Generatif AI minangka jinis teknologi intelijen buatan sing nggambarake sistem pembelajaran mesin sing bisa ngasilake teks, gambar, kode, utawa jinis konten liyane.
Model saka intelijen buatan generatif tambah akeh digabung menyang alat online lan chatbot sing ngidini pangguna ngetik pitakonan utawa instruksi menyang kolom input, sing model AI bakal ngasilake respon kaya manungsa.
Model saka intelijen buatan generatif padha nggunakake proses komputer Komplek dikenal minangka deep learning kanggo njelasno pola umum lan aransemen ing set data gedhe lan banjur nggunakake informasi iki kanggo nggawe asil anyar lan milutaken. Model kasebut nindakake iki kanthi nggabungake teknik pembelajaran mesin sing dikenal minangka jaringan saraf, sing diilhami kanthi cara otak manungsa ngolah lan napsirake informasi lan banjur sinau saka wektu kasebut.
Kanggo menehi conto, dipakani model saka intelijen buatan generatif kanthi jumlah narasi sing akeh, suwe-suwe model kasebut bisa ngenali lan ngasilake unsur-unsur crita, kayata struktur plot, paraga, tema, piranti narasi, lan liya-liyane.
Model saka intelijen buatan generatif padha dadi luwih canggih minangka data padha nampa lan generate mundhak, maneh thanks kanggo Techniques saka deep learning lan saka jaringan syaraf ngisor. Akibaté, luwih akeh konten sing digawe cithakan intelijen buatan generatif, asile luwih yakin lan kaya manungsa.
Popularitas sakaintelijen buatan generatif njeblug ing 2023, umume thanks kanggo program Ngobrol GPT e SLAB di OpenAI. Kajaba iku, kemajuan teknologi kanthi cepet intelijen buatan, kaya pangolahan basa alam, wis digawe ingintelijen buatan generatif kasedhiya kanggo konsumen lan panyipta konten kanthi skala.
Perusahaan teknologi gedhe wis cepet-cepet mlumpat ing bandwagon, kanthi Google, Microsoft, Amazon, Meta lan liya-liyane kabeh nggawe alat pangembangan dhewe. intelijen buatan generatif ing sawetara sasi.
Ana akeh alat intelijen buatan generatif, sanajan model generasi teks lan gambar mbokmenawa paling dikenal. Model saka intelijen buatan generatif biasane ngandelake pangguna sing menehi pesen sing nuntun dheweke kanggo ngasilake output sing dikarepake, yaiku teks, gambar, video utawa potongan musik, sanajan iki ora mesthi kedadeyan.
Ana macem-macem jinis model AI generatif, saben dirancang kanggo tantangan lan tugas tartamtu. Iki bisa digolongake sacara wiyar dadi jinis-jinis ing ngisor iki.
Transformer-based modelsModel basis transformator dilatih ing set data gedhe kanggo mangerteni hubungan antarane informasi urutan, kayata tembung lan ukara. Didhukung dening deep learning, model AI iki cenderung ngerti NLP lan ngerti struktur lan konteks basa, saengga cocok kanggo tugas nggawe teks. ChatGPT-3 lan Google Bard minangka conto model AI generatif berbasis trafo.
Generative adversarial networksGAN digawe saka rong jaringan saraf sing dikenal minangka generator lan diskriminator, sing sejatine bisa nglawan saben liyane kanggo nggawe data sing katon asli. Minangka jeneng tabet, peran generator kanggo generate output mestekake kayata gambar adhedhasar saran, nalika discriminator bisa kanggo ngira-ngira keaslian saka gambar ngandika. Swara wektu, saben komponèn mbenakake ing peran dhewe-dhewe, entuk asil luwih mestekake. DALL-E lan Midjourney minangka conto model AI generatif berbasis GAN.
Variational autoencodersVAE nggunakake rong jaringan kanggo napsirake lan ngasilake data: ing kasus iki yaiku encoder lan decoder. Enkoder njupuk data input lan kompres menyang format sing disederhanakake. Dekoder banjur njupuk informasi sing dikompres iki lan mbangun maneh dadi sing anyar sing meh padha karo data asli, nanging ora padha.
Conto bakal mulang program komputer kanggo nggawe pasuryan manungsa nggunakake foto minangka data latihan. Swara wektu, program iki sinau kanggo nyederhanakake foto pasuryan wong dening ngurangi menyang sawetara fitur penting, kayata ukuran lan wangun saka mripat, irung, tutuk, kuping, etc., lan banjur digunakake kanggo nggawe pasuryan anyar.
Multimodal modelsModel multimodal bisa mangerteni lan ngolah macem-macem jinis data bebarengan, kayata teks, gambar, lan audio, supaya bisa nggawe output sing luwih canggih. Conto bakal dadi model AI sing bisa ngasilake gambar adhedhasar pituduh teks, uga deskripsi teks saka pituduh gambar. Saka-E 2 e GPT-4 dening OpenAI minangka conto model multimodal.
Kanggo bisnis, efisiensi bisa dianggep minangka mupangat AI generatif sing paling menarik amarga bisa ngidini bisnis ngotomatisasi tugas tartamtu lan fokus wektu, energi lan sumber daya kanggo tujuan strategis sing luwih penting. Iki bisa nyebabake biaya tenaga kerja sing luwih murah, efisiensi operasional lan wawasan anyar babagan proses bisnis tartamtu utawa ora.
Kanggo profesional lan panyipta konten, alat AI generatif bisa mbantu nggawe ide, perencanaan lan jadwal konten, optimisasi mesin telusuran, pemasaran, keterlibatan pamirsa, riset lan nyunting, lan liya-liyane. Maneh, keuntungan utama sing diusulake yaiku efisiensi amarga alat AI generatif bisa mbantu pangguna nyuda wektu sing ditindakake kanggo tugas tartamtu supaya bisa nandur modal energi ing papan liya. Ngandika, pengawasan manual lan kontrol model AI generatif tetep penting banget.
Generatif AI wis nemokake pijakan ing pirang-pirang sektor industri lan kanthi cepet berkembang menyang pasar komersial lan konsumen. McKinsey ngira sing, ing 2030, tugas sing saiki kira-kira 30% jam kerja ing Amerika Serikat bisa otomatis, thanks kanggo akselerasi intelijen buatan generatif.
Ing layanan pelanggan, chatbots lan asisten virtual AI-powered mbantu perusahaan nyuda wektu nanggepi lan cepet nangani pitakonan pelanggan umum, ngurangi beban ing Staff. Ing pangembangan piranti lunak, alat AI generatif mbantu pangembang nggawe kode kanthi luwih resik lan efisien kanthi mriksa kode, nyorot bug, lan menehi saran solusi potensial sadurunge dadi masalah sing luwih gedhe. Sauntara kuwi, panulis bisa nggunakake alat AI generatif kanggo ngrancang, ngrancang, lan ngrevisi esai, artikel, lan karya tulis liyane, sanajan asring asile campuran.
Panggunaan AI generatif beda-beda gumantung saka industri menyang industri lan luwih mapan ing sawetara tinimbang liyane. Kasus panggunaan saiki lan sing diusulake kalebu ing ngisor iki:
Keprigelan utama babagan panggunaan alat AI generatif - lan utamane sing bisa diakses umum - yaiku potensial nyebarake informasi sing salah lan konten sing mbebayani. Dampak saka iki bisa dadi amba lan abot, saka terus-terusan stereotip, ujaran sengit lan ideologi sing mbebayani nganti ngrusak reputasi pribadi lan profesional lan ancaman akibat hukum lan finansial. Malah wis disaranake manawa penyalahgunaan utawa salah urus AI generatif bisa mbebayani keamanan nasional.
Resiko kasebut ora uwal saka politisi. Ing April 2023, Uni Eropa ngusulake aturan hak cipta anyar kanggo AI generatif sing mbutuhake perusahaan ngumumake materi sing duwe hak cipta sing digunakake kanggo ngembangake alat intelijen buatan generatif. Aturan kasebut disetujoni ing rancangan undang-undang sing dipilih dening Parlemen Eropa ing wulan Juni, sing uga kalebu watesan sing ketat babagan panggunaan intelijen buatan ing negara-negara anggota Uni Eropa, kalebu larangan sing diusulake babagan teknologi pangenalan rai wektu nyata ing ruang publik.
Ngotomatisasi tugas liwat AI generatif uga nuwuhake keprihatinan babagan tenaga kerja lan pamindahan kerja, kaya sing disorot dening McKinsey. Miturut klompok konsultasi, otomatisasi bisa nyebabake 12 yuta transisi karir ing antarane saiki lan 2030, kanthi kerugian kerja fokus ing dhukungan kantor, layanan pelanggan lan layanan panganan. Laporan kasebut ngira manawa panjaluk karyawan kantor bisa "... nyuda 1,6 yuta pakaryan, saliyane kerugian 830.000 kanggo tenaga penjualan eceran, 710.000 kanggo asisten administrasi lan 630.000 kanggo kasir."
AI generatif lan AI umum makili sisi sing beda saka koin sing padha. Loro-lorone babagan bidang intelijen buatan, nanging sing pertama minangka subtipe saka sing terakhir.
Generatif AI nggunakake macem-macem teknik pembelajaran mesin, kayata GAN, VAE, utawa LLM, kanggo ngasilake konten anyar saka model sing disinaoni saka data latihan. Output kasebut bisa dadi teks, gambar, musik, utawa liya-liyane sing bisa diwakili kanthi digital.
Kecerdasan umum buatan, uga dikenal minangka intelijen umum buatan, umume nuduhake konsep sistem komputer lan robotika sing nduweni intelijen lan otonomi kaya manungsa. Iki isih dadi fiksi ilmiah: pikirake WALL-E Disney Pixar, Sonny saka I, Robot, utawa HAL 2004 taun 9000, intelijen buatan sing jahat saka Stanley Kubrick 2001: A Space Odyssey. Umume sistem AI saiki minangka conto "AI sempit", amarga dirancang kanggo tugas sing spesifik.
Kaya sing kasebut ing ndhuwur, AI generatif minangka subbidang intelijen buatan. Model AI generatif nggunakake teknik pembelajaran mesin kanggo ngolah lan ngasilake data. Umumé, intelijen buatan nuduhake konsep komputer sing bisa nindakake tugas sing mbutuhake intelijen manungsa, kayata nggawe keputusan lan NLP.
Pembelajaran mesin minangka komponen dhasar saka intelijen buatan lan nuduhake aplikasi algoritma komputer menyang data kanggo tujuan ngajar komputer kanggo nindakake tugas tartamtu. Pembelajaran mesin yaiku proses sing ngidini sistem intelijen buatan nggawe keputusan utawa prediksi sing tepat adhedhasar pola sing dipelajari.
Pertumbuhan AI generatif sing njeblug ora nuduhake tandha-tandha bakal suda, lan amarga luwih akeh perusahaan sing ngetrapake digitalisasi lan otomatisasi, AI generatif katon bakal duwe peran utama ing masa depan industri kasebut. Kapabilitas AI generatif wis kabukten larang regane ing industri kayata nggawe konten, pangembangan piranti lunak, lan obat-obatan, lan nalika teknologi terus berkembang, aplikasi lan kasus panggunaan bakal berkembang.
Sing jarene, pengaruh AI generatif ing bisnis, individu lan masyarakat sacara sakabèhané gumantung marang cara ngatasi risiko sing ditimbulaké. Mesthekake yen intelijen buatan digunakake kanthi etika minimalake bias, nambah transparansi lan akuntabilitas lan ndhukung governance data bakal wigati, nalika mesthekake yen angger-angger tetep jangkah karo évolusi cepet saka teknologi wis mbuktekaken dadi tantangan. Kajaba iku, nemokake imbangan antarane otomatisasi lan keterlibatan manungsa bakal dadi penting yen kita ngarep-arep bisa nggunakake potensi AI generatif kanthi lengkap nalika nyuda akibat negatif.
Ercole Palmeri
Senin kepungkur, Financial Times ngumumake kesepakatan karo OpenAI. FT menehi lisensi jurnalisme kelas donya…
Mayuta-yuta wong mbayar layanan streaming, mbayar biaya langganan saben wulan. Umume pendapat yen sampeyan…
Coveware dening Veeam bakal terus nyedhiyakake layanan respon insiden pemerasan cyber. Coveware bakal nawakake kemampuan forensik lan remediasi…
Pangopènan prediktif ngrevolusi sektor minyak & gas, kanthi pendekatan inovatif lan proaktif kanggo manajemen pabrik.…