Bagaimana cara kerja AI generatif?

AI generatif menggunakan teknik pembelajaran mesin tingkat lanjut untuk menganalisis kumpulan data besar dan menghasilkan konten baru berdasarkan konteks, gaya, struktur, dan nada dari data asli. Saat membuat konten, model AI mengambil pola dari data untuk menghasilkan output yang seringkali tidak dapat dibedakan dari materi buatan manusia, baik itu teks, gambar, kode, maupun musik.

Evolusi AI generatif dapat ditelusuri kembali ke masa awal chatbot, yang pada dasarnya merupakan sistem berbasis aturan dengan kemampuan percakapan yang terbatas. Ini adalah awal mula AI percakapan, yang berbeda dari AI generatif karena berfokus secara khusus pada mesin yang terlibat dalam dialog yang koheren dengan pengguna, sering kali dalam peran dukungan pelanggan atau asisten virtual.

Seiring meningkatnya daya komputasi dan ketersediaan data, pengenalan model yang lebih kompleks menandai tonggak penting. Peluncuran ChatGPT milik OpenAI menunjukkan terobosan dalam pemrosesan bahasa alami, yang menunjukkan kapasitas untuk menghasilkan dialog yang alami dan relevan secara kontekstual. Kemajuan dalam jaringan neural semakin meningkatkan kemampuan model untuk memahami data bahasa, membuat interaksi menjadi lebih lancar dan menyerupai manusia.

AI Generatif telah diterapkan di berbagai industri, mengubah cara organisasi dalam berkreasi dan memecahkan masalah. AI Generatif membantu menulis skrip, seni desain, dan musik skor. AI Generatif membuat konten yang dipersonalisasi sesuai dengan audiens tertentu tergantung pada kebutuhan khusus mereka. Hal ini dapat memprediksi interaksi antara obat-obatan dan meringkas temuannya dalam laporan. Hal ini bahkan dapat memberikan dukungan saat Anda membutuhkan bantuan. Dengan mengembangkan kreativitas, meningkatkan produktivitas, dan menyederhanakan proses, AI generatif terus mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi—dan satu sama lain. 

AI generatif dibuat di atas dasar jaringan neural, yang merupakan model komputasi yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak manusia. Jaringan ini terdiri dari beberapa lapisan neuron yang saling terhubung yang memproses dan mengirimkan informasi, di mana setiap lapisan melayani tujuan tertentu dalam pemrosesan informasi.

Lapisan pertama, yaitu lapisan input, menerima data mentah yang akan mengalami transformasi seiring perjalanannya dari satu lapisan ke lapisan berikutnya hingga akhirnya menghasilkan output pada lapisan terakhir. Struktur hierarkis ini memungkinkan jaringan saraf untuk mempelajari pola dan representasi yang kompleks dalam data, dengan lapisan yang lebih dalam sering kali mengidentifikasi pola yang lebih abstrak—mirip seperti bagaimana otak manusia memproses informasi sensorik.

Parameter, atau bobot, dalam lapisan ini sangat penting, karena menentukan bagaimana data input diubah. Sebagai contoh, GPT-3.5, dengan 175 miliar parameter, menunjukkan kapasitas luar biasa dalam belajar dan menghasilkan teks yang canggih, karena setiap parameter berkontribusi pada kemampuan model untuk mengenali nuansa dalam bahasa dan konteks, sehingga menghasilkan keluaran yang lebih koheren dan relevan secara kontekstual.

Model AI generatif perlu dilatih pada data. Hal ini melibatkan pengeksposan jaringan neural ke himpunan data besar, di mana model belajar mengenali pola. Proses pelatihan terdiri dari dua jenis pembelajaran: pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi. Dalam pembelajaran yang diawasi, model diberikan data berlabel, sehingga dapat mempelajari keluaran tertentu untuk setiap masukan. Sementara itu, dalam pembelajaran tak terawasi, model mengeksplorasi data tanpa label eksplisit dan mengidentifikasi struktur atau pengelompokan yang terdapat di dalamnya secara mandiri.

Selama pelatihan, model belajar untuk meningkatkan prediksinya secara berulang, menyempurnakan kemampuannya untuk menghasilkan output yang relevan dan koheren. Hal ini dicapai melalui proses yang disebut backpropagation, di mana model membuat prediksi berdasarkan data input, membandingkan outputnya dengan hasil aktual, lalu menghitung kesalahan atau kerugian. Pengulangan umpan balik ini memungkinkan jaringan menyempurnakan parameternya, secara bertahap meningkatkan kemampuannya untuk menghasilkan konten yang akurat dan koheren.

Dalam hal pemrosesan bahasa, AI generatif membagi teks menjadi unit yang lebih kecil dan mudah dikelola yang disebut token, yang dapat mewakili seluruh kata, subkata, atau bahkan karakter individu, tergantung pada desain model. Hal ini memungkinkan model menangani beragam variasi kosakata dan linguistik secara lebih efektif. Melalui pemrosesan token, model dapat lebih memahami hubungan antar kata dan menghasilkan output yang lebih bernuansa, meningkatkan kemampuan model untuk membuat kalimat yang koheren dan mempertahankan konteks atas bagian yang lebih panjang. Hal ini pada akhirnya meningkatkan kinerjanya dalam tugas seperti pembuatan teks dan percakapan.

AI Generatif memiliki berbagai aplikasi di berbagai bidang dan industri. Beberapa contoh penting meliputi:

• Pembuatan teks mirip manusia. Model AI generatif, termasuk seri GPT, dapat membuat artikel, cerita, dan postingan media sosial, meningkatkan pembuatan konten dan upaya pemasaran. Model ini dapat mendukung chatbot yang terlibat dalam percakapan alami dan menyediakan dukungan pelanggan. Model ini juga dapat membantu merangkum dokumen panjang dan membuat cuplikan kode untuk pengembang, sehingga meningkatkan produktivitas.
  
  
• Pembuatan gambar. Model seperti DALL-E dapat menghasilkan gambar unik dari perintah teks, memungkinkan pengguna untuk membuat karya seni atau desain yang mencerminkan konsep atau gaya tertentu—sempurna untuk arahan seni, desain produk, dan desain visual dalam gaming.
  
  
• Pembuatan audio. Alat seperti MuseNet dari OpenAI dapat menggubah musik asli dalam berbagai genre, membantu musisi menciptakan karya baru, soundtrack, dan lanskap suara untuk film. Alat ini juga dapat menghasilkan sulih suara dan sintesis ucapan yang realistis untuk digunakan dalam buku audio, asisten virtual, dan video game.
  
  
• Pembuatan video. AI Generatif dapat membantu pembuatan video dengan menyarankan pengeditan, menyisipkan transisi, atau bahkan membuat rekaman baru, memungkinkan produksi konten yang cepat. Model seperti Sintesis dapat membuat video sintetis yang menampilkan avatar realistis yang menyajikan presentasi atau konten narasi, menyederhanakan upaya pendidikan dan pemasaran.

AI Generatif menghadapi beberapa tantangan dan keterbatasan, termasuk:

• Persyaratan sumber daya. Model AI generatif memerlukan daya komputasi dan energi yang besar untuk beroperasi, sehingga menjadikannya mahal dan berdampak terhadap lingkungan dalam proses pelatihannya.
  
  
• Kurangnya transparansi. Kurangnya transparansi dalam proses internal dan jalur pembuatan keputusan model menyulitkan untuk memahami bagaimana output dihasilkan. Hal ini menghambat kemampuan untuk meminta pertanggungjawaban AI.
  
  
• Kompleksitas kreativitas. Karena konten yang dihasilkan AI sering kali merupakan hasil dari pola yang dipelajari, bukan inovasi yang benar, AI generatif masih kurang menangkap keajaiban dan kompleksitas kreativitas manusia.
  
  
• Halusinasi. Model AI generatif dapat menghasilkan informasi yang meyakinkan tetapi tidak benar, yang berpotensi menimbulkan informasi yang salah. Hal ini menimbulkan risiko signifikan terhadap bidang penting seperti jurnalisme, layanan kesehatan, dan pendidikan.
  
  
• Bias. Data pelatihan dapat berisi bias bawaan, menghasilkan output yang memperkuat stereotip dan semakin meminggirkan kelompok tertentu.
  
  
• Pertanyaan mengenai kekayaan intelektual. Masalah etis terkait kepenulisan, kepemilikan, dan akuntabilitas terus menjadi perdebatan dalam ranah AI, menandakan perlunya praktik dan kerangka kerjaAI yang bertanggung jawab.
  
  
• Potensi penyalahgunaan. Karena kemampuannya untuk membuat konten dan deepfake yang menyesatkan, AI generatif dapat digunakan untuk tujuan jahat, seperti propaganda atau penipuan.

Seiring para peneliti terus menyempurnakan teknik mereka, model AI generatif berpotensi menjadi semakin canggih—dan semakin bertanggung jawab. Hal ini dapat mengakibatkan konten yang lebih relevan secara kontekstual dengan lebih sedikit contoh halusinasi dan informasi yang salah. Peneliti juga bereksperimen dengan metode pelatihan yang disempurnakan, seperti pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia, yang dapat menyebabkan output yang lebih bernuansa, mengatasi kekhawatiran tentang bias.

AI Generatif diharapkan dapat mendorong inovasi yang signifikan di berbagai domain. Dalam bidang kesehatan, AI menghasilkan rencana perawatan yang dipersonalisasi sesuai dengan profil masing-masing pasien, sehingga meningkatkan kualitas layanan. Dalam pendidikan, guru menggunakan AI untuk membuat kurikulum yang disesuaikan berdasarkan kekuatan dan kelemahan siswa. Dan dalam industri kreatif, AI telah merevolusi cara desainer, pengembang, penulis naskah, dan copywriter dalam berkarya. Namun, kemajuan ini juga membawa dampak sosial. Karena perubahan di pasar kerja dan pertanyaan terkait kepemilikan, permintaan terhadap kerangka regulasi yang lebih ketat mengenai peran AI dalam kehidupan manusia semakin meningkat.

Seiring era AI terus memasuki fase baru yang lebih menarik, para peneliti dan praktisi harus memastikan bahwa kemajuan mereka bermanfaat bagi kepentingan publik sekaligus meminimalkan risiko melalui dialog berkelanjutan dengan para pemangku kepentingan. Selama ada penyeimbangan inovasi dengan etika, AI pasti akan membawa masa depan yang lebih cerah dan produktif.