Istilah AI atau kecerdasan buatan telah digunakan dalam ilmu komputer sejak 1950-an. Namun, kebanyakan orang di luar industri teknologi baru mulai membicarakannya pada akhir 2022.

Hal tersebut berkat kemajuan terbaru dalam machine learning yang menuntun kita pada terobosan besar, dengan dampak luar biasa di hampir setiap aspek kehidupan. Berikut adalah beberapa kata kunci yang perlu kita pahami, agar kita dapat lebih mengenali istilah AI dan menjadi bagian dari percakapan global.

Baca juga: AeroBuddy, Platform AI Pertama di Bandara Indonesia

1. Kecerdasan buatan (Artificial intelligence / AI)

AI merupakan sistem komputer yang sangat cerdas, kemudian dapat meniru manusia dalam beberapa hal. Misalnya, memahami apa yang disampaikan orang, membuat keputusan, menerjemahkan bahasa, menganalisis apakah sesuatu bernada negatif atau positif, dan belajar dari pengalaman.

Sifat buatannya berasal dari kecerdasan yang dibuat oleh manusia dengan menggunakan teknologi. Terkadang, orang mengatakan sistem AI memiliki otak digital, tetapi AI bukanlah mesin atau robot fisik. Jadi, AI adalah program yang berjalan di komputer.

Ia bekerja dengan memasukkan koleksi data yang sangat besar melalui algoritma yang merupakan serangkaian instruksi. Lalu, membuat model yang dapat mengotomatisasi tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan dan waktu manusia.

Tak jarang, manusia juga berinteraksi dengan sistem AI, seperti meminta Bing Chat untuk membantu melakukan sesuatu. Dalam beberapa 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.

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, yakni memberikan masukan dan umpan balik yang berbeda di setiap kalinya untuk membantu mesin belajar dan meningkatkan performa selama proses pelatihan. Misalnya, 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.

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

Sistem generative AI dapat membuat cerita, puisi dan lagu, tetapi kadang-kadang manusia ingin hasil dari generative AI didasarkan pada kebenaran. Sebab, sistem AI tidak dapat membedakan antara yang nyata dan palsu, generative AI dapat memberikan tanggapan yang tidak akurat.

Fenomena ini disebut developer sebagai halusinasi, atau istilah yang lebih akurat, fabrikasi. Ini mirip seperti saat seseorang melihat sesuatu yang mirip seperti garis wajah manusia di bulan, dan mengatakan bahwa betul-betul ada manusia di bulan.

Developer mencoba menyelesaikan isu ini melalui “grounding“, sebuah teknik memberikan informasi tambahan dari sumber tepercaya kepada sistem AI, untuk meningkatkan akurasi AI tentang topik tertentu. Kadang-kadang prediksi sistem juga bisa salah jika model tidak memiliki informasi terkini.

Baca juga: Microsoft Copilot, Asisten AI di Windows 11 hingga Microsoft 365

6. AI yang bertanggung jawab (Responsible AI)

Responsible AI memandu manusia kala mencoba merancang sistem yang aman dan adil di setiap level, termasuk model machine learning, perangkat lunak, user interface, serta aturan dan batasan yang diberlakukan untuk mengakses aplikasi.

Praktik Responsible AI adalah elemen penting karena sistem AI sering ditugaskan untuk membantu membuat keputusan penting yang menyangkut manusia, seperti dalam bidang pendidikan dan kesehatan. Namun, karena AI dibuat oleh manusia dan dilatih menggunakan data dari dunia yang tidak sempurna, AI dapat mencerminkan bias tertentu.

Jadi, salah satu kunci dari praktik Responsible AI adalah memahami data yang digunakan untuk melatih sistem tersebut dan mencari cara untuk mengatasi kelemahannya, agar hasilnya dapat mencerminkan masyarakat secara luas, bukan hanya kelompok-kelompok tertentu.

7. Model multimodal (multimodal models)

Model multimodal dapat bekerja dengan berbagai jenis atau mode data secara bersamaan. Ia dapat melihat gambar, mendengarkan suara, dan membaca kata-kata. Dengan kata lain, model multimodal adalah multitasker sejati! Model ini dapat menggabungkan semua informasi untuk melakukan tugas seperti menjawab pertanyaan tentang gambar.

8. Prompts

Prompt adalah instruksi yang dimasukkan ke dalam sistem menggunakan bahasa, gambar, atau code untuk memberi tugas kepada AI. Para engineer — dan kita semua yang berinteraksi dengan sistem AI — harus merancang prompt dengan hati-hati untuk mendapatkan hasil yang diinginkan.

Prosesnya sama seperti membeli sandwich di restoran: Anda tidak hanya meminta sandwich, tetapi perlu menjelaskan roti, jenis dan takaran bumbu, sayuran, keju, serta daging yang kita inginkan untuk mendapatkan menu makan siang yang Anda anggap lezat dan bergizi.

9. Copilots

Copilot seperti asisten pribadi yang bekerja bersama Anda di segala macam aplikasi digital, membantu mengerjakan tugas seperti menulis, coding, merangkum, dan mencari informasi. Copilot juga dapat membantu Anda membuat keputusan dan memahami banyak data.

Pengembangan LLM baru-baru ini memungkinkan hadirnya Copilot yang memahami bahasa sehari-hari manusia dan memberikan jawaban, membuat konten, atau mengambil tindakan, sembari manusia bekerja dalam program komputer yang berbeda.

Copilot dibangun dengan panduan-panduan Responsible AI untuk memastikan bahwa teknologinya aman, terlindungi, dan digunakan untuk hal yang baik. Sama seperti copilot di pesawat, Copilot tidak memegang kendali – Anda lah yang bertanggung jawab. Jadi, Copilot merupakan alat yang dapat membantu Anda lebih produktif dan efisien.

10. Plugins

Plugin mirip dengan ketika Anda menambahkan aplikasi ke smartphone Anda: mereka hadir untuk mengisi kebutuhan tertentu yang mungkin muncul, memungkinkan aplikasi AI melakukan lebih banyak hal tanpa harus memodifikasi model dasarnya.

Lalu, plugin-lah yang memungkinkan Copilot berinteraksi dengan perangkat lunak dan layanan lain. Plugin dapat membantu sistem AI mengakses informasi baru, melakukan perhitungan matematika yang rumit, atau terhubung dengan program lain. Plugin membuat sistem AI lebih canggih dengan menghubungkannya ke seluruh dunia digital. (*)

Baca juga: Terapkan AI, Sinar Mas Land Dorong Transformasi Digital di Sektor Properti