Generative AI adalah teknologi kecerdasan buatan yang berpotensi mengubah cara kita berinteraksi dengan mesin. Ini adalah jenis AI yang dapat membuat konten baru seperti teks, gambar, audio, dan video berdasarkan pemahamannya tentang dunia dan masukan dari pengguna.
Dalam beberapa bulan terakhir, aplikasi yang menggunakan AI Generatif meledak di pasaran. Aplikasi foto AI Lensa dan chatbot OpenAI, ChatGPT, membuat gebrakan besar karena mereka membuat teks dan gambar berkualitas tinggi sesuai permintaan. Sekarang Microsoft dan Google sedang mengejar ketinggalan. Tapi apa itu AI Generatif, dan bagaimana cara kerjanya?
Apa itu AI Generatif?
Sederhananya: AI Generatif adalah AI (disebut "kecerdasan buatan") yang membuat konten unik berdasarkan perintah dari pengguna . Misalnya, prompt yang Anda berikan Lensa untuk membuat foto profil AI yang keren itu menjadi pilihan selfie. Dalam kasus ChatGPT, perintahnya bisa berupa "tulis soneta tentang bagel dengan gaya HL Mencken". Teks dan gambar yang dihasilkan sepenuhnya unik dan dihasilkan oleh AI. Dan bukan hanya teks dan gambar yang dapat dibuat oleh AI generatif. Produk AI lainnya dapat membuat rekreasi suara yang luar biasa, dan bahkan ada layanan yang menunggu di sayap yang dapat membuat konten video berdasarkan petunjuk teks.
Generative AI menggabungkan dua teknologi AI yang kuat: pembelajaran mesin dan kemampuan untuk membuat konten baru. Pemrogram AI menggunakan pembelajaran mesin untuk membuat model yang dapat mengenali pola dan tren dalam data yang ada, sementara pembuatan konten memungkinkan pembuatan item unik seperti komposisi atau gambar. Ketika AI memiliki ukuran sampel yang cukup besar untuk diambil (set pelatihannya), AI dapat membuat ulang hampir semua hal yang dapat dikenalinya. Dan karena kumpulan data untuk melatih model AI seperti ChatGPT sangat besar, ia dapat mencampur dan mencocokkan elemen dari berbagai sumber untuk memberikan sesuatu yang unik dan dapat dikenali sebagai apa pun yang diminta oleh prompt.
Jenis AI Generatif dan Cara Kerjanya
Algoritma AI generasi datang dalam berbagai bentuk tetapi terbagi dalam tiga kategori umum: jaringan permusuhan generatif (GAN), autoencoder variasional (VAE), dan model transformator seperti GPT-4. Setiap jenis algoritme AI generatif memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing.
GAN adalah jenis AI generatif yang menggunakan dua jaringan saraf pembelajaran mendalam untuk menghasilkan data baru. Jaringan pertama, yang disebut generator, dilatih untuk membuat data baru yang menyerupai konten yang ada, sedangkan jaringan kedua, yang disebut diskriminator, dilatih untuk membedakan antara data asli dan data yang dihasilkan. Saat programmer melatih AI mereka, generator belajar bagaimana menghasilkan gambar yang semakin realistis yang menipu pembeda agar percaya bahwa itu nyata. Proses ini dikenal sebagai "permainan minimax" karena setiap jaringan mencoba untuk mengakali yang lain sambil meminimalkan kesalahannya sendiri. Salah satu potensi kelemahan GAN adalah terkadang menghasilkan gambar yang tidak realistis atau buram. Misalnya, GAN yang dilatih untuk menghasilkan gambar wajah manusia terkadang dapat membuat gambar dengan sepasang mata ekstra atau struktur wajah yang terdistorsi. Tangan manusia bisa terlihat seperti mimpi buruk. Namun, ini masih awal untuk teknologi ini, dan masalah seperti ini akan diselesaikan pada waktunya.
VAE adalah jenis AI generatif lain yang digunakan untuk menghasilkan data baru yang unik. Tidak seperti GAN, VAE menggunakan representasi terkompresi dari input datanya untuk menghasilkan sesuatu yang baru yang menyerupai aslinya. VAE paling sering digunakan untuk membuat gambar dan video, tetapi juga dapat menghasilkan teks. Keterbatasan potensial VAE adalah bahwa datanya mungkin tidak beragam seperti yang dihasilkan oleh GAN karena VAE mempelajari representasi input data yang lebih terbatas. Selain itu, VAE terkadang menderita masalah gambar terdistorsi yang dialami GAN.
Transformer seperti GPT-4 adalah iterasi AI generatif yang relatif lebih baru yang telah menarik banyak perhatian karena kinerjanya yang mengesankan di banyak tugas pemrosesan bahasa alami. ChatGPT adalah contoh bintang emas saat ini dari produk AI berbasis transformator. Model ini didasarkan pada jenis arsitektur jaringan saraf yang disebut "transformator". Mereka dirancang untuk memproses urutan data yang sangat besar, dilatih pada kumpulan data teks yang sangat besar, dan dapat membuat tanggapan yang koheren dan relevan secara kontekstual terhadap prompt. Keuntungan dari model transformer adalah bahwa mereka dapat menghasilkan teks yang beragam dan berkualitas tinggi. Namun, mereka dapat mengalami bias dan ketidakakuratan dalam data pelatihan, yang menyebabkan keluaran yang tidak sesuai atau salah. Selain itu, sejumlah besar sumber daya komputasi dan data yang diperlukan untuk melatih dan menjalankan model ini dapat membuatnya sulit dan mahal untuk beberapa aplikasi.
Aplikasi Generatif AI
Generative AI sudah digunakan di sejumlah layanan populer. Ada chatbot ChatGPT yang disebutkan di atas, dibuat oleh OpenAI dan pembuat gambar saudaranya DALL-E. Ada juga banyak editor gambar AI, termasuk Lensa (iOS, Android), Wonder (iOS, Android), dan banyak lagi. Itu semua sudah ada untuk sementara waktu. Tetapi ketika ChatGPT lepas landas, Silicon Valley memutuskan sudah waktunya untuk melepaskan teknologi baru dan mengumumkan satu demi satu produk AI baru.
Baru sejak awal tahun ini, Microsoft dan Google sama-sama mengumumkan AI pesona ke mesin pencari mereka. Segera diikuti oleh penyedia pencarian yang lebih kecil, DuckDuck Go dan Brave. Microsoft telah menambahkan pembuatan gambar AI ke Bing dan Edge, serta komponen AI ke office suite-nya. Bahkan Opera menambahkan ChatGPT ke browser desktopnya. Plus, Shutterstock dan Adobe telah keluar dengan generator seni AI yang dilatih untuk pekerjaan pengguna yang dikompensasi.
Tetapi AI generatif dapat melampaui pembuat gambar, chatbot, dan asisten pencarian. Profesional dari semua lapisan masyarakat dapat menggunakan alat ini dalam pekerjaan mereka. AI generatif memiliki aplikasi potensial dalam desain produk, memungkinkan perusahaan membuat produk khusus yang disesuaikan dengan kebutuhan setiap pelanggan. Selain itu, ini dapat digunakan oleh profesional kesehatan dengan membantu pengembangan diagnosis dan perawatan. Selain itu, AI generatif dapat membuat konten yang dipersonalisasi, seperti artikel berita atau daftar putar musik. Dengan menganalisis preferensi dan perilaku pengguna, algoritme AI generatif dapat menghasilkan konten yang disesuaikan dengan minat mereka, meningkatkan keterlibatan dan kepuasan pengguna. AI generatif dapat membantu membuat konten baru untuk industri hiburan, seperti skrip film atau level video game. Kemampuan untuk menghasilkan produk yang unik namun serupa memungkinkan perusahaan untuk membuat lebih banyak konten dengan lebih cepat dan kualitas yang lebih tinggi secara konsisten.
Itu hanyalah puncak gunung es dalam hal aplikasi potensial AI generatif. Teknologi ini juga dapat menemukan tempat yang berguna di banyak industri dan profesi lainnya. Tidaklah berlebihan untuk membandingkan teknologi ini, ketika diimplementasikan dalam skala besar, dengan penemuan mesin cetak atau pengembangan jalur perakitan dalam hal bagaimana teknologi ini dapat mengubah cara kita membuat dan mengonsumsi konten serta melakukan pekerjaan kita.
Potensi Risiko dan Pertimbangan Etis
Tentu saja, teknologi baru apa pun memiliki risiko disalahgunakan atau berdampak negatif pada beberapa kelompok. Salah satu kekhawatiran utama seputar AI generatif adalah bahwa hal itu dapat menggantikan penulis, seniman, dan tipe kreatif lainnya yang mencari nafkah dengan membuat artikel, seni, skrip, buku, dan banyak lagi. Kelemahan potensial lainnya dari AI generatif adalah bahwa hal itu dapat digunakan untuk memalsukan selebritas dan politisi yang tidak dapat dibedakan dari video dan gambar orang sungguhan dan menggunakannya untuk mengelabui publik. Dan, tentu saja, selalu ada pertanyaan fiksi ilmiah tentang apa yang terjadi jika kita membiarkan AI mulai membuat keputusan tanpa pengawasan manusia yang tepat. Apakah itu akan menghidupkan penciptanya atau membuat keputusan yang merugikan manusia, berpikir itu akan membantu?
Kabar baiknya adalah bahwa sebagian besar pertanyaan etis seputar AI adalah masalah abadi dari kemajuan teknologi. Penghancuran pekerjaan hampir selalu menyertai kemajuan dalam otomatisasi. Tapi itu juga dilengkapi dengan alat yang lebih canggih bagi mereka yang tetap berpegang pada kerajinan itu. Penulis, artis, dan pekerja kreatif lainnya sekarang memiliki asisten yang kuat untuk digunakan untuk membantu pekerjaan mereka, tidak harus menghancurkan mereka. Selain itu, pemalsuan gambar selebritas dan politisi telah ada sejak program perangkat lunak pengedit foto pertama. Dan kami telah mempersiapkan pengambilalihan AI dalam film sejak sebelum film Terminator pertama. Dan meskipun itu adalah pertanyaan dan kekhawatiran yang valid, kemungkinan besar akan diselesaikan dengan cara yang menguntungkan semua orang atau setidaknya ditangani dengan cara yang tidak melibatkan kehilangan pekerjaan besar-besaran dan datangnya pemerintahan penguasa AI.
Namun, satu masalah besar geram banyak produk AI harus diatasi adalah hak cipta. Karena AI generatif dilatih pada kumpulan data teks, gambar, suara yang sangat besar, dan banyak lagi, materi berhak cipta merupakan bagian khusus dari apa yang diambil AI generatif untuk membuat kreasi baru. Memang, sifat AI generatif menghalangi pembuatan ulang kata demi kata yang tepat dari karya berhak cipta, tetapi semua yang dibuat AI generatif terdiri dari potongan-potongan materi berhak cipta. Atau setidaknya AI belajar menulis dan menggambar berdasarkan karya manusia. Hal ini dapat menyebabkan potensi tuntutan hukum dari penulis dan seniman yang merasa bahwa karya mereka dicuri untuk melatih AI dan bahwa mereka berhak mendapatkan kompensasi atau menuntut agar AI “melupakan” apa yang dipelajarinya dari karya mereka.
Namun, dapat dikatakan bahwa AI bukan pekerjaan yang dilindungi dengan menyalin hafalan dan bahwa pembelajaran mesin setara dengan pembelajaran manusia, sama seperti jika seorang penulis membaca buku dan terinspirasi untuk menulis buku mereka sendiri dengan cara yang sama. Ini mungkin akan sampai pada pertarungan pengadilan di mana hakim harus memutuskan, "apa perbedaan antara AI yang belajar dari meniru, dan manusia yang melakukannya?" Dan itu hanyalah puncak gunung es dalam hal mengurai semua implikasi hukum yang pasti akan ditimbulkan oleh AI generatif. Sekarang akan menjadi saat yang tepat bagi para pengacara untuk memoles ilmu komputer mereka.
Kesimpulan
AI Generatif mungkin sama menakutkannya dengan mengesankan dan mempesona. Tapi itu ada di sini sekarang, dan tidak akan hilang. Mengingat tingkat adopsi pada bulan-bulan pembukaan tahun 2023, bukanlah prediksi yang sulit untuk membuat bahwa pada akhir tahun, AI Generatif akan dimasukkan ke dalam sebagian besar kehidupan sehari-hari Anda. Dan pada akhir tahun 2024, mungkin akan sulit mengingat hidup tanpa teknologi ini.
Disadur dari HowToGeek.com.
