Apa itu Generative AI?
Generative AI adalah salah satu cabang artificial intelligence yang memungkinkan algoritma untuk menghasilkan konten secara otomatis, mulai dari teks, gambar, audio, hingga video.
Berbeda dengan AI tradisional yang lebih fokus pada analisis dan pengambilan keputusan, generative AI berperan aktif dalam menciptakan sesuatu yang baru. Teknologi ini bekerja dengan memanfaatkan data dalam jumlah besar sebagai bahan latihannya, lalu memprediksi elemen selanjutnya (seperti kata atau piksel) untuk menghasilkan karya.
Di bidang data analytics, generative AI dapat mempercepat proses pengembangan kode, debugging, atau bahkan menulis laporan analitis.
Tak hanya itu, generative AI bisa dimanfaatkan dalam bidang pemasaran untuk menghasilkan konten promosi atau bahkan analisis sentimen dari data media sosial. Dengan kata lain, teknologi ini sangat fleksibel dan bisa diaplikasikan dalam berbagai aspek pekerjaan.
Namun, generative AI juga membawa beberapa tantangan, termasuk masalah akurasi, bias, dan potensi penyalahgunaan. Oleh karena itu, penting untuk selalu mempertimbangkan aspek etika dan keamanan saat mengimplementasikannya dalam pekerjaan sehari-hari.
Mekanisme Kerja Generative AI
Generative AI dimulai dengan sebuah perintah. Perintah ini bisa berupa teks, gambar, video, desain, not musik, atau input lain yang dapat diolah oleh sistem AI. Kemudian, berbagai algoritma AI menghasilkan konten baru berdasarkan perintah tersebut. Output-nya bisa berupa artikel, solusi untuk masalah, atau tiruan yang tampak nyata dari foto atau suara seseorang.
Pada awalnya, untuk menggunakan generative AI, pengguna harus mengirimkan data melalui suatu sistem yang rumit. Para developer harus mempelajari alat khusus dan menulis program dengan bahasa pemrograman seperti Python.
Namun, saat ini penggunaan generative AI lebih mudah. Pengguna hanya perlu menjelaskan apa yang diinginkan dengan bahasa sehari-hari. Setelah mendapatkan hasil awal, pengguna bisa memodifikasinya sesuai dengan style, nada, dan elemen lain yang diinginkan.
Dirangkum dari Builtin dan tech Target, berikut beberapa teknik dan model yang membantu dalam mekanisme kerja generative AI:
Generative Adversarial Networks (GANs)
Salah satu model yang sering digunakan adalah Generative Adversarial Networks (GANs), sebuah model machine learning yang terdiri dari dua neural network, yaitu generator dan discriminator.
Keduanya dilatih bersamaan; generator berusaha menghasilkan data yang mirip dengan data asli, sementara discriminator berusaha membedakan antara data asli dan data yang dihasilkan oleh generator. Proses ini terus berulang sampai kualitas data yang dihasilkan oleh generator hampir tidak bisa dibedakan dari data asli.
Diffusion
Diffusion adalah teknik pelatihan generative models di mana noise ditambahkan ke data pelatihan. Selama proses pelatihan, model berusaha menghapus noise tersebut untuk merekonstruksi data asli. Cara ini memungkinkan model untuk memahami struktur terbawah dari data dan menghasilkan sampel baru yang mirip dengan data pelatihan.
Variational Autoencoders (VAEs)
VAEs adalah model lain yang digunakan dalam Generative AI. VAEs terdiri dari encoder dan decoder. Encoder meng-compress data input menjadi representasi yang lebih kecil, sementara decoder merekonstruksi data asli dari representasi tersebut.
Transformers
Transformers adalah arsitektur neural network yang dirancang khusus untuk memproses data sekuensial, seperti teks. Arsitektur ini memanfaatkan mekanisme self-attention yang memungkinkan model untuk mempertimbangkan informasi dari seluruh sequence saat memproses setiap elemen.
Contoh Penerapan Generative AI
101 Blockchains memberikan beberapa contoh penerapan generative AI, yaitu:
- Pembuatan konten: generative AI dapat dipakai untuk menghasilkan konten berbasis teks, mulai dari artikel sampai postingan media sosial. Contoh aplikasinya termasuk ChatGPT dan Google Bard yang memanfaatkan model bahasa untuk menghasilkan teks mirip dengan gaya dan nada manusia.
- Penciptaan musik: generative AI berperan dalam industri musik untuk membantu dalam komposisi dan pengaturan lagu. Tool seperti Soundful, Amper Music, dan AIVA dapat digunakan untuk menghasilkan musik orisinal untuk berbagai jenis proyek.
- Modeling 3D: dalam desain dan arsitektur, generative AI berguna untuk membuat model 3D yang realistis. Alpha3D dan 3DFY.ai adalah beberapa platform yang memanfaatkan GANs untuk menghasilkan model 3D.
- Pembuatan dan pengeditan video: generative AI berfungsi untuk menciptakan dan mengedit video, dari klip pendek sampai film panjang. Descript, Xpression, dan Synthesia adalah beberapa alat yang memanfaatkan generative AI dalam pembuatan video.
- Chatbots dan asisten virtual: generative AI juga digunakan dalam pembuatan chatbots serta virtual assistant, seperti Siri dan Google Assistant yang memanfaatkan pemrosesan natural language guna meningkatkan efisiensi.
- Generasi kode: generative AI membantu dalam pembuatan kode untuk aplikasi baru, membuat pemrograman lebih mudah diakses oleh pengguna non-teknis. Contoh tool yang bisa dipakai adalah OpenAI Copilot dan Codex.
FAQ (Frequently Asked Question)
Bagaimana cara mengevaluasi kinerja generative AI?
Evaluasi kinerja generative AI merupakan langkah untuk memastikan efektivitas dan efisiensi model yang digunakan.
Berdasarkan Nvidia, ada beberapa metode dan kriteria yang umumnya digunakan untuk mengevaluasi kinerja generative AI.
- Kualitas output: salah satu indikator utama adalah kualitas output yang dihasilkan oleh model. Misalnya, untuk Generative Adversarial Networks (GANs), kualitas gambar yang dihasilkan oleh generator harus hampir tidak bisa dibedakan dari gambar asli. Dalam konteks ini, metrik seperti Frechet Inception Distance (FID) atau inception score sering digunakan.
- Kecepatan pelatihan dan inference: kecepatan adalah faktor penting, terutama dalam aplikasi real-time. Model seperti Diffusion memerlukan waktu pelatihan yang lebih lama tetapi menghasilkan output berkualitas tinggi. Sementara itu, Variational Autoencoders (VAEs) lebih cepat tetapi mungkin tidak seakurat model Diffusion.
- Diversitas sampel: dalam beberapa kasus, model harus bisa menghasilkan berbagai jenis output yang berbeda tetapi masih relevan. Meskipun cepat dan menghasilkan output berkualitas tinggi, GANs sering kali kurang dalam hal diversitas sampel.
- Efisiensi komputasi: mengingat sumber daya komputasi bisa menjadi batasan, efisiensi model dalam menggunakan sumber daya juga menjadi pertimbangan. Hal ini termasuk memori yang dibutuhkan, kebutuhan GPU, dan lain-lain.
- Fleksibilitas dan generalisasi: model yang ideal seharusnya dapat digunakan dalam berbagai kasus penggunaan. Model seperti Diffusion dikategorikan sebagai foundation models yang fleksibel dan bisa diterapkan di berbagai aplikasi.
- Evaluasi etis dan bias: selain faktor teknis, penting juga untuk mengevaluasi apakah model memiliki bias atau masalah etis, seperti diskriminasi atau prasangka.
Dengan mempertimbangkan faktor-faktor ini, pengguna dapat membuat keputusan yang lebih tepat tentang model generative AI mana yang paling sesuai untuk tugas atau proyek tertentu.
