Evolusi AI Generatif dan Penerapannya

Seperti bentuk kecerdasan buatan lainnya, AI generatif mempelajari cara mengambil tindakan berdasarkan data masa lalu. Ini menciptakan konten baru – teks, gambar, atau bahkan kode komputer berdasarkan pelatihan tersebut, bukan hanya mengkategorikan atau mengidentifikasi data seperti AI lainnya.

Di dunia kecerdasan buatan yang berkembang pesat saat ini, AI generatif telah menjadi pusat perhatian dan menarik perhatian para penggemar teknologi dan profesional industri.

Dengan munculnya algoritme canggih dan teknik pembelajaran mesin canggih, aplikasi seperti ChatGPT telah menjadi perbincangan hangat, menjadi berita utama dan memicu perbincangan di seluruh dunia.

AI Generatif mengacu pada bidang AI yang berfokus pada pembuatan konten baru dan orisinal, bukan sekadar menganalisis data yang sudah ada. Hal ini memungkinkan mesin menghasilkan keluaran yang realistis dan kreatif, seperti teks, gambar, dan bahkan musik, yang meniru perilaku dan kreativitas manusia.

Terobosan teknologi ini telah membuka banyak kemungkinan di berbagai industri, termasuk pembuatan konten, asisten virtual, game, dan banyak lagi.

Apa itu AI Generatif?

Seperti bentuk kecerdasan buatan lainnya, AI generatif mempelajari cara mengambil tindakan berdasarkan data masa lalu. Ini menciptakan konten baru – teks, gambar, atau bahkan kode komputer berdasarkan pelatihan tersebut, bukan hanya mengkategorikan atau mengidentifikasi data seperti AI lainnya.

Setiap orang mempunyai hari-hari ketika mereka sedang tidak berminat untuk menulis email, artikel, atau baris kode lagi. AI Generatif hadir untuk mendukung proses kreatif Anda.

Dengan menggunakan algoritme pembelajaran tanpa pengawasan dan semi-supervisi, AI generatif memproses sejumlah besar data untuk menghasilkan keluarannya sendiri. Salah satu contohnya adalah bagaimana dengan model bahasa yang besar, program komputer kini dapat dengan mudah memahami teks dan menghasilkan konten baru.

Jaringan saraf yang merupakan inti dari AI generatif dapat menangkap ciri-ciri gambar atau teks tertentu dan kemudian menggunakannya saat diperlukan.

ChatGPT OpenAI adalah yang paling terkenal dari model bahasa AI Generatif yang lebih luas. Mengingat perintah teks apa pun, seperti frasa atau kalimat, ChatGPT mengembalikan teks paling logis berikutnya dalam urutan dalam bahasa alami.

Pengembang dapat memprogram ChatGPT dengan menunjukkan beberapa contoh atau petunjuk saja. Kebanyakan orang yang pernah berinteraksi dengan ChatGPT terpesona dengan kemampuannya menulis bahasa yang koheren dan berkualitas tinggi.

Bagaimana Cara Kerja AI Generatif?

AI Generatif menggunakan pembelajaran mesin untuk memproses sejumlah besar data visual atau tekstual, yang sebagian besar diambil dari internet, dan kemudian menentukan hal-hal apa yang paling mungkin muncul di dekat hal-hal lain.

Sebagian besar pekerjaan pemrograman AI generatif digunakan untuk menciptakan algoritme yang dapat membedakan "hal" yang menarik bagi pembuat AI—kata dan kalimat dalam kasus chatbot seperti ChatGPT, atau elemen visual untuk DALL-E.

Namun pada dasarnya, AI generatif menghasilkan keluarannya dengan menilai sejumlah besar data yang telah dilatih, lalu merespons perintah dengan sesuatu yang berada dalam bidang probabilitas yang ditentukan oleh korpus tersebut.

Sejarah AI Generatif

Perjalanan menarik dari AI generatif dapat ditemukan pada tahun 1950-an dan 1960-an ketika para pionir kecerdasan buatan mulai menyelidiki kemungkinan-kemungkinan di bidang berkembang ini. Peneliti AI awalnya berkonsentrasi pada penciptaan sistem berbasis aturan yang dapat meniru pemikiran manusia dan proses pengambilan keputusan.

Namun, gagasan model generatif mulai terbentuk seiring berjalannya waktu dan merevolusi sejumlah industri, termasuk pengenalan suara, pemrosesan gambar, dan pemrosesan bahasa alami (NLP).

Model generatif baru seperti jaringan Bayesian dan model Markov tersedia pada pergantian milenium, yang secara signifikan memajukan robotika dan visi komputer. Namun, penemuan pembelajaran mendalam dan kemajuan selanjutnya meningkatkan standar AI generatif.

Teknologi jaringan saraf dalam telah memungkinkan para peneliti dan pencipta membuat kemajuan signifikan dalam AI generatif. Perkembangan generative adversarial network (GANs) pada tahun 2014, yang menghasilkan gambar, film, dan bahkan suara yang sangat nyata dan menyerupai konten asli buatan manusia, merupakan salah satu tonggak penting.

Saat ini, AI generatif digunakan dalam berbagai macam aplikasi di berbagai industri. Ini telah melampaui apa yang dianggap sebagai seni dan kreativitas tradisional, memungkinkan terciptanya komposisi musik yang memukau dan karya seni yang menawan.

Selain itu, hal ini juga memungkinkan dunia usaha untuk menciptakan barang-barang segar, meningkatkan hasil layanan kesehatan, dan sepenuhnya mengubah cara kita menggunakan teknologi. Bidang AI generatif siap untuk berkembang lebih pesat seiring berkembangnya teknologi dan meningkatnya ketersediaan data, sehingga membuka banyak peluang untuk kreativitas dan penemuan.

Penggunaan Model Generatif

1. Pembuatan Teks

Penerapan AI generatif inilah yang paling bertanggung jawab atas meningkatnya penerimaan AI dalam pembuatan konten. Baik individu maupun perusahaan sering kali menggunakan teknologi AI generatif seperti ChatGPT.

Waktu dan upaya yang diperlukan untuk menghasilkan konten baru dikurangi dengan pembuatan teks menggunakan model AI generatif. Hal ini sangat berguna untuk upaya pemasaran di mana organisasi harus menghasilkan konten dalam jumlah besar dengan cepat dan efektif.

Selain itu, alat ini juga dapat membantu membuat laporan berbasis teks dan melakukan penghitungan bisnis yang kompleks. Gambar di atas menunjukkan contoh penggunaan chatGPT untuk menghitung laba atas belanja iklan melalui perintah. Demikian pula, Anda dapat menggunakannya untuk laporan dan perhitungan bisnis.

2. Analisis Sentimen

Analisis sentimen adalah penggunaan lain dari AI generatif, yang melibatkan analisis teks untuk menentukan sentimen atau emosi pengguna. Hal ini dapat berguna bagi perusahaan yang ingin memantau sentimen pelanggan terhadap produk atau layanannya.

Analisis sentimen juga dapat digunakan dalam pemantauan media sosial, riset pasar, dan banyak lagi. Ambil contoh alat AI generatif yang membantu menganalisis sentimen di balik teks tertulis apa pun. Ini menganalisis sintaksis dan konteks teks untuk mengetahui apakah sentimennya positif atau negatif.

3. Pembuatan dan Peningkatan Citra

Anda dapat menggunakan AI generatif untuk menghasilkan dan menyempurnakan gambar. Alat AI generatif tersebut menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menciptakan segala sesuatu mulai dari seni abstrak hingga lanskap fotorealistik. Selain itu, mereka juga dapat menyempurnakan gambar dengan meningkatkan kualitas gambar, seperti menghilangkan noise atau meningkatkan keseimbangan warna.

4. Pembuatan Video

Dengan menggunakan algoritme pembelajaran mesin, alat AI generatif juga dapat membuat video berdasarkan perintah teks atau masukan data Anda. Fitur pembuatan video sangat berguna untuk bisnis periklanan, hiburan, dan pendidikan. Pemasar juga dapat menggunakan alat berdasarkan model AI untuk membuat segala sesuatu mulai dari iklan pendek hingga film berdurasi penuh.

5. Pembuatan Kode

Pembuatan kode adalah salah satu penggunaan menarik dari teknologi luar biasa ini. Model AI generatif seperti GPT-3 dapat dilatih pada kode dalam jumlah besar dari berbagai bahasa pemrograman untuk membuat kode baru.

Pembuatan kode dengan bantuan AI dapat digunakan untuk mengotomatiskan proses pembuatan templat situs web, membangun klien API, atau bahkan mengembangkan seluruh aplikasi perangkat lunak. Pada akhirnya, kode yang dihasilkan oleh model AI generatif dapat mempercepat proses pengembangan dan mengurangi kebutuhan akan pengkodean manual.

Contoh sederhananya adalah Open AI's Playground yang memungkinkan Anda membuat perintah yang dapat diprogram melalui perintah teks.

6. Konversi Ucapan ke Ucapan

Konversi ucapan-ke-ucapan adalah fitur yang berdampak pada sebagian besar model AI generatif. Ini melibatkan konversi satu bahasa alami ke bahasa lain secara real-time. Ini dapat berguna untuk berbagai aplikasi, seperti terjemahan dan interpretasi bahasa.

7. Generasi Text-to-Speech

Pembuatan text-to-speech mengacu pada konversi teks tertulis menjadi audio lisan menggunakan pemrosesan bahasa alami. Fitur ini dapat mengotomatiskan tugas-tugas seperti membuat buku audio, membuat asisten suara, dan banyak lagi.

8. Generasi Audio

Dengan menggunakan model mesin dan pembelajaran mendalam, Anda dapat menggunakan AI generatif untuk membuat konten audio baru. Hanya dengan beberapa klik, Anda dapat menggunakan model AI untuk menciptakan segalanya mulai dari musik, efek suara, hingga sulih suara.

9. Pembuatan dan Augmentasi Data Sintetis

Pembuatan data sintetis melibatkan pembuatan data unik dari masukan kumpulan data asli. Hal ini berguna ketika tidak ada cukup data untuk melatih model pembelajaran mesin atau ketika sulit mendapatkan data baru.

Data sintetis dapat menghasilkan gambar objek yang tidak ada di dunia nyata, seperti mobil jenis baru atau makhluk fiksi.

Misalnya, Dall-E menggunakan beberapa model, termasuk transformator, model representasi laten, dan CLIP, untuk menerjemahkan frasa bahasa Inggris ke dalam kode. Selanjutnya, kode ini menghasilkan gambar dan memberi peringkat pada gambar yang ada berdasarkan seberapa dekat hubungannya dengan frasa tertentu.

Data untuk Mendukung AI Generatif Anda

Model dasar yang digunakan untuk menghasilkan AI generatif dan keluaran yang dihasilkannya memerlukan masukan manusia untuk memastikan kualitas dan keakuratan hasilnya, terlepas dari apakah Anda menggunakannya untuk mengubah bisnis Anda atau membuat alat AI generatif.

Selain itu, solusi AI generatif memerlukan pengalaman manusia untuk menciptakan solusi spesifik domain seperti aplikasi untuk sektor hukum, medis, dan keuangan.

TagX dapat membantu memastikan bahwa solusi AI Generatif Anda memiliki data berkualitas tinggi yang diperlukan untuk memberikan pengalaman terbaik bagi klien Anda.

Dari pengumpulan data jenis apa pun; ucapan, teks, gambar, dan video - hingga membuat anotasi data dalam skala besar, kami memberikan solusi yang membantu mengelola bias menggunakan beragam kelompok kontributor yang memetakan ke domain Anda. Kami juga memberikan jaminan 100% pada kualitas data kami untuk memastikan kami memenuhi standar kualitas organisasi Anda.