Panduan Pemasar untuk Memitigasi Risiko AI pada tahun 2023

Dalam beberapa bulan terakhir, ChatGPT telah menggemparkan dunia digital, mengumpulkan sekitar 57 juta pengguna aktif hanya dalam satu bulan setelah diluncurkan untuk penggunaan publik pada Desember 2022 (CBS). Aman untuk mengatakan bahwa teknologi kecerdasan buatan akan tetap ada. Dari analisis data dan layanan pelanggan hingga terjemahan dan deteksi penipuan, para pemimpin bisnis di seluruh industri dan fungsi tertarik pada prospek penerapan alat AI untuk mendapatkan hasil yang menjanjikan yang telah disebut-sebut dalam peningkatan efisiensi proses, pengambilan keputusan, manajemen bakat, dan pemasaran oleh pengadopsi awal.

Meskipun ada banyak kelebihan untuk AI generatif, kekhawatiran akan bias dan akurasi yang disematkan dalam teknologi sudah cukup dibuktikan – seperti contoh AI yang kurang terlatih yang menciptakan headshot "Obama putih" ini. Untuk alasan ini, para eksekutif di semua tingkatan harus fasih dengan penggunaan teknologi dan mengatur pagar untuk memastikan bahwa itu bekerja dengan cara yang sesuai dengan kenyamanan dan kebutuhan masing-masing perusahaan. Hal ini akan memungkinkan perusahaan untuk menggunakan AI generatif untuk memajukan tujuan bisnis mereka sambil melindungi kepercayaan perusahaan dengan publik pada saat pendapat tentang teknologi AI masih beragam.

Menavigasi Kompleksitas AI dalam Pemasaran

Meskipun ada banyak aplikasi untuk AI generatif, pemasaran mungkin merupakan salah satu bidang yang telah membuat terobosan terbesar sambil tetap rentan terhadap risiko terbesar.

Sisi baiknya, AI generatif bisa sangat berguna bagi pemasar yang sangat mengandalkan penargetan audiens tertentu untuk mengoptimalkan efektivitas kampanye. Model AI generatif dapat menghasilkan konten yang dipersonalisasi dan menargetkan individu berdasarkan demografi, minat, dan perilaku. Namun, hal yang perlu diwaspadai oleh pemasar adalah bahwa model yang bias dapat melanggengkan penargetan yang diskriminatif atau memperkuat stereotip, yang mengakibatkan pengucilan atau perlakuan tidak adil dari kelompok tertentu. Memastikan keadilan dan akurasi dalam penargetan sangat penting untuk melindungi praktik pemasaran yang efektif dan etis.

Area lain di mana AI generatif dapat membantu pemasaran adalah di bidang pengalaman dan keterlibatan pelanggan. AI generatif membuat konten yang dipersonalisasi, chatbot, dan asisten virtual untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan melakukannya dengan lebih baik dan lebih cepat dari sebelumnya. Namun, jika sistem AI ini menghasilkan agen virtual dengan stereotip rasial atau tanggapan yang bias dan tidak akurat, hal itu dapat berdampak negatif terhadap kepuasan dan keterlibatan pengguna. Pelanggan mungkin merasa disalahpahami, disalahartikan, atau didiskriminasi, yang mengakibatkan volume transaksi lebih rendah dan loyalitas merek menurun. Oleh karena itu, memberikan interaksi yang dihasilkan AI yang akurat dan tidak memihak sangat penting untuk mendorong pengalaman pelanggan yang positif.

Ada juga masalah kepatuhan peraturan dan pertimbangan hukum yang muncul karena AI generatif dapat tercakup dalam undang-undang periklanan dan perlindungan konsumen yang ada. Lingkungan hukum seputar teknologi AI masih terbentuk. Alat yang menunjukkan bias dan ketidakakuratan menciptakan kemungkinan terkena hukuman hukum dan keuangan serta kerusakan reputasi yang substansial.

Eksekutif pemasaran melakukan upaya tanpa henti untuk menciptakan dan menegakkan citra merek yang positif dan mendapatkan kepercayaan pelanggan, yang tidak mudah dan membutuhkan banyak waktu dan investasi. Saat bertualang ke ranah AI generatif, oleh karena itu penting bagi mereka untuk memahami keuntungan dan jebakan dari teknologi ini dan mempelajari cara menggunakannya secara bertanggung jawab. Menyadari sepenuhnya manfaat dan risiko yang terkait dengan AI generatif akan memberdayakan mereka untuk membuat keputusan berdasarkan informasi dan menjaga integritas merek mereka.

Apa Solusinya?

Jadi, apa yang ada di cakrawala untuk membantu pemasar dan pengguna bisnis lainnya mendapatkan keuntungan dan mengurangi risiko AI generatif? Ilmuwan data yang terlibat dalam AI generatif di semua tingkatan bekerja keras untuk meningkatkan jenis data yang dilatihkan oleh pengklasifikasi dan filter ke dalam alat. Pekerjaan itu dan metode berikut menawarkan solusi yang menjanjikan untuk meningkatkan dampak dan mengurangi risiko teknologi AI generatif.

1. Kurasi dan Keanekaragaman Set Data: Mengurasi set data pelatihan yang lebih beragam dan representatif dapat membantu mengurangi bias. Upaya sedang dilakukan untuk memasukkan perspektif yang lebih luas dan memastikan data yang seimbang. Peneliti sedang mengembangkan teknik untuk mengidentifikasi dan mengurangi bias dalam data pelatihan.
2. Perbaikan Algoritma: Para peneliti mengeksplorasi algoritme fine-tuning, transfer learning, dan adversarial training untuk mengurangi bias dan meningkatkan akurasi. Kemajuan algoritmik dan arsitektur model yang sedang berlangsung dapat berkontribusi pada sistem AI generatif yang lebih akurat dan adil.
3. Verifikasi Pasca-Generasi dan Pengecekan Fakta: Teknik sedang dikembangkan untuk menilai keakuratan output AI generatif. Mengintegrasikan sumber pengetahuan eksternal, memanfaatkan pemrosesan bahasa alami, dan berkolaborasi dengan pakar domain dapat membantu memverifikasi kebenaran faktual dari konten yang dihasilkan untuk mengidentifikasi dan memperbaiki ketidakakuratan.
4. Interpretabilitas dan Penjelasan: Membuat model AI generatif lebih dapat ditafsirkan dan dijelaskan dapat membantu mengidentifikasi dan mengatasi bias dan ketidakakuratan. Memahami cara kerja internal model ini membantu pemangku kepentingan mendeteksi dan menyelesaikan masalah terkait bias.
5. Pedoman dan Peraturan Etis: Menyadari perlunya pedoman dan peraturan etika, pemerintah, organisasi, dan badan industri sedang mengerjakan kerangka kerja dan kebijakan untuk mempromosikan praktik AI yang bertanggung jawab. Langkah-langkah ini mendorong penerapan praktik etis dan meminta pertanggungjawaban pengembang atas bias dan ketidakakuratan.

Seiring AI generatif terus berkembang, pengguna bisnis – khususnya pemasar – perlu memahami kemampuan teknologi mereka dan rajin menentukan apakah alat potensial dilatih pada rentang kumpulan data yang dapat diterima. Pengawasan dan kolaborasi yang berkelanjutan dengan pakar domain dalam bidang etika, keragaman, dan linguistik akan membantu meningkatkan kesadaran akan masalah potensial yang harus diperbaiki sedini fase adopsi atau penggunaan yang lebih luas.

Kesimpulan

Suatu hari, akan tiba saatnya teknologi AI generatif akan tersebar luas dalam kehidupan sehari-hari seperti mesin pencari dan ponsel. Meskipun teknologinya sangat menjanjikan dan kami belum memahami potensi penuhnya, teknologi ini masih dalam masa pertumbuhan, dengan ketidaksempurnaan dan rasa sakit yang terus berkembang yang perlu dihaluskan.

Dengan mengkurasi kumpulan data yang beragam, menyempurnakan algoritme, memverifikasi keluaran, mempromosikan interpretabilitas, dan menerapkan praktik yang bertanggung jawab, potensi bias dan ketidakakuratan dalam AI generatif dapat diminimalkan. Namun, penting untuk menyadari bahwa tantangan ini kompleks dan berkelanjutan, membutuhkan upaya berkelanjutan dari para peneliti, pengembang, pembuat kebijakan, dan pemangku kepentingan di berbagai disiplin ilmu. Praktik yang transparan dan akuntabel sangat penting untuk memastikan pengembangan dan penerapan sistem AI generatif yang bertanggung jawab yang adil, akurat, dan inklusif.