Generative AI adalah cabang kecerdasan buatan yang menggunakan model pembelajaran mendalam (jaringan saraf) yang dilatih dengan kumpulan data besar untuk menciptakan konten baru. Model-model ini mempelajari pola dalam teks, gambar, audio, atau data lain sehingga dapat menghasilkan keluaran orisinal (seperti artikel, gambar, atau musik) sebagai respons terhadap perintah pengguna.

Dengan kata lain, generative AI menghasilkan media “dari nol” bukan hanya menganalisis atau mengklasifikasikan data yang sudah ada. Diagram di sini menggambarkan bagaimana model generatif (lingkaran tengah) berada dalam jaringan saraf, yang merupakan bagian dari pembelajaran mesin dan bidang AI yang lebih luas. 

Sebagai contoh, IBM menggambarkan generative AI sebagai model pembelajaran mendalam yang “menghasilkan teks, gambar, dan konten lain berkualitas tinggi berdasarkan data yang mereka latih”, dan bergantung pada algoritma neural canggih yang mengidentifikasi pola dalam kumpulan data besar untuk menghasilkan keluaran baru.

Cara Kerja Generative AI

Membangun sistem generative AI biasanya melibatkan tiga fase utama:

• Pelatihan (Model Dasar): Jaringan saraf besar (sering disebut model dasar) dilatih dengan jumlah data mentah yang sangat besar dan tidak berlabel (misalnya terabyte teks internet, gambar, atau kode). Selama pelatihan, model belajar dengan memprediksi bagian yang hilang (misalnya mengisi kata berikutnya dalam jutaan kalimat). Setelah banyak iterasi, model menyesuaikan diri untuk menangkap pola dan hubungan kompleks dalam data. Hasilnya adalah jaringan saraf dengan representasi yang dapat menghasilkan konten secara mandiri sebagai respons terhadap input.
• Penyesuaian (Fine-tuning): Setelah pelatihan awal, model disesuaikan untuk tugas tertentu melalui fine-tuning. Ini bisa melibatkan pelatihan tambahan dengan contoh berlabel atau Reinforcement Learning dari Umpan Balik Manusia (RLHF), di mana manusia menilai keluaran model dan model menyesuaikan diri untuk meningkatkan kualitas. Misalnya, model chatbot dapat disesuaikan menggunakan kumpulan pertanyaan pelanggan dan jawaban ideal agar responsnya lebih akurat dan relevan.
• Generasi: Setelah dilatih dan disesuaikan, model menghasilkan konten baru dari sebuah perintah. Model melakukannya dengan mengambil sampel dari pola yang telah dipelajari – misalnya memprediksi satu kata demi satu kata untuk teks, atau menyempurnakan pola piksel untuk gambar. Dalam praktiknya, “model menghasilkan konten baru dengan mengidentifikasi pola dalam data yang ada”. Berdasarkan perintah pengguna, AI memprediksi urutan token atau gambar langkah demi langkah untuk membuat keluaran.
• Pengambilan dan Penyempurnaan (RAG): Banyak sistem juga menggunakan Retrieval-Augmented Generation untuk meningkatkan akurasi. Di sini model mengambil informasi eksternal (seperti dokumen atau basis data) saat proses generasi untuk mendasarkan jawabannya pada fakta terkini, melengkapi apa yang telah dipelajari selama pelatihan.

Setiap fase membutuhkan sumber daya komputasi besar: pelatihan model dasar bisa memerlukan ribuan GPU dan berminggu-minggu pemrosesan. Model yang sudah dilatih kemudian dapat digunakan sebagai layanan (misalnya chatbot atau API gambar) yang menghasilkan konten sesuai permintaan.

Jenis dan Arsitektur Model Utama

Generative AI menggunakan beberapa arsitektur neural modern, masing-masing cocok untuk media yang berbeda:

• Model Bahasa Besar (LLM) / Transformer: Ini adalah inti dari generative AI berbasis teks saat ini (misalnya GPT-4 dari OpenAI, Google Bard). Mereka menggunakan jaringan transformer dengan mekanisme perhatian untuk menghasilkan teks yang koheren dan kontekstual (atau bahkan kode). LLM dilatih dengan miliaran kata dan dapat menyelesaikan kalimat, menjawab pertanyaan, atau menulis esai dengan kelancaran seperti manusia.
• Model Difusi: Populer untuk generasi gambar (dan beberapa audio) (misalnya DALL·E, Stable Diffusion). Model ini memulai dengan noise acak dan secara bertahap “menghilangkan noise” menjadi gambar yang koheren. Jaringan belajar membalikkan proses korupsi sehingga dapat menghasilkan visual yang sangat realistis dari perintah teks. Model difusi telah menggantikan metode lama untuk seni AI karena kontrol detail gambar yang sangat halus.
• Generative Adversarial Networks (GANs): Teknik generasi gambar yang lebih awal (sekitar 2014) dengan dua jaringan saraf yang bersaing: generator membuat gambar dan discriminator menilai gambar tersebut. Melalui proses adversarial ini, GAN menghasilkan gambar yang sangat realistis dan digunakan untuk tugas seperti transfer gaya atau augmentasi data.
• Variational Autoencoders (VAEs): Model pembelajaran mendalam yang lebih lama yang mengkode data ke ruang terkompresi dan mendekode untuk menghasilkan variasi baru. VAE adalah salah satu model generatif awal untuk gambar dan suara (sekitar 2013) dan menunjukkan keberhasilan awal, meskipun generative AI modern sebagian besar beralih ke transformer dan difusi untuk keluaran berkualitas tinggi.
• (Lainnya): Ada juga arsitektur khusus untuk audio, video, dan konten multimodal. Banyak model mutakhir menggabungkan teknik ini (misalnya transformer dengan difusi) untuk menangani teks+gambar secara bersamaan. IBM mencatat bahwa model dasar multimodal saat ini dapat mendukung pembuatan berbagai jenis konten (teks, gambar, suara) dari satu sistem.

Bersama-sama, arsitektur ini mendukung berbagai alat generatif yang digunakan saat ini.

Aplikasi Generative AI

Generative AI diterapkan di berbagai bidang. Contoh penggunaan utama meliputi:

• Pemasaran & Pengalaman Pelanggan: Menulis otomatis konten pemasaran (blog, iklan, email) dan menghasilkan konten personal secara langsung. Ini juga mendukung chatbot canggih yang dapat berinteraksi dengan pelanggan atau bahkan melakukan tindakan (misalnya membantu pemesanan). Misalnya, tim pemasaran dapat menghasilkan berbagai varian iklan secara instan dan menyesuaikannya berdasarkan demografi atau konteks.
• Pengembangan Perangkat Lunak: Mengotomatisasi pembuatan dan penyelesaian kode. Alat seperti GitHub Copilot menggunakan LLM untuk menyarankan potongan kode, memperbaiki bug, atau menerjemahkan antar bahasa pemrograman. Ini mempercepat tugas pengkodean berulang dan membantu modernisasi aplikasi (misalnya mengonversi basis kode lama ke platform baru).
• Otomasi Bisnis: Menyusun dan meninjau dokumen. Generative AI dapat dengan cepat menulis atau merevisi kontrak, laporan, faktur, dan dokumen lain, mengurangi pekerjaan manual di HR, hukum, keuangan, dan lainnya. Ini membantu karyawan fokus pada pemecahan masalah kompleks daripada penyusunan rutin.
• Riset & Kesehatan: Mengusulkan solusi baru untuk masalah kompleks. Dalam ilmu pengetahuan dan teknik, model dapat mengusulkan molekul obat baru atau merancang material. Misalnya, AI dapat menghasilkan struktur molekul sintetis atau gambar medis untuk pelatihan sistem diagnostik. IBM mencatat generative AI digunakan dalam riset kesehatan untuk membuat data sintetis (misalnya pemindaian medis) saat data asli terbatas.
• Seni Kreatif & Desain: Membantu atau menciptakan karya seni, grafik, dan media. Desainer menggunakan generative AI untuk menghasilkan seni orisinal, logo, aset game, atau efek khusus. Model seperti DALL·E, Midjourney, atau Stable Diffusion dapat membuat ilustrasi atau memodifikasi foto sesuai permintaan. Mereka menawarkan alat kreatif baru, misalnya menghasilkan berbagai variasi gambar untuk menginspirasi seniman.
• Media & Hiburan: Menghasilkan konten audio dan video. AI dapat mengomposisi musik, menghasilkan suara alami, atau bahkan membuat video pendek. Misalnya, AI dapat membuat narasi suara dengan gaya tertentu atau menciptakan trek musik berdasarkan deskripsi teks. Meskipun generasi video penuh masih berkembang, sudah ada alat untuk membuat klip animasi dari perintah teks dengan kualitas yang terus meningkat.

Contoh-contoh ini baru sebagian kecil; teknologi berkembang sangat cepat sehingga aplikasi baru (misalnya bimbingan belajar personal, konten realitas virtual, penulisan berita otomatis) terus bermunculan.

Manfaat Generative AI

Generative AI membawa beberapa keuntungan:

• Efisiensi dan Otomasi: Mengotomatisasi tugas yang memakan waktu. Misalnya, dapat menyusun email, kode, atau ide desain dalam hitungan detik, mempercepat pekerjaan secara signifikan dan membebaskan orang untuk fokus pada tugas tingkat lebih tinggi. Organisasi melaporkan peningkatan produktivitas yang dramatis karena tim dapat menghasilkan konten dan ide jauh lebih cepat dari sebelumnya.
• Kreativitas yang Ditingkatkan: Meningkatkan kreativitas dengan brainstorming dan eksplorasi variasi. Penulis atau seniman dapat menghasilkan banyak draf atau opsi desain hanya dengan sekali klik, membantu mengatasi kebuntuan kreatif. Kemampuan “mitra kreatif” ini memungkinkan bahkan non-ahli bereksperimen dengan konsep baru.
• Dukungan Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik: Dengan cepat menganalisis kumpulan data besar, generative AI dapat mengungkap wawasan atau hipotesis yang membantu pengambilan keputusan manusia. Misalnya, dapat merangkum laporan kompleks atau menyarankan pola statistik dari data. IBM mencatat AI ini memungkinkan keputusan lebih cerdas dengan menyaring data untuk menghasilkan ringkasan atau ide prediktif yang berguna.
• Personalisasi: Model dapat menyesuaikan keluaran sesuai preferensi individu. Misalnya, dapat menghasilkan konten pemasaran personal, merekomendasikan produk, atau menyesuaikan antarmuka sesuai konteks pengguna. Personalisasi waktu nyata ini meningkatkan keterlibatan pengguna.
• Ketersediaan 24/7: Sistem AI tidak lelah. Mereka dapat memberikan layanan sepanjang waktu (misalnya chatbot yang menjawab pertanyaan siang dan malam) tanpa kelelahan. Ini memastikan kinerja konsisten dan akses konstan ke informasi atau bantuan kreatif.

Singkatnya, generative AI dapat menghemat waktu, memicu inovasi, dan menangani tugas kreatif atau analitis berskala besar dengan kecepatan dan cakupan luas.

Tantangan dan Risiko Generative AI

Meski kuat, generative AI memiliki keterbatasan dan risiko signifikan:

• Keluaran Tidak Akurat atau Rekayasa (“Halusinasi”): Model dapat menghasilkan jawaban yang terdengar masuk akal tapi salah atau tidak logis. Misalnya, AI riset hukum mungkin dengan yakin mengutip kasus palsu. “Halusinasi” ini muncul karena model tidak benar-benar memahami fakta – ia hanya memprediksi kelanjutan yang mungkin. Pengguna harus memeriksa fakta keluaran AI dengan cermat.
• Bias dan Keadilan: Karena AI belajar dari data historis, ia dapat mewarisi bias sosial dalam data tersebut. Ini bisa menghasilkan hasil yang tidak adil atau menyinggung (misalnya rekomendasi pekerjaan yang bias atau keterangan gambar stereotip). Mencegah bias memerlukan kurasi data pelatihan yang hati-hati dan evaluasi berkelanjutan.
• Privasi dan Kekayaan Intelektual: Jika pengguna memasukkan materi sensitif atau berhak cipta ke dalam model, model bisa tanpa sengaja mengungkapkan detail pribadi dalam keluaran atau melanggar hak kekayaan intelektual. Model juga dapat diuji untuk membocorkan bagian data pelatihannya. Pengembang dan pengguna harus melindungi input dan memantau keluaran untuk risiko tersebut.
• Deepfake dan Misinformasi: Generative AI dapat membuat gambar, audio, atau video palsu yang sangat realistis (deepfake). Ini bisa digunakan secara jahat untuk menyamar sebagai individu, menyebarkan informasi palsu, atau menipu korban. Deteksi dan pencegahan deepfake menjadi perhatian penting untuk keamanan dan integritas media.
• Kekurangan Penjelasan: Model generatif seringkali merupakan “kotak hitam”. Biasanya tidak mungkin memahami mengapa mereka menghasilkan keluaran tertentu atau mengaudit proses pengambilan keputusan mereka. Ketidakjelasan ini menyulitkan menjamin keandalan atau melacak kesalahan. Peneliti sedang mengembangkan teknik AI yang dapat dijelaskan, tetapi ini masih menjadi tantangan terbuka.

Isu lain termasuk kebutuhan sumber daya komputasi besar (meningkatkan biaya energi dan jejak karbon) serta pertanyaan hukum/etika tentang kepemilikan konten. Secara keseluruhan, meskipun generative AI kuat, diperlukan pengawasan dan tata kelola manusia yang cermat untuk mengurangi risikonya.

Masa Depan Generative AI

Generative AI berkembang dengan sangat cepat. Adopsi meningkat pesat: survei menunjukkan sekitar sepertiga organisasi sudah menggunakan generative AI dalam beberapa bentuk, dan analis memprediksi sekitar 80% perusahaan akan menggunakannya pada 2026. Para ahli memperkirakan teknologi ini akan menambah triliunan dolar ke ekonomi global dan mengubah berbagai industri.

Misalnya, Oracle melaporkan bahwa setelah debut ChatGPT, generative AI “menjadi fenomena global” dan “diperkirakan akan menambah triliunan dolar ke ekonomi” dengan memungkinkan peningkatan produktivitas besar-besaran.

Ke depan, kita akan melihat model yang lebih khusus dan kuat (untuk ilmu pengetahuan, hukum, teknik, dll.), teknik yang lebih baik untuk menjaga keluaran tetap akurat (misalnya RAG lanjutan dan data pelatihan yang lebih baik), serta integrasi generative AI ke dalam alat dan layanan sehari-hari.

Konsep baru seperti agen AI – sistem yang menggunakan generative AI untuk melakukan tugas multi-langkah secara mandiri – merupakan langkah berikutnya (misalnya agen yang dapat merencanakan perjalanan menggunakan rekomendasi AI dan kemudian memesan hotel serta penerbangan). Pada saat yang sama, pemerintah dan organisasi mulai mengembangkan kebijakan dan standar terkait etika, keamanan, dan hak cipta untuk generative AI.

>>>Apakah Anda ingin tahu:

AI lemah dan AI kuat

Apa itu AI sempit dan AI umum?

Singkatnya, generative AI merujuk pada sistem AI yang menciptakan konten baru dan orisinal dengan belajar dari data. Didukung oleh jaringan saraf dalam dan model dasar besar, AI ini dapat menulis teks, menghasilkan gambar, mengomposisi audio, dan lainnya, memungkinkan aplikasi yang transformatif.

Meski menawarkan manfaat besar dalam kreativitas dan efisiensi, AI ini juga membawa tantangan seperti kesalahan dan bias yang harus diatasi pengguna. Seiring kematangan teknologi, generative AI akan semakin menjadi alat penting di berbagai industri, namun penggunaan yang bertanggung jawab sangat penting untuk memanfaatkan potensinya secara aman.