Apa Itu AI Generatif (GenAI)?

Apa Itu AI Generatif?

AI generatif adalah bentuk artificial intelligence yang dapat menganalisis kumpulan data besar berdasarkan kriteria yang diekstraksi dari perintah untuk membuat konten baru—termasuk teks, gambar, video, audio, dan kode—dengan pola dan struktur yang sama. Model AI generatif terus berlatih atau belajar dari data yang tersedia, memberikan respons yang baru dan terus berkembang kepada konsumen akhir konten.

Solusi AI generatif digunakan di berbagai industri untuk menginspirasi kreativitas, meningkatkan proses bisnis, memberikan pengalaman yang lebih baik, dan menyediakan informasi untuk pengambilan keputusan. Implementasi baru menjadi berita utama setiap hari, dan organisasi di seluruh dunia mencari cara untuk mengoperasionalkan AI generatif dan mendapatkan nilai yang luar biasa.

Namun, tokoh pemikir juga mencatat masalah yang serius dan masuk akal dari penggunaan AI generatif, termasuk hilangnya lapangan kerja, masalah privasi, potensi misinformasi, dan dilema etika. Dengan demikian, penting bagi perusahaan untuk melakukan upaya yang sadar untuk memahami dan memitigasi risiko saat mereka menjajaki dan menerapkan solusi AI generatif.

Kasus Penggunaan AI Generatif

Bagaimana perusahaan menerapkan AI generatif tergantung pada tantangan bisnis yang berusaha mereka selesaikan.

Pembuatan Teks

Mungkin penggunaan AI generatif yang paling umum adalah pembuatan teks, di mana teknologi yang didukung oleh jaringan neural besar dapat memahami dan membuat teks yang mirip manusia. Pembuatan teks sudah ada sejak beberapa dekade, tetapi mendapatkan momentum besar dalam beberapa tahun terakhir. Penggunaan yang populer meliputi bot percakapan, konten pemasaran, layanan terjemahan bahasa, alat perangkum, respons dukungan pelanggan, dan laporan bisnis. Jika suatu proyek memerlukan penulisan dalam bentuk apa pun, organisasi dapat memilih untuk menggunakan pembuatan teks sebagai bagian dari proses kreatif.

Pembuatan Gambar, Video, Ucapan, dan Musik

Dengan menggunakan kumpulan data besar dari jutaan gambar yang ada sebagai landasan, AI generatif dapat mempelajari pola dan kemudian membuat gambar orisinal baru berdasarkan kriteria yang tercantum dalam perintah teks. Perusahaan periklanan, game, dan desain produk menggunakan teknologi ini untuk dengan cepat menjelajahi dan memperluas konsep kreatif serta mempercepat proses pembuatan prototipe.

Organisasi juga menggunakan AI generatif untuk membuat video dan suara ucapan. Baik menghasilkan frame tambahan untuk video yang ada, membuat adegan yang sama sekali baru, atau memanipulasi atau menambahkan ucapan atau audio, potensi penghematan waktu dan biaya dari penggunaan AI generatif untuk menyelesaikan tugas-tugas ini sangat menarik di banyak kasus.

AI generatif dapat membuat musik dengan menggunakan jaringan neural yang dilatih dengan kumpulan data musikal yang sangat banyak untuk memahami struktur, gaya, dan konten emosional. Musik sangat subjektif, jadi apakah pendengar akan menyukai outputnya adalah masalah selera pribadi—mirip seperti musik buatan manusia.

Pembuatan Kode

AI generatif dapat meningkatkan produktivitas pengembang dengan menghasilkan kode, yang dicapai dengan mempelajari pola dari basis kode dan dokumentasi yang ada. Teknologi ini dapat menghasilkan fungsi, kelas, atau seluruh program berdasarkan spesifikasi atau perintah menggunakan bahasa alami. Banyak organisasi menggunakan AI generatif untuk mengakselerasi pengembangan perangkat lunak, mengotomatiskan tugas penulisan kode rutin, dan membantu dalam debugging—sekaligus mencari jumlah pengawasan manusia yang tepat untuk memastikan kualitas, keamanan, dan keselarasan dengan persyaratan proyek.

Chatbot

Layanan pelanggan yang cepat, efisien, dan berguna adalah persyaratan yang tak dapat dinegosiasi untuk organisasi mana pun. Itulah mengapa begitu banyak organisasi menerapkan model AI percakapan yang dinamis dan cerdas sehingga pelanggan dapat berinteraksi melalui teks atau ucapan. AI generatif mendukung bot percakapan dengan memahami dan menghasilkan respons teks yang mirip manusia. Selain layanan pelanggan, bot percakapan AI dapat melengkapi upaya pemasaran dan mendukung komunikasi internal. Bot ini juga dapat diintegrasikan ke situs web, aplikasi perpesanan, atau asisten suara.

Augmentasi Data

Dengan menggunakan AI generatif, pengembang dapat membuat data sintetis untuk menambahkan kumpulan data pelatihan untuk model machine learning dan deep learning atau membantu meningkatkan performa dan generalisasi model. Teknologi ini dapat menghasilkan variasi AI dari gambar, teks, atau jenis data lainnya, yang membantu memperluas kumpulan data yang terbatas.

Bagaimana Cara Kerja AI Generatif?

Menerapkan solusi AI generatif untuk kasus penggunaan apa pun memerlukan upaya yang signifikan dari ilmuwan data dan pengembang. Itu karena AI generatif hanya dapat diwujudkan dari kumpulan data yang sangat besar dan algoritma AI yang terlatih secara rumit. Teknologi ini disusun dan diterapkan bersama dengan AI bahasa dan pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing atau NLP), yang memungkinkan artificial intelligence untuk memproses dan memahami bahasa manusia. Bersama-sama, AI generatif dan NLP dapat memahami permintaan pengguna untuk menghasilkan respons yang sesuai, baik itu teks, video, gambar, atau audio.

Solusi AI generatif memanfaatkan sistem AI yang disebut model bahasa besar (Large Language Model atau LLM) yang menggunakan jaringan neural mendalam untuk memproses dan menghasilkan teks. Model ini dilatih dengan data dalam jumlah besar, bekerja untuk menemukan kesamaan antara jenis data dan informasi yang serupa untuk membuat dan menghasilkan output yang baru dan koheren.

LLM bergantung pada arsitektur transformer untuk memproses urutan input secara paralel, yang meningkatkan performa dan kecepatan dibandingkan dengan jaringan neural tradisional. Pelatihan model juga diinformasikan oleh input dari ilmuwan data dan pakar di bidangnya yang membantu memandu pembelajaran algoritma dan menuntunnya ke arah output yang lebih akurat.

Untuk memungkinkan solusi AI generatif, perusahaan dapat melatih model AI generatif dari awal atau memilih model yang telah dilatih sebelumnya yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan spesifik mereka. Misalnya, algoritma bot percakapan AI generatif dapat dilatih untuk menyesuaikan dengan atribut khusus dari basis pelanggan dan model bisnis organisasi. Atau model yang ditujukan untuk menghasilkan teks pemasaran dapat lebih disesuaikan atau dioptimalkan untuk difokuskan pada industri dan audiens tertentu. Model yang spesifik domain juga lebih banyak muncul dengan cepat. Model-model ini dilatih dengan kumpulan data yang lebih kecil dan lebih ditargetkan dibandingkan model yang lebih besar. Hasil yang muncul menunjukkan model yang lebih kecil ini dapat meniru akurasi model yang lebih besar jika dilatih dengan data yang sumbernya diambil dengan hati-hati.

Para pengembang juga dapat menggunakan pembuatan yang diperkaya pengambilan (Retrieval Augmented Generation atau RAG) untuk melengkapi model yang telah dilatih dengan data terbaru, eksklusif, dan rahasia dari basis data vektor selama inferensi. Ini menyederhanakan kustomisasi dan pembaruan serta memungkinkan atribusi informasi yang dihasilkan ke sumbernya.

Berikut ini adalah uraian singkat (meskipun sangat teknis) dari tiga jenis model AI generatif yang umum:

• Jaringan adversarial generatif (Generative Adversarial Network atau GAN): Ini melibatkan dua jaringan neural, sebuah generator dan sebuah diskriminator, yang dilatih secara bersamaan. Generator menciptakan entitas data baru, sementara diskriminator mengevaluasinya terhadap serangkaian data nyata. Generator bertugas untuk menghasilkan data yang tidak dapat dibedakan dari data nyata, sementara diskriminator bertugas untuk membedakan antara keduanya dengan benar. Seiring waktu, kemampuan generator meningkat, membuat data yang dihasilkan semakin realistis.
• Enkoder otomatis variasi (Variational Autoencoder atau VAE): VAE menggabungkan prinsip dari jaringan neural dan pemodelan probabilistik untuk menghasilkan entitas data baru melalui proses enkoding dan dekoding. Model VAE memulai dengan mengompresi data input menjadi representasi yang disederhanakan dari karakteristiknya. Kemudian ia mendekode versi yang disederhanakan, mencoba untuk merekonstruksi data input ke bentuk aslinya. Melalui proses ini, VAE mempelajari karakter dan parameter dasar yang penting dari data, yang membantu menghasilkan output yang lebih realistis dan dapat disesuaikan.
• Model transformer: Model seperti Transformer Pra-latih Generatif (Generative Pre-trained Transformer atau GPT) dapat menghasilkan teks yang sangat koheren dan relevan secara kontekstual. Model ini, yang awalnya dirancang untuk tugas pemrosesan bahasa alami, dilatih dengan kumpulan data yang besar dan dapat menyelesaikan perintah teks, menerjemahkan bahasa, menjawab pertanyaan, dan bahkan menghasilkan tulisan kreatif.

Berbagai strategi dapat digunakan selama proses pembuatan untuk menyeimbangkan kreativitas dan koherensi dalam output. Penelitian yang sedang berlangsung bertujuan untuk membuat model ini lebih transparan, mengurangi bias, dan meningkatkan akurasi faktual. Ada juga pergerakan ke arah model yang dapat bekerja secara bersamaan dengan beberapa jenis data, seperti teks, gambar, dan audio.

Manfaat AI Generatif

Nilai AI generatif diwujudkan melalui cara konten yang dihasilkan digunakan oleh individu dan bisnis untuk meningkatkan kemudahan dalam kehidupan sehari-hari dan mencapai tujuan:

• Personalisasi: AI generatif dapat digunakan untuk mempersonalisasi produk, layanan, dan pengalaman berdasarkan preferensi dan kebutuhan individu. Misalnya, dalam layanan kesehatan, AI generatif dapat membantu membuat rencana perawatan yang dipersonalisasi berdasarkan riwayat medis dan hasil tes pasien. Organisasi keuangan dapat menggunakan teknologi ini untuk menghasilkan rekomendasi investasi berdasarkan data pasar dan preferensi pelanggan.
• Meningkatkan layanan pelanggan: AI generatif dapat mengotomatiskan tugas yang berulang dan memberikan layanan pelanggan yang lebih efisien dan efektif. AI ini dapat membantu menjawab pertanyaan pelanggan dengan lebih cepat dan menyelesaikan masalah dengan lebih mudah.
• Peningkatan kreativitas: AI generatif dapat membuat konten baru dan unik, seperti musik, seni, dan tulisan, berdasarkan pola dan preferensi. Misalnya, dalam sektor ritel AI generatif dapat membantu menghasilkan deskripsi produk dan gambar untuk situs web e-commerce yang dilihat pelanggan.
• Aksesibilitas yang lebih baik: AI generatif dapat digunakan untuk membuat produk dan layanan yang lebih mudah diakses bagi penyandang disabilitas, seperti dengan membuat teks untuk video atau mengonversi teks menjadi ucapan.
• Meningkatkan efisiensi: AI generatif dapat mengotomatiskan tugas yang berulang dan memakan waktu, seperti entri data, peninjauan dokumen, dan tugas terkait bahasa. Hal ini dapat membantu organisasi dan pelanggan menjadi lebih produktif dan mencapai tujuan mereka dengan lebih mudah. Misalnya, dalam transportasi dan logistik, AI generatif dapat digunakan untuk menghasilkan jadwal pengiriman berdasarkan data lalu lintas dan preferensi pelanggan.
• Pengambilan keputusan yang lebih baik: AI dapat menghasilkan wawasan dan rekomendasi berdasarkan jumlah data yang besar, sehingga memudahkan individu dan bisnis untuk membuat keputusan yang matang. Misalnya, dalam organisasi manufaktur, organisasi dapat menggunakan AI generatif untuk menghasilkan ide untuk desain produk baru berdasarkan produk yang ada dan preferensi pelanggan.
• Pengalaman baru dan menarik: AI dapat menciptakan pengalaman baru dan menarik, seperti realitas virtual (VR) dan realitas teraugmentasi (AR), yang tidak dapat diwujudkan tanpa teknologi ini.

Tantangan AI Generatif

Seperti kebanyakan teknologi yang baru muncul dan terus berkembang, ada tantangan untuk menerapkan dan menggunakan AI generatif. Pada prinsipnya, pembuat keputusan harus menyadari risiko keamanan data dan privasi, sumber daya komputasi dan biayanya, serta implikasi etika dan sosial, termasuk peluang menyebarkan misinformasi.

Tantangan Kasus Penggunaan Spesifik

Setiap kasus penggunaan AI generatif menghadirkan tantangannya sendiri:

• Pembuatan teks: Meskipun ada kemajuan luar biasa yang tampaknya tercipta setiap hari, pembuatan teks jauh dari sempurna. Karena itu, penting bagi manusia asli untuk mengawasi proses, memastikan akurasi dan kesesuaian konten yang dibuat, dan, dalam banyak kasus, memberikan ide dan bahasa yang orisinal, bijaksana, dan berharga pada draf pertama yang dibuat oleh teknologi AI generatif.
  Selain itu, untuk alasan kreatif dan hukum, organisasi harus mengimplementasikan pedoman penggunaan pembuatan teks yang bertanggung jawab, mengatasi potensi bias, dan memverifikasi konten yang dihasilkan AI sebelum memublikasikannya.
• Pembuatan gambar, video, ucapan, dan musik: Sama seperti pembuatan teks, ada risiko dan kekhawatiran potensial ketika menggunakan AI generatif untuk membuat gambar, terutama yang berhubungan dengan kreativitas, keaslian, dan hak kekayaan intelektual. Desainer manusia yang berbakat diperlukan tidak hanya untuk menggunakan alat AI generatif secara efektif, tetapi juga untuk meninjau, menyempurnakan, dan menyesuaikan gambar yang dihasilkan oleh teknologi ini.
  Tantangan potensial dengan video dan ucapan dari AI generatif mencakup risiko etika yang signifikan, dari misrepresentasi yang tidak disengaja hingga deepfake. Dengan demikian, video dan ucapan AI generatif harus digunakan secara bertanggung jawab, terutama oleh para profesional dengan mematuhi pedoman merek resmi dan pengawasan organisasi.
  Ketika menggunakan AI untuk membuat musik, organisasi harus mengingat bahwa musisi telah menulis, memainkan, dan berbagi lagu, suara, dan irama selama ribuan tahun, dan mereka membawa karakteristik unik yang hanya dimiliki manusia dalam proses dan hasil kreasinya.
• Bot percakapan: Karena bot percakapan AI generatif dapat menangani pertanyaan rutin setiap saat, mereka membantu membebaskan waktu manusia untuk menangani masalah yang lebih kompleks. Akan tetapi, sama seperti implementasi AI generatif lainnya, ada batasan untuk hal yang dapat dicapai oleh teknologi ini. Organisasi harus memastikan bahwa dukungan manusia tersedia ketika dibutuhkan. Lebih jauh lagi, penerapan yang efektif memerlukan pemantauan dan penyempurnaan terus-menerus berdasarkan interaksi dan umpan balik pengguna.
• Augmentasi data: Selain manfaat praktis, augmentasi data dapat membantu mengurangi bias dalam kumpulan data dan membuat model lebih tangguh. Namun, organisasi harus memastikan bahwa data sintetis secara akurat mewakili skenario nyata dan tidak memperkenalkan bias atau kesalahan baru.

Pertimbangan AI yang Bertanggung Jawab

Pemimpin dalam inovasi AI berkolaborasi dan berkomitmen untuk praktik AI yang bertanggung jawab untuk menurunkan risiko ini sekaligus memaksimalkan manfaat teknologi bagi masyarakat. Atribut utama AI yang bertanggung jawab meliputi:

• Mengembangkan, menilai, dan menerapkan sistem AI dengan cara yang aman, dapat dipercaya, dan beretika, memastikan AI inklusif yang diciptakan oleh tim yang beragam.
• Menghormati hak asasi manusia, memungkinkan pengawasan manusia, mewajibkan transparansi dan keterjelasan, serta berkomitmen pada keamanan, keselamatan, keandalan, privasi pribadi, kesetaraan dan inklusi, serta keberlanjutan lingkungan.
• Mematuhi dan menghargai tata kelola internal dan eksternal yang kuat.
• Terlibat dalam inisiatif penelitian dan kolaborasi multi-pemangku kepentingan untuk membantu meringankan beban pengembangan AI yang bertanggung jawab bagi semua.

Masa Depan AI Generatif

Optimisme dan energi mendorong organisasi di seluruh dunia untuk menyelidiki solusi AI generatif yang menciptakan efisiensi dan mendorong peluang bisnis baru. Di masa depan, kita mungkin akan melihat penerapan baru dalam berbagai bidang mulai dari penelitian ilmiah hingga desain:

• Proses pengambilan keputusan akan ditingkatkan melalui skenario dan prediksi yang dihasilkan AI, yang menawarkan wawasan berharga di hampir setiap industri.
• Desain produk dan proses pembuatan prototipe akan menjadi lebih efisien dan inovatif, mempercepat waktu peluncuran ke pasar.
• Bot percakapan dan asisten virtual akan berkembang untuk menangani interaksi yang semakin kompleks, serta meningkatkan layanan pelanggan dan dukungan internal.
• Pembuatan konten yang dipersonalisasi dalam skala besar dapat merevolusi strategi pemasaran dan keterlibatan pelanggan.

Kemungkinan-kemungkinan ini sangatlah menarik dan tak terhingga. Namun, organisasi akan perlu mengembangkan kerangka kerja artifisial intelligence yang beretika dan struktur tata kelola yang kuat untuk memastikan penggunaan yang bertanggung jawab—dan harus menyesuaikan alur kerja serta meningkatkan keterampilan tenaga kerja mereka untuk berinovasi dan memanfaatkan berbagai peluang yang tersedia.