Generative AI adalah teknologi AI yang dapat belajar dari artefak yang ada untuk menghasilkan artefak baru yang realistis dalam skala besar yang mencerminkan karakteristik data pelatihan tetapi tidak berdampak pengulangan.
Output Generative AI
Generative AI dapat menghasilkan berbagai macam konten baru, seperti:
- Gambar
- Video
- Musik
- Suara
- Teks
- Kode pemrograman (software)
- Desain produk
Generative AI merupakan cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada pembuatan model dan algoritma yang mampu menghasilkan konten atau data baru yang menyerupai karya manusia.
Generative AI menggunakan sejumlah teknik yang terus berkembang. Salah satu yang paling utama adalah model dasar AI, yang dilatih pada kumpulan data yang luas tanpa label yang dapat digunakan untuk berbagai tugas, dengan penyesuaian tambahan, matematika yang kompleks dan daya komputasi yang sangat besar diperlukan untuk membuat model terlatih tersebut, tetapi pada dasarnya mereka adalah algoritma prediksi.
Saat ini, generative AI paling umum menghasilkan konten sebagai respons terhadap permintaan bahasa yang alami tidak memerlukan pengetahuan atau memasukkan kode pemrograman.
Tujuan dari Generative AI
Tujuan dari Generative AI adalah untuk mengembangkan sistem yang dapat menghasilkan keluaran yang orisinal dan bermakna, seperti gambar, musik, teks, atau bahkan video lengkap, berdasarkan pola-pola yang dipelajari dari data yang ada.
Model Generative AI dibangun menggunakan teknik deep learning, terutama dengan menggunakan Generative Models (Model Generatif). Beberapa jenis model generatif yang populer meliputi:
- Generative Adversarial Networks (GANs): GAN terdiri dari dua jaringan saraf, yaitu generator dan diskriminator, yang dilatih dalam lingkungan persaingan. Generator berusaha untuk membuat sampel data yang realistis, sementara diskriminator berusaha untuk membedakan antara data asli dan data yang dihasilkan. Seiring dengan berjalannya proses pelatihan, generator menjadi semakin baik dalam menciptakan konten yang realistis, sedangkan diskriminator menjadi semakin baik dalam mengidentifikasi konten palsu.
- Variational Autoencoders (VAEs): VAE adalah model probabilitas yang dapat belajar untuk mengodekan data ke dalam representasi yang kompak (ruang laten) dan kemudian mendekodekannya kembali menjadi data asli. Ruang laten ini memungkinkan untuk menghasilkan titik data baru dengan mengambil sampel dari distribusi probabilitas yang telah dipelajari.
- Model Autoregresif: Model autoregresif menghasilkan data satu elemen pada satu waktu, dengan setiap elemen yang dihasilkan dikondisikan pada elemen-elemen sebelumnya. Contoh dari model autoregresif adalah model bahasa seperti GPT (Generative Pre-trained Transformer), yang dapat menghasilkan teks yang koheren berdasarkan pola-pola yang dipelajari dari jumlah besar data teks.
Aplikasi Generative AI
- Gambar Sintesis: Menghasilkan gambar yang realistis, menciptakan seni, meningkatkan resolusi gambar, dan mengubah gambar dari satu domain ke domain lain (misalnya mengubah sketsa menjadi gambar realistis).
- Pembangkitan Teks Alami: Menulis artikel, menghasilkan balasan percakapan yang menyerupai manusia, dan menciptakan konten yang dipersonalisasi.
- Komposisi Musik: Menghasilkan musik baru dalam berbagai genre.
- Augmentasi Data: Membuat data latihan tambahan untuk meningkatkan performa model AI lainnya.
- Pembangkitan Video: Menghasilkan urutan video dari gambar statis atau deskripsi teks.
Generative AI telah menunjukkan kemajuan yang luar biasa dalam beberapa tahun terakhir dan terus berkembang pesat, menjadikannya sebagai bidang penelitian yang menarik dan menjanjikan dengan berbagai aplikasi praktis di berbagai industri.
Namun, seperti teknologi AI lainnya, memastikan penggunaan yang bertanggung jawab dan etis adalah hal penting untuk menghindari potensi konsekuensi negatif dan bias dalam konten yang dihasilkan.
Sumber:
