AI Generatif adalah cabang kecerdasan buatan yang menggunakan model pembelajaran mendalam (rangkaian neural) yang dilatih dengan set data besar untuk mencipta kandungan baru. Model-model ini mempelajari corak dalam teks, imej, audio atau data lain supaya dapat menghasilkan output asli (seperti artikel, imej, atau muzik) sebagai tindak balas kepada arahan pengguna.

Dengan kata lain, AI generatif menghasilkan media “daripada awal” dan bukannya hanya menganalisis atau mengklasifikasikan data sedia ada. Rajah di sini menerangkan bagaimana model generatif (bulatan tengah) berada dalam rangkaian neural, yang merupakan sebahagian daripada pembelajaran mesin dan bidang AI yang lebih luas. 

Sebagai contoh, IBM menerangkan AI generatif sebagai model pembelajaran mendalam yang “menghasilkan teks, imej, dan kandungan lain berkualiti tinggi berdasarkan data yang dilatih”, dan ia bergantung pada algoritma neural canggih yang mengenal pasti corak dalam set data besar untuk menghasilkan output baru.

Bagaimana AI Generatif Berfungsi

Membangunkan sistem AI generatif biasanya melibatkan tiga fasa utama:

• Latihan (Model Asas): Rangkaian neural besar (sering dipanggil model asas) dilatih menggunakan sejumlah besar data mentah tanpa label (contohnya terabait teks internet, imej atau kod). Semasa latihan, model belajar dengan meramalkan bahagian yang hilang (contohnya, mengisi perkataan seterusnya dalam berjuta-juta ayat). Melalui banyak iterasi, ia menyesuaikan diri untuk menangkap corak dan hubungan kompleks dalam data. Hasilnya adalah rangkaian neural dengan representasi yang boleh menghasilkan kandungan secara autonomi berdasarkan input.
• Penalaan Halus: Selepas latihan awal, model disesuaikan untuk tugasan tertentu melalui penalaan halus. Ini mungkin melibatkan latihan tambahan menggunakan contoh berlabel atau Penguatan Pembelajaran dari Maklum Balas Manusia (RLHF), di mana manusia menilai output model dan model menyesuaikan diri untuk meningkatkan kualiti. Contohnya, model chatbot boleh ditala halus menggunakan set soalan pelanggan dan jawapan ideal untuk menjadikan responsnya lebih tepat dan relevan.
• Penjanaan: Setelah dilatih dan ditala, model menghasilkan kandungan baru berdasarkan arahan. Ia melakukannya dengan mengambil sampel daripada corak yang telah dipelajari – contohnya meramalkan satu perkataan pada satu masa untuk teks, atau memperhalusi corak piksel untuk imej. Dalam praktiknya, “model menghasilkan kandungan baru dengan mengenal pasti corak dalam data sedia ada”. Berdasarkan arahan pengguna, AI meramalkan urutan token atau imej langkah demi langkah untuk menghasilkan output.
• Pengambilan dan Penambahbaikan (RAG): Banyak sistem juga menggunakan Penjanaan Dipertingkatkan dengan Pengambilan untuk meningkatkan ketepatan. Di sini model menarik maklumat luaran (seperti dokumen atau pangkalan data) semasa penjanaan untuk mengukuhkan jawapannya dengan fakta terkini, melengkapkan apa yang dipelajari semasa latihan.

Setiap fasa memerlukan penggunaan pengkomputeran yang tinggi: melatih model asas boleh memerlukan ribuan GPU dan minggu pemprosesan. Model yang telah dilatih kemudian boleh digunakan sebagai perkhidmatan (contohnya chatbot atau API imej) yang menghasilkan kandungan mengikut permintaan.

Jenis dan Seni Bina Model Utama

AI generatif menggunakan beberapa seni bina neural moden, masing-masing sesuai untuk media yang berbeza:

• Model Bahasa Besar (LLM) / Transformer: Ini adalah teras AI generatif berasaskan teks hari ini (contohnya GPT-4 oleh OpenAI, Google Bard). Mereka menggunakan rangkaian transformer dengan mekanisme perhatian untuk menghasilkan teks yang koheren dan peka konteks (atau bahkan kod). LLM dilatih dengan berbilion perkataan dan boleh melengkapkan ayat, menjawab soalan, atau menulis esei dengan kefasihan seperti manusia.
• Model Difusi: Popular untuk penjanaan imej (dan sesetengah audio) (contohnya DALL·E, Stable Diffusion). Model ini bermula dengan bunyi rawak dan secara berperingkat “membersihkan bunyi” menjadi imej yang koheren. Rangkaian belajar untuk membalikkan proses kerosakan dan dengan itu boleh menghasilkan visual yang sangat realistik dari arahan teks. Model difusi telah menggantikan kaedah lama untuk seni AI kerana kawalan terperinci ke atas butiran imej.
• Rangkaian Adversarial Generatif (GAN): Teknik penjanaan imej yang lebih awal (sekitar 2014) dengan dua rangkaian neural yang bersaing: satu penjana menghasilkan imej dan satu diskriminator menilai imej tersebut. Melalui proses adversarial ini, GAN menghasilkan imej yang sangat realistik dan digunakan untuk tugasan seperti pemindahan gaya atau pengembangan data.
• Autoencoder Variasi (VAE): Model pembelajaran mendalam lama yang menyandikan data ke ruang mampat dan menyahkodnya untuk menghasilkan variasi baru. VAE adalah antara model generatif mendalam pertama untuk imej dan ucapan (sekitar 2013) dan menunjukkan kejayaan awal, walaupun AI generatif moden kebanyakannya beralih kepada transformer dan difusi untuk output berkualiti tinggi.
• (Lain-lain): Terdapat juga seni bina khusus untuk audio, video, dan kandungan multimodal. Banyak model terkini menggabungkan teknik ini (contohnya transformer dengan difusi) untuk mengendalikan teks+imej bersama. IBM menyatakan bahawa model asas multimodal hari ini boleh menyokong penjanaan pelbagai jenis kandungan (teks, imej, bunyi) dari satu sistem.

Gabungan seni bina ini menyokong pelbagai alat generatif yang digunakan hari ini.

Aplikasi AI Generatif

AI generatif digunakan dalam pelbagai bidang. Contoh utama termasuk:

• Pemasaran & Pengalaman Pelanggan: Menulis salinan pemasaran secara automatik (blog, iklan, emel) dan menghasilkan kandungan peribadi secara segera. Ia juga menyokong chatbot canggih yang boleh berinteraksi dengan pelanggan atau mengambil tindakan (contohnya membantu membuat pesanan). Contohnya, pasukan pemasaran boleh menghasilkan pelbagai variasi iklan dengan segera dan menyesuaikannya mengikut demografi atau konteks.
• Pembangunan Perisian: Mengautomasikan penjanaan dan pelengkapan kod. Alat seperti GitHub Copilot menggunakan LLM untuk mencadangkan potongan kod, membaiki pepijat, atau menterjemah antara bahasa pengaturcaraan. Ini mempercepatkan tugas pengkodan berulang dan membantu pemodenan aplikasi (contohnya menukar kod lama ke platform baru).
• Automasi Perniagaan: Menyediakan draf dan menyemak dokumen. AI generatif boleh menulis atau mengubah kontrak, laporan, invois, dan dokumen lain dengan cepat, mengurangkan kerja manual dalam HR, undang-undang, kewangan dan lain-lain. Ini membolehkan pekerja memberi tumpuan kepada penyelesaian masalah yang kompleks berbanding tugasan rutin.
• Penyelidikan & Penjagaan Kesihatan: Mencadangkan penyelesaian baru untuk masalah kompleks. Dalam sains dan kejuruteraan, model boleh mencadangkan molekul ubat baru atau mereka bentuk bahan. Contohnya, AI boleh menghasilkan struktur molekul sintetik atau imej perubatan untuk latihan sistem diagnostik. IBM menyatakan AI generatif digunakan dalam penyelidikan kesihatan untuk mencipta data sintetik (contohnya imbasan perubatan) apabila data sebenar terhad.
• Seni Kreatif & Reka Bentuk: Membantu atau mencipta karya seni, grafik, dan media. Pereka menggunakan AI generatif untuk menghasilkan seni asli, logo, aset permainan atau kesan khas. Model seperti DALL·E, Midjourney atau Stable Diffusion boleh mencipta ilustrasi atau mengubah foto mengikut permintaan. Mereka menawarkan alat kreatif baru, contohnya menghasilkan pelbagai variasi imej untuk memberi inspirasi kepada artis.
• Media & Hiburan: Menghasilkan kandungan audio dan video. AI boleh mengarang muzik, menghasilkan ucapan semula jadi, atau menyediakan video pendek. Contohnya, ia boleh menghasilkan narasi suara dalam gaya pilihan atau mencipta trek muzik berdasarkan deskripsi teks. Walaupun penjanaan video penuh masih berkembang, alat sudah wujud untuk menghasilkan klip animasi dari arahan teks, dengan kualiti yang semakin baik.

Contoh-contoh ini hanya sebahagian kecil; teknologi ini berkembang dengan pantas sehingga aplikasi baru (contohnya pengajaran peribadi, kandungan realiti maya, penulisan berita automatik) sentiasa muncul.

Manfaat AI Generatif

AI generatif membawa beberapa kelebihan:

• Kecekapan dan Automasi: Ia mengautomasikan tugasan yang memakan masa. Contohnya, ia boleh menyediakan draf emel, kod atau idea reka bentuk dalam beberapa saat, mempercepatkan kerja dan membebaskan masa untuk tugasan yang lebih tinggi. Organisasi melaporkan peningkatan produktiviti yang ketara apabila pasukan menghasilkan kandungan dan idea dengan lebih pantas daripada sebelumnya.
• Kreativiti yang Dipertingkatkan: Ia boleh meningkatkan kreativiti dengan menghasilkan idea dan variasi. Penulis atau artis boleh menghasilkan beberapa draf atau pilihan reka bentuk dengan mudah, membantu mengatasi masalah kebuntuan kreativiti. Keupayaan “rakan kreatif” ini membolehkan bukan pakar juga mencuba konsep baru.
• Sokongan Keputusan yang Lebih Baik: Dengan menganalisis set data besar dengan cepat, AI generatif boleh menonjolkan pandangan atau hipotesis yang membantu membuat keputusan manusia. Contohnya, ia boleh meringkaskan laporan kompleks atau mencadangkan corak statistik dalam data. IBM menyatakan ia membolehkan keputusan lebih bijak dengan menapis data untuk menghasilkan ringkasan berguna atau idea ramalan.
• Personalisasi: Model boleh menyesuaikan output mengikut keutamaan individu. Contohnya, mereka boleh menghasilkan kandungan pemasaran peribadi, mencadangkan produk, atau menyesuaikan antara muka mengikut konteks pengguna. Personalisasi masa nyata ini meningkatkan penglibatan pengguna.
• Ketersediaan 24/7: Sistem AI tidak penat. Mereka boleh menyediakan perkhidmatan sepanjang masa (contohnya chatbot yang menjawab soalan siang dan malam) tanpa keletihan. Ini memastikan prestasi konsisten dan akses berterusan kepada maklumat atau bantuan kreatif.

Kesimpulannya, AI generatif boleh menjimatkan masa, mencetuskan inovasi, dan mengendalikan tugasan kreatif atau analitik berskala besar dengan pantas dan meluas.

Cabaran dan Risiko AI Generatif

Walaupun berkuasa, AI generatif mempunyai had dan risiko yang ketara:

• Output Tidak Tepat atau Direka (“Halusinasi”): Model boleh menghasilkan jawapan yang kedengaran munasabah tetapi palsu atau tidak masuk akal. Contohnya, AI penyelidikan undang-undang mungkin dengan yakin memetik petikan kes palsu. “Halusinasi” ini berlaku kerana model tidak benar-benar memahami fakta – ia hanya meramalkan sambungan yang mungkin. Pengguna mesti menyemak fakta output AI dengan teliti.
• Bias dan Keadilan: Kerana AI belajar dari data sejarah, ia boleh mewarisi bias masyarakat dalam data tersebut. Ini boleh menyebabkan hasil yang tidak adil atau menyinggung (contohnya cadangan pekerjaan berat sebelah atau kapsyen imej stereotaip). Mencegah bias memerlukan pemilihan data latihan yang teliti dan penilaian berterusan.
• Privasi dan Isu Hakcipta: Jika pengguna memasukkan bahan sensitif atau berhak cipta ke dalam model, ia mungkin secara tidak sengaja mendedahkan maklumat peribadi dalam outputnya atau melanggar hak harta intelek. Model juga boleh diuji untuk mendedahkan sebahagian data latihannya. Pembangun dan pengguna mesti melindungi input dan memantau output untuk risiko sebegini.
• Deepfake dan Maklumat Salah: AI generatif boleh mencipta imej, audio atau video palsu yang sangat realistik (deepfake). Ini boleh digunakan secara jahat untuk menyamar individu, menyebarkan maklumat palsu, atau menipu mangsa. Mengesan dan mencegah deepfake adalah kebimbangan yang semakin meningkat untuk keselamatan dan integriti media.
• Kekurangan Kebolehterangan: Model generatif sering menjadi “kotak hitam”. Biasanya mustahil untuk memahami mengapa mereka menghasilkan output tertentu atau mengaudit proses keputusan mereka. Kekaburan ini menyukarkan jaminan kebolehpercayaan atau menjejaki kesilapan. Penyelidik sedang membangunkan teknik AI yang boleh diterangkan, tetapi ini masih cabaran terbuka.

Isu lain termasuk sumber pengkomputeran yang besar diperlukan (meningkatkan kos tenaga dan jejak karbon) serta persoalan undang-undang/etika mengenai pemilikan kandungan. Secara keseluruhan, walaupun AI generatif berkuasa, ia memerlukan pengawasan manusia dan tadbir urus yang teliti untuk mengurangkan risikonya.

Masa Depan AI Generatif

AI generatif berkembang dengan sangat pantas. Penggunaannya semakin meluas: tinjauan mendapati kira-kira satu pertiga organisasi sudah menggunakan AI generatif dalam beberapa cara, dan penganalisis meramalkan kira-kira 80% syarikat akan menggunakannya menjelang 2026. Pakar menjangkakan teknologi ini akan menambah trilion dolar kepada ekonomi global dan mengubah industri.

Sebagai contoh, Oracle melaporkan bahawa selepas kemunculan ChatGPT, AI generatif “menjadi fenomena global” dan “dijangka menambah trilion kepada ekonomi” dengan membolehkan peningkatan produktiviti yang besar.

Ke hadapan, kita akan melihat model yang lebih khusus dan berkuasa (untuk sains, undang-undang, kejuruteraan, dan lain-lain), teknik yang lebih baik untuk memastikan output tepat (contohnya RAG maju dan data latihan yang lebih baik), serta integrasi AI generatif ke dalam alat dan perkhidmatan harian.

Konsep baru seperti ejen AI – sistem yang menggunakan AI generatif untuk melaksanakan tugasan berbilang langkah secara autonomi – mewakili langkah seterusnya (contohnya, ejen yang boleh merancang perjalanan menggunakan cadangan AI dan kemudian menempah hotel dan penerbangan). Pada masa yang sama, kerajaan dan organisasi mula membangunkan dasar dan piawaian berkaitan etika, keselamatan, dan hak cipta untuk AI generatif.

>>>Adakah anda ingin tahu:

AI lemah dan AI kuat

Apakah AI sempit dan AI umum?

Kesimpulannya, AI generatif merujuk kepada sistem AI yang mencipta kandungan baru dan asli dengan belajar daripada data. Dikuasakan oleh rangkaian neural mendalam dan model asas besar, ia boleh menulis teks, menghasilkan imej, mengarang audio dan banyak lagi, membolehkan aplikasi yang mengubah landskap.

Walaupun menawarkan manfaat besar dalam kreativiti dan kecekapan, ia juga membawa cabaran seperti kesilapan dan bias yang perlu ditangani oleh pengguna. Apabila teknologi ini matang, ia akan menjadi alat penting dalam pelbagai industri, tetapi penggunaan bertanggungjawab amat penting untuk memanfaatkan potensinya dengan selamat.