Dalam satu tahun terakhir, kecerdasan buatan generatif berhasil menangkap imajinasi dunia. Jenis kecerdasan buatan (AI) yang andal ini dapat membuat konten baru berdasarkan pola-pola yang dipelajari dari data yang ada. Datanya bervariasi, yang jenisnya meliputi foto, lagu, tulisan, dan konten-konten lainnya. AI generatif dapat membuat gambar yang memukau, menulis puisi atau kode, dan bahkan menghasilkan lagu rap yang terdengar sama seperti buatan manusia.
Tak lama lagi, AI generatif akan menjadi komponen penting dalam kehidupan sehari-hari, seperti halnya ponsel pintar. Namun, bagi sebagian besar orang, AI generatif masih tidak begitu mudah dipahami. Mari kita membahas bersama tentang AI, apa batasan-batasannya, dan potensi perubahan yang dimilikinya untuk mengubah kehidupan kita di tempat kerja maupun di rumah.
Memahami AI generatif.
Meski AI generatif mungkin terlihat seperti objek ajaib, ada banyak teknologi rumit yang bekerja di balik layar. Jika Anda mengupasnya satu demi satu, Anda akan dapat mulai memahami cara kerja mekanisme yang memungkinkan terwujudnya “keajaiban” itu.
Mendefinisikan AI generatif.
Cara memahami betapa pentingnya AI generatif adalah dengan melihat namanya. Ini adalah kecerdasan buatan yang dapat menghasilkan konten baru yang sebelumnya tidak ada.
AI generatif tidak hanya menganalisis data yang sudah ada, tapi juga dapat membuat konten baru. Umpamakan Anda meminta tolong kepada chatbot yang didukung oleh AI, seperti ChatGPT, untuk membuatkan slogan untuk perusahaan kopi baru Anda. Dalam waktu beberapa detik, chatbot meninjau slogan kopi yang ada selama berpuluh-puluh tahun dan kemudian memikirkan slogan yang baru, “Awali Semangat Harimu dengan Seduhan Kopi Hangat.” Awal yang menjanjikan untuk riset slogan Anda.
Potensi AI generatif tidak hanya untuk merangkai kata-kata saja. AI generatif dapat menganalisis jutaan baris data DNA dan membuat protein yang baru. Dokter juga dapat memanfaatkan AI generatif untuk meningkatkan perawatan penyakit kanker, atau menentukan target tumor untuk radiasi secara akurat. Para seniman dapat memanfaatkan aplikasi AI generatif seperti Adobe Firefly untuk berekspresi dan membuat karya komersial.
Perintah: gambar detail dari burung kecil di jalanan berbatu dengan pohon palem
AI vs. AI generatif.
Seperti namanya, kecerdasan buatan adalah mesin yang mampu meniru kecerdasaan manusia dalam melakukan tugas-tugas tertentu. Contoh umumnya adalah asisten suara seperti Siri dan Alexa, dan chatbot layanan pelanggan yang muncul saat Anda menanyakan paket yang hilang kepada Amazon.
Meskipun kecerdasan buatan yang tidak generatif masih memiliki daya guna, AI generatif bersifat transformatif. Kita baru saja mulai merasakan bagaimana dan di mana teknologi ini bisa memberi hasil yang dahulu memerlukan waktu sangat lama atau sama sekali tidak mungkin.
Alasan di balik cerdasnya kecerdasan generatif.
Dahulu, aplikasi komputer tidak dapat melakukan tugas sebelum manusia memberikan instruksi cara melakukan tugasnya dengan jelas. Pemberian instruksi tersebut disebut “pemrograman.” Meskipun pemrograman yang rumit dapat memberikan hasil yang signifikan, aplikasi komputer tradisional tidak dapat melakukan tugas apa pun yang tidak diikutsertakan dalam pemrogramannya oleh manusia.
Sistem AI generatif lebih fleksibel karena mengandalkan pembelajaran mesin yang tidak memerlukan pemrograman yang bersifat eksplisit. Sebagai gantinya, manusia memberikan akses ke data berjumlah besar kepada komputer. Mesin melatih dirinya sendiri untuk mengidentifikasi pola yang ada dalam data dan, yang terpenting, untuk menarik kesimpulan dari apa yang sudah dipelajari. (Itulah mengapa ada kata pembelajaran dalam istilah “pembelajaran mesin”.) Ukuran dan kualitas kumpulan datanya juga penting. Kualitas AI bergantung pada kualitas data yang digunakan untuk melatihnya.
Pertanyaan “Bagaimana cara kerja AI generatif?” sulit dijawab karena teknologinya yang rumit, dan diperlukan upaya khusus untuk memahaminya secara mendalam. Keunggulan dari AI generatif adalah, Anda tidak perlu memahami segalanya tentang teknologi kecerdasan buatan untuk dapat menggunakannya. Anda tinggal menggunakan aplikasi seperti Firefly, lalu mengetik apa yang ingin Anda lihat, misalnya “tiga anjing labradoodle berlarian di padang rumput”, dan Anda pun sudah berhasil menggunakan AI generatif. Tidak perlu gelar di bidang pemrograman.
Perintah: tiga anjing labradoodle berlarian di padang rumput
Penerapan AI generatif.
AI menghadirkan asisten virtual. AI generatif menghadirkan para pakar virtual (dengan beberapa batasan yang akan kami bahas nanti).
Perusahaan dan AI generatif.
AI generatif dapat menambahkan nilai dengan mengoptimalkan cara penanganan pengetahuan internal oleh organisasi. AI generatif berpotensi dapat membantu, misalnya, perancang strategi waralaba toko pakaian dalam mencari catatan inventaris perusahaannya dengan menanyakan pertanyaan seperti, “Antara celana panjang dan celana pendek, manakah yang penjualannya paling banyak pada musim panas lalu?” Wawasan semacam itu dapat membantu mempercepat pembuatan keputusan dan pengembangan strategi.
Perorangan dan AI generatif.
Orang-orang sudah menggunakan AI generatif untuk menjawab pertanyaan dan melakukan riset. (Ingat bahwa jawaban dan riset memerlukan pengecekan fakta yang dilakukan oleh manusia—selengkapnya akan dibahas di bagian “Batasan dan tantangan AI generatif” di bawah.)
Pembuatan karya seni dengan AI generatif juga populer digunakan perorangan. Anda dapat menguji konsep, membuat mood board, dan memikirkan adegan-adegan hebat dari bahasa sehari-hari. Ada potensi masalah juga yang mungkin dapat timbul, karena banyak generator seni AI dilatih menggunakan gambar berhak cipta.
Selain itu, masih ada kekhawatiran juga seputar hak cipta. Untuk membantu mengatasi masalah tersebut, Adobe melatih Firefly menggunakan gambar-gambar berlisensi di Adobe Stock beserta konten berlisensi terbuka dan konten domain publik yang hak ciptanya sudah kedaluwarsa. Karena Firefly didesain untuk dapat digunakan untuk tujuan komersial, alat ini dapat membantu di bidang lainnya, seperti pembuatan karya seni komersial, desain, game, lingkungan virtual, dan lain sebagainya.
Perintah: Desain interior, sudut pandang ruang keluarga dan dapur dengan meja di tengah, jendela besar dengan pencahayaan alami, Warna terang, tanaman, perabot modern, kaca atap, desain minimalistik modern
Manfaat dan keunggulan AI generatif.
AI generatif dapat memahami banyak data rumit dengan jauh lebih cepat daripada manusia. Fakta tersebut didukung oleh dua manfaat utama dari AI generatif:
1. Produktivitas yang lebih tinggi
2. Efisiensi yang lebih baik
Umpamakan Anda bekerja di perusahaan yang menyimpan informasi eksklusifnya dalam bentuk laporan tertulis, spreadsheet, basis data relasional, dan bahkan bagan grafik. Anda dapat memanfaatkan AI generatif untuk menganalisis semua sumber data tersebut, membuat relasi yang menghubungkan data-datanya, dan menjawab pertanyaan Anda. AI bahkan dapat memberikan rekomendasi berdasarkan sintesisnya.
Peningkatan produktivitas dan efisiensi dapat diupayakan di banyak industri. Jika Anda adalah manajer pemasaran di suatu bisnis kecil, AI generatif dapat membantu Anda secara cepat mengubah ukuran iklan online sesuai spesifikasi tempat kemunculannya. Selanjutnya, Anda dapat menggunakan AI generatif untuk melaporkan kinerja aset, serta mengidentifikasi tren dan peluang yang dapat Anda manfaatkan pada periode pemasaran berikutnya.
Ada manfaat ketiga yang dapat diperoleh dari AI generatif:
3. Kreativitas yang lebih baik
Manusia memiliki potensi kreativitas yang besar. Namun, bahkan orang paling pintar sekalipun bisa mengalami kebuntuan kreativitas. Sebagai contoh, Desainer grafis dapat menggunakan AI sebagai mitra untuk bertukar pikiran. AI generatif dapat menghasilkan ide baru yang mampu membantu Anda menelusuri ide-ide lainnya, seperti kaleidoskop yang dapat menciptakan perspektif baru pada sesuatu yang familier. Untuk kasus tersebut, AI bukanlah pakar virtual, melainkan kopilot kreativitas Anda.
Batasan dan tantangan AI generatif.
Potensi kemampuan AI generatif begitu besar—Anda mungkin tidak akan melihat batasan-batasannya. Berikut adalah sejumlah tantangan yang perlu diatasi.
AI tidak selalu benar.
Seperti yang sudah dibahas di bagian “Penerapan AI Generatif,” peralatan AI generatif seperti ChatGPT tidak selalu dapat menghasilkan informasi yang akurat. Ada kalanya ketika kumpulan data dan algoritma yang diperbaiki dapat mengurangi risiko kesalahannya, tetapi untuk saat ini, kita harus bersikap skeptis terhadap informasi apa pun yang kita baca. Validasi informasinya dengan membandingkannya dengan informasi dari sumber tepercaya.
Bias bisa ada di mana-mana.
Pemeriksaan fakta dapat dilakukan dengan mudah. Penghilangan bias sosial, misalnya bias yang berkaitan dengan gender atau ras, dari konten yang dihasilkan AI generatif jauh lebih sulit untuk dilakukan. Namun, itu juga tetap diperlukan. Untuk mencegah kemunculan bias sosial pada hasil AI generatif, orang-orang yang mengoperasikan AI harus dapat mengidentifikasi dan meminimalkan bias dari tahap desain, pengembangan, hingga penerapan, dan harus berkomitmen mengawasi secara berkelanjutan.
Sebagai pengguna, kita juga bisa membantu menghilangkan bias. Misalnya, Anda memasukkan perintah teks “ilmuwan yang memakai jubah laboratorium memegang tabung reaksi” ke dalam generator seni AI. Apakah hasilnya hanya menampilkan jenis orang tertentu saja, meskipun Anda berulang kali mengklik tombol “generate”? Anda dapat mengirimkan pesan kepada pembuat generator tentang potensi biasnya, dan perbaiki perintah teks Anda untuk menciptakan hasil yang lebih beragam.
Perintah: ilmuwan yang memakai jubah laboratorium memegang tabung reaksi
AI generatif dapat mengonsumsi banyak energi.
Perusahaan yang mengembangkan peralatan AI generatif harus memahami energi yang saat ini diperlukan untuk melatih dan merawat peralatannya. Industri kini mulai menyadari pentingnya mengurangi jejak karbon, tetapi prosesnya masih panjang.
Hak kekayaan intelektual juga dapat menjadi potensi masalah.
Para kreator profesional merasa khawatir akan adanya pelanggaran hak cipta. Kekhawatiran tersebut kini tengah diperbincangkan di ranah pengadilan. Adobe adalah salah satu contoh perusahaan yang berupaya membantu para kreator. Selain mengembangkan AI generatif Firefly dengan bertanggung jawab, Adobe juga membantu membuat standar industri melalui Inisiatif Keaslian Konten (Content Authenticity Initiative atau CAI) dan berupaya membuat tag universal “Do Not Train” (Jangan Latih) untuk memungkinkan para kreator mengontrol izin pelatihan model AI yang menggunakan karya mereka.
Mengintegrasikan AI generatif ke dalam alur kerja Anda.
AI generatif adalah alat yang kuat. Anda pun memiliki kekuatan. Sebagai seorang individu, Anda harus mencari tahu informasi sebanyak-banyaknya. Periksa kebijakan privasi sebelum menggunakan peralatan AI generatif. Jika Anda tidak setuju dengan kebijakannya, hindari penggunaan alat itu. Pikirkan dengan bijak sebelum mengunggah informasi pribadi ke alat AI generatif setelah Anda mendaftar untuk menggunakannya. Jika Anda ingin merahasiakan identitas Anda, maka jangan berikan informasi pribadi Anda. Jika Anda ingin menggunakan hasilnya untuk tujuan komersial, pastikan alat tersebut diatur agar tidak melanggar hak cipta. Bisnis yang memanfaatkan AI generatif harus selalu meninjau terkait akurasi, bias, dan pelanggaran hak cipta pada output yang dihasilkan.
Selain mengawasi perkembangan regulasi, ada baiknya juga untuk bersikap proaktif demi melindungi perusahaan dari risiko hukum dan ancaman reputasi. Manusia perlu mendorong perumusan konsep dan strategi. Ingat, AI adalah pembantu Anda. Keputusan tetap di tangan Anda.
Sambut masa depan desain dengan AI generatif Adobe Firefly.
AI generatif sudah mengubah hidup kita sehari-hari. Sebagai pakar virtual, AI generatif dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas beragam industri. Sebagai mitra pengembangan ide, AI generatif dapat meningkatkan kreativitas kita.
Saking cepatnya perkembangan teknologi, versi AI generatif pada waktu mendatang mungkin tidak akan sama dengan versi yang ada saat ini. Jika kita memanfaatkan peralatan AI dengan sikap kreatif dan bijak, kita akan bisa memperoleh manfaatnya dan mencegah timbulnya efek buruk.
Perintah: taman minum teh khas Jepang
Ada pertanyaan? Kami punya jawabannya.
Kecerdasan buatan generatif adalah cabang ilmu AI yang fokus pada pembuatan atau penciptaan konten baru, seperti gambar, musik, atau teks, melalui algoritma dan model pembelajaran mesin. AI generatif umumnya memerlukan input pengguna, seperti perintah teks, untuk menghasilkan output yang sesuai yang bentuknya meliputi teks, gambar, musik, atau video.
AI generatif banyak diterapkan untuk hal-hal yang bersifat praktis, termasuk untuk menulis kode komputer, membuat citra dan video, merangkum laporan, menganalisis data penjualan, dan melayani pelanggan.
Kecerdasan buatan didefinisikan secara umum sebagai mesin yang mampu meniru kecerdasan manusia dalam melakukan tugas-tugas tertentu. AI generatif fokus pada pembuatan atau penciptaan konten baru, seperti gambar, musik, atau teks, melalui algoritma dan model pembelajaran mesin. AI generatif umumnya memerlukan input pengguna untuk menghasilkan output yang sesuai.
Potensi manfaat utama dari kecerdasan buatan meliputi peningkatan efisiensi, produktivitas yang lebih tinggi, dan kreativitas yang lebih baik. Batasannya mencakup informasi yang tidak akurat, promosi yang bersifat bias, pelanggaran hak cipta, dan konsumsi energi.
Alur kerja bisnis dan perorangan dapat menjadi lebih baik dengan adanya peningkatan efisiensi, produktivitas, atau kreativitas. Bisnis yang mengintegrasikan AI generatif harus meninjau ada tidaknya akurasi, bias, dan pelanggaran hak cipta pada output yang dihasilkan, selagi para karyawan membuat konsep serta strateginya. Alat-alat AI generatif dapat digunakan secara perorangan untuk bekerja dan berkreasi, tetapi tetap harus berhati-hati dengan informasi pribadinya.
Bagikan artikel ini
Bermimpi Lebih Besar dengan Adobe Firefly.
Berimajinasi, bereksperimen, dan berkreasi dengan AI generatif di aplikasi web Firefly. Baru di Creative Cloud, kini tersedia untuk penggunaan komersial.
