BERITA TERKINI
Meta Terapkan AI untuk Deteksi Akun Diduga Pengguna di Bawah 13 Tahun di Facebook dan Instagram

Meta Terapkan AI untuk Deteksi Akun Diduga Pengguna di Bawah 13 Tahun di Facebook dan Instagram

Meta, perusahaan induk Facebook dan Instagram, dilaporkan menerapkan sistem perlindungan baru berbasis kecerdasan buatan (AI) untuk mendeteksi dan menindak akun yang dicurigai dimiliki pengguna berusia di bawah 13 tahun. Langkah ini diambil di tengah persoalan lama verifikasi usia di internet, yang kerap mudah disiasati dengan memalsukan tahun lahir saat pendaftaran.

Selama ini, berbagai platform memasang pembatasan umur, namun penerapannya sering dinilai tidak efektif di lapangan. Di sisi lain, upaya menerapkan verifikasi usia yang lebih ketat juga kerap memicu protes dari pengguna. Dalam konteks itu, Meta memilih pendekatan yang disebut sebagai deteksi “diam-diam” melalui teknologi AI.

Sistem AI tersebut menggabungkan dua metode utama, yakni analisis teks dan pemindaian visual. Dari sisi visual, AI akan mengamati foto maupun video pengguna untuk mencari petunjuk fisik tertentu. Sistem ini tidak hanya melihat wajah, tetapi dilatih untuk menganalisis postur tubuh seperti tinggi badan hingga struktur tulang, guna memperkirakan apakah pemilik akun masih tergolong anak-anak atau sudah cukup umur.

Sementara melalui analisis teks, algoritma akan menyisir aktivitas pengguna di platform untuk menemukan sinyal pendukung terkait usia. Contohnya dapat berupa unggahan perayaan ulang tahun atau percakapan yang menyinggung nilai maupun rapor sekolah.

Meta meyakini kombinasi pemindaian visual dan analisis teks ini dapat membantu menjaring akun anak-anak yang selama ini kerap lolos dari verifikasi standar.

Di tengah kekhawatiran soal privasi, Meta menegaskan bahwa sistem AI terbaru ini bukan teknologi pengenalan wajah (facial recognition). Artinya, sistem tersebut tidak ditujukan untuk mengidentifikasi identitas asli orang di dalam foto. AI ini disebut hanya memperkirakan rentang usia secara umum berdasarkan konteks visual, tanpa perlu mengetahui nama asli pengguna.

Meski demikian, efektivitas pendekatan ini masih menjadi perhatian, termasuk terkait akurasi sistem dalam membedakan ciri fisik yang beragam pada tiap individu.