AI generatif mengubah permainan AI

McKinsey membedakan AI generatif dari jenis AI lainnya dengan menjelaskan bahwa AI generatif dilatih menggunakan pembelajaran mendalam, sebuah istilah yang menyinggung banyak lapisan (dalam) di dalam jaringan saraf. Jaringan saraf tiruan ini dianggap sebagai teknologi dasar yang memungkinkan AI generatif bekerja.

Menurut Techwire, AI generatif didefinisikan sebagai model AI yang menciptakan materi baru dengan menggunakan sekumpulan sumber daya teks, gambar, atau audio sebagai titik awal. Dalam situasi seperti game, periklanan, dan desain grafis, AI generatif sekarang banyak digunakan untuk membuat prototipe dan konsep. AI generatif akan berkembang menjadi teknologi terbuka yang dapat meningkatkan keragaman, kreativitas, dan efektivitas produksi konten secara signifikan seiring dengan peningkatan teknis dan pengurangan biaya di masa depan.

Laporan terbaru dari Salesforce mengungkapkan bahwa permintaan otomatisasi dari tim bisnis di lebih dari 90% organisasi telah meningkat selama dua tahun terakhir.

Menurut Venturebeat, untuk meningkatkan ketahanan, para pemimpin mengevaluasi kembali pengeluaran teknologi dan rantai pasokan mereka. Selain itu, survei ini menemukan bahwa para eksekutif sekarang merangkul otomatisasi dan kecerdasan buatan (AI) generatif, dengan 84% dari mereka bertujuan untuk melakukannya pada tahun 2024.

Beberapa penggunaan AI generatif dalam bisnis

Meskipun model AI generatif ini masih dalam tahap awal penskalaan, McKinsey telah mengamati beberapa aplikasi lintas fungsi yang dapat diterapkan oleh bisnis:

• Penjualan dan pemasaran: mengembangkan asisten yang disesuaikan dengan industri tertentu
• Operasional: membuat daftar tugas untuk memastikan penyelesaian aktivitas tertentu secara efektif
• TI dan teknik: menulis, mendokumentasikan, dan mengevaluasi kode
• Risiko dan hukum: menjawab pertanyaan-pertanyaan yang sulit, berkonsultasi dengan sejumlah besar tulisan hukum, dan membuat serta mengevaluasi laporan tahunan
• R&D: mempercepat pengembangan obat melalui peningkatan pengetahuan penyakit dan penemuan struktur kimia

Bagaimana beberapa pemain kunci memanfaatkan Generative AI?

Polly, sebuah teknologi konversi teks-ke-ucapan, tersedia melalui Layanan Web Amazon. Tiga tingkatan layanan yang berbeda tersedia melalui layanan ini. Variasi mendasar menggunakan algoritma yang telah teruji dan benar.

Sebuah alat yang disebut CodeAssist yang disediakan oleh Microsoft Github membantu para programmer dengan mengusulkan potongan perangkat lunak yang dapat berguna untuk mengisi kekosongan. Lebih dari satu miliar baris kode dari sumber terbuka, repositori git publik telah digunakan untuk melatihnya. Dengan melihat informasinya, git dapat mengubah perintah atau komentar sederhana seperti "ambil tweet" menjadi sebuah fungsi yang utuh.

Banyak perusahaan game yang secara alamiah terampil dalam menciptakan dunia rekaan dan mengembangkan kisah-kisah di sekitarnya. Di antara nama-nama teratas adalah bisnis seperti Nintendo, Rockstar, Valve, Activision, Electronic Arts, dan Ubisoft, untuk menyebutkan beberapa di antaranya. Meskipun mereka telah mengembangkan dan menggunakan berbagai metode yang sebanding, mereka jarang dipertimbangkan dalam konteks AI generatif.

AI generatif tidak sempurna, dan diperlukan kehati-hatian

Meskipun hasil yang menakjubkan dari AI generatif dapat memberikan kesan bahwa ini adalah teknologi yang siap digunakan, namun kenyataannya tidak demikian. Para pemimpin bisnis harus sangat berhati-hati karena industri ini masih dalam tahap awal. Banyak pertanyaan praktis dan etis yang masih belum terselesaikan, dan para ahli teknologi saat ini sedang menyempurnakan kerutan-kerutan yang ada, seperti beberapa contoh di bawah ini dari penelitian McKinsey.

Hasil yang dihasilkan oleh model AI generatif sering kali cukup meyakinkan. Hal ini memang disengaja. Namun, terkadang data yang mereka berikan tidak benar sama sekali. Lebih buruk lagi, data tersebut dapat dieksploitasi untuk mendukung tindakan yang tidak etis atau ilegal karena sering kali mengandung prasangka. Bisnis yang menggunakan model kecerdasan buatan generatif harus menyadari risiko reputasi dan hukum yang terkait dengan ketidaksengajaan memposting informasi yang bias, menyinggung, atau melanggar hak cipta.

Konten yang tidak pantas belum dapat dideteksi oleh filter. Meskipun mereka telah menyediakan gambar diri mereka yang sesuai, pengguna aplikasi yang dapat menghasilkan avatar dari foto seseorang diberikan alternatif untuk versi telanjang dari diri mereka sendiri oleh sistem.

Masih banyak pekerjaan yang harus dilakukan untuk mengatasi prasangka sistemik. Sistem ini menggunakan data dalam jumlah yang sangat besar, yang mungkin mengandung bias yang tidak diinginkan.

Standar dan nilai yang spesifik untuk setiap perusahaan tidak terwakili. Perusahaan perlu memodifikasi teknologi untuk mencerminkan budaya dan keyakinan mereka, yang akan melibatkan lebih banyak pengetahuan teknis dan kapasitas komputer daripada yang mungkin dimiliki oleh beberapa bisnis.

Pertanyaan tentang kekayaan intelektual dapat didiskusikan. Siapa yang dapat mengklaim kepemilikan atas desain atau ide produk baru yang dikembangkan oleh model AI generatif sebagai tanggapan atas permintaan pengguna? Apa yang terjadi jika model tersebut menyalin sesuatu dari sumber yang menggunakan data pelatihan?

Kita dapat melihat bahwa banyak bahaya yang terkait dengan AI generatif. Untuk memenuhi persyaratan hukum yang berubah dengan cepat, serta untuk melindungi bisnis mereka dan memenangkan kepercayaan pelanggan secara online, para pemimpin bisnis ingin membangun tim dan prosedur mereka untuk membatasi risiko tersebut sejak awal.

Jalan di depan

Ketika AI generatif digunakan secara luas oleh pasar selama tiga tahun ke depan, kita akan melihat model bisnis dan ekosistem baru terbentuk. Model AI generatif yang lebih menarik, aman, dan cerdas akan membantu orang melakukan berbagai tugas kreatif.

Although generative AI has the potential to revolutionize many fields and jobs, there is a clear need to more carefully control the spread of these models and their effects on society and the economy.

Kesimpulan

Permainan AI berkembang berkat AI generatif dan model fondasi lainnya, yang juga mempercepat pengembangan aplikasi dan memberikan akses kepada orang-orang non-teknis ke kemampuan yang signifikan. Mengadaptasi AI generatif untuk bisnis saat ini adalah sebuah kebutuhan, bukan kemungkinan. Dalam berbagai situasi aplikasi, AI generatif dapat memberikan nilai tambah. Bergantung pada kasus penggunaannya, ada beberapa langkah teknis yang dapat diambil oleh para profesional AI untuk menerapkan pilihan tersebut.

Jangan lupa untuk menghubungi SmartOSC Fintech untuk informasi lebih lanjut terkait masalah Teknologi lainnya!