanpa anonimisasi
Kumpulkan semua data tanpa batas
Minimalkan data dan enkripsi sejak awal
Langkah kepatuhan hukum yang wajib sebelum pemrosesan AI terkait subjek data adalah apa?
Mendapatkan persetujuan eksplisit subjek
Menghapus semua log sistem harian
Mengabaikan hak akses dan koreksi
Menonaktifkan audit data flow
Tujuan utama kolaborasi publik–privat seperti regulatory sandbox adalah apa?
Menghentikan inovasi teknologi AI
Menghapus peraturan PDP yang ketat
Mempercepat pemasaran tanpa evaluasi
Uji coba AI etis tanpa sanksi penuh
Apa definisi yang tepat tentang deepfake dalam konteks AI?
Konten palsu realistis hasil deep learning
File terenkripsi untuk privasi pengguna
Sistem audit otomatis data flow
Algoritma pencari anomali jaringan
Indikator sederhana untuk mendeteksi deepfake pada video adalah apa?
Audio jernih tanpa noise kompresi
Latar belakang dengan cahaya merata
Resolusi tinggi dan bitrate stabil
Kedipan mata tidak alami atau bibir tidak sinkron
Apa yang dimaksud dengan bias data dalam konteks model AI?
Ketidakseimbangan pada dataset pelatihan
Keterbatasan memori perangkat keras
Kesalahan komputasi akibat overclock
Kegagalan jaringan saat inferensi
Apa penyebab utama bias data yang disebutkan pada materi?
Label otomatis bebas prasangka manusia
Populasi selalu terdistribusi merata
Algoritma selalu sempurna tanpa data
Pengumpulan sampel tidak representatif
Contoh bias pengambilan sampel yang benar adalah apa?
Survei mencakup variasi populasi penuh
Dataset dengan semua gender seimbang
Model kesehatan hanya dari pasien pria
Pengukuran variabel dilakukan berulang
Mengapa algoritma dapat memperkuat bias yang ada?
Validasi silang dengan data seimbang
Penghapusan data histori secara berkala
Siklus pembelajaran berulang dari data bias
Penggunaan model tanpa proses training
