4 Istilah Penting AI yang Wajib Kamu Tahu, Biar Gak Ketinggalan Zaman!

Mungkin kamu familier dengan AI yang jago main catur sampai mengalahkan grandmaster dunia. Nah, AI semacam itu disebut Narrow AI atau AI lemah; ia sangat hebat dalam satu tugas spesifik, tapi bakal kebingungan kalau diminta melakukan hal lain seperti memasak telur. Sebagian besar AI yang kita gunakan saat ini masuk dalam kategori ini, dirancang untuk fungsi yang sangat terbatas.

Di sisi lain, ada impian besar bernama Artificial General Intelligence (AGI), yang sering dianggap sebagai level selanjutnya dari evolusi AI. AGI adalah tipe AI yang punya kemampuan untuk memahami, belajar, dan menerapkan pengetahuannya di berbagai tugas, layaknya kecerdasan manusia yang fleksibel. Perusahaan teknologi raksasa seperti OpenAI dan DeepMind bahkan secara terbuka menyatakan bahwa menciptakan AGI adalah tujuan utama mereka.

Kehadiran AGI diprediksi bisa membawa lompatan besar bagi peradaban, mulai dari mempercepat penemuan ilmiah hingga meningkatkan kreativitas manusia secara drastis. Namun, konsep ini juga memicu kekhawatiran; bagaimana jika kita menciptakan sesuatu yang jauh lebih cerdas dari manusia? Inilah yang memunculkan diskusi hangat seputar risiko dan pengawasan pengembangan AI di masa depan.

Kalau kamu pernah menggunakan ChatGPT, Google Gemini (dulu Bard), atau chatbot sejenisnya, kamu sebenarnya sedang berinteraksi dengan Large Language Model atau LLM. Sederhananya, LLM adalah model AI canggih yang dilatih menggunakan data teks dalam jumlah masif—mencakup miliaran dokumen dari internet dan buku—untuk bisa memahami dan menghasilkan bahasa yang sangat mirip dengan tulisan manusia. Kemampuannya mencakup meringkas informasi, menulis konten kreatif, hingga menjawab pertanyaan kompleks.

Di balik kemampuannya, LLM bekerja menggunakan arsitektur jaringan saraf tiruan yang sangat kompleks dengan miliaran parameter. Parameter ini memungkinkannya mempelajari pola, tata bahasa, dan konteks rumit dari data latihannya. Itulah mengapa respons yang dihasilkan sering kali terasa sangat alami dan relevan dengan permintaan kita.

Meski canggih, LLM punya satu kelemahan unik yang disebut ‘halusinasi’. Karena pada dasarnya LLM bekerja dengan memprediksi kata berikutnya dalam sebuah kalimat—bukan mencari fakta di database—ia terkadang bisa menghasilkan informasi yang terdengar meyakinkan padahal sepenuhnya salah atau dibuat-buat. Mengatasi masalah halusinasi ini menjadi tantangan besar bagi para pengembang untuk memastikan AI bisa diandalkan dan tidak menyebarkan misinformasi.

Banyak yang mengira algoritma itu objektif dan bebas dari prasangka, tapi kenyataannya tidak selalu begitu. AI Bias adalah kondisi saat sebuah sistem AI secara sistematis menghasilkan keputusan yang tidak adil atau berprasangka. Penyebab utamanya sering kali berasal dari data yang digunakan untuk melatihnya; jika data tersebut sudah mengandung bias—misalnya, kurangnya representasi ras atau gender tertentu—maka AI akan ikut ‘mempelajari’ dan bahkan memperkuat bias tersebut.

Dampaknya bisa sangat serius dan merugikan, lho. AI yang bias dapat menyebabkan diskriminasi dalam proses rekrutmen pekerjaan, penolakan pengajuan pinjaman bank, atau bahkan keputusan yang tidak adil dalam sistem penegakan hukum. Hal ini tentu merusak kepercayaan publik terhadap teknologi dan melanggengkan ketidaksetaraan yang sudah ada di masyarakat.

Nah, untuk melawan masalah ini, muncullah konsep AI Alignment dan mitigasi bias. AI Alignment adalah upaya untuk memastikan sistem AI beroperasi selaras dengan nilai-nilai dan tujuan kemanusiaan. Ini dilakukan lewat berbagai strategi, seperti menggunakan set data yang lebih beragam, menerapkan algoritma yang sadar akan keadilan, serta melakukan audit rutin untuk memastikan AI bekerja secara adil dan tidak merugikan kelompok tertentu.

Berbeda dari AI yang hanya menganalisis data, Generative AI adalah jenis AI yang fokus untuk menciptakan konten baru dan orisinal. Konten ini bisa berupa teks, gambar, musik, bahkan video yang belum pernah ada sebelumnya. Kamu pasti pernah dengar nama-nama seperti DALL-E, Midjourney, atau Sora; mereka semua adalah contoh populer dari Generative AI.

Di balik layar, teknologi ini menggunakan model-model canggih seperti Generative Adversarial Networks (GANs) atau Diffusion Models. GANs bekerja dengan membuat dua jaringan saraf saling berkompetisi, yang mana satu bertugas menciptakan data palsu (misalnya gambar), sementara yang lain bertugas mengevaluasinya, sehingga kualitas hasilnya terus membaik. Sementara itu, diffusion models belajar dengan cara merusak data asli dengan ‘noise’ lalu belajar memulihkannya untuk menciptakan karya baru yang jernih.

Kehadiran Generative AI benar-benar mengubah lanskap industri kreatif secara drastis. Teknologi ini memberikan alat yang sangat kuat bagi para seniman, desainer, penulis, dan bahkan pemula untuk mengubah ide mereka menjadi karya visual atau tulisan yang menakjubkan. Batasan antara imajinasi dan kenyataan kini menjadi semakin tipis berkat kemampuannya.

Nah, itu dia empat istilah AI yang ternyata gak seseram kedengarannya. Dengan tahu dasar-dasarnya, kita jadi lebih siap menghadapi perubahan teknologi yang super cepat ini. Menurut kamu, istilah AI apalagi nih yang sering bikin bingung?