Mengurai Keajaiban Generatif AI dan Cara Kerjanya

Dalam beberapa bulan terakhir, Anda mungkin telah melihat orang-orang di jaringan Anda menggunakan AI untuk memproduksi dan membagikan karya seni orisinal. Anda bahkan mungkin pernah mengamati selfie yang diubah secara estetis yang mencerminkan gaya seni Renaisans atau menggabungkan skenario surealis. Teknologi yang kini menjadi "viral" ini disebut kecerdasan buatan generatif.

Bagi pengguna akhir, AI generatif tampaknya hampir ajaib – merupakan keajaiban bagaimana aplikasi web dapat memberikan respons orisinal 100% terhadap masukan manusia yang unik, mulai dari rangkaian kata yang akan divisualisasikan hingga menulis skrip! Semacam "keajaiban Natal" ini terjadi karena teknologi mengotak-atik pekerjaan bagian dalamnya (yang mengandalkan data tugas berat dan analisis canggih) dan hanya menyajikan hasil akhir.

Pada kesempatan musim liburan ini, kami membongkar inovasi AI yang sering menjadi berita utama: AI generatif. Apa kekuatan keajaiban AI generatif? Mari kita memecahkan kode teknologi yang menakjubkan ini.

Apa itu AI Generatif? Definisi dan Arti

Generative AI (Gen-AI) adalah bentuk AI yang menghasilkan materi baru, seperti sastra, grafik, dan musik. Sistem ini dibangun di atas kumpulan data yang sangat besar dan menghasilkan materi segar yang sebanding dengan contoh pelatihan menggunakan teknik pembelajaran mesin.

Ini umumnya terkait dengan metode pembelajaran mesin tanpa pengawasan dan semi-hadir yang memungkinkan komputer memanfaatkan data yang ada seperti kata, video dan file audio, gambar, atau bahkan kode untuk menghasilkan konten baru. Tujuannya adalah untuk menghasilkan artefak yang benar-benar unik yang tampak asli.

Sesuai Gartner, AI generatif diharapkan berubah, antara lain, pengembangan produk digital. Ini akan meningkatkan kualitas, kinerja, dan aksesibilitas produk digital sekaligus mengurangi waktu mereka ke pasar. Ini adalah salah satu dari banyak manfaat komersial dari AI generatif, selain dari kualitas magisnya. Teknologi sangat penting dalam bidang kreatif seperti pemasaran dan desain, termasuk disiplin industri seperti arsitektur.

Bagaimana Cara Kerja AI Generatif?

Istilah AI generatif digunakan untuk menggambarkan segala bentuk kecerdasan buatan yang menciptakan citra digital, video, audio, teks, atau kode baru yang menggunakan metode pembelajaran tanpa pengawasan. Kerja batinnya dapat bervariasi dari satu solusi ke solusi lainnya. Yang mengatakan, ada beberapa fakta umum tentang keajaiban gen-AI, tidak peduli bagaimana itu dikemas.

Pertama, berbeda dengan AI diskriminatif yang membuat klasifikasi antar input, yang dimaksud dengan “diskriminatif” dalam hal ini. Tujuan dari algoritma pembelajaran yang diskriminatif adalah untuk membuat penilaian tentang input yang masuk berdasarkan apa yang dipelajari selama pelatihan. Sebaliknya, tujuan model AI generatif adalah membuat data sintetik.

Selama fase pelatihan, sejumlah parameter terbatas disediakan untuk model AI ini. Pada dasarnya, strategi ini menantang model untuk merumuskan penilaiannya sendiri tentang karakteristik paling signifikan dari data pelatihan.

Teknologi AI generatif dapat terdiri dari tiga jenis:

• Generative Adversarial Networks atau GANs : Teknologi yang mampu menghasilkan output visual atau multimedia dari input gambar dan bahasa.
• Model berbasis transformer : Teknologi seperti model bahasa Generative Pre-Trained (GPT) dapat memanfaatkan data yang diarahkan Internet untuk menghasilkan materi tekstual, seperti artikel situs web, siaran pers, dan kertas putih.
• Encoder otomatis variasi : Encoder mengkodekan input sebagai kode terkompresi, sedangkan dekoder mendekompresi kode ini dan mereproduksi informasi asli.

AI generatif (khususnya GAN) seringkali bersifat semi-diawasi. Pembelajaran AI semi-diawasi secara efektif menggunakan contoh pelatihan berlabel untuk pembelajaran yang diawasi bersama materi pelatihan yang tidak berlabel untuk pembelajaran yang tidak diawasi. Menggunakan data yang tidak berlabel memfasilitasi pengembangan sistem yang dapat membuat model prediksi di luar jangkauan data berlabel.

Terlepas dari kenyataan bahwa AI generatif sering dikaitkan dengan pemalsuan yang dalam, AI menjadi alat yang semakin vital dalam mengotomatiskan prosedur berulang yang merupakan bagian dari latihan kreatif apa pun.

Di mana AI Generatif Dapat Melakukan Keajaibannya? Kasus Penggunaan Teratas

Ini adalah implementasi AI generatif yang paling menjanjikan:

1. Pembuatan gambar untuk ilustrasi

Menggunakan AI generatif, individu dapat mengubah kata menjadi visual dan menghasilkan grafik realistis berdasarkan konteks, topik, atau tempat tertentu. Penting untuk menerapkan elemen grafis ini untuk alasan strategis, seperti merancang materi iklan kampanye pemasaran.

2. Konversi gambar ke foto

Berdasarkan gambar atau sketsa yang belum sempurna, dimungkinkan untuk menghasilkan penggambaran yang realistis. Ini memiliki aplikasi dalam desain peta, memvisualisasikan hasil sinar-X, dan banyak lagi. Kasus penggunaan AI generatif khusus ini sangat penting untuk sektor kesehatan.

3. Pembuatan gambar-ke-gambar

Ini termasuk mengubah karakteristik eksternal gambar, seperti warna, bahan, atau bentuknya sambil mempertahankan sifat dasarnya. Contohnya adalah mengubah foto siang hari menjadi foto nokturnal. Ini memiliki aplikasi di sektor-sektor seperti pengawasan ritel dan video/gambar.

4. Pengoptimalan pengalaman musik

Dimungkinkan untuk memanfaatkan teknologi pengembangan audio untuk menghasilkan materi audio baru untuk iklan dan tujuan kreatif lainnya. AI generatif bahkan dapat menghasilkan klip pendek atau cuplikan audio yang meningkatkan pengalaman mendengarkan musik di platform lain, seperti media sosial atau Spotify.

5. Pembuatan teks

Di sektor pemasaran, permainan, dan komunikasi, AI generatif sering digunakan untuk membuat dialog, tajuk, dan iklan. Kemampuan ini dapat digunakan dalam kotak obrolan waktu nyata dengan konsumen atau untuk pembuatan detail produk, blog, dan materi media sosial.

6. Desain peralatan

AI generatif dapat menghasilkan komponen mesin dan subassemblies. Itu dapat mengoptimalkan desain dengan mempertimbangkan efisiensi bahan, kejelasan, dan efisiensi manufaktur. Dalam beberapa kasus, desain dapat dimasukkan ke dalam mesin cetak 3D untuk mendapatkan bagian 100% secara otomatis – sungguh keajaiban!

7. Pengkodean

Pengembangan perangkat lunak adalah aplikasi lain dari AI generatif karena kemampuannya untuk menghasilkan kode tanpa memerlukan pengkodean manusia. Mengembangkan kode dapat dicapai baik untuk profesional maupun individu non-teknis. Dalam pendekatan ini, AI generatif mewakili langkah selanjutnya dalam evolusi pengembangan aplikasi tanpa kode.

Akankah AI Generatif Menggantikan Pekerja Manusia?

Beberapa orang khawatir tentang sistem AI generatif, terutama yang meniru kecerdikan manusia dengan membuat narasi atau seni fiktif. Ini menghasilkan diskusi yang lebih luas tentang keterbatasan teknologi dan pengaruhnya terhadap kehidupan manusia. Orang mungkin melihat AI generatif sebagai alat pengganti tugas, meskipun teknologi baru semacam itu sering menyertakan aspek human-in-the-loop (HITL). Ini mungkin menghasilkan pengembangan posisi pekerjaan baru.

Pada tahun 2030, AI akan meningkatkan ekonomi dunia dengan proyeksi $15,7 triliun, atau 26%. Terlepas dari kenyataan bahwa AI akan mengotomatiskan industri tertentu, penelitian menunjukkan bahwa kehilangan pekerjaan yang disebabkan oleh otomatisasi kemungkinan akan lebih dari sekadar diimbangi dalam jangka panjang. Ini karena dampak ekonomi yang lebih besar yang dimungkinkan oleh teknologi baru ini. Gartner menyarankan bahwa untuk mendapatkan keunggulan kompetitif, bisnis harus segera menggunakan AI generatif dengan menyesuaikan dinamika tenaga kerja, proses bisnis, dan alat mereka.

Apa Tantangan AI Generatif?

Meskipun AI generatif dapat tampak seperti keajaiban Natal saat pertama kali digunakan, ia memiliki beberapa jebakannya sendiri. Tantangan pertama adalah sulit dikendalikan. Karena AI generatif mampu belajar mandiri, perilakunya sulit diatur dan diantisipasi. Seringkali, hasil yang disampaikan jauh di bawah – atau jauh dari – harapan.

Selain itu, agar algoritme dapat menyelesaikan tugas, diperlukan sejumlah besar data pelatihan. Dengan data pelatihan yang terbatas, Anda hanya akan menerima hasil yang berulang dan tidak sepenuhnya asli. Beberapa aplikasi menimbulkan kekhawatiran tentang privasi data tingkat individu dan konsekuensi etis dari kecerdasan buatan.

Saat ini, hype seputar AI generatif mungkin ada di mana-mana, sehingga sulit untuk menetapkan ekspektasi pragmatis untuk hasil bisnis. Ini adalah tantangan terbesar dalam waktu dekat; periksa kerangka kerja AI terbaru dan populer untuk memahami ruang lingkup dan jangkauan yang tepat dari teknologi baru ini — dan benar-benar mengubah "keajaiban Natal" ini menjadi hasil yang terukur!

Terima kasih telah membaca, dan selamat berlibur!