Apakah Model Bahasa Bias Mempengaruhi Pencarian bagi Pemasar dan Pelanggan?

Model bahasa yang dilatih dari teks internet yang ada benar-benar menghasilkan model yang bias.

Tentu saja bias di internet tidak terbatas pada jenis kelamin saja, terdapat pula bias ekonomi, bias bahasa, dan bias popularitas. Jika bias ini ada di dalam data pelatihan dan model yang dilatih padanya digunakan dalam algoritma mesin telusur, maka kecenderungan tersebut dapat muncul dalam sugesti otomatis penelusuran atau bahkan dalam proses peringkatan dan pengambilan.

Jika model dalam skala besar diluncurkan di mana-mana, maka dapat dipahami bahwa model tersebut hanya akan memperkuat bias ini dalam penelusuran.

Hal ini juga dapat terjadi dalam konten yang disesuaikan dan disediakan mesin telusur seperti Google melalui fitur-fitur seperti umpan Discover. Ini secara alami akan mengarah pada hasil atau perspektif yang lebih kabur.

Jika model bias membuatnya menjadi algoritma pencarian, maka itu bisa mencemari banyak tujuan dari SEO. Sampai saat ini perusahaan masih berusaha untuk mengurangi dampak bias tersebut.

Mencari solusi tidaklah mudah

Menemukan cara yang tepat untuk mengatasi bias dalam model bahasa adalah tugas yang menantang, bahkan dapat mempengaruhi keefektifan model ini. Sementara itu perusahaan yang mengembangkan teknologi ini mencoba menggunakan teknologi visualisasi data dan bentuk interpretabilitas lain untuk lebih memahami model bahasa besar ini dan membersihkan bias sebanyak mungkin.

Solusi terkait dengan bias ini telah menjadi masalah yang berkelanjutan untuk platform internet. Sejauh ini Reddit dan Facebook sama-sama menggunakan manusia untuk melakukan moderasi dan tampaknya mereka berjuang tanpa henti untuk melindungi pengguna mereka dari konten terlarang atau bias.

Meskipun Google menggunakan penilai manusia untuk memberikan umpan balik mengenai kualitas hasil penelusurannya, namun algoritma merupakan garis pertahanan utama untuk melindungi penggunanya.

Mengakui secara publik mengenai risiko model bahasa pelatihan pada kumpulan data besar, akan membantu perusahaan tetap bertanggung jawab untuk menetralkannya.