Generative artificial intelligence menjadi teknologi yang sangat populer tahun lalu. Bahkan sampai dinobatkan sebagai teknologi terbaik tahun 2022, dilansir dari Big Think.
Bukan hanya itu saja, dukungan dari venture capital pun membanjiri startup yang bergelut di bidang AI. Berkat suburnya dukungan dari venture capital untuk perkembangan teknologi yang satu ini, tidak sedikit pengamat teknologi yang mengatakan perkembangan generative AI akan makin pesat beberapa tahun ke depan, merambah ke industri lainnya.
Apa itu generative artificial intelligence?
Dilansir dari Serokell.io, generative AI diibaratkan seperti peri ajaib yang bisa membantu melakukan segala tugas digital dengan lebih mudah. AI yang bersifat generatif bisa membuat data baru seperti teks, audio, video, dan gambar.
Pada waktu-waktu di mana user mengalami kesulitan menulis email, artikel, atau kode, tipe AI yang satu ini bisa membantumu. Terutama di bidang kreatif.
Bagaimana cara kerja tipe AI ini?
AI generatif biasanya menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan atau semi-pengawasan untuk memproses data dalam jumlah besar dan menghasilkan keluaran asli. Misalnya, jika kamu ingin teknologi AI dapat melukis seperti Van Gogh, kamu harus “mengisi” datanya dengan karya Van Gogh sebanyak mungkin.
Jaringan saraf (neural network) yang menjadi dasar AI generatif mampu mempelajari ciri-ciri atau gaya khas artis dan kemudian menerapkannya sesuai perintah yang dimasukkan. Proses yang sama berlaku untuk model AI yang menulis teks, membuat desain interior dan mode, lanskap, dan banyak lagi. AI generatif biasanya menggunakan GAN (generative adversarial networks) atau transformer untuk mencapai hasil yang diinginkan.
GANs
GANs (generative adversarial networks) terdiri dari dua bagian, generatif dan diskriminatif. Jaringan saraf generatif dapat membuat hasil berdasarkan permintaan. Karena jaringan ini telah terpapar pada data yang diperlukan dan telah mempelajari pola-pola tertentu. Namun, untuk meningkatkannya, perlu bantuan dari jaringan neural yang diskriminatif.
Elemen kedua model AI (neural network diskriminatif) mencoba membedakan antara data dunia nyata dan data ‘palsu’ yang dihasilkan oleh model AI. Setiap kali model pertama berhasil membodohi model kedua, model pertama mendapat hadiah.
Inilah mengapa algoritma ini juga sering disebut dengan model adversarial. Mekanisme ini memungkinkan model AI untuk berkembang tanpa input manusia.
Transformers
Teknik lain yang menunjukkan hasil yang mengesankan dengan data generatif adalah transformer.
Transformer menggunakan urutan data daripada titik data individual saat mengubah input menjadi output. Membuatnya jauh lebih efisien dalam memproses data saat konteks menjadi prioritas. Transformers sering digunakan untuk menerjemahkan atau menghasilkan teks, karena teks lebih dari sekadar kata-kata yang disatukan.
Selain itu, transformer sangat membantu saat ingin membuat model pondasi. Transformers digunakan saat para insinyur mengerjakan algoritme yang mampu mengubah permintaan berbasis bahasa alami menjadi suatu perintah. Misalnya, menghasilkan gambar atau teks berdasarkan deskripsi pengguna.
Akankah generative artificial intelligence mendominasi manusia?
Sejak awal 2010-an, kecerdasan buatan telah melalui masa pertumbuhan dan perkembangan yang sangat aktif. Timbul headline yang membuat panik: sekarang AI dapat belajar sendiri, AI akan mencuri pekerjaan kita dan mendorong dunia ke dalam keruntuhan ekonomi, dan sebagainya.
Namun, lama kelamaan orang menyadari bahwa perspektif dunia didominasi oleh mesin agak tidak realistis. Alasannya sederhana: karena AI butuh manusia untuk berkembang. Tanpa manusia yang “memberi makan”, AI tidak sepintar yang digemborkan.
Sistem AI memang dapat menganalisis banyak data, membuat penghitungan dengan sangat cepat, mendeteksi wajah di stasiun metro, lalu melaporkannya ke pemerintah. Namun, semua ini adalah contoh kecerdasan buatan yang sempit (narrow). Mengapa? Karena algoritmenya hanya bagus dalam menjalankan satu perintah. Karena itu, sulit jika dibilang bahwa AI akan mendominasi manusia.
Proyek di ranah generative AI
Proyek terbaru di bidang AI generatif telah menunjukkan bahwa manusia akhirnya belajar membuat sesuatu yang luar biasa di bidang teknologi, bahkan bisa dibilang revolusioner. Tahun lalu, GPT-3 adalah yang terdepan dalam menghasilkan konten berbasis AI.
Bagaimana dengan tahun ini? Tahun ini, GPT-3 masih kuat dominasinya. Apalagi AI ini mampu menghasilkan teks, kode, dan gambar menggunakan prompt dan perintah bahasa alami.
Namun, semua orang mulai terpesona dengan proyek baru, MidJourney, yang tidak hanya menghasilkan sesuatu sesuai perintah pengguna tetapi juga menciptakan seni digital yang benar-benar masuk akal. MidJourney memberikan hasil karya yang realistis.
MidJourney bukan satu-satunya proyek yang patut mendapat perhatian. Ada ratusan startup yang menggunakan kemampuan AI generatif untuk mengotomatisasi pekerjaan kreatif dan berjanji untuk merevolusi lapangan kerja kreatif.
Venture Capital juga mulai menunjukkan minat khusus pada startup AI generatif beberapa tahun ini. Para ahli mengatakan bahwa minat mereka didorong oleh peningkatan terbaru di bidang teknologi kecerdasan buatan dan manfaat nyata yang dapat diberikan AI generatif di berbagai industri.
Masa depan generative AI
AI yang mampu membuat gambar, video, dan teks saat ini sering digunakan oleh desainer, artis, dan pekerja kreatif lainnya. Namun, generative AI jauh lebih praktis daripada yang dikira banyak orang.
Misalnya, salah satu proyek generative AI yang paling banyak dikenal adalah Grammarly yang membantu siapa saja yang menggunakan komputernya untuk menulis — baik untuk belajar, bekerja, atau penggunaan pribadi, untuk menulis dalam bahasa Inggris dengan lebih efisien dan meminimalisir kesalahan eja atau tata bahasa.
Investor yang mendukung AI generatif saat ini antusias untuk melihat bagaimana generative AI dapat digunakan dalam bioteknologi untuk membantu menemukan obat baru. Bahkan, menurut Gartner, 50% dari semua penemuan obat pada tahun 2025 akan dilakukan dengan bantuan AI generatif.
Farmasi dan medical tech hanyalah sebagian dari industri yang akan mendapat manfaat besar dari AI generatif. Pemasaran atau marketing adalah bidang lain yang diyakini para ahli akan direvolusi oleh AI generatif: pada tahun 2025, 30% pesan pemasaran keluar dari organisasi besar akan dibuat secara artifisial, menurut Gartner.
Generative AI di masa depan, bagaimana potensinya?
Generative AI penting, bukan hanya dari segi teknologinya tapi juga apa yang dibawanya bagi masa depan. Teknologi ini membuat kita selangkah lebih dekat ke dunia tempat kita dapat berkomunikasi dengan komputer dalam bahasa alami daripada dalam bahasa pemrograman.
Dengan bantuan generative AI, model menjadi multimoda. Artinya, model AI dapat memproses beberapa modalitas sekaligus, seperti teks dan gambar, yang memperluas area aplikasinya dan menjadikannya lebih fleksibel.
Proses penyederhanaan dan demokratisasi interaksi antara manusia dan mesin juga secara positif memengaruhi kualitas model generative AI itu sendiri. Karena, lebih banyak orang, termasuk pakar, yang terlibat dalam pelatihan mereka.
Itu berarti, di masa depan model generative AI lebih dari kegiatab membuat karya seni yang menyenangkan atau unik di kala senggang. Malah mungkin saja generative AI merupakan langkah selanjutnya dalam evolusi AI yang telah kita tunggu-tunggu.
Contoh penerapan generative AI
Berikut adalah penerapan AI model dari teks ke gambar untuk menciptakan karya seni berbasis AI. Yuk lihat contohnya!
MidJourney
MidJourney adalah sebuah alat untuk penciptaan gambar dari lab riset bernama sama. Gambar yang dibuat melalui AI model ini dilakukan melalui interaksi di bot Discord atau web app (khusus untuk yang berlangganan).
Namun, ada pula versi gratisnya di mana kamu mendapatkan 25 kredit untuk memghasilkan gambar yang dapat diakses oleh publik. Saat berlangganan, kamu akan mendapat lebih banyak kredit dan juga keuntungan lainnya. Saat ini, MidJourney belum menggunakan API.
DALL-E 2
DALL-E 2 adalah generator gambar yang dibuat oleh Open AI, perusahaan yang juga merilis GPT-3 and ChatGPT. Platform ini menawarkan tempat di mana kamu bisa menghasilkan beberapa gambar secara kreatif. Tapi, ada juga API berbayar untuk menggunakan DALL-E 2 di aplikasi buatanmu.
Pandangan model machine learning yang satu ini memang terlihat artistik dan futuristik. Tapi tidak se-estetik MidJourney. Kemungkinan besar karena data set machine learning untuk DALL E-2 berbeda.
ruDALL-E
ruDALL-E adalah proyek buatan Sber, mirip seperti DALL-E 2. Yang berbeda, proyek ini bersifat open source. Hasil dari proyek multimodal machine learning (MMML) ini kurang artistik dan lebih psikedelik.
Teknologi asal Rusia ini dapat mmenghasilkan gambar yang cerah dan penuh warna berdasarkan berbagai topik dan subjek. Model AI yang satu ini memahami berbagai konsep dan bisa menghasilkan gambar dan objek yang benar-benar baru. Artinya, gambar dan objek yang tidak ada di dunia nyata pun bisa dibuat.
NightCafe
Proyek yang satu ini memang tidak seterkenal proyek-proyek sebelumnya, namun hasilnya tidak kalah bagus. NightCafe adalah aplikasi web yang bisa mengolah request berbasis text menjadi hasil karya AI berdasarkan keyword yang diminta. Generative AI yang satu ini juga menawarkan komunitas di mana pengguna bisa berdiskusi tentang AI art.
Hotpot
Machine learning Hotpot membantu penggunanya mengedit foto. Misalnya mewarnai foto lama, menghilangkan objek atau latar belakang juga bisa dilakukan dengan AI ini. Selain itu, hasil karya dari AI ini bisa diakses secara gratis atau membayar USD 1 per gambar.
Itulah pembahasan mengenai generative AI. Tertarik dengan berita seperti ini? Masih banyak berita seputar teknologi augmented reality, virtual reality, dan metamesta di blog metaNesia!
metaNesia juga menawarkan layanan metaverse untuk pemilik bisnis yang ingin mengembangkan usahanya ke dunia digital. Cek selengkapnya di metaNesia bisnis!
Twitter
Linkedin