Kecerdasan Buatan

Generative AI

Ringkasan Cepat
  • AI yang bisa membuat konten baru: teks, gambar, musik, kode program
  • Bekerja berdasarkan pola statistik dari data pelatihan, bukan pemahaman sungguhan
  • Bisa "berhalusinasi", kasih jawaban salah dengan nada percaya diri

Generative AI (AI generatif) adalah jenis kecerdasan buatan yang mampu menghasilkan konten baru, seperti teks, gambar, musik, atau kode program, berdasarkan pola yang dipelajarinya dari data pelatihan dalam jumlah besar. Berbeda dari AI tradisional yang biasanya hanya menganalisis, mengklasifikasikan, atau memprediksi berdasarkan data yang sudah ada, generative AI menciptakan sesuatu yang benar-benar baru yang tidak persis sama dengan apa pun di data pelatihannya.

Dari Mana Istilah Ini Muncul

Riset dasar generative AI sudah dimulai sejak 2014 lewat penemuan GAN (Generative Adversarial Network), tapi istilah ini baru meledak ke kesadaran publik luas setelah ChatGPT dari OpenAI dirilis pada akhir 2022, disusul berbagai model serupa seperti Gemini dari Google dan Midjourney untuk gambar, yang membuat teknologi ini bisa dicoba jutaan orang biasa secara langsung.

Cara Kerjanya

Model generative AI dilatih dengan mempelajari pola dari data dalam jumlah sangat besar, misalnya miliaran halaman teks untuk model bahasa, atau jutaan gambar berlabel untuk model gambar. Dari pola itu, model belajar memprediksi elemen berikutnya yang paling masuk akal, kata berikutnya dalam sebuah kalimat misalnya, lalu menggabungkan prediksi-prediksi kecil itu menjadi hasil akhir yang koheren, seolah-olah benar-benar “memahami” apa yang diminta penggunanya.

Info: Generative AI tidak benar-benar “mengerti” makna seperti manusia — ia bekerja murni berdasarkan pola statistik dari data pelatihannya, sehingga bisa terlihat sangat meyakinkan sekaligus kadang menghasilkan informasi yang salah dengan percaya diri (dikenal sebagai “halusinasi AI”).

Kesalahan Umum Soal Generative AI

Banyak yang mengira semua jawaban dari AI generatif pasti benar dan akurat. Padahal model ini bisa “berhalusinasi”, menghasilkan informasi yang terdengar meyakinkan tapi sebenarnya salah atau bahkan sepenuhnya dikarang, karena tugas utamanya adalah menghasilkan teks yang terdengar masuk akal secara statistik, bukan memverifikasi kebenaran faktual setiap klaim yang dibuatnya.

Pertanyaan Umum

Apa beda generative AI dan AI biasa?
AI tradisional biasanya menganalisis, mengklasifikasikan, atau memprediksi dari data yang sudah ada (misalnya mendeteksi spam email). Generative AI menciptakan konten baru, seperti teks, gambar, atau musik, yang tidak persis sama dengan apa pun di data pelatihannya.
Apa itu “halusinasi AI”?
Halusinasi AI adalah kondisi ketika model generative AI menghasilkan informasi yang terdengar meyakinkan dan percaya diri, tapi sebenarnya salah atau dikarang, karena model bekerja berdasarkan pola statistik bahasa, bukan verifikasi fakta sungguhan.
Apa contoh generative AI yang populer?
ChatGPT dan Gemini untuk menghasilkan teks/percakapan, Midjourney dan DALL-E untuk menghasilkan gambar dari deskripsi teks, dan GitHub Copilot untuk membantu menulis kode program secara otomatis.

← Kembali ke Kamus Teknologi