Gandeng UGM, Kominfo Susun Panduan Etika Artificial Intelligence

Jum'at, 08 Maret 2024 - 22:07 WIB
loading...
Gandeng UGM, Kominfo...
Wamen Kominfo, Nezar Patria dan Rektorat UGM meluncurkan Center of Al Ethic di Kampus UGM, Yogyakarta, Jumat (8/3/2024). Foto/MPI/Erfan Erlin
A A A
YOGYAKARTA - Indonesia bakal berperan penting dalam pertumbuhan ekonomi di Asia Tenggara pada 2030 mendatang dan menjadi negara satu-satunya dengan populasi penduduk paling besar dengan pertumbuhan angkatan muda yang luar biasa.

Selain itu memiliki 9 juta talenta digital di tahun 2030. Potensi talenta digital yang cukup banyak ini bakal menjadikan Indonesia menyumbang 30 persen pertumbuhan ekonomi digital ASEAN.



Sedangkan pertumbuhan ekonomi digital negaranegara di Asia Tenggara diprediksi akan tumbuh pesat hingga menembus USD1 triliun.

"Di satu sisi pertumbuhan ekonomi digital Indonesia pada 2030 akan mencapai USD366 juta," kata Wakil Menteri Komunikasi dan Informatika Nezar Patria di Universitas Gadjah Mada (UGM), Yogyakarta, Jumat (8/3/2024).

Dia menjadi pembicara kunci dalam acara “Artificial Intelligence Publik Discussion: Moving Ethical Al from Voluntary Commitments to Binding Regulations'.

Pihaknya bakal memberikan rambu-rambu dalam pemanfaatan Artificial Intelligence (Al) agar berjalan sesuai koridor guna mendukung pertumbuhan ekonomi digital tanah air.



Kementerian Komunikasi dan Informatika (Kominfo) menerbitkan surat edaran (SE) mengenai etika penggunaan dan pemanfaatan Artificial Intelligence (Al) atau kecerdasan artifisial.

SE Nomor 9 Tahun 2023 tentang Etika Kecerdasan Artifisial ini memuat tiga kebijakan yaitu nilai etika, pelaksanaan nilai etika, dan tanggung jawab dalam pemanfaatan dan pengembangan kecerdasan artifisial. Panduan ini untuk tata kelola Al dan memang ditujukan pada industri yang mengadopsi Al.
Halaman :
Dapatkan berita terkini dan kejutan menarik dari SINDOnews.com, Klik Disini untuk mendaftarkan diri anda sekarang juga!
Baca Berita Terkait Lainnya
Copyright © 2024 SINDOnews.com
All Rights Reserved
read/ rendering in 0.2137 seconds (0.1#10.140)