Apa itu AI Generatif?
AI generatif, atau gen AI, adalah jenis kecerdasan buatan yang mampu menghasilkan konten orisinal seperti teks, gambar, video, audio, atau kode perangkat lunak berdasarkan permintaan pengguna. AI generatif menggunakan model pembelajaran mendalam untuk mengidentifikasi pola dalam data besar, memahami pertanyaan pengguna, dan menghasilkan respons yang relevan. Meskipun AI telah menjadi tren teknologi selama dekade terakhir, kehadiran ChatGPT pada 2022 telah meningkatkan perhatian terhadap AI generatif, mendorong inovasi dan adopsi yang signifikan. Teknologi ini menawarkan potensi besar untuk meningkatkan produktivitas, meskipun juga menghadirkan tantangan yang perlu diatasi oleh bisnis dalam meningkatkan alur kerja dan layanan mereka.
Cara Kerja AI Generatif
AI generatif beroperasi dalam tiga fase:
- Pelatihan: Membangun model dasar untuk berbagai aplikasi.
- Penyetelan: Menyesuaikan model dengan aplikasi tertentu.
- Pembuatan dan Evaluasi: Menilai output dan terus meningkatkan kualitas serta akurasi.
Pelatihan
AI generatif dimulai dengan model dasar, biasanya model bahasa besar (LLM), untuk berbagai aplikasi seperti teks, gambar, dan video. Model ini dilatih dengan data besar dan tidak terstruktur dari sumber seperti internet. Selama pelatihan, algoritma berlatih memprediksi elemen berikutnya dalam urutan, seperti kata atau gambar, dan menyesuaikan diri untuk meminimalkan perbedaan antara prediksi dan hasil aktual. Hasilnya adalah jaringan neural yang dapat menghasilkan konten berdasarkan input. Proses pelatihan ini sangat intensif, memerlukan ribuan GPU dan biaya jutaan dolar. Namun, proyek sumber terbuka seperti Llama-2 Meta memungkinkan pengembang menghindari biaya ini.
Penyetelan
Model dasar berfungsi sebagai generalis yang mengetahui banyak hal, tetapi sering kali tidak akurat dalam menghasilkan konten spesifik. Oleh karena itu, model perlu disetel untuk tugas pembuatan konten tertentu, yang dapat dilakukan dengan berbagai cara.
Pembuatan, Evaluasi, dan Penyetelan Lanjutan
Pengembang dan pengguna terus-menerus menilai hasil dari aplikasi AI generatif mereka, melakukan penyempurnaan model secara berkala—bahkan seminggu sekali—untuk meningkatkan akurasi dan relevansi. Sebaliknya, model dasar diperbarui lebih jarang, mungkin sekali dalam setahun atau 18 bulan. Salah satu metode untuk meningkatkan kinerja aplikasi AI adalah melalui retrieval augmented generation (RAG). RAG adalah kerangka kerja yang memperluas model dasar dengan menggunakan sumber relevan di luar data pelatihan, untuk memperbaiki parameter dalam model asli. Dengan RAG, aplikasi AI generatif selalu dapat mengakses informasi terkini. Selain itu, sumber tambahan ini transparan bagi pengguna, berbeda dengan pengetahuan yang terdapat dalam model dasar.
Arsitektur model AI generatif dan bagaimana mereka berevolusi
Model AI generatif, yang mampu membuat konten secara mandiri, telah berkembang pesat dalam belasan tahun terakhir. Pencapaian penting dalam arsitektur model selama periode ini meliputi:
- Variational Autoencoders (VAE): Mempercepat kemajuan dalam pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan deteksi anomali.
- Generative Adversarial Networks (GAN) dan Model Difusi: Meningkatkan akurasi aplikasi sebelumnya dan memungkinkan pembuatan gambar foto-realistis.
- Transformers: Arsitektur model yang mendasari solusi AI generatif terdepan saat ini.
Variational Autoencoders (VAEs)
Autoencoder adalah model pembelajaran mendalam yang terdiri dari dua jaringan neural: satu untuk mengkodekan data menjadi parameter, dan satu lagi untuk mendekodekan parameter tersebut menjadi konten. Meskipun dapat menghasilkan konten, autoencoder lebih sering digunakan untuk kompresi data. Diperkenalkan pada 2013, VAEs mampu menghasilkan variasi konten baru, meningkatkan akurasi dan fidelitas seiring waktu, dengan aplikasi awal di deteksi anomali dan pembuatan bahasa alami.
Generative Adversarial Networks (GANs)
GAN, yang muncul pada 2014, terdiri dari dua jaringan: generator untuk membuat konten baru dan diskriminator untuk mengevaluasi kualitasnya. Kombinasi ini mendorong peningkatan kualitas output. GAN banyak digunakan dalam pembuatan gambar dan video, serta dalam transfer gaya dan augmentasi data.
Model Difusi
Model difusi, juga diperkenalkan pada 2014, menambahkan noise ke data hingga tidak dapat dikenali, lalu melatih algoritma untuk menghilangkan noise dan menghasilkan output yang diinginkan. Meski memerlukan lebih banyak waktu untuk pelatihan, model ini memberikan kontrol yang lebih baik, seperti yang terlihat pada DALL-E.
Transformer
Dikenalkan dalam makalah 2017 oleh Ashish Vaswani, transformer mengembangkan paradigma encoder-decoder, meningkatkan pelatihan model dasar dan kualitas konten. Model ini menggunakan mekanisme perhatian untuk memproses seluruh urutan data sekaligus, menangkap konteks, dan menyandikan informasi. Transformer unggul dalam pemrosesan bahasa alami, memungkinkan pembuatan konten yang lebih panjang dan kompleks dengan akurasi tinggi, serta dapat disetel untuk berbagai aplikasi.
Manfaat AI Generatif
AI generatif memberikan efisiensi tinggi dengan menghasilkan konten sesuai permintaan, mempercepat tugas-tugas yang memerlukan banyak tenaga kerja, mengurangi biaya, dan memungkinkan karyawan fokus pada pekerjaan yang lebih bernilai. Selain itu, AI generatif menawarkan manfaat lain:
- Peningkatan Kreativitas: Alat AI dapat menginspirasi kreativitas dengan menghasilkan variasi konten, membantu penulis dan seniman mengatasi hambatan kreatif.
- Pengambilan Keputusan yang Lebih Cepat: AI mampu menganalisis data besar, mengidentifikasi pola, dan memberikan rekomendasi yang mendukung keputusan yang lebih cerdas.
- Personalisasi Dinamis: AI dapat menghasilkan konten yang dipersonalisasi berdasarkan preferensi pengguna secara real-time, meningkatkan pengalaman pengguna.
- Ketersediaan Konstan: AI beroperasi tanpa henti, selalu siap untuk tugas-tugas seperti dukungan pelanggan otomatis.
Risiko AI Generatif
AI generatif telah berkembang pesat, namun masih menghadapi tantangan seperti halusinasi atau output tidak akurat, hasil yang tidak konsisten, bias, kurangnya transparansi, serta ancaman keamanan dan privasi. Pengembang dapat mengatasi masalah ini dengan penyetelan model, pemantauan output, dan teknik pencegahan seperti batasan dan edukasi pengguna. Deepfake, sebagai contoh ancaman, digunakan untuk menyebarkan informasi salah dan penipuan, namun upaya untuk mendeteksinya terus dikembangkan.