Generative AI: Ancaman atau Peluang? Fungsi dan Sejarahnya

Generative AI kini menjadi pusat perhatian dalam transformasi teknologi di ekosistem digital yang semakin dinamis. Teknologi ini memberikan kemampuan otomatis untuk menciptakan berbagai konten digital berbasis pola dan data yang ada.

Dalam dunia yang serba cepat ini, pemahaman mendalam mengenai teori dan aplikasi praktis Generative AI sangat diperlukan agar kita dapat memanfaatkannya secara optimal. Simak artikel ini untuk penjelasan lengkap tentang bagaimana teknologi ini berkontribusi di berbagai industri dan bagaimana kita bisa beradaptasi dengan perubahan ini.

Apa itu Generative AI

Generative AI atau AI Generatif adalah buah cabang dari teknologi Artificial Intelligence yang berfokus pada penciptaan konten baru berdasarkan data yang ada, baik itu teks, gambar, musik, atau bentuk media lainnya.

Teknologi ini memanfaatkan algoritma machine learning, khususnya model-model seperti neural networks untuk memahami pola dan struktur dalam data, sehingga dapat menghasilkan konten yang mirip dan menyerupai konten yang telah ada.

Perkembangan Generative AI dinilai melejit terhitung sejak kemunculan ChatGPT pada November 2024. Meskipun banyak juga yang menilai ChatGPT, AI, dan machine learning sebagai sebuah momok mengerikan dalam peradaban dunia, machine learning jelas memiliki potensi yang tidak boleh disia-siakan. Dalam beberapa tahun terakhir, machine learning telah memberikan kontribusi di berbagai industri, seperti analisis pencitraan medis dan prakiraan cuaca.

Menurut survei McKinsey pada tahun 2022, adopsi AI meningkat lebih dari dua kali lipat dalam lima tahun terakhir dengan diikuti investasi yang semakin besar. Sejumlah tools Generative AI seperti ChatGPT dan DALL-E menunjukkan potensi untuk mengubah cara kerja berbagai bidang. Meskipun dampak dari teknologi ini dan risikonya masih belum sepenuhnya dipahami, penting untuk memahami dasar dari teknologi yang tengah berkembang ini. Oleh karena itu, dalam artikel ini akan menjelajahi lebih dalam mengenai apa itu AI, yang menjadi landasan bagi kemajuan Generative AI yang kita saksikan saat ini.

Sejarah Generative AI

Generative AI telah mengalami perjalanan panjang yang mencakup berbagai perkembangan dalam teknologi. AI sendiri merupakan awal dari upaya manusia untuk menciptakan mesin yang dapat meniru perilaku manusia, termasuk kemampuan berpikir, belajar, dan beradaptasi.

Pada tahun 1950-an, Alan Turing, seorang matematikawan dan ilmuwan komputer, mengusulkan Turing Test untuk mengukur kemampuan mesin dalam meniru percakapan manusia. Konsep ini mendorong banyak peneliti untuk menjelajahi ide-ide baru dalam pemrograman dan algoritma.

John McCarthy, yang dikenal sebagai “bapak kecerdasan buatan” menciptakan istilah “kecerdasan buatan” pada tahun 1956 dan mengorganisir konferensi Dartmouth, yang dianggap sebagai titik awal formal penelitian AI. Selama periode ini, penelitian difokuskan pada pemecahan masalah dan pengembangan algoritma dasar, tetapi banyak tantangan teknis dan keterbatasan komputasi yang menghambat kemajuan.

Seiring berjalannya waktu, pemahaman tentang cara kerja otak manusia dan jaringan saraf mulai diterapkan dalam pengembangan AI. Tentu hal ini menjadi titik terang untuk penelitian lebih lanjut mengenai machine learning, yang pada gilirannya akan menjadi inti dari Generative AI. Dengan latar belakang ini, mari telusuri lebih lanjut sejarah Generative AI dari awal hingga saat ini.

Awal Kecerdasan Buatan (1950-an-1960-an)

Konsep dasar kecerdasan buatan dimulai dengan ide-ide dari sang pionir seperti Alan Turing dan John McCarthy. Mereka mencari dan menerka-nerka kemungkinan mesin yang dapat berpikir dan belajar.

Jaringan Saraf Pertama (1950-an)

Pada tahun 1958, Frank Rosenblatt mengembangkan Perceptron, sebuah model neural network sederhana yang dapat mengenali pola.

Pengembangan Jaringan Saraf (1980-an)

Neural network atau jaringan saraf mulai berkembang lagi dengan diperkenalkannya algoritma backpropagation, yang memungkinkan pelatihan jaringan lebih dalam dan kompleks.

Model Generatif Awal (1990-an – 2000-an)

Pada periode ini, muncul model generatif seperti Gaussian Mixture Models (GMM) dan Hidden Markov Models (HMM) yang digunakan dalam pengenalan suara dan pengolahan bahasa alami.

Generative Adversarial Networks (GANs) (2014)

Ian Goodfellow beserta timnya memperkenalkan GANs yang merevolusi Generative AI. Model ini melibatkan dua neural network yang bersaing satu sama lain: generator yang menciptakan data baru dan discriminator yang mengevaluasi keaslian data.

Kemajuan dalam Deep Learning (2010-an):

Dengan meningkatnya daya komputasi dan ketersediaan data besar, deep learning menjadi metode utama dalam pengembangan AI, termasuk Generative AI. Model seperti Variational Autoencoders (VAEs) juga diperkenalkan sebagai cara untuk menghasilkan data baru.

Transformers dan Model Bahasa Besar (2018):

Pengenalan arsitektur transformer, terutama melalui model seperti BERT dan GPT, membuka jalan bagi model generatif yang lebih kuat dan canggih dalam pemrosesan bahasa alami. Model GPT-2 dan GPT-3, yang dikembangkan oleh OpenAI, menunjukkan kemampuan luar biasa dalam menghasilkan teks yang koheren dan relevan.

Aplikasi Generative AI (2020-an):

Generative AI mulai digunakan dalam berbagai aplikasi, mulai dari pembuatan seni, musik, hingga penulisan konten. Alat seperti ChatGPT, DALL-E, dan lainnya menjadi populer sehingga menumbuhkan interaksi manusia dengan AI.

Etika dan Tantangan (2020-an):

Dengan perkembangan ini, muncul perdebatan mengenai etika, keamanan, dan kemungkinan penyalahgunaan Generative AI. Dalam upaya menjaga keamanan penggunaannya, diskusi mengenai regulasi dan tanggung jawab dalam penggunaan teknologi ini semakin menjadi hal yang krusial

Cara membangun Generative AI

Jika terlintas di pikiranmu untuk membangun model Generative AI, kamu membutuhkan beberapa tahapan penting yang saling berkaitan erat. Untuk lebih memahaminya, simak uraian langkah-langkahnya:

1. Pengumpulan Data

Pertama, diperlukan data dalam jumlah besar, seperti teks, gambar, atau suara, yang relevan dengan tujuan pelatihan. Data ini digunakan agar AI bisa mempelajari pola dan menghasilkan konten baru.

2. Konstruksi Arsitektur Model

Langkah selanjutnya yaitu dibutuhkannya arsitektur jaringan saraf yang kuat, biasanya terdiri dari banyak lapisan neuron, untuk memproses data dan belajar dari pola yang ditemukan.

3. Daya Komputasi Tinggi

Proses pelatihan membutuhkan daya komputasi besar, seringkali melibatkan GPU dan TPU untuk mempercepat perhitungan.

4. Optimasi Model

Setelah model dilatih, diperlukan proses optimasi berkelanjutan untuk meningkatkan kinerja dan akurasinya melalui berbagai iterasi.

Fungsi dan kegunaan Generative AI

Seperti teknologi AI lainnya, model teknologi ini dirancang untuk berfungsi secara efisien dalam menyelesaikan berbagai masalah kompleks. Misalnya, Generative AI dapat menghasilkan teks otomatis, seperti artikel, deskripsi, atau dialog, yang berguna dalam pembuatan konten. Teknologi ini juga dapat menciptakan gambar dari deskripsi teks, membuat musik, atau bahkan menghasilkan kode pemrograman yang membantu pengembangan aplikasi.

Selain itu, Generative AI juga berperan penting dalam simulasi desain produk, pembuatan video, hingga riset obat-obatan, seperti menciptakan molekul baru untuk pengembangan obat. Pada intinya, teknologi ini berfungsi sebagai alat otomatisasi dan kreativitas yang mengolah data untuk menghasilkan konten baru dengan efisiensi tinggi. Seiring berkembangnya teknologi ini, model AI ini turut diaplikasikan dalam berbagai industri bertujuan untuk mempercepat proses inovasi di berbagai bidang, termasuk hiburan, kesehatan, dan teknologi.

Keterbatasan Generative AI dan solusinya

Segala sesuatunya tidak ada yang sempurna, tidak terkecuali dengan model teknologi ini. Mengingat ini merupakan hasil buah karya manusia, sehingga tentu memiliki kekurangan dan keterbatasan. Misalnya, Generative AI sering bergantung pada data berkualitas tinggi dan besar untuk dilatih, dan jika data tidak lengkap atau bias, tidak menutup kemungkinan hasil yang dikerjakan tidak akurat. Model AI yang satu ini juga memiliki kendala lain yakni sulit dalam menjelaskan alasan di balik keputusan yang diambil, sehingga relatif kurang transparan. 

Keterbatasan kreativitas juga merupakan kendala lain yang dimiliki oleh semua teknologi yang melibatkan AI, tak terkecuali Generative AI. Meskipun AI dapat menghasilkan konten atau solusi berdasarkan pola yang ada, teknologi ini beberapa kali sering mengalami kesulitan dalam menghasilkan ide-ide baru yang benar-benar inovatif.

Untuk mengatasi problematika ini, diperlukan langkah-langkah strategis seperti peningkatan kualitas data yang akan membantu model ini mengenali pola yang lebih baik. Selain itu pengembangan model yang lebih transparan (Explainable AI) dipercaya mampu memperkuat kepercayaan pengguna dengan penjelasan dalam proses pengambilan keputusan. Langkah lainnya seperti pendekatan pembelajaran berkelanjutan juga memungkinkan model untuk beradaptasi dan belajar dari pengalaman, sehingga AI dapat menjadi lebih responsif dan efektif dalam berbagai konteks. Dengan kombinasi langkah-langkah ini, kamu dapat mengatasi keterbatasan saat ini dan mendorong perkembangan AI yang lebih canggih di masa depan.

Apa Itu Artificial Intelligence?

Sebelum kamu memahami teori dan cara kerja jenis dan konsep AI lainnya, kamu perlu mengetahui akar dari segala pembahasan yang akan dijabarkan dalam artikel ini, yaitu Artificial Intelligence. Secara singkat, Artificial Intelligence atau AI adalah teknologi yang memungkinkan mesin atau komputer untuk melakukan tugas-tugas yang biasa dilakukan menggunakan kecerdasan alami manusia, seperti mengenali suara, memahami bahasa, membuat keputusan, hingga memecahkan masalah. AI bekerja dengan cara memproses data secara cepat dan menggunakan algoritma khusus dalam mempelajari informasi yang ada. Dengan AI, sistem komputer dapat menyesuaikan diri, mengidentifikasi pola, dan memberikan solusi yang lebih cerdas, membantu manusia dalam berbagai aspek kehidupan, mulai dari layanan pelanggan hingga analisis data bisnis.

Untuk memahami potensi AI secara menyeluruh, kita perlu menjelajahi konsep yang lebih mendalam, yaitu Artificial General Intelligence (AGI), yang diprediksi dapat meniru dan melampaui kemampuan kognitif manusia.

Apa Itu Artificial General Intelligence (AGI)?

Artificial General Intelligence atau AGI adalah konsep kecerdasan buatan yang dapat meniru kemampuan kognitif manusia, seperti pemecahan masalah, pembelajaran, dan pemahaman bahasa. Meskipun perkembangan AI terutama generative AI telah pesat, AGI masih dianggap penting dan diperkirakan akan membutuhkan waktu beberapa dekade untuk terwujud. Hal ini didasari oleh seorang ahli robotika di Massachusetts Institute of Technology dan salah satu pendiri iRobot, Rodney Brooks yang percaya bahwa AGI tidak akan hadir hingga tahun 2300. 

Dalam cara kerja AGI, AI perlu menguasai delapan kemampuan utama termasuk pembelajaran yang cepat dari lingkungan dan kemampuan emosional. Meski AI saat ini dapat melakukan tugas tertentu dengan baik, AGI diharapkan dapat beroperasi dengan pemahaman yang lebih mendalam dan nuansa yang lebih halus menyerupai pola pikir manusia. Ketika AGI terwujud, tentu hal ini akan membawa implikasi yang besar bagi berbagai aspek kehidupan dan industri. Dalam rangka upaya dalam memahami AGI dan sejumlah pendekatannya, salah satu langkah pasti yang perlu kamu pahami adalah machine learning, sebuah pendekatan yang memungkinkan AI belajar dari data dan pengalaman untuk meningkatkan kemampuannya.

Memahami Pengertian Machine Learning

Sebelum beralih ke deep learning, mari kita bahas dasar-dasarnya. Machine learning adalah salah satu jenis Artificial Intelligence yang bisa menyesuaikan diri dengan berbagai perintah, termasuk dari data besar dan arahan manusia. Algoritma dalam machine learning dapat menemukan pola dan belajar untuk membuat prediksi atau rekomendasi dengan memproses data serta pengalaman yang ada, bukan hanya sekadar mengikuti instruksi pemrograman. Selain itu, algoritme ini juga dapat beradaptasi dengan data dan pengalaman baru untuk meningkatkan kemampuannya seiring waktu.

Memahami Pengertian Deep Learning

Deep learning adalah bagian dari machine learning yang menggunakan neural network untuk menganalisis data dalam jumlah besar dengan lebih akurat dan mandiri dibandingkan cara-cara terdahulu. Teknologi ini meniru cara kerja otak dengan menggunakan banyak lapisan neuron untuk mengambil fitur-fitur kompleks dari data, baik yang terstruktur maupun tidak, seperti gambar atau teks. Deep learning mendukung berbagai aplikasi, mulai dari pengolahan bahasa hingga pengenalan gambar, sehingga sangat penting dalam perkembangan alat AI generatif seperti ChatGPT. Untuk informasi lebih lengkap, kamu bisa membaca artikel penuh di sini.

Apa yang membedakan Machine Learning dengan Deep Learning?

Deep learning adalah bentuk machine learning yang lebih canggih dan sangat efektif dalam mengolah berbagai jenis data, termasuk teks dan gambar. Deep learning membutuhkan lebih sedikit campur tangan manusia dan seringkali memberikan hasil yang lebih akurat dibandingkan machine learning biasa. Deep learning menggunakan neural network yang meniru cara neuron bekerja pada otak manusia. 

Jaringan ini memiliki beberapa lapisan neuron yang memahami fitur data yang semakin rumit. Misalnya, lapisan pertama mungkin mengenali bentuk tertentu, dan lapisan berikutnya bisa mengidentifikasi bentuk itu sebagai tanda berhenti. Seperti machine learning, deep learning juga belajar berdasarkan pengalaman untuk meningkatkan akurasinya. Setelah mengenali bentuk suatu objek, ia dapat mengenali objek yang sama dalam gambar baru.

Apa Itu Prompt Engineering?

Prompt engineering adalah sebuah teknik merancang input yang tepat untuk alat kecerdasan buatan (AI) agar menghasilkan jawaban yang optimal. “Prompt” mengacu pada instruksi atau pertanyaan yang diberikan kepada model AI seperti ChatGPT untuk mendapatkan respons yang lebih relevan dan berkualitas. Dengan menggunakan teknik ini, pengguna dapat memandu AI dalam berbagai aplikasi, mulai dari penulisan konten hingga analisis data, dengan lebih efektif.

Prompt yang jelas dan terstruktur dapat menghasilkan jawaban yang lebih akurat, sementara prompt yang ambigu dapat memberikan hasil yang kurang memuaskan. Oleh karena itu, keterampilan dalam merancang prompt yang baik menjadi semakin penting dalam era digital ini, memungkinkan interaksi yang lebih produktif antara manusia dan mesin.

Apa itu Tokenization?

Tokenization adalah proses mengubah data sensitif, seperti nomor kartu kredit atau informasi pribadi, menjadi token yang aman. Token ini tidak memiliki nilai apa pun jika diambil oleh pihak yang tidak berwenang, karena hanya sistem tertentu yang bisa menerjemahkannya kembali menjadi data asli. Misalnya, saat kamu memasukkan nomor kartu kredit untuk pembelian online, tokenization mengubahnya menjadi serangkaian angka acak yang tidak bisa digunakan oleh siapapun kecuali sistem pembayaran resmi.

Contoh lainnya adalah saat menggunakan dompet digital seperti Apple Pay atau Google Pay. Ketika kamu melakukan transaksi, dompet digital tersebut tidak mengirim nomor kartu kreditmu secara langsung, melainkan mengirim token yang hanya bisa digunakan sekali. Ini membuat transaksi lebih aman karena nomor kartu kredit aslimu tidak pernah terekspos selama proses pembayaran.

Generative AI telah membawa revolusi besar dalam dunia teknologi, memungkinkan penciptaan konten baru dan inovasi di berbagai bidang. Meskipun masih ada tantangan dan kekhawatiran terkait keamanan, etika, serta keterbatasannya, potensi dari teknologi ini tak bisa diabaikan begitu saja. Dengan terus berkembangnya machine learning dan deep learning, kita akan melihat penggunaan AI generatif yang semakin luas dan bermanfaat di masa depan. Mengoptimalkan teknologi ini dengan bijak akan membantu mendorong inovasi di berbagai sektor bisnis. Sehingga diharapkan dapat membantu manusia mencapai kemajuan yang lebih besar dalam menghadapi kompleksitas dunia modern.

Oleh karena itu, penting untuk belajar mengenai artificial intelligence, khususnya seputar Generative AI. Selain dapat meningkatkan produktivitas, penggunaan generative AI seperti ChatGPT juga dapat membuka peluang baru. Contohnya kemunculan profesi Prompt Engineer, dimana pekerjaannya berkaitan dengan bagaimana cara mengoptimasi AI dengan memberikan perintah yang tepat sehingga menghasilkan output terbaik.

Sebagai salah satu platform belajar terpercaya, MarkPlus Institute juga memiliki kelas berbasis sertifikat internasional di bidang prompt engineering bernama Certified ChatGPT Prompt Specialist (CCPS). Dapatkan informasi lengkapnya di sini!