Apa itu Generative AI?

Generative AI telah membuat banyak kebisingan akhir-akhir ini. Istilah ini digunakan untuk merujuk pada jenis sistem kecerdasan buatan yang bergantung pada algoritma pembelajaran tidak terawasi atau semi-terawasi untuk membuat gambar digital, video, audio, dan teks baru. Menurut MIT, generative AI adalah salah satu kemajuan paling menjanjikan di bidang AI dalam dekade terakhir.

Melalui Generative AI, komputer dapat mempelajari pola dasar yang relevan dengan input, yang memungkinkan mereka untuk mengeluarkan konten serupa. Sistem ini bergantung pada jaringan generatif adversarial (GANs), variational autoencoder, dan transformer.

Hype sekitar generative AI tumbuh secara stabil, dengan Gartner memasukkannya dalam laporan “Emerging Technologies and Trends Impact Radar for 2022”. Menurut perusahaan, ini adalah salah satu teknologi paling berdampak dan berkembang pesat di pasar.

Beberapa prediksi kunci dari laporan Gartner tersebut termasuk:

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

Teknik Generative AI

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

Generative AI mencapai proses ini melalui berbagai teknik:

• Jaringan Generatif Adversarial (GANs): GANs terdiri dari dua jaringan neural. Ada jaringan generator dan jaringan diskriminator yang saling berlawanan untuk mencapai keseimbangan antara keduanya. Jaringan generator menghasilkan data atau konten baru yang serupa dengan data sumber. Jaringan diskriminator membedakan antara data sumber dan data yang dihasilkan untuk mengenali apa yang lebih dekat dengan aslinya. 
• Transformer: Model transformer termasuk nama-nama besar seperti GPT-3, dan mereka meniru perhatian kognitif dan dapat mengukur signifikansi bagian data input. Transformer dilatih untuk memahami bahasa atau gambar. Mereka juga dapat belajar tugas klasifikasi dan menghasilkan teks atau gambar dari dataset besar. 
• Variational Autoencoder: Dengan variational autoencoder, encoder mengkodekan input menjadi kode yang dikompresi sementara decoder mereproduksi informasi awal dari kode. Ketika dilatih dengan benar, representasi yang dikompresi dapat menyimpan distribusi data input sebagai representasi dimensi yang lebih kecil.

Aplikasi Generative AI

Ada berbagai aplikasi untuk generative AI yang meliputi banyak bidang seperti pemasaran, pendidikan, kesehatan, dan hiburan.

Berikut beberapa aplikasi teratas dari generative AI:

• Kesehatan: Jaringan generatif adversarial merevolusi industri kesehatan. Mereka dapat diajarkan untuk menghasilkan contoh palsu dari data yang kurang representatif, yang kemudian dapat digunakan untuk melatih dan mengembangkan model. GANs juga digunakan untuk identifikasi data, meningkatkan privasi dan keamanan data. Mereka menangani masalah besar proses balik yang dapat mengompromikan data pasien yang berharga. 
• Musik: Generative AI juga digunakan dalam musik dengan membuat jaringan neural yang dapat meniru otak manusia. Misalnya, perangkat lunak Magenta dari Google (GOOGL ) menciptakan lagu AI pertama. Salah satu keuntungan terbesar dari generative AI dalam musik adalah kemampuannya untuk menciptakan genre baru. 
• Motion Picture: Aplikasi generative AI dalam industri film terus berkembang. Ini memungkinkan profesional untuk menangkap bingkai pada waktu tertentu tanpa memperhatikan kondisi pencahayaan atau cuaca karena foto dapat dikonversi setelahnya. Generative AI juga dapat menggunakan sintesis wajah dan pengkloning suara untuk memungkinkan gambar dan video aktor digunakan dengan usia yang berbeda. 
• Media: Generative AI digunakan di seluruh industri media. Misalnya, dapat meningkatkan konten melalui super-resolusi. Teknik pembelajaran mesin dapat mengubah konten berkualitas rendah menjadi konten berkualitas tinggi. 
• Robotik: Pemodelan generatif membantu model pembelajaran mesin penguatan menunjukkan kurang bias dan dapat memahami konsep abstrak dalam simulasi dan dunia nyata.

Tantangan Generative AI

Dengan semua manfaat dan aplikasinya, generative AI juga menimbulkan beberapa tantangan. Salah satunya adalah dapat digunakan oleh aktor jahat untuk melakukan kegiatan jahat seperti penipuan atau membuat berita spam.

Algoritma generative AI memerlukan banyak data pelatihan untuk berhasil melakukan tugas. Pada saat yang sama, GANs tidak dapat mengeluarkan gambar atau teks yang sepenuhnya baru, mereka harus mengambil data dan menggabungkannya untuk membuat output baru.

Tantangan lain dari generative AI adalah hasil yang tidak terduga, dengan beberapa model seperti GANs yang sulit dikendalikan. Ketika ini terjadi, model dapat tidak stabil dan menghasilkan hasil yang tidak terduga.

Contoh Perusahaan Generative AI

Ada banyak perusahaan yang terlibat dengan Generative AI untuk berbagai aplikasi:

• Synthesia: Salah satu perusahaan generative AI paling terkenal adalah Synthesia, yang merupakan pelopor awal teknologi sintesis video. Perusahaan yang berbasis di UK ini didirikan pada tahun 2017 dan menerapkan teknologi media sintetis baru untuk pembuatan konten visual, serta untuk mengurangi biaya, keterampilan, dan hambatan bahasa yang diperlukan untuk memanfaatkan teknologi. 
• Mostly AI: Mostly AI mengembangkan Mesin Data Sintetis yang memungkinkan simulasi data sintetis yang realistis dan representatif dalam skala besar. Ini dapat secara otomatis mempelajari pola, struktur, dan variasi dari data yang ada. 
• Synthesis AI: Synthesis AI menggabungkan model generative AI baru dan teknologi CGI yang berkembang. Menurut perusahaan, pipa mereka yang propietary memungkinkan generasi jumlah besar data untuk melatih model visi komputer yang canggih. 
• Synthetaic: Sebagai perusahaan data sintetis terkemuka, Synthetaic tumbuh dengan data berkualitas tinggi untuk AI. RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) perusahaan ini memungkinkan analisis dataset besar yang tidak terstruktur sehingga Anda dapat melatih dan menerapkan model AI lebih cepat daripada pendekatan tradisional. 
• Aqemia: Sebagai perusahaan penemuan obat silico, Aqemia mengandalkan algoritma kuantum yang unik untuk memprediksi afinitas yang dikombinasikan dengan AI. Teknik ini membantu menemukan molekul inovatif dengan peluang keberhasilan yang lebih baik. 
• AiMi: Salah satu perusahaan generative AI teratas di industri musik, AiMi menyampaikan aliran musik elektronik yang dinamis dan tak terbatas yang dapat dihidupkan kembali secara real-time. Anda dapat menggunakan AiMi untuk membuat lanskap musik yang membenamkan Anda dalam suara dan visual yang berkelanjutan.

Ini hanya beberapa contoh dari banyak perusahaan yang menggunakan model generative AI untuk menghadirkan teknologi inovatif dan berkembang terus.