AI belum mampu membaca imej kargo dengan tepat
Pengimbas kargo AI ialah sistem yang menganalisis imej imbasan untuk membantu mengenal pasti kandungan dan mengesan barangan berbahaya dalam kargo. Namun, teknologi ini belum cukup matang: Timbalan Menteri Pengangkutan, Datuk Hasbi Habibollah, memaklumkan di Dewan Rakyat pada 2 November bahawa ada sistem yang gagal mengenal pasti barang dan melabel hampir semua imej sebagai bahan letupan.
Kesilapan itu bukan sekadar gangguan teknikal. Jika sistem terlalu kerap mengeluarkan amaran palsu, pegawai mungkin dibebani pemeriksaan tambahan; jika objek berbahaya terlepas, keselamatan pula terancam. Kualiti imej yang rendah turut menyukarkan sistem membezakan objek. Maka, ukuran kejayaan bukan berapa banyak imej ditandai, tetapi ketepatan pengesanan kargo dalam keadaan operasi sebenar. Menganggap setiap imej sebagai bom bukan tanda berjaga-jaga yang memadai—ia petunjuk bahawa sistem belum boleh dijadikan penentu.
Data latihan masih belum mencukupi
Punca utama kelemahan ini ialah data latihan AI yang belum cukup pelbagai dan lengkap. Menurut Hasbi, imej serta maklumat daripada pemeriksaan sebenar perlu terus ditambah supaya sistem belajar membezakan kandungan kargo, bukan sekadar mengesan corak yang kabur. Ini proses yang memerlukan masa: semakin banyak contoh yang relevan dan bermutu, semakin baik peluang AI membuat pengelasan yang berguna.
Usaha pengumpulan sedang berlangsung di lapangan. Sebuah mesin telah menerima kira-kira 15,000 imej, manakala sebuah lagi mempunyai sekitar 8,000 imej. Angka itu menunjukkan kemajuan, tetapi jumlah sahaja tidak menjamin ketepatan. Data perlu mewakili pelbagai jenis barang, keadaan imej dan kandungan yang mencurigakan. Jika mutu imej rendah atau contoh tertentu jarang direkodkan, sistem boleh terus keliru. Pengumpulan data wajar disertai semakan kualiti, pengujian berkala dan penilaian terhadap kesilapan supaya penambahbaikan bukan sekadar menambah bilangan rekod.
Perkongsian data boleh mempercepat pembelajaran
Kerajaan sedang meneliti perkongsian pangkalan data AI dengan negara lain untuk mempercepat peningkatan keupayaan mengesan kargo berbahaya, termasuk kemungkinan kerjasama melalui agensi berkaitan. Langkah ini lebih munasabah daripada membina pangkalan data dari kosong, tetapi perkongsian bukan jalan pintas yang menjamin hasil. Data luar perlu dinilai kesesuaiannya dengan jenis kargo, peralatan dan keadaan operasi tempatan. Tanpa penyesuaian serta semakan, sistem berisiko mewarisi kelemahan dalam data yang diterima.
Skala usaha ini juga besar: sebanyak 184 mesin pengimbas kargo dan bagasi sedang dipindahkan secara berperingkat daripada Jabatan Kastam Diraja Malaysia kepada Agensi Kawalan dan Perlindungan Sempadan Malaysia sejak 1 Oktober 2025; 132 daripadanya dilengkapi AI. Penyelarasan data, latihan pengguna dan pemantauan prestasi perlu berjalan seiring dengan pemindahan itu. Kerajaan turut boleh mengambil iktibar daripada teknologi pengimbasan lebih terperinci yang digunakan di Australia, tetapi pelaburan pada mesin canggih perlu disertai bukti bahawa peningkatan ketepatan setimpal dengan keperluan.
Keputusan keselamatan mesti kekal di tangan manusia
Buat masa ini, AI patut berperanan sebagai alat sokongan, bukannya pihak yang meluluskan pelepasan kargo. Pemeriksa masih perlu menilai imej, menjalankan pemeriksaan lanjut jika perlu dan mematuhi prosedur keselamatan yang ditetapkan. Kargo yang menunjukkan anomali atau menimbulkan keraguan boleh dibuka untuk pemeriksaan fizikal. Bagi pengendali dan pengguna perkhidmatan kargo, pendekatan ini bermakna amaran AI tidak semestinya bukti kesalahan, tetapi ia boleh mencetuskan pemeriksaan tambahan.
Kesimpulannya, pengimbas kargo AI belum bersedia menggantikan kepakaran pegawai. Data latihan yang lebih baik, imej berkualiti, perkongsian pangkalan data yang ditapis dan ujian berterusan ialah syarat untuk meningkatkan ketepatan pengesanan kargo. Sehingga sistem terbukti boleh membezakan ancaman daripada barang biasa dengan konsisten, keputusan keselamatan mesti kekal berlapis dan disahkan manusia. Menandai semuanya sebagai bom bukan kejayaan pengesanan; kejayaan ialah mengenal pasti risiko sebenar tanpa mencetuskan amaran yang tidak perlu.
