Seiring dengan kemajuan teknologi di bidang Artificial Intelligence (AI), salah satu terobosan yang menarik saat ini adalah Generative AI. Teknologi tersebut memungkinkan mesin untuk menghasilkan karya yang seringkali sulit kita bedakan dengan hasil karya manusia.

Penerapan teknologi Generative AI sudah mulai luas, seperti contohnya Dall-E, ChatGPT dan Copilot yang mengevolusi cara manusia bekerja dan berkomunikasi. Generative AI memberikan banyak manfaat terutama untuk kepentingan bisnis, namun juga membawa tantangan dan resiko baru.

Pada artikel ini akan dibahas mengenai Pengertian Generative AI, Model Generative AI, Manfaat serta tantangan penerapan Generative AI.

Pengertian Generative AI

Generative AI (GenAI) adalah cabang dari Artificial Inteligence yang dapat menciptakan sebuah konten baru berupa teks, gambar, audio, dan video yang dapat dibuat dalam waktu yang sangat singkat dan konten yang diciptakan tersebut semakin sulit dibedakan dengan hasil karya manusia.

GenAI dapat menerima inputan seperti teks, gambar, audio, video, serta code untuk menghasilkan konten baru, contohnya genAI dapat mengubah input teks menjadi gambar, mengubah gambar menjadi lagu, atau mengubah video menjadi teks.

Model Generative AI (GenAI) merupakan tipe dari machine learning yang menggunakan algoritma AI untuk membuat data baru dengan memanfaatkan pola dan hubungan yang diamati dalam data pelatihan.

Berikut gambaran singkat dari cara kerja Generative AI:

Model Generative AI

Ada beberapa model generative AI yang populer saat ini, beberapa diantaranya adalah sebagai berikut:

1. Transformer Models

Transformer adalah arsitektur model yang memanfaatkan self-attention mechanism. Meskipun awalnya dikembangkan untuk tugas-tugas pemrosesan bahasa alami (NLP), seperti yang terlihat pada GPT, Transformer juga dapat digunakan dalam tugas generatif lainnya seperti pengolahan gambar dan pengenalan suara.

Transformer dipublish pertama sekali pada makalah “Attention is All You Need” oleh Vaswani et al. Pada tahun 2017, dan inilah yang menjadi landasan untuk banyak model generative AI.

Selain GPT, penerapan model transformer yang digunakan dalam Generative AI yang populer yaitu DALL-E (Pengolahan Gambar), WaveNet (Pengenalan Suara), BERT (Penerjemah Bahasa), dll.

2. GPT (Generative Pre-trained Transformer)

GPT merupakan model generative yang dikembangkan oleh openAI. Model ini menggunakan arsitektur transformer yang memanfaatkan self-attention mechanism untuk memahami dan memproses dtaa dalam konteks yang lebih baik.

“Pre-trained” dalam GPT menggambarkan bahwa model tersebut dilatih sebelumnya dalam jumlah data yang sangat  besar dan beragam sebelum disesuaikan untuk suatu tugas yang spesifik.

GPT dikenal karena kemampuannya dalam pemrosesan bahasa alami dan tugas-tugas yang melibatkan pemahaman teks. Model ini telah berhasil dalam berbagai tugas seperti penulisan otomatis, terjemahan bahasa, dan menjawab pertanyaan berdasarkan konteks.

3. GANs (Generative Adversarial Networks)

GANs diperkenalkan oleh Ian Goodfellow dan partnernya pada tahun 2014. Ide ini menjadi salah satu konsep yang paling inovatif dan kuat dalam bidang Generative AI. Model ini terdiri dari dua bagian utama, yaitu generator dan discriminator, yang beroperasi bersama-sama.

Generator bertugas membuat data baru yang mirip dengan data pelatihan, sementara discriminator berusaha membedakan antara data asli dan yang dibuat oleh generator, Keduanya belajar dari satu sama lain seiring waktu, menciptakan data yang semakin otentik.

Contoh penerapan GANs melibatkan pembuatan wajah manusia yang realistis, penciptaan seni digital, pengolahan dan peningkatan citra medis, serta banyak lagi.

GANs memang memiliki potensi yang besar, namun perlu diingat bahwa GANs ini juga dapat menimbulkan tantangan etika, terutama dalam hal pembuatan konten palsu yang sangat realistis atau manipulasi.

Manfaat Generative AI

GenAI dimanfaatkan untuk membantu dan menyederhanakan beberapa alur kerja dari berbagai bidang, seperti pekerja seni, Fintech, kesehatan dan kedokteran, bidang hiburan dan kreatif, manajemen bisnis dan masih banyak lagi.

1. Seni dan Desain

Salah satu sektor yang sangat merasakan teknologi Generative AI ini adalah sektor seni dan desain, karena dapat meningkatkan kreativitas dan inovasi dalam pembuatan desain.

Contohnya: GANs digunakan untuk menciptakan lukisan, ilustrasi atau desain grafis baru dengan cara menggabungkan elemen-elemen dari berbagai gaya seni

2. Teknologi Finansial (Fintech)

GenAI membawa manfaat yang signifikan dalam bidang Fintech, seperti membantu meningkatkan efisiensi, pengambilan Keputusan, dan pengalaman pengguna.

GenAI dapat membantu menghasilkan scenario-skenario dan simulasi resiko yang realistis dengan memahami historis dan teren pasar, GenAI juga dapat digunakan untuk memprediksi pergeseran pasar, harga aset dan tren ekonomi sehingga membantu para financial advisor dan investor dalam membuat keputusan.

Dengan memahami perilaku pengguna, GenAI dapat membantu dalam personalisasi produk yang sesuai dengan kebutuhan nasabah pada Financial Services, seperti merekomendasikan produk yang tepat, melakukan penawaran special, serta menyesuaikan manajemen aset.

Selain itu, Gen AI juga dapat membantu mendeteksi pola kecurangan atau anomali dalam transaksi keuangan. Hal ini membantu melindungi nasabah dan perusahaan dari aktivitas kecurangan atau penipuan.

3. Kesehatan dan Kedokteran

Potensi Generative AI dibidang kesehatan dan kedokteran adalah sangat besar manfaatnya, karena kemampuannya dalammenghasilkan data sintetis, menganalisis pola-pola kompleks, dan mendukung pengembangan model prediktif.

GenAI dapat mendeteksi penyakit dini, segmentasi organ dan identifikasi pola yang sulit dikenali oleh manusia, dengan melatih model-machine learning untuk pengenalan pola penyakit dan diagnostik.

GenAI juga dapat membantu merancang molekul obat baru dan memprediksi potensi efektivitasnya sehingga proses penelitian dan pengembangan obat dapat dilakukan dengan cepat.

GenAI dapat juga digunakan untuk memodelkan dan meramalkan penyebaran penyakit dan wabah, sehingga membantu pihak berwenang untuk mengambil tindakan preventif.

4. Hiburan dan Kreatifitas

Di bidang hiburan dan kreatif, Generative AI memiliki dampak yang signifikan yang membawa inovasi dalam menciptakan konten yang menarik dan berkualitas tinggi.

GenAI dapat digunakan untuk menciptakan musik baru dengan memahami pola musikal sehingga membantu para musisi dan produser musik untuk mendapatkan inspirasi baru dan menciptakan komposisi yang unik.

GenAI juga dapat membantu dalam pengembangan karakter dan cerita dalam industri game. Seperti pembuatan karakter non-player (NPC) yang lebih cerdas dan dinamis serta menghasilkan cerita yang dapat berevolusi berdasarkan keputusan pemain. Salah satu game yang telah menerapkan genAI diantaranya Al Dungeon, game ini merupakan permainan berbasis teks yang didukung oleh GPT-3.

Selain music dan game, genAI juga sangat membantu dalam menghasilkan scenario film, naskah drama, menghasilkan efek, karakter digital, dll.

5. Manajemen Bisnis

Generative AI sangat memiliki dampak yang kuat pada bidang manajemen bisnis, karena dapat membantu mengotomatisasi tugas-tugas yang biasa dilakukan secara rutin, dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan dapat juga menciptakan inovasi-inovasi baru pada bisnis

GenAI dapat menganalisis data historis dan tren bisnis untuk memberikan prediksi yang lebih akurat terkait penjualan, permintaan pasar dan kinerja keuangan, sehingga membantu manajemen dalam perencanaan strategis dan pengambilan keputusan.

GenAI  juga dapat menganalisis data dari berbagai sumber untuk mendapatkan wawasan yang mendalam mengenai kepuasan pelanggan. dari pemrosesan ulasan, umpan balik, dan data lainnya untuk mengidentifikasi tren dan area perbaikan bisnis.

Selain itu, GenAI dapat mendukung proses rekrutmen dengan menyaring dan mengevaluasi calon karyawan, membantu dalam pemilihan yang lebih efisien dan berdasarkan data. genAI juga dapat membantu pengelolaan kinerja dan pengembangan sumber daya manusia.

Tantangan Penerapan Generative AI

Generative AI memang menawarkan potensi inovatif yang besar, namun ada beberapa tantangan yang perlu diperhatikan dalam penerapannya. Berikut beberapa aspek yang perlu diperhatikan:

1. Keamanan dan Etika

GenAI dapat digunakan untuk membuat konten palsu, termasuk gambar, video, atau teks yang sulit dibedakan dari konten aslinya, sehingga menimbulkan resiko penipuan, manipulasi informasi atau penyebaran berita HOAX.

2. Keandalan dan Interpretabilitas

Beberapa model genAI mungkin menghasilkan output dengan tingkat ketidakpastian yang tinggi, membuatnya sulit untuk menentukan seberapa dapat diandalkan hasilnya.

Sebagian besar model genAI, terutama yang kompleks seperti neural networks, cenderung sulit diinterpretasikan, yang dapat menghambat pemahaman terhadap bagaimana dan mengapa suatu keputusan dibuat.

3. Biaya Komputasi dan Sumber Daya

Pelatihan dan penggunaan model genAI yang canggih memerlukan sumber daya komputasi yang besar, termasuk GPU dan CPU yang kuat. Ini dapat menimbulkan biaya tinggi untuk perusahaan atau individu yang ingin mengadopsinya.

4. Tantangan Hukum dan Regulasi

Penerapan genAI dapat menghadapi ketidakjelasan dalam hal hukum dan regulasi. Hal ini termasuk pertanyaan tentang tanggung jawab jika model genAI menghasilkan hasil yang merugikan atau menimbulkan konsekuensi negatif.

Sangat penting untuk memahami dan mengatasi tantangan-tantangan ini agar implementasi genAI dapat memberikan manfaat maksimal sambil meminimalkan risiko dan dampak negatif.

Konsultasikan kebutuhan TI bisnis Anda dalam Penerapan AI bersama IT consultant Sapta Tunas Teknologi. Dapatkan solusi terbaik dan juga penawaran menarik dari kami.

Mengapa STT?

Sapta Tunas Teknologi (STT) memiliki komitmen yang tinggi dalam membantu pelanggan mencapai tujuan organisasi dan merancang solusi teknologi informasi (TI) sesuai dengan kebutuhan pelanggan yang mengikuti perkembangan tren teknologi di pasar saat ini.

• Dedicated Teams
• Certified Engineer
• Award-Winning
• Demo Solutions Center
• Trusted Partner