Mengenal Apa itu AI Generatif dan Cara Kerjanya

Kecerdasan buatan generatif (AI Generative) telah mencuri perhatian dunia dengan kemampuannya menciptakan konten baru berdasarkan pola-pola yang dipelajari dari beragam data, mulai dari foto, lagu, tulisan, hingga konten-konten lainnya. AI generatif mampu menghasilkan gambar yang memukau, menulis puisi atau kode, bahkan menciptakan lagu rap yang sulit dibedakan dari karya manusia.

Tidak diragukan lagi, AI generatif akan segera menjadi komponen penting dalam kehidupan sehari-hari, setara dengan ponsel pintar. Namun, kebanyakan orang masih merasa sulit untuk memahami konsep AI generatif secara menyeluruh. Oleh karena itu, mari kita bersama-sama menjelajahi dunia AI, memahami batasan-batasannya, dan mengeksplorasi potensi perubahan yang dapat dilakukannya dalam mengubah kehidupan kita, baik di tempat kerja maupun di rumah.

Pengertian AI Generatif

Generative AI (GenAI) merupakan bagian integral dari bidang Artificial Intelligence yang mampu menghasilkan beragam jenis data baru. Teknologi AI generatif ini menggunakan data yang ada untuk menciptakan segala jenis konten yang baru dan menarik, membawa dampak positif dalam dunia desain produk, seni, dan berbagai bidang lainnya.

“Generative artificial intelligence (AI) describes algorithms (such as ChatGPT) that can be used to create new content, including audio, code, images, text, simulations, and videos. Recent breakthroughs in the field have the potential to drastically change the way we approach content creation.” Mckinsey and Company

Berdasarkan definisi yang dikutip dari artikel yang dirilis oleh McKinsey and Company pada Januari 2023 tersebut, dapat disimpulkan bahwa AI generatif merupakan algoritma pembelajaran digunakan untuk membuat prediksi dan menciptakan teks, gambar, video, audio, kode, atau data sintetik yang baru. Seiring dengan kemajuan teknologi, istilah AI generatif menjadi semakin inklusif, meliputi berbagai jenis kecerdasan buatan yang mampu menciptakan hal-hal baru. 

AI generatif tidak hanya terkait dengan ChatGPT dan deep fakes, namun juga dapat otomatisasi proses berulang dalam koreksi gambar dan audio digital. Dengan demikian, Machine Learning dan Deep Learning juga dapat dianggap sebagai bagian dari AI generatif karena keterkaitannya yang erat dengan proses generatif. 

Proses generatif dalam Generative AI melibatkan pembelajaran pola dari kumpulan data untuk menghasilkan output yang baru dan menarik membuka jalan dalam berbagai bidang, termasuk desain produk, seni, dan lebih banyak lagi. Dengan teknologi AI generatif, kemungkinan ada perubahan yang signifikan dalam cara kita menciptakan konten dan berinteraksi dengan teknologi di masa depan.

Machine Learning VS Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence)

Perbedaan antara machine learning dan kecerdasan buatan merupakan titik sentral dalam memahami bagaimana teknologi ini beroperasi. Kecerdasan buatan secara umum mengacu pada praktik membuat mesin meniru kecerdasan manusia untuk menyelesaikan tugas tertentu. Contohnya adalah asisten suara seperti Siri dan Alexa, serta chatbot layanan pelanggan yang membantu dalam interaksi pengguna di situs web.

Sementara itu, machine learning adalah salah satu bentuk kecerdasan buatan. Di dalam machine learning, para praktisi mengembangkan kecerdasan buatan melalui model yang mampu "belajar" dari pola data tanpa arahan langsung dari manusia. Dengan adanya volume dan kompleksitas data yang besar, yang bahkan sulit diolah oleh manusia, machine learning menjadi semakin penting. Potensi machine learning terus meningkat seiring dengan kebutuhan yang semakin mendesak untuk mengelola dan menganalisis data secara efektif.

Jenis Utama Model Machine Learning

Ada beberapa jenis utama model machine learning yang telah menjadi landasan bagi perkembangan teknologi ini. Machine learning berasal dari teknik statistik klasik yang dikembangkan pada abad ke-18 dan ke-20 untuk kumpulan data kecil. Pada tahun 1930-an dan 1940-an, para pionir komputasi, termasuk Alan Turing, mulai mengembangkan teknik dasar  machine learning. Namun, perkembangan ini terbatas pada laboratorium hingga akhir tahun 1970-an ketika komputer yang cukup kuat menjadi lebih tersedia.

Hingga saat ini, machine learning umumnya terkait dengan model prediktif, yang digunakan untuk mengamati dan mengklasifikasikan pola dalam data. Sebagai contoh, machine learning mengidentifikasi gambar kucing dari sekumpulan gambar. Model ini akan mengenali pola di antara gambar-gambar tersebut dan mencari kemiripan di antara gambar-gambar acak untuk menemukan gambar-gambar yang mirip dengan kucing. Namun, terobosan terbaru adalah kehadiran AI Generatif. Tidak lagi hanya mengklasifikasikan gambar, machine learning kini mampu menghasilkan gambar atau deskripsi teks berdasarkan permintaan tertentu.

Cara Kerja AI Generatif

AI generatif mendasarkan keberhasilannya pada jaringan saraf tiruan yang kompleks, khususnya pada model yang dikenal sebagai Generative Adversarial Networks (GANs). Struktur GANs terdiri dari dua komponen utama yang bekerja bersinergi: generator dan discriminator.

• Generator memiliki peran krusial dalam menciptakan konten baru. Sebagai contoh, dalam konteks gambar, generator bertugas menghasilkan gambar-gambar baru yang belum pernah ada sebelumnya berdasarkan data yang diberikan. 
• Sementara itu, discriminator berfungsi untuk membedakan antara konten yang dihasilkan oleh generator dengan konten asli. Dalam fase pelatihan, discriminator memberikan umpan balik kepada generator mengenai keaslian konten yang dihasilkan.

Proses ini berlangsung secara iteratif selama tahap pelatihan, di mana generator dan discriminator saling berkompetisi. Sebagai hasilnya, generator terus diperbaiki untuk menciptakan konten yang semakin realistis dan mampu mengecoh discriminator. Hasil akhir dari proses ini adalah generator yang memiliki kemampuan untuk menghasilkan konten original dengan tingkat realisme yang sangat tinggi.

Output yang Dihasilkan dari AI Generatif

Model AI generatif memiliki kemampuan untuk menghasilkan berbagai jenis output, yang seringkali sulit dibedakan dengan konten buatan manusia atau sedikit tidak akurat. Output ini sangat tergantung pada kualitas model dan sejauh mana model dapat cocok dengan kasus penggunaan atau input yang diberikan.

Sebagai contoh, ChatGPT dapat menghasilkan esai yang dikomentari sebagai "A- solid" yang membandingkan teori nasionalisme dari Benedict Anderson and Ernest Gellner dalam waktu sepuluh detik. Selain itu, ChatGPT juga mampu menghasilkan deskripsi yang aneh namun menghibur tentang cara mengeluarkan sandwich selai kacang dari VCR dengan gaya bahasa Alkitab King James. Model seni AI seperti DALL-E juga dapat menciptakan gambar yang aneh dan indah sesuai permintaan, seperti lukisan Raphael tentang Madonna dan anak-anak makan pizza. Selain itu, model AI generatif lainnya dapat menghasilkan kode, video, audio, atau simulasi bisnis.

Namun demikian, hasil yang dihasilkan tidak selalu akurat atau sesuai. Contohnya, ketika Priya Krishna meminta DALL-E 2 untuk membuat gambar untuk makan malam Thanksgiving, model tersebut menghasilkan adegan di mana kalkun diberi hiasan jeruk nipis utuh, diletakkan di sebelah semangkuk yang tampak seperti guacamole. ChatGPT juga terkadang mengalami kesulitan dalam menghitung atau memecahkan masalah matematika dasar, atau bahkan mengatasi bias seksis dan rasis yang ada di internet dan masyarakat secara lebih luas.

Output dari model AI generatif merupakan kombinasi data yang dikalibrasi secara cermat yang digunakan untuk melatih algoritma. Jumlah data yang digunakan untuk melatih algoritma ini sangat besar, seperti dalam kasus GPT-3 yang dilatih pada data teks berukuran 45 terabyte. Hal ini membuat model AI generatif terlihat "kreatif" saat menghasilkan output, terutama karena model biasanya memiliki unsur acak yang memungkinkannya menghasilkan berbagai output dari satu permintaan input, menjadikannya terlihat lebih hidup.

Keunggulan Utama AI Generatif

Keunggulan utama di balik kecerdasan generatif adalah fleksibilitasnya yang jauh melebihi sistem AI tradisional. Dahulu, aplikasi komputer tergantung pada instruksi yang jelas dari manusia melalui pemrograman. Namun, AI generatif mengandalkan machine learning yang tidak memerlukan instruksi pemrograman yang eksplisit. Sebaliknya, machine learning dari data yang diberikan manusia, mengidentifikasi pola, dan mengambil kesimpulan dari informasi yang dipelajari. 

Kualitas AI bergantung pada kualitas dan jumlah data yang digunakan untuk pelatihannya. Meskipun teknologi AI generatif kompleks, keunggulan utamanya adalah kemampuannya untuk digunakan tanpa perlu pemahaman mendalam tentang kecerdasan buatan. Pengguna cukup menggunakan aplikasi seperti ChatGPT atau DALL-E, memasukkan permintaan, dan hasilnya dapat langsung dinikmati tanpa perlu pengetahuan khusus dalam pemrograman.

Manfaat AI Generatif 

AI generatif menawarkan berbagai manfaat dan keunggulan yang menjadikannya sebuah alat yang tak tergantikan dalam berbagai bidang:

1. Produktivitas yang lebih tinggi : Dengan kemampuannya untuk memahami data kompleks dengan cepat, AI generatif meningkatkan produktivitas dan efisiensi di banyak industri. Misalnya, dalam bidang pemasaran, AI generatif dapat membantu manajer mengubah ukuran iklan online dengan cepat dan tepat sesuai kebutuhan, serta memberikan laporan kinerja aset serta mengidentifikasi tren yang relevan untuk periode pemasaran berikutnya.

2. Efisiensi yang lebih baik : Di lingkungan kerja yang menyimpan banyak data dalam berbagai format, AI generatif bisa menjadi solusi yang efisien. Dengan kemampuannya untuk menganalisis berbagai sumber data, menghubungkan informasi, dan memberikan rekomendasi berdasarkan sintesisnya, AI generatif memberikan keunggulan dalam hal analisis dan pengambilan keputusan.

3. Kreativitas yang lebih baik : AI generatif tidak hanya membantu meningkatkan produktivitas dan efisiensi, tetapi juga mendorong kreativitas. Sebagai mitra bagi desainer grafis, AI generatif dapat menjadi sumber ide baru yang segar dan membantu mengeksplorasi perspektif baru pada karya yang sudah ada. Dengan demikian, AI generatif bukanlah pengganti, tetapi kopilot kreativitas yang membantu melahirkan ide-ide inovatif. Dengan berbagai manfaat ini, AI generatif membuka pintu bagi peningkatan kualitas kerja dan inovasi di berbagai sektor industri.

Penerapan  AI Generatif 

Berikut adalah beberapa penerapan model kecerdasan buatan generatif :

• Pemasaran dan Penjualan: Kecerdasan buatan generatif mampu menciptakan konten pemasaran yang dipersonalisasi, termasuk teks, gambar, dan video, yang dapat meningkatkan interaksi dengan konsumen di media sosial dan penjualan teknis.
• Operasional : Model kecerdasan buatan dapat menyusun daftar tugas secara efisien untuk eksekusi aktivitas tertentu, membantu meningkatkan produktivitas dan efisiensi operasional.
• Teknologi Informasi : Dalam bidang teknologi informasi dan rekayasa, kecerdasan buatan generatif dapat digunakan untuk menulis, mendokumentasikan, dan meninjau kode, mempercepat proses pengembangan perangkat lunak.
• Legal : Model kecerdasan buatan dapat mengatasi pertanyaan kompleks berdasarkan dokumen hukum, serta menyusun dan meninjau laporan tahunan, memberikan bantuan dalam bidang risiko dan kepatuhan.
• Penelitian dan Pengembangan : Kecerdasan buatan generatif dapat mempercepat proses penemuan obat melalui pemahaman yang lebih baik tentang penyakit dan struktur kimia, memungkinkan percepatan dalam penelitian dan pengembangan medis.

Meskipun potensi kecerdasan buatan generatif sangat besar, sinergi dengan manusia dapat menjadi kunci untuk mencapai hasil yang lebih cepat dan lebih baik. Kolaborasi antara kecerdasan buatan generatif dan keahlian manusia dapat menghasilkan solusi yang lebih inovatif dan efisien dalam berbagai bidang industri.

Keterbatasan dan Risiko AI Generatif 

Model AI generatif menawarkan kemungkinan terobosan yang besar, namun juga hadir dengan keterbatasan dan risiko yang perlu diperhatikan. Karena masih dalam tahap awal pengembangan, dampak jangka panjang dari model AI generatif masih harus diamati dengan seksama. Risiko yang muncul termasuk kemungkinan kesalahan dalam output yang dihasilkan dan potensi bias yang terkait dengan data awal yang digunakan. Hal ini bisa dimanfaatkan untuk aktivitas tidak etis atau kriminal. Organisasi yang mengandalkan model AI generatif harus mewaspadai risiko reputasi dan hukum yang berkaitan dengan publikasi konten yang bias atau menyinggung secara tidak sengaja.

Meskipun demikian, risiko ini dapat diminimalkan dengan beberapa langkah :

1. Pemilihan data awal yang cermat dan bebas dari bias sangat penting untuk melatih model dengan benar.
2. Organisasi dapat mempertimbangkan penggunaan model yang lebih kecil dan terspesialisasi, serta melakukan penyesuaian berdasarkan data internal mereka untuk mengurangi bias. Proses ini harus dipantau secara ketat oleh manusia untuk memastikan output model AI generatif sesuai dengan standar yang diinginkan. 
3. Penggunaan model AI generatif untuk keputusan penting juga harus dihindari, terutama jika melibatkan sumber daya yang signifikan atau kesejahteraan manusia.

Dengan demikian, penting untuk menyadari bahwa AI generatif adalah bidang baru yang terus berkembang. Landscape risiko dan peluang berubah dengan cepat, dan regulasi baru mungkin diperlukan seiring dengan integrasi AI generatif ke dalam berbagai aspek kehidupan. Pemimpin di berbagai sektor harus tetap waspada terhadap perubahan tersebut dan terus memperhatikan risiko serta regulasi yang berkembang seiring dengan waktu.