Dari menghasilkan gambar hingga memberikan saran persiapan wawancara AI, Anda mungkin sudah bersentuhan dengan aplikasi kecerdasan buatan generatif (Generative AI).
Produk unggulan OpenAI, ChatGPT, serta alternatif ChatGPT yang luar biasa seperti Google Gemini, Microsoft Copilot, dan Claude dari Anthropic, adalah representasi khas dari model AI generatif.
Teknologi AI generatif telah meresap ke dalam kehidupan pribadi dan profesional banyak orang, menjadi bagian tak terpisahkan. Tapi apa sebenarnya AI generatif (biasanya disingkat GenAI)? Apa perbedaannya dengan jenis kecerdasan buatan lainnya? Bagaimana cara kerjanya? Jika Anda belum sempat bertanya kepada ChatGPT, artikel ini akan menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut untuk Anda.
Apa itu AI Generatif?
Mungkin melanggar etos kerja saya sebagai seorang jurnalis, tetapi di sini, saya memutuskan untuk meminta bantuan ChatGPT untuk mendefinisikan AI generatif:
“AI generatif adalah jenis kecerdasan buatan yang membuat konten baru, seperti teks, gambar, musik, atau kode, dengan mempelajari pola dari data yang ada. Ia menggunakan model seperti jaringan adversarial generatif (GAN) dan transformer untuk menghasilkan output yang realistis dan mirip manusia, sehingga mendukung aplikasi kreatif dalam seni, desain, penulisan, dan bidang lainnya.”
Atau, sederhananya: AI yang menghasilkan konten adalah AI generatif.
Meskipun istilah "AI generatif" baru populer dalam beberapa tahun terakhir, konsepnya sudah ada sejak lama. Pada awal 1950-an, ilmuwan komputer Arthur Samuel menciptakan istilah "pembelajaran mesin," yang dapat dianggap sebagai pelopor AI generatif.
Meskipun penelitian dan eksplorasi telah dilakukan selama beberapa dekade, kemajuan terbesar dalam AI generatif seperti yang kita kenal sekarang terjadi satu dekade yang lalu, berkat jaringan adversarial generatif (GAN, seperti yang dijelaskan dalam definisi di atas) yang dikembangkan oleh insinyur Ian Goodfellow.
Setelah itu, pada tahun 2017, para ilmuwan Google mengusulkan "arsitektur transformer," yang menjadi dasar alat AI generatif yang paling umum digunakan saat ini.
Contoh Aplikasi AI Generatif
Jika Anda pernah menggunakan alat chatbot populer seperti ChatGPT, Gemini, Copilot, atau Claude, berarti Anda sudah merasakan AI generatif. Misalnya, ketika Anda memintanya untuk rekomendasi restoran, bantuan dalam menulis makalah, atau templat surat keluhan kepada pemilik rumah.
Penggunaannya luas, dari hiburan yang tidak berbahaya (membuat puisi dan lagu orisinal, atau menghasilkan gambar yang fantastis), hingga aplikasi profesional (membuat presentasi, mendesain prototipe produk, mengembangkan strategi), dan bahkan berpotensi menyelamatkan nyawa (penemuan obat).
Banyak tren media sosial – seperti memvisualisasikan diri sendiri sebagai boneka, atau mengubah anjing peliharaan Anda menjadi manusia – adalah produk AI generatif.
Namun, AI generatif juga digunakan untuk tujuan yang tidak benar. "Deepfake" digunakan untuk menyebarkan informasi palsu, merusak reputasi orang lain, atau membuat "foto telanjang" untuk pemerasan seksual. Inilah salah satu alasan mengapa penyebaran cepat AI generatif mengkhawatirkan banyak orang, terutama karena teknologi ini menjadi semakin realistis dan mudah digunakan.
Cara Kerja AI Generatif
Tenang saja, saya tidak akan membahas kompleksitas pemodelan probabilitas dan output berdimensi tinggi. Sebenarnya, sederhananya, Anda dapat menganggap model AI generatif melakukan dua fungsi inti.
Tugas utama adalah mempelajari pola dari kumpulan data yang besar. Kumpulan data ini mencakup teks, gambar, halaman web, kode, dan apa pun yang dapat dimasukkan ke dalam model; ini biasanya disebut "pelatihan."
Kemudian, model AI mengidentifikasi pola dalam data ini, secara efektif memperoleh pengetahuan dan pemahaman teknis. Misalnya, jika model tersebut diberi 100 novel horor terhebat sepanjang masa, ia akan menyilangkan data ini, mengekstrak struktur, bahasa, tema, dan teknik naratif yang sama yang dimiliki oleh buku-buku ini.
Selanjutnya, ia akan menerapkan pelatihan ini untuk menghasilkan konten yang benar-benar baru. Jadi, ketika Anda meminta ChatGPT untuk merencanakan liburan Anda berikutnya, ia akan mengekstrak semua informasi yang telah dikumpulkannya dan menggunakan metode yang disebut "mempelajari distribusi probabilitas" untuk menulis jawaban.
Untuk respons tertulis, ia melakukannya kata demi kata, menggunakan data yang dimilikinya untuk memilih kata berikutnya yang paling tepat dalam kalimat. Atau untuk gambar, alat AI generatif yang menggunakan model berbasis transformer akan menerima warna dan komposisi dari banyak gambar asli yang pernah dilihatnya. Misalnya, meminta Midjourney untuk membuat komik, ia dapat mempertimbangkan semua sampel pelatihan sebelumnya untuk menghasilkan konten yang sesuai dengan persyaratan.
Seringkali orang mencampuradukkan istilah "kecerdasan buatan" dan "kecerdasan buatan generatif." Kecerdasan buatan adalah istilah umum yang mencakup semua bentuk kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan generatif adalah cabang dari kecerdasan buatan, terutama yang mengacu pada alat kecerdasan buatan yang mampu menghasilkan konten.
Komputer catur IBM "Deep Blue" adalah contoh terkenal, yang mengalahkan Garry Kasparov pada tahun 1997 – salah satu pemain catur terhebat dalam sejarah. "Deep Blue" menggunakan apa yang disebut kecerdasan buatan simbolik untuk mempelajari langkah-langkah catur, mengevaluasi permainan, dan membuat keputusan strategis, tetapi tidak dapat diklasifikasikan sebagai kecerdasan buatan generatif karena tidak menciptakan apa pun yang baru.
Contoh umum lain dari kecerdasan buatan non-generatif adalah kecerdasan buatan diskriminatif. Ini diterapkan pada perangkat lunak pengenalan wajah untuk mengelompokkan foto di album ponsel cerdas Anda, atau mengidentifikasi email spam dan menyembunyikannya dari kotak masuk Anda.
Oleh karena itu, meskipun chatbot seperti ChatGPT, Copilot, dan Gemini termasuk dalam kategori kecerdasan buatan yang luas, lebih tepatnya mereka diklasifikasikan sebagai model AI generatif.
Tantangan yang Dihadapi AI Generatif
Selain penggunaan jahat AI generatif yang disebutkan di atas, kelemahan AI generatif lainnya lebih merupakan produk inheren dari cara kerja teknologi tersebut. Model-model ini baik atau buruk tergantung pada informasi yang mereka terima. Percaya atau tidak, ada banyak informasi usang, menyesatkan, atau sama sekali salah di internet – semua informasi ini dapat diserap oleh chatbot dan kemudian dimuntahkan kembali sebagai fakta. Kesalahan ini juga dikenal sebagai "halusinasi."
Untuk alasan yang sama, model AI generatif juga dapat terjebak dalam perangkap memperkuat bias atau stereotip. Seperti contoh yang diberikan ChatGPT sendiri: "Model teks ke gambar sering mengaitkan profesi seperti 'perawat' dengan wanita, sementara 'CEO' dengan pria."
Lembaga akademik terus-menerus memeras otak mereka untuk mengatasi masalah siswa yang menggunakan alat seperti ChatGPT untuk menulis makalah dan tesis mereka. Dan tantangan yang ditimbulkan untuk industri kreatif – apakah AI generatif benar-benar akan membuat penulis, aktor, musisi, dan seniman benar-benar berlebihan? – adalah titik perdebatan yang abadi.
AI generatif menghadirkan potensi untuk membentuk kembali industri kreatif, tetapi juga menimbulkan kekhawatiran tentang dampaknya pada pasar tenaga kerja. Kemampuan mesin untuk menghasilkan konten menimbulkan pertanyaan penting tentang keterampilan manusia dan nilai kreativitas dalam ekonomi masa depan.
Melampaui Hype: Lintasan Masa Depan AI Generatif
Meskipun diskusi seputar AI generatif sering berfokus pada kemampuannya dan potensi jebakan, penting untuk mempertimbangkan implikasinya yang lebih luas dan pertimbangan utama yang membentuk lintasannya. Berikut adalah beberapa aspek penting untuk dipertimbangkan:
Pertimbangan Etis dan Pengembangan yang Bertanggung Jawab
Seiring dengan semakin kuatnya AI generatif, pertimbangan etis menjadi penting dalam memandu pengembangan dan penyebarannya. Masalah seperti bias, misinformasi, dan hak kekayaan intelektual perlu ditangani dengan serius untuk memastikan penggunaan teknologi ini yang bertanggung jawab dan beretika. Memprioritaskan transparansi, akuntabilitas, dan keadilan sangat penting untuk membangun kepercayaan pada sistem AI generatif dan keluarannya.
Kolaborasi Manusia-Mesin
Masa depan AI generatif tidak terletak pada penggantian total manusia, tetapi pada peningkatan kemampuan manusia dan memfasilitasi kolaborasi manusia-mesin. Dengan memanfaatkan kekuatan AI untuk mengotomatiskan tugas-tugas berulang, menghasilkan ide-ide kreatif, dan memberikan wawasan, manusia dapat fokus pada aktivitas tingkat tinggi yang membutuhkan pemikiran kritis, kecerdasan emosional, dan keahlian domain. Pendekatan kolaboratif ini dapat membuka potensi baru untuk produktivitas dan inovasi.
Transformasi Industri dan Peluang Baru
AI generatif memiliki potensi untuk mengganggu berbagai industri, mulai dari perawatan kesehatan dan keuangan hingga hiburan dan pendidikan. Dengan mengotomatiskan proses, mempersonalisasi pengalaman, dan membuka kemungkinan kreatif baru, organisasi dapat memanfaatkan AI generatif untuk meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan mendapatkan keunggulan kompetitif. Seiring dengan adaptasi bisnis terhadap teknologi ini, peran pekerjaan diperkirakan akan bergeser, menciptakan peluang baru yang membutuhkan keahlian untuk mengembangkan, menerapkan, dan memelihara sistem AI generatif.
Peningkatan Keterampilan dan Pengembangan Tenaga Kerja
Seiring dengan semakin meluasnya AI generatif, individu perlu memperoleh keterampilan dan kemampuan baru untuk berkembang di pasar kerja yang terus berubah. Penekanan harus diberikan pada penanaman keterampilan seperti pemikiran kritis, pemecahan masalah, kreativitas, dan komunikasi, serta pemahaman tentang implikasi etis dan penggunaan AI yang bertanggung jawab. Program peningkatan keterampilan dan pelatihan dapat membantu pekerja beradaptasi dengan peran pekerjaan baru dan memanfaatkan peluang yang dihadirkan oleh AI generatif.
Menangani Tantangan dan Mengurangi Risiko
AI generatif bukannya tanpa tantangan dan risiko. Menangani masalah seperti bias, misinformasi, dan penyalahgunaan memerlukan upaya multifaset, termasuk perlindungan teknis, kerangka kerja peraturan, dan kampanye kesadaran publik. Pemantauan dan evaluasi berkelanjutan terhadap dampak sistem AI generatif sangat penting untuk mengidentifikasi dan mengurangi potensi konsekuensi negatif.
Kesimpulan: Merangkul Inovasi yang Bertanggung Jawab
AI generatif mewakili lompatan signifikan dalam kemajuan teknologi, menawarkan potensi yang sangat besar untuk berbagai industri dan individu. Dengan mengatasi masalah etis, mempromosikan kolaborasi manusia-mesin, merangkul transformasi industri, berinvestasi dalam peningkatan keterampilan, dan menangani tantangan, kita dapat membuka manfaat penuh dari AI generatif sambil mengurangi risikonya. Seiring dengan terus menjelajahi kemungkinan AI generatif, sangat penting untuk mendekati inovasi dengan pola pikir yang bertanggung jawab, berpusat pada manusia, dan berpikiran maju.