Dalam ilmu pengetahuan, komputasi, dan teknik, Black Box adalah perangkat, sistem, atau objek yang menghasilkan informasi yang berguna tanpa mengungkapkan informasi apa pun tentang cara kerja internalnya. Penjelasan atas kesimpulannya tetap buram atau “hitam”. Analis keuangan, manajer hedge fund, dan investor dapat menggunakan perangkat lunak yang didasarkan pada Black Box Model untuk mengubah data menjadi strategi investasi yang berguna. Kemajuan dalam daya komputasi, kecerdasan buatan, dan kemampuan pembelajaran mesin menyebabkan berkembangnya Black Box Model di banyak profesi, dan menambah mistik di sekitarnya. Black Box Model dipandang dengan waspada oleh pengguna potensial di banyak profesi. Seperti yang ditulis oleh seorang dokter dalam sebuah makalah tentang penggunaannya dalam bidang kardiologi: “Black Box adalah singkatan dari model yang cukup rumit sehingga tidak dapat ditafsirkan secara langsung oleh manusia.
Memahami Black Box Model
Banyak hal yang dapat digambarkan sebagai Black Box : transistor, algoritme, dan bahkan otak manusia. Kebalikan dari Black Box adalah sistem yang terdiri dari cara kerja bagian dalam yang tersedia untuk diperiksa. Ini biasanya disebut sebagai kotak putih, meskipun kadang-kadang disebut kotak bening atau kotak kaca.
Black Box Model dalam Keuangan
Dalam pasar keuangan, meningkatnya penggunaan metode Black Box menimbulkan sejumlah kekhawatiran. Black Box Model tidak secara inheren berisiko, tetapi menimbulkan beberapa pertanyaan tata kelola dan etika. Penasihat investasi yang menggunakan metode Black Box dapat menyembunyikan risiko sebenarnya dari aset yang mereka rekomendasikan dengan kedok melindungi teknologi eksklusif. Hal ini membuat investor dan regulator tidak memiliki fakta yang mereka butuhkan untuk menilai risiko yang sedang diambil secara akurat. Apakah manfaat metode Black Box mengimbangi kekurangannya? Ada beberapa pendapat yang berbeda.
Yang Menggunakan Model Keuangan Black Box
Penggunaan Black Box Model untuk menganalisis investasi telah menjadi tren selama bertahun-tahun, biasanya tergantung pada apakah pasar keuangan naik atau turun. Selama masa-masa yang tidak menentu di pasar keuangan, strategi Black Box dipilih karena sifatnya yang berpotensi merusak. Tingkat risiko yang diambil mungkin tidak terlihat hingga kerugian ekstrem mengungkapkannya. Kemajuan dalam daya komputasi, aplikasi data besar, kecerdasan buatan, dan kemampuan pembelajaran mesin meningkatkan penggunaan dan menambah mistik di sekitar Black Box Model yang menggunakan metode kuantitatif yang canggih. Hedge fund dan beberapa manajer investasi terbesar di dunia kini secara rutin menggunakan Black Box Model untuk mengelola strategi investasi mereka.
Ledakan Black Box
Ada beberapa contoh penting yang mencakup kerugian ekstrem dalam portofolio yang dikhususkan untuk strategi Black Box . Strategi Black Box tidak dapat disalahkan atas kejadian-kejadian ini. Namun, investor yang bergantung pada strategi tersebut menderita karenanya. seperti halnya banyak investor lain yang terjebak dalam badai.
Peristiwa-peristiwa ini termasuk:
- Black Monday, pada 19 Oktober 1987. ketika Dow Jones Industrial Average turun sekitar 22% dalam satu hari.
- Runtuhnya sebuah hedge fund, Long-Term Capital Management, pada tahun 1998. Dana ini menghasilkan keuntungan besar dengan menggunakan strategi arbitrase untuk membeli obligasi hingga gagal bayar obligasi oleh pemerintah Rusia menyebabkan runtuhnya dana ini, dan hampir meruntuhkan sistem keuangan global.
- “Flash crash” pada 24 Agustus 2015. Flash crash, yang sekarang terjadi secara berkala, melibatkan penurunan nilai aset yang tidak terkendali dalam waktu singkat, diikuti dengan pemulihan harga dengan segera. Peningkatan pesanan terkomputerisasi biasanya disalahkan. Sebenarnya ada dua kali flash crash pada tahun 2015. Kejadian pada bulan Agustus melibatkan Indeks S&P 500 dan kejadian lain yang melibatkan perdagangan dalam dolar AS pada tanggal 18 Maret.
Black Box Model dalam Komputasi
Teknik pembelajaran mesin yang telah memberikan kontribusi besar pada pertumbuhan dan kecanggihan Black Box Model sangat erat kaitannya, terutama yang relevan dengan pembelajaran mesin. Faktanya, telah dikatakan bahwa cara kerja model prediktif Black Box yang dibuat dari algoritma dapat menjadi sangat kompleks sehingga tidak ada manusia yang dapat mengerjakan semua variabel yang terlibat dalam membuat prediksi.3
Tinjauan Ilmu Data Harvard. “Mengapa Kita Menggunakan Black Box Model dalam AI Ketika Kita Tidak Membutuhkannya?”
Black Box Model dalam Teknik
Black Box Model digunakan dalam bidang teknik untuk membangun model prediktif yang ada dalam kode komputer, bukan dalam bentuk fisik. Variabel-variabel tersebut kemudian dapat diamati, dianalisis, diuji, dan direvisi tanpa proses yang mahal dan memakan waktu untuk membangunnya di dunia nyata.
Kesimpulan
Black Box Model semakin banyak digunakan untuk membuat perangkat lunak tidak hanya untuk aplikasi di dunia investasi, tetapi juga untuk digunakan di bidang kesehatan, perbankan, teknik, dan bidang lainnya. Black Box Model berkembang bersamaan dengan kemampuan pembelajaran mesin, dan keduanya meningkat dalam kompleksitas prosesnya. Bahkan, keduanya menjadi semakin buram. Artinya, kita mengandalkan hasil mereka tanpa memahami bagaimana hasil tersebut dihasilkan.
