Apa Itu AI Generatif? Penjelasan Jenis, Manfaat, dan Cara Penggunaannya dengan Mudah

Apa Itu Generative AI?

Generative AI adalah teknologi di mana AI secara otomatis menghasilkan berbagai konten seperti teks, gambar, kode program, video, dan suara berdasarkan data yang telah dipelajari sebelumnya sesuai dengan instruksi (prompt) dari pengguna.
Contoh yang paling terkenal adalah “ChatGPT” yang dirilis oleh OpenAI pada November 2022.
ChatGPT dapat menghasilkan teks yang alami seolah-olah dipikirkan oleh manusia, sehingga dapat digunakan dalam berbagai skenario bisnis, diharapkan memberikan manfaat seperti efisiensi kerja yang signifikan dan pengurangan biaya.
Pengembangan Generative AI telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir, dengan layanan baru dirilis setiap hari di seluruh dunia, menarik perhatian di banyak bidang.

Alasan Generative AI Menarik Perhatian

Seperti halnya penemuan komputer atau penyebaran internet dan ponsel yang membawa perubahan besar dalam kehidupan manusia, AI kini menjadi entitas yang tak terpisahkan dalam masyarakat modern.
Khususnya, Generative AI berkembang sedemikian rupa sehingga dapat menggantikan pekerjaan manusia, menimbulkan kekhawatiran sosial yang besar, dan menjadi entitas yang tidak bisa diabaikan.

Perbedaan Generative AI dengan AI Konvensional

AI konvensional terutama berfungsi untuk “mengekstrak” informasi yang sesuai dengan prompt dari data yang dipelajari dan mengeluarkan hasilnya, sedangkan Generative AI memiliki fitur utama dalam “menghasilkan” output baru berdasarkan data yang dipelajari.
Dengan fitur ini, Generative AI memiliki keuntungan dapat menghasilkan ekspresi dan ide unik tanpa terikat oleh batasan data yang dipelajari, namun di sisi lain, kualitas output sangat dipengaruhi oleh keterampilan pengguna dalam prompt engineering (kemampuan memasukkan prompt yang optimal untuk mendapatkan output yang diinginkan dari AI).

Cara Kerja Generative AI

Teknologi yang mendukung inti dari Generative AI adalah “machine learning”.
Machine learning adalah serangkaian teknologi yang menemukan dan mempelajari pola dan aturan dari sejumlah besar data yang dimasukkan, kemudian mengklasifikasikan dan memprediksi data baru yang dimasukkan, dan dalam pengembangan Generative AI, metode pembelajaran yang disebut “deep learning” umumnya digunakan.
Dengan deep learning, fitur yang lebih berlapis dapat diekstraksi dari data yang dimasukkan, memungkinkan pemrosesan tugas yang lebih kompleks dan akurat.
Secara umum, model dasar yang dihasilkan melalui machine learning yang disesuaikan dengan tugas yang lebih spesifik disebut “model yang telah dipelajari”, dan produk atau layanan yang menggabungkan model ini secara keseluruhan disebut “Generative AI”.
Singkatnya, ada berbagai jenis Generative AI tergantung pada isi “tugas spesifik” tersebut.

Jenis-Jenis AI Generatif

Berikut ini adalah penjelasan mengenai jenis-jenis utama AI generatif.

AI Generatif Teks

AI generatif teks yang diwakili oleh “ChatGPT” dan “Bard” dilengkapi dengan model bahasa besar (LLM: Large Language Model) seperti “GPT-4” dan “PaRM”.
Model bahasa besar adalah model yang disesuaikan untuk menangani bahasa alami dari model dasar, dan dengan memiliki miliaran hingga ratusan miliar parameter, memungkinkan pembuatan teks yang sangat alami.
Dengan demikian, AI ini dapat digunakan dalam berbagai situasi seperti pembuatan notulen rapat, balasan email, pembuatan salinan iklan, dan penulisan novel.

AI Generatif Gambar

AI generatif gambar yang diwakili oleh “Stable Diffusion” dan “Midjourney” dapat menghasilkan gambar baru dari teks atau gambar. Misalnya, ada yang memungkinkan pengguna memasukkan deskripsi teks untuk menghasilkan gambar akhir (t2t: text to image) atau merekonstruksi gambar yang dimasukkan menjadi gambar dengan imajinasi berbeda (i2i: image to image), tergantung pada tujuan dan penggunaannya.

AI Generatif Suara

AI generatif suara adalah AI yang menghasilkan data suara baru ketika data suara dimasukkan.
Misalnya, dengan memasukkan dan mempelajari suara seseorang atau karakter dalam jumlah besar, AI ini dapat membaca berbagai teks dengan suara tersebut.
Selain itu, AI ini juga dapat menyesuaikan nada sesuai dengan emosi tertentu dan membaca dalam berbagai bahasa, sehingga setelah mempelajari suara, AI ini dapat digunakan dalam berbagai situasi seperti narasi dan respons otomatis di pusat panggilan.
Contoh terkenal adalah “Text-to-Speech AI” dari Google.

AI Generatif Video

AI generatif video adalah teknologi yang menggabungkan teks atau gambar untuk secara otomatis menghasilkan video baru.
“Sora” yang diumumkan oleh OpenAI pada Februari 2024 (Reiwa 6) adalah AI yang menghasilkan video dari teks. Berbeda dengan AI generatif video sebelumnya yang hanya dapat membuat video pendek beberapa detik, “Sora” dapat menghasilkan video hingga satu menit dan menjaga konsistensi karakter dan ruang dalam beberapa adegan, serta mereproduksi gerakan alami yang mencerminkan hukum fisika dengan benar, sehingga saat ini menjadi salah satu AI generatif yang sangat diperhatikan.

AI Generatif Model 3D

AI generatif model 3D adalah teknologi yang secara otomatis menghasilkan model 3D dari teks atau gambar.
AI ini diharapkan dapat digunakan dalam industri seperti pembuatan karakter dan objek dalam game, serta konten CG dalam anime dan film.
Contoh terkenal adalah “LumaAI”, “Tripo”, dan “Meshy”.

Manfaat Penggunaan AI Generatif

Seperti yang terlihat, AI generatif terus bermunculan setiap hari dan diharapkan dapat digunakan di berbagai industri.

Dengan memanfaatkan AI generatif, tidak hanya diharapkan dapat meningkatkan efisiensi kerja secara signifikan dan mengurangi biaya, tetapi juga memberikan wawasan untuk menemukan ide dan pola baru. Dalam hal ini, AI generatif memiliki manfaat penggunaan yang besar dan berbeda dari AI konvensional.

Penggunaan AI Generatif dalam Bisnis

Secara spesifik, AI Generatif dapat digunakan dalam berbagai skenario bisnis seperti berikut ini.

Otomatisasi dan Asistensi dalam Layanan Pelanggan

Menangani email dan panggilan telepon dalam layanan pelanggan adalah salah satu tugas yang memerlukan banyak waktu dan tenaga dalam pekerjaan sehari-hari. Namun, tugas-tugas ini sangat cocok untuk AI Generatif.
Dengan AI Generatif teks, kita dapat memahami isi pertanyaan dari pelanggan dan membuat respons yang sesuai. Selain itu, dengan menggabungkan AI Generatif suara, layanan yang dapat menangani panggilan telepon secara otomatis selama 24 jam sehari, 365 hari setahun, telah muncul. Saat ini, banyak perusahaan yang telah mengadopsi AI Generatif untuk tugas-tugas ini.

Pembuatan Ide dan Draf untuk Iklan dan Artikel Web

Seperti yang disebutkan sebelumnya, memanfaatkan karakteristik AI Generatif yang dapat menghasilkan output baru, sangat efektif untuk pembuatan ide dan draf dalam pembuatan konten seperti iklan dan artikel web.
Dengan memasukkan prompt yang menentukan karakteristik produk, target audiens, jumlah kata, dan sebagainya, AI dapat menghasilkan output yang lebih sesuai. Selain itu, AI dapat menghasilkan lebih banyak ide dengan lebih cepat dibandingkan manusia, sehingga sangat berkontribusi pada peningkatan produktivitas.

Dukungan Analisis Data dan Pembuatan Laporan Otomatis

AI Generatif yang mampu memproses sejumlah besar data dengan cepat, diharapkan dapat menemukan pola dan tren yang mungkin terlewatkan oleh manusia. Oleh karena itu, AI ini dapat digunakan untuk analisis dan prediksi data, serta pembuatan laporan berdasarkan analisis dan prediksi tersebut.
Dengan menentukan format output, kita dapat menyesuaikan format sesuai dengan kebutuhan, yang merupakan salah satu keuntungannya.

Perhatian dalam Penggunaan AI Generatif

Seperti yang telah disebutkan, AI generatif memiliki manfaat besar dalam penggunaannya, namun pada saat yang sama, terdapat banyak hal yang perlu diperhatikan agar dapat digunakan dengan benar.

Halusinasi AI

AI generatif hanya memberikan jawaban yang “paling mungkin benar” berdasarkan data pembelajaran secara probabilistik dan statistik, sehingga tidak jarang informasi palsu dihasilkan (masalah ini umumnya disebut sebagai “halusinasi”).
Selain itu, beberapa AI generatif memiliki batasan dalam periode pengambilan data pembelajaran, sehingga jawaban yang dihasilkan mungkin tidak mencerminkan informasi terbaru.
Oleh karena itu, ketika menggunakan output AI generatif dalam pekerjaan, perlu dilakukan proses verifikasi dan pemeriksaan kualitas oleh manusia.

Aspek Keamanan

Selain itu, perusahaan harus sangat memperhatikan aspek keamanan saat menggunakan AI generatif.
Beberapa AI generatif menggunakan data yang dimasukkan untuk pembelajaran mesin, sehingga jika informasi pribadi atau rahasia perusahaan dimasukkan, dapat menyebabkan situasi yang tidak dapat diperbaiki.
Oleh karena itu, pastikan untuk memeriksa penanganan data yang dimasukkan melalui syarat dan ketentuan penggunaan.

Regulasi Hukum

Selain itu, dalam beberapa tahun terakhir, regulasi hukum terkait AI generatif telah banyak dibahas, terutama dalam konteks Undang-Undang Hak Cipta Jepang dan Undang-Undang Perlindungan Informasi Pribadi Jepang. Selain itu, beberapa industri dan sektor telah menetapkan etika AI mereka sendiri. Oleh karena itu, sebagai bagian dari kepatuhan perusahaan, penting untuk memperhatikan perkembangan regulasi hukum dan etika AI tersebut.

Jika Memanfaatkan AI dengan Memperhatikan Poin-Poin Penting, Azure OpenAI Service Sangat Direkomendasikan

Dalam hal ini, “Azure OpenAI Service” yang disediakan oleh Microsoft Azure adalah satu-satunya layanan yang memungkinkan penggunaan layanan AI yang disediakan oleh OpenAI (generasi teks, kode, dan gambar) di Microsoft Azure. Data yang dimasukkan tidak akan digunakan untuk pembelajaran mesin, dan Anda juga dapat menggunakan fitur keamanan Microsoft Azure, sehingga memiliki tingkat keamanan yang tinggi.
Selain itu, meskipun banyak layanan AI generatif utama berasal dari luar negeri, Azure OpenAI Service memungkinkan kontrak yang tunduk pada hukum Jepang dan memiliki yurisdiksi eksklusif di Pengadilan Distrik Tokyo, sehingga memiliki tingkat prediktabilitas risiko hukum yang tinggi, yang membuatnya sangat direkomendasikan.

Ringkasan: Pemanfaatan AI Generatif Dapat Meningkatkan Efisiensi, Namun Manajemen Risiko Tetap Penting

Layanan AI generatif yang terus bermunculan setiap hari dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi kerja dan mengurangi biaya jika digunakan dengan efektif.
Namun, di sisi lain, untuk memanfaatkan layanan AI generatif dengan efektif, perlu memahami risikonya dengan benar dan mempertimbangkan dengan cermat fungsi dan spesifikasi apa yang dapat mengurangi risiko tersebut dalam kaitannya dengan pekerjaan yang akan diintegrasikan.
Khususnya di perusahaan, penting untuk menetapkan pedoman internal, menyosialisasikan kepada karyawan, dan melaksanakan pelatihan. Saat mengintegrasikan layanan AI generatif ke dalam pekerjaan, sebaiknya membandingkan dan mempertimbangkan setiap layanan dari berbagai sudut pandang.