Apa itu AI Generatif?

AI generatif telah membuat banyak kebisingan akhir-akhir ini. Istilah ini digunakan untuk merujuk pada semua jenis sistem kecerdasan buatan yang mengandalkan algoritme pembelajaran tanpa pengawasan atau semi-pengawasan untuk membuat gambar digital, video, audio, dan teks baru. Menurut MIT, AI generatif adalah salah satu kemajuan paling menjanjikan di bidang AI dalam dekade terakhir. 

Melalui AI Generatif, komputer dapat mempelajari pola dasar yang relevan dengan input, yang memungkinkannya menghasilkan konten serupa. Sistem ini mengandalkan generative adversarial network (GAN), autoencoder variasional, dan transformer. 

Kegembiraan seputar AI generatif terus berkembang, dengan Gartner memasukkannya ke dalam “Radar Dampak Teknologi dan Tren yang Muncul untuk tahun 2022" laporan. Menurut perusahaan, ini adalah salah satu teknologi yang paling berdampak dan berkembang pesat di pasar. 

Beberapa prediksi utama dari laporan Gartner tersebut meliputi: 

• Pada tahun 2025, AI generatif akan digunakan oleh 50 persen inisiatif penemuan dan pengembangan obat.
  
• Pada tahun 2025, AI generatif akan menghasilkan 10 persen dari semua data. 
• Pada tahun 2027, 30 persen produsen akan menggunakan AI generatif untuk meningkatkan efektivitas pengembangan produk mereka. 

Teknik AI Generatif 

AI generatif dapat membuat konten baru dengan memanfaatkan teks, file audio, atau gambar yang ada. Ini memungkinkan komputer untuk mendeteksi pola dasar yang terkait dengan masukan sehingga dapat menghasilkan konten serupa. 

AI generatif mencapai proses ini melalui berbagai teknik: 

• Jaringan permusuhan generatif (GAN): GAN terdiri dari dua jaringan saraf. Ada generator dan jaringan diskriminator yang diadu satu sama lain untuk membangun keseimbangan antara keduanya. Jaringan generator menghasilkan data atau konten baru yang menyerupai data sumber. Jaringan diskriminator membedakan antara sumber dan data yang dihasilkan untuk mengenali apa yang lebih dekat dengan aslinya. 
• Transformer: Model transformer mencakup nama-nama besar seperti GPT-3, dan mereka meniru perhatian kognitif dan dapat mengukur pentingnya bagian data masukan. Transformer dilatih untuk memahami bahasa atau gambar. Mereka juga dapat mempelajari tugas klasifikasi dan menghasilkan teks atau gambar dari kumpulan data besar. 
• Encoder otomatis variasi: Dengan penyandi otomatis variasional, pembuat enkode mengkodekan input menjadi kode terkompresi sementara dekoder mereproduksi informasi awal dari kode. Ketika dilatih dengan benar, representasi terkompresi dapat menyimpan distribusi data masukan sebagai representasi dimensi yang lebih kecil. 

Aplikasi AI Generatif

Ada banyak aplikasi untuk AI generatif yang mencakup banyak bidang seperti pemasaran, pendidikan, perawatan kesehatan, dan hiburan. 

Berikut adalah beberapa aplikasi teratas AI generatif: 

• Kesehatan: Jaringan permusuhan generatif sedang merevolusi industri perawatan kesehatan. Mereka dapat diajari untuk menghasilkan contoh palsu dari data yang kurang terwakili, yang kemudian dapat digunakan untuk melatih dan mengembangkan model tersebut. GAN juga digunakan untuk identifikasi data, meningkatkan privasi dan keamanan data. Mereka mengatasi masalah utama dari proses pembalikan yang dapat membahayakan data pasien yang berharga. 
• musik: AI generatif juga digunakan dalam musik dengan menciptakan jaringan saraf yang dapat meniru otak manusia. Misalnya, perangkat lunak Magenta Google menciptakan lagu AI pertama. Salah satu manfaat terbesar AI generatif dalam musik adalah kemampuannya menciptakan genre baru. 
• Film: Aplikasi AI generatif di industri film terus berkembang. Ini memungkinkan para profesional untuk mengambil bingkai kapan saja terlepas dari kondisi pencahayaan atau cuaca karena foto dapat dikonversi setelahnya. AI generatif juga dapat menggunakan sintesis wajah dan kloning suara untuk memungkinkan gambar dan video aktor digunakan dengan usia yang berbeda. 
• Media: AI generatif digunakan di seluruh industri media. Misalnya, ia dapat meningkatkan konten melalui resolusi super. Teknik pembelajaran mesin dapat mengubah konten berkualitas rendah menjadi berkualitas tinggi. 
• Robotika: Pemodelan generatif membantu penguatan model pembelajaran mesin menunjukkan lebih sedikit bias dan mampu memahami konsep abstrak dalam simulasi dan dunia nyata. 

Tantangan AI Generatif

Dengan segala manfaat dan aplikasinya, AI generatif juga menimbulkan beberapa tantangan. Pertama, ini dapat digunakan oleh aktor jahat untuk melakukan aktivitas jahat seperti menipu orang atau membuat berita berisi spam. 

Algoritme AI generatif membutuhkan banyak data pelatihan untuk berhasil melakukan tugas. Pada saat yang sama, GAN tidak dapat menampilkan gambar atau teks yang sama sekali baru, mereka harus mengambil data dan menggabungkannya bersama untuk membuat keluaran baru. 

Tantangan lain dari AI generatif adalah hasil yang tidak terduga, dengan beberapa model seperti GAN yang sulit dikendalikan. Jika demikian, model bisa menjadi tidak stabil dan menghasilkan hasil yang tidak terduga. 

Contoh Perusahaan AI Generatif

Ada banyak perusahaan yang terlibat dengan AI Generatif untuk berbagai macam aplikasi: 

• Sintesia: Salah satu perusahaan AI generatif paling terkenal adalah Synthesia, yang merupakan pelopor awal teknologi sintesis video. Perusahaan yang berbasis di Inggris ini didirikan pada tahun 2017 dan menerapkan teknologi media sintetik baru untuk pembuatan konten visual, serta untuk mengurangi biaya, keterampilan, dan hambatan bahasa yang diperlukan untuk memanfaatkan teknologi tersebut. 
• Sebagian besar AI: Sebagian besar AI mengembangkan Mesin Data Sintetis yang memungkinkan simulasi data sintetis yang realistis dan representatif dalam skala besar. Secara otomatis dapat mempelajari pola, struktur, dan variasi dari data yang ada. 
• Sintesis AI: Synthesis AI menggabungkan model AI generatif baru dan teknologi CGI yang terus berkembang. Menurut perusahaan, saluran milik mereka memungkinkan pembuatan data dalam jumlah besar untuk melatih model visi komputer yang canggih. 
• Sintetis: Perusahaan data sintetis terkemuka, Synthetaic mengembangkan data berkualitas tinggi untuk AI. RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) perusahaan mengotomatiskan analisis dataset besar dan tidak terstruktur sehingga Anda dapat melatih dan menggunakan model AI lebih cepat daripada pendekatan tradisional. 
• aqemia: Sebuah perusahaan penemuan obat silico, Aqemia mengandalkan algoritme unik yang terinspirasi kuantum untuk memprediksi afinitas yang dikombinasikan dengan AI. Teknik ini membantu dengan cepat menemukan lebih banyak molekul inovatif dengan peluang sukses yang lebih baik. 
• AiMi: Salah satu perusahaan AI generatif teratas di industri musik, AiMi menghadirkan aliran musik elektronik yang dinamis dan tak ada habisnya yang hidup kembali secara real time. Anda dapat menggunakan AiMi untuk membuat rekaman musik yang membenamkan Anda dalam suara dan visual yang berkelanjutan.
  

Ini hanyalah beberapa dari banyak perusahaan yang memanfaatkan model AI generatif untuk menghadirkan teknologi inovatif dan terus berkembang.