Pengertian AI Generatif Cara Kerja dan Contohnya

Pengertian AI Generatif Cara Kerja dan Contohnya

Posted on

Pengertian AI Generatif Cara Kerja dan Contohnya-Artificial Intelligence (AI) generatif adalah salah satu cabang teknologi AI yang fokus pada pembuatan konten baru dengan cara meniru pola dan struktur data yang telah ada. Berbeda dari AI konvensional yang biasanya melakukan tugas-tugas berbasis aturan atau pengenalan pola, AI generatif mampu menciptakan teks, gambar, musik, dan bahkan video yang menyerupai karya manusia.

Baca Juga:Teknologi AI: Mengubah Cara Kita Bekerja dan Hidup di Era Digital
Teknologi ini mengandalkan model pembelajaran mendalam (deep learning) untuk menghasilkan output yang tidak hanya realistis tetapi juga kreatif, membuka berbagai kemungkinan inovatif di berbagai bidang. Untuk selengkapnya berikut ini uraian pengerti AI Generatif, cara kerja, dan Contohnya.
Pengertian AI Generatif
Dilansir dari Tech Target, AI generatif adalah teknologi kecerdasan buatan yang memiliki kemampuan untuk menghasilkan berbagai jenis konten seperti teks, gambar, audio, dan data sintetis.
Popularitasnya semakin meningkat berkat kemudahan penggunaan antarmuka yang memungkinkan pembuatan konten berkualitas tinggi hanya dalam hitungan detik.Meskipun teknologi ini mulai dikenal luas baru-baru ini, konsep dasar AI generatif sebenarnya sudah ada sejak tahun 1960-an, terutama dalam bentuk chatbot.


AI generatif membuka peluang besar dalam berbagai bidang, seperti meningkatkan kualitas sulih suara dalam film dan menciptakan konten edukasi yang lebih menarik. Namun, kemajuan ini juga memunculkan kekhawatiran, terutama terkait dengan penggunaan deepfake yang dapat meniru gambar atau video orang sungguhan secara digital, serta risiko serangan siber yang menggunakan teknologi ini untuk tujuan jahat, seperti meniru suara atasan untuk memanipulasi karyawan.


Perkembangan AI generatif
Perkembangan AI generatif dimulai pada tahun 1932 ketika Georges Artsrouni menciptakan mesin “mechanical brain” untuk menerjemahkan bahasa. Pada tahun 1957, Noam Chomsky memperkenalkan konsep tata bahasa untuk pembuatan kalimat, dan pada tahun 1966, Joseph Weizenbaum menciptakan chatbot pertama, ELIZA.


Teknologi ini terus berkembang dengan penemuan-penemuan penting seperti SHRDLU oleh Terry Winograd pada tahun 1968 dan perkembangan recurrent neural networks (RNNs) pada tahun 1986.
Pada tahun 2014, Ian Goodfellow memperkenalkan Generative Adversarial Networks (GANs), yang memungkinkan pembuatan konten yang semakin realistis, seperti gambar dan video. Seiring berjalannya waktu, teknologi AI generatif semakin canggih, dengan munculnya model transformer seperti BERT pada tahun 2018 dan GPT pada tahun 2019, yang membuka jalan bagi berbagai aplikasi pembuatan konten otomatis.


Pada tahun 2021, OpenAI meluncurkan DALL-E, yang dapat menghasilkan gambar dari teks, dan pada tahun 2022, Stable Diffusion dirilis sebagai platform open-source untuk pembuatan gambar dari teks. Perkembangan ini membawa AI generatif ke dalam arus utama, mempengaruhi berbagai bidang seperti hiburan, edukasi, dan keamanan siber, meskipun juga memunculkan kontroversi terkait pelanggaran hak cipta dan penggunaan teknologi untuk tujuan jahat.


Cara kerja AI Generatif
AI generatif bekerja dengan memulai dari sebuah prompt atau perintah yang bisa berupa teks, gambar, video, desain, notasi musik, atau input lain yang dapat dikenali oleh sistem AI. Setelah menerima prompt ini, berbagai algoritma AI memproses informasi tersebut dan menghasilkan konten baru yang sesuai dengan prompt yang diberikan.


Konten yang dihasilkan bisa sangat beragam, mulai dari esai, solusi untuk masalah tertentu, hingga konten yang sangat realistis seperti gambar atau suara tiruan dari seseorang. Pada awal pengembangannya, AI generatif memerlukan proses yang cukup rumit, di mana data harus dikirim melalui API atau metode teknis lainnya.


Pengembang juga perlu menggunakan alat khusus dan menulis kode dengan bahasa pemrograman seperti Python. Namun, seiring perkembangan teknologi, kini AI generatif telah menjadi lebih mudah diakses. Pengguna hanya perlu memberikan deskripsi sederhana dalam bahasa sehari-hari, dan AI dapat menghasilkan respons yang sesuai. Pengguna juga bisa menyesuaikan hasil akhir dengan memberikan masukan mengenai gaya, nada, atau elemen lain yang diinginkan dalam konten yang dihasilkan.

Contoh-contoh AI Generatif

Pembuatan teks dan konten tulis
⦁ GPT-3: Model bahasa yang dapat menghasilkan teks secara otomatis berdasarkan input yang diberikan. GPT-3 dapat digunakan untuk menulis artikel, esai, cerita, hingga kode pemrograman.
⦁ Chatbots: AI generatif digunakan dalam chatbot seperti ChatGPT untuk menghasilkan tanggapan alami dalam percakapan, baik untuk layanan pelanggan, asisten virtual, atau aplikasi komunikasi lainnya.

Pembuatan gambar dan desain
⦁ DALL-E: AI yang mampu menghasilkan gambar dari deskripsi teks. Misalnya, Anda bisa mengetik “seekor anjing memakai topi koboi di padang rumput” dan DALL-E akan membuatkan gambar berdasarkan deskripsi tersebut.
⦁ DeepArt: Mengubah foto biasa menjadi karya seni yang menyerupai gaya seniman terkenal, seperti Van Gogh atau Picasso.

Pembuatan musik dan audio
⦁ AIVA: AI yang bisa menciptakan komposisi musik secara otomatis, digunakan dalam produksi musik, permainan video, dan film.
⦁ Jukedeck: Sebuah platform yang memungkinkan pengguna membuat musik secara otomatis sesuai dengan suasana hati atau gaya yang diinginkan.

Video dan animasi
⦁ RunwayML: Alat yang memungkinkan pengguna membuat dan mengedit video dengan bantuan AI, termasuk mengubah gaya visual video atau menghasilkan video baru berdasarkan teks.
⦁ Synthesia: Digunakan untuk membuat video dengan avatar digital yang bisa berbicara dalam berbagai bahasa, sering digunakan dalam pembuatan konten video untuk pelatihan atau presentasi.

Pembuatan data sintesis
⦁ Generative Adversarial Networks (GANs): Digunakan untuk membuat data sintetis yang mirip dengan data asli. Misalnya, menciptakan wajah manusia yang terlihat nyata meskipun orang tersebut tidak pernah ada. Data sintetis ini bisa digunakan untuk melatih model AI lain atau untuk keperluan privasi.


Contoh-contoh di atas menunjukkan bagaimana AI generatif telah diterapkan dalam berbagai bidang, membantu dalam pembuatan konten kreatif, komunikasi, dan pengembangan teknologi. Itulah ulasan mengenai Pengertian AI generatif, cara kerja, dan contohnya. Semoga bermanfaat.