Apa itu kecerdasan buatan generatif: cara kerjanya, manfaat dan bahayanya

AI Generatif adalah topik diskusi teknologi terpanas tahun 2023.

Apa itu kecerdasan buatan generatif, bagaimana cara kerjanya, dan tentang apa? Mari kita simak bersama di artikel ini

Apa itu kecerdasan buatan generatif?

AI Generatif adalah jenis teknologi kecerdasan buatan yang secara luas menggambarkan sistem pembelajaran mesin yang dapat menghasilkan teks, gambar, kode, atau jenis konten lainnya.

Model dari kecerdasan buatan generatif semakin banyak dimasukkan ke dalam alat online dan chatbot yang memungkinkan pengguna mengetik pertanyaan atau instruksi ke dalam kolom masukan, di mana model AI akan menghasilkan respons seperti manusia.

Bagaimana cara kerja kecerdasan buatan generatif?

Model dari kecerdasan buatan generatif mereka menggunakan proses komputer kompleks yang dikenal sebagai deep learning untuk menganalisis pola dan pengaturan umum dalam kumpulan data besar dan kemudian menggunakan informasi ini untuk menciptakan hasil baru dan menarik. Model tersebut melakukan hal ini dengan menggabungkan teknik pembelajaran mesin yang dikenal sebagai jaringan saraf, yang terinspirasi oleh cara otak manusia memproses dan menafsirkan informasi dan kemudian mempelajarinya dari waktu ke waktu.

Sebagai contoh, memberi makan model kecerdasan buatan generatif dengan narasi dalam jumlah besar, lama kelamaan model akan mampu mengidentifikasi dan mereproduksi elemen cerita, seperti struktur plot, karakter, tema, perangkat narasi, dan sebagainya.

Model dari kecerdasan buatan generatif mereka menjadi lebih canggih seiring dengan bertambahnya data yang mereka terima dan hasilkan, sekali lagi berkat teknik deep learning dan jaringan syaraf di bawah. Alhasil, semakin banyak pula konten yang dihasilkan sebuah template kecerdasan buatan generatif, semakin meyakinkan dan mirip dengan manusia hasilnya.

Contoh AI generatif

Popularitaskecerdasan buatan generatif meledak pada tahun 2023, sebagian besar berkat program ChatGPT e DALL-E di OpenAI. Apalagi kemajuan teknologi yang pesat kecerdasan buatan, seperti pemrosesan bahasa alami, telah membuatkecerdasan buatan generatif dapat diakses oleh konsumen dan pembuat konten dalam skala besar.

Perusahaan teknologi besar dengan cepat ikut serta, dengan Google, Microsoft, Amazon, Meta, dan lainnya menyiapkan alat pengembangan mereka sendiri. kecerdasan buatan generatif dalam beberapa bulan.

Ada banyak alat kecerdasan buatan generatif, meskipun model pembuatan teks dan gambar mungkin yang paling terkenal. Model dari kecerdasan buatan generatif mereka biasanya mengandalkan pengguna yang memberikan pesan yang memandu mereka menghasilkan keluaran yang diinginkan, baik itu teks, gambar, video, atau musik, meskipun hal ini tidak selalu terjadi.

Contoh model kecerdasan buatan generatif

• ObrolanGPT: model bahasa AI yang dikembangkan oleh OpenAI yang dapat menjawab pertanyaan dan menghasilkan respons mirip manusia dari instruksi teks.
• DARI-E 3: model AI lain dari OpenAI yang dapat membuat gambar dan karya seni dari instruksi teks.
• Google Penyair: Chatbot AI generatif Google dan saingan ChatGPT. Ini dilatih pada model bahasa besar PaLM dan dapat menjawab pertanyaan dan menghasilkan teks dari perintah.
• Claudia 2 : Anthropic yang berbasis di San Francisco, didirikan pada tahun 2021 oleh mantan peneliti OpenAI, mengumumkan versi terbaru model Claude AI pada bulan November.
• tengah perjalanan : Dikembangkan oleh laboratorium penelitian Midjourney Inc. yang berbasis di San Francisco, model AI ini menafsirkan instruksi teks untuk menghasilkan gambar dan karya seni, mirip dengan DALL-E 2.
• Kopilot GitHub : alat pengkodean bertenaga AI yang menyarankan penyelesaian kode di lingkungan pengembangan Visual Studio, Neovim, dan JetBrains.
• Lama 2: Model bahasa besar sumber terbuka Meta dapat digunakan untuk membuat model AI percakapan untuk chatbot dan asisten virtual, mirip dengan GPT-4.
• xAI: Setelah mendanai OpenAI, Elon Musk meninggalkan proyek tersebut pada Juli 2023 dan mengumumkan usaha AI generatif baru ini. Model pertamanya, Grok yang kurang ajar, keluar pada bulan November.

Jenis model AI generatif

Ada berbagai jenis model AI generatif, masing-masing dirancang untuk tantangan dan tugas tertentu. Ini secara luas dapat diklasifikasikan ke dalam jenis berikut.

Transformer-based models

Model berbasis transformator dilatih pada kumpulan data besar untuk memahami hubungan antara informasi berurutan, seperti kata dan kalimat. Didukung oleh deep learning, model AI ini cenderung menguasai NLP dan memahami struktur serta konteks bahasa, sehingga cocok untuk tugas pembuatan teks. ChatGPT-3 dan Google Bard adalah contoh model AI generatif berbasis transformator.

Generative adversarial networks

GAN terdiri dari dua jaringan saraf yang dikenal sebagai generator dan diskriminator, yang pada dasarnya bekerja melawan satu sama lain untuk menghasilkan data yang tampak autentik. Sesuai dengan namanya, peran generator adalah menghasilkan keluaran yang meyakinkan seperti gambar berdasarkan sugesti, sedangkan diskriminator berfungsi untuk mengevaluasi keaslian gambar tersebut. Seiring berjalannya waktu, setiap komponen meningkat dalam perannya masing-masing, sehingga mencapai hasil yang lebih meyakinkan. DALL-E dan Midjourney adalah contoh model AI generatif berbasis GAN.

Variational autoencoders

VAE menggunakan dua jaringan untuk menafsirkan dan menghasilkan data: dalam hal ini adalah encoder dan decoder. Encoder mengambil data masukan dan mengompresnya ke dalam format yang disederhanakan. Decoder kemudian mengambil informasi terkompresi ini dan merekonstruksinya menjadi sesuatu yang baru yang menyerupai data asli, namun tidak persis sama.

Contohnya adalah mengajarkan program komputer untuk menghasilkan wajah manusia menggunakan foto sebagai data pelatihan. Seiring waktu, program ini belajar menyederhanakan foto wajah orang dengan mereduksinya menjadi beberapa fitur penting, seperti ukuran dan bentuk mata, hidung, mulut, telinga, dll., lalu menggunakannya untuk membuat wajah baru.

Multimodal models

Model multimodal dapat memahami dan memproses beberapa jenis data sekaligus, seperti teks, gambar, dan audio, sehingga memungkinkannya menghasilkan keluaran yang lebih canggih. Contohnya adalah model AI yang dapat menghasilkan gambar berdasarkan perintah teks, serta deskripsi tekstual dari perintah gambar. DALL-E 2 e GPT-4 oleh OpenAI adalah contoh model multimodal.

Manfaat kecerdasan buatan generatif

Bagi bisnis, efisiensi bisa dibilang merupakan manfaat paling menarik dari AI generatif karena memungkinkan bisnis mengotomatiskan tugas-tugas tertentu dan memfokuskan waktu, energi, dan sumber daya pada tujuan strategis yang lebih penting. Hal ini dapat menurunkan biaya tenaga kerja, meningkatkan efisiensi operasional, dan wawasan baru mengenai kinerja proses bisnis tertentu atau tidak.

Bagi para profesional dan pembuat konten, alat AI generatif dapat membantu dalam menghasilkan ide, perencanaan dan penjadwalan konten, pengoptimalan mesin pencari, pemasaran, keterlibatan audiens, penelitian dan pengeditan, dan banyak lagi. Sekali lagi, manfaat utama yang diusulkan adalah efisiensi karena alat AI generatif dapat membantu pengguna mengurangi waktu yang mereka habiskan untuk tugas tertentu sehingga mereka dapat menginvestasikan energi mereka di tempat lain. Meskipun demikian, pengawasan manual dan pengendalian model AI generatif tetap sangat penting.

Kasus penggunaan AI generatif

AI Generatif telah menemukan pijakan di berbagai sektor industri dan berkembang pesat ke pasar komersial dan konsumen. perkiraan McKinsey bahwa, pada tahun 2030, tugas-tugas yang saat ini mencakup sekitar 30% jam kerja di Amerika Serikat dapat diotomatisasi, berkat percepatan kecerdasan buatan generatif.

Dalam layanan pelanggan, chatbot dan asisten virtual yang didukung AI membantu perusahaan mengurangi waktu respons dan dengan cepat menangani pertanyaan umum pelanggan, sehingga mengurangi beban staf. Dalam pengembangan perangkat lunak, alat AI generatif membantu pengembang membuat kode dengan lebih bersih dan efisien dengan meninjau kode, menyoroti bug, dan menyarankan solusi potensial sebelum menjadi masalah yang lebih besar. Sementara itu, penulis dapat menggunakan alat AI generatif untuk merencanakan, menyusun, dan merevisi esai, artikel, dan karya tulis lainnya, meskipun seringkali dengan hasil yang beragam.

Sektor aplikasi

Penggunaan AI generatif bervariasi dari satu industri ke industri lainnya dan lebih umum di beberapa industri dibandingkan industri lainnya. Kasus penggunaan saat ini dan yang diusulkan mencakup hal berikut:

• Kesehatan: AI generatif sedang dieksplorasi sebagai alat untuk mempercepat penemuan obat, sementara alat seperti AWS HealthScribe mereka mengizinkan dokter untuk menyalin konsultasi pasien dan mengunggah informasi penting ke dalam rekam medis elektronik mereka.
• Pemasaran digital: pengiklan, pemasar, dan tim komersial dapat menggunakan AI generatif untuk membuat kampanye yang dipersonalisasi dan menyesuaikan konten dengan preferensi konsumen, terutama bila dikombinasikan dengan data manajemen hubungan pelanggan.
• Pendidikan: Beberapa alat pendidikan mulai menggunakan AI generatif untuk mengembangkan materi pembelajaran yang dipersonalisasi dan disesuaikan dengan gaya belajar individu siswa.
• Keuangan: AI Generatif adalah salah satu dari banyak alat dalam sistem keuangan yang kompleks untuk menganalisis pola pasar dan mengantisipasi tren pasar saham, dan digunakan bersama metode perkiraan lainnya untuk membantu analis keuangan.
• Lingkungan: dalam ilmu lingkungan, peneliti menggunakan model kecerdasan buatan generatif untuk memprediksi pola cuaca dan mensimulasikan dampak perubahan iklim.

Bahaya dan batasan kecerdasan buatan generatif

Kekhawatiran utama mengenai penggunaan alat AI generatif – dan khususnya yang dapat diakses oleh publik – adalah potensinya untuk menyebarkan informasi yang salah dan konten berbahaya. Dampak dari hal ini bisa sangat luas dan parah, mulai dari berlanjutnya stereotip, ujaran kebencian, dan ideologi berbahaya hingga rusaknya reputasi pribadi dan profesional serta ancaman dampak hukum dan finansial. Bahkan ada dugaan bahwa penyalahgunaan atau salah urus AI generatif dapat membahayakan keamanan nasional.

Risiko-risiko ini tidak luput dari perhatian para politisi. Pada April 2023, Uni Eropa mengusulkan aturan hak cipta baru untuk AI generatif yang mengharuskan perusahaan untuk mengungkapkan materi berhak cipta apa pun yang digunakan untuk mengembangkan alat kecerdasan buatan generatif. Aturan-aturan ini disetujui dalam rancangan undang-undang yang dipilih oleh Parlemen Eropa pada bulan Juni, yang juga mencakup pembatasan ketat pada penggunaan kecerdasan buatan di negara-negara anggota UE, termasuk usulan larangan teknologi pengenalan wajah real-time di ruang publik.

Mengotomatiskan tugas melalui AI generatif juga menimbulkan kekhawatiran mengenai tenaga kerja dan perpindahan pekerjaan, seperti yang disoroti oleh McKinsey. Menurut kelompok konsultan tersebut, otomatisasi dapat menyebabkan 12 juta transisi karier antara saat ini hingga tahun 2030, dengan hilangnya pekerjaan terkonsentrasi di bagian pendukung kantor, layanan pelanggan, dan layanan makanan. Laporan tersebut memperkirakan bahwa permintaan akan pekerja kantoran dapat “…menurun sebesar 1,6 juta pekerjaan, ditambah dengan kerugian sebesar 830.000 pada tenaga penjualan ritel, 710.000 pada asisten administrasi, dan 630.000 pada kasir.”

AI generatif dan AI umum

AI generatif dan AI umum mewakili sisi berbeda dari mata uang yang sama. Keduanya berkaitan dengan bidang kecerdasan buatan, namun kecerdasan buatan merupakan subtipe dari kecerdasan buatan.

AI generatif menggunakan berbagai teknik pembelajaran mesin, seperti GAN, VAE, atau LLM, untuk menghasilkan konten baru dari model yang dipelajari dari data pelatihan. Keluaran tersebut dapat berupa teks, gambar, musik, atau apa pun yang dapat direpresentasikan secara digital.

Kecerdasan umum buatan, juga dikenal sebagai kecerdasan umum buatan, secara luas mengacu pada konsep sistem komputer dan robotika yang memiliki kecerdasan dan otonomi mirip manusia. Ini masih merupakan fiksi ilmiah: bayangkan WALL-E karya Disney Pixar, Sonny dari I, Robot tahun 2004, atau HAL 9000, kecerdasan buatan jahat dari film Stanley Kubrick tahun 2001: A Space Odyssey. Sebagian besar sistem AI saat ini adalah contoh “AI sempit”, karena dirancang untuk tugas yang sangat spesifik.

AI generatif dan pembelajaran mesin

Seperti dijelaskan di atas, AI generatif adalah subbidang dari kecerdasan buatan. Model AI generatif menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk memproses dan menghasilkan data. Secara umum, kecerdasan buatan mengacu pada konsep komputer yang mampu melakukan tugas-tugas yang memerlukan kecerdasan manusia, seperti pengambilan keputusan dan NLP.

Pembelajaran mesin adalah komponen dasar kecerdasan buatan dan mengacu pada penerapan algoritma komputer pada data untuk tujuan mengajar komputer melakukan tugas tertentu. Pembelajaran mesin adalah proses yang memungkinkan sistem kecerdasan buatan membuat keputusan atau prediksi berdasarkan pola yang dipelajari.

Apakah kecerdasan buatan generatif adalah masa depan?

Pertumbuhan eksplosif AI generatif tidak menunjukkan tanda-tanda mereda, dan seiring semakin banyaknya perusahaan yang menerapkan digitalisasi dan otomatisasi, AI generatif tampaknya akan memainkan peran penting di masa depan industri ini. Kemampuan AI generatif telah terbukti bermanfaat dalam industri seperti pembuatan konten, pengembangan perangkat lunak, dan pengobatan, dan seiring dengan terus berkembangnya teknologi, aplikasi dan kasus penggunaannya pun akan semakin meluas.

Meskipun demikian, dampak AI generatif terhadap bisnis, individu, dan masyarakat secara keseluruhan bergantung pada cara kita mengatasi risiko yang ditimbulkannya. Memastikan bahwa kecerdasan buatan digunakan secara etis meminimalkan bias, meningkatkan transparansi dan akuntabilitas, serta mendukung pemerintahan Ketersediaan data akan menjadi hal yang sangat penting, sementara memastikan bahwa peraturan dapat mengimbangi pesatnya evolusi teknologi sudah terbukti menjadi sebuah tantangan. Demikian pula, menemukan keseimbangan antara otomatisasi dan keterlibatan manusia akan menjadi penting jika kita berharap dapat memanfaatkan potensi AI generatif secara penuh sambil memitigasi konsekuensi negatif apa pun.

Ercole Palmeri