TEMPO.CO, Jakarta - Sekitar setahun sudah topik Generative AI atau AI Generatif mencuri perhatian masyarakat berkat perkembangannya yang pesat. Bersama dengan itu, muncul pula berbagai istilah dan jargon teknis yang mungkin membingungkan bagi banyak orang di luar industri teknologi.
Microsoft menyampaikan 10 istilah AI atau kecerdasan buatan yang perlu Anda ketahui agar setiap orang lintas usia dan profesi, mulai dari praktisi komunikasi dan jurnalisme, pelajar sekolah, dokter, pebisnis, dan lainnya, bisa mengenal AI, menggunakan AI, dan menjadi bagian dari percakapan global tentang AI secara bertanggung jawab.
Berikut adalah beberapa kata kunci yang perlu dipahami, agar kita dapat lebih mengenali istilah AI dan menjadi bagian dari percakapan global.
1. Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI)
AI adalah sistem komputer yang sangat cerdas, yang dapat meniru manusia dalam beberapa hal, misalnya memahami apa yang disampaikan orang, membuat keputusan, menerjemahkan bahasa, menganalisis apakah sesuatu bernada negatif atau positif, dan bahkan belajar dari pengalaman.
Sifat AI buatan karena kecerdasannya dibuat oleh manusia menggunakan teknologi. Kadang orang mengatakan sistem AI memiliki otak digital, tetapi AI bukanlah mesin atau robot fisik — AI adalah program yang berjalan di komputer. Ia bekerja dengan memasukkan koleksi data yang sangat besar melalui algoritma—yang merupakan serangkaian instruksi—untuk membuat model yang dapat mengotomatisasi tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan dan waktu manusia.
Tak jarang, manusia juga berinteraksi dengan sistem AI — seperti ketika Anda meminta Bing Chat untuk membantu melakukan sesuatu. Tetapi, dalam kebanyakan kasus, AI bekerja di balik layar. Contohnya ketika menyarankan pilihan kata saat kita mengetik, merekomendasikan lagu dalam playlist musik, serta memberikan informasi yang lebih relevan berdasarkan preferensi kita.
2. Pembelajaran Mesin (Machine Learning/ML)
Jika AI adalah tujuan, maka machine learning adalah bagaimana kita dapat mencapai tujuan tersebut. Machine learning merupakan bidang ilmu komputer di bawah payung AI, di mana manusia mengajarkan sistem komputer cara melakukan sesuatu, dengan melatihnya untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi berdasarkan pola tersebut. Data dijalankan melalui algoritma secara berulang, dengan memberikan masukan dan umpan balik yang berbeda di setiap kalinya, untuk membantu mesin belajar dan meningkatkan performa selama proses pelatihan — seperti berlatih tangga nada piano 10 juta kali agar dapat membaca not musik secara cepat di kemudian hari.
Proses ini sangat membantu memecahkan masalah yang akan sulit atau tidak mungkin dilakukan dengan menggunakan teknik pemrograman tradisional, seperti untuk mengenali gambar dan menerjemahkan bahasa. Proses pelatihan ini membutuhkan data dalam jumlah besar, dan pengumpulan data ini adalah sesuatu yang baru bisa kita maksimalkan pemanfaatannya dalam beberapa tahun terakhir, seiring lebih banyaknya informasi yang didigitalkan dan keberadaan perangkat keras komputer yang telah menjadi lebih cepat, lebih kecil, lebih kuat, serta lebih mampu memproses semua informasi tersebut. Itulah mengapa large language model (LLM) yang menggunakan machine learning — seperti Bing Chat dan ChatGPT — tiba-tiba muncul.
3. Model Bahasa Besar (Large Language Model/LLM)
Large Language Models atau LLM menggunakan teknik machine learning untuk membantu memproses bahasa, agar mereka dapat meniru cara manusia berkomunikasi. Pengembangannya didasarkan pada neural networks atau NN, yang merupakan sistem komputasi yang terinspirasi oleh otak manusia – seperti sekumpulan node dan koneksi yang mensimulasi neuron dan sinaps pada otak kita.
Model dilatih menggunakan teks berjumlah besar untuk mempelajari pola dan hubungan dalam bahasa, guna membantu model menggunakan kata-kata manusia. Kemampuan pemecahan masalah mereka dapat digunakan untuk menerjemahkan bahasa, menjawab pertanyaan dalam bentuk chatbot, merangkum teks, dan bahkan menulis cerita, puisi, serta code komputer.
Mesin tidak memiliki pikiran atau perasaan, tetapi kadang-kadang terdengar seakan memiliki opini sendiri, karena mereka telah mempelajari pola yang membantu mereka merespons layaknya manusia. LLM sering disesuaikan kembali (fine-tuned) oleh developer menggunakan proses yang disebut reinforcement learning from human feedback (RLHF) untuk membantu model menghasilkan output percakapan yang terdengar lebih natural.
4. AI Generatif (Generative AI)
Generative AI memanfaatkan kekuatan Large Language Models untuk membuat hal baru, bukan hanya mengulang atau memberikan informasi yang sudah ada. Generative AI mempelajari pola dan struktur, dan kemudian menghasilkan sesuatu yang mirip namun baru. Generative AI dapat membuat hal-hal, seperti gambar, musik, teks, video, dan code. Ia dapat digunakan untuk membuat karya seni, menulis cerita, mendesain produk, dan bahkan membantu dokter mengerjakan tugas administratif. Namun, ia juga dapat digunakan oleh aktor jahat untuk membuat berita palsu, atau gambar yang terlihat seperti foto tetapi tidak nyata. Karena itu, perusahaan teknologi sedang mengembangkan cara untuk mengidentifikasi konten yang dihasilkan AI dengan jelas.
5. Halusinasi
