Menghadapi Tantangan dan Peluang dengan Teknologi ChatGPT

Halo, saya adalah pembicara webinar tentang “Menghadapi Tantangan dan Peluang dengan Teknologi ChatGPT” bersama Sinaunity. Dalam artikel ini, saya akan berbagi tentang generative AI dan chatGPT, apa itu, bagaimana cara kerjanya, dan apa kelebihan dan kekurangan terkait generative AI.

Generative AI adalah salah satu jenis algoritma kecerdasan buatan (AI) yang mampu menghasilkan teks, gambar, atau media lainnya berdasarkan data yang digunakan untuk melatihnya. Berbeda dengan sistem AI tradisional yang dirancang untuk mengenali pola dan membuat prediksi, generative AI menciptakan konten baru dalam bentuk gambar, teks, audio, dan lainnya.

Salah satu contoh generative AI yang populer saat ini adalah chatGPT, sebuah chatbot yang dibangun oleh OpenAI menggunakan model bahasa besar GPT-3 dan GPT-4. ChatGPT dapat memberikan jawaban atas hampir semua pertanyaan yang diajukan kepadanya. ChatGPT dirilis untuk pengujian publik pada November 2022 dan sudah dianggap sebagai chatbot AI terbaik yang pernah ada. Dan chatbot ini juga populer: lebih dari satu juta orang mendaftar untuk menggunakannya dalam lima hari saja. Penggemar bersemangat memposting contoh chatbot yang menghasilkan kode komputer, esai tingkat perguruan tinggi, puisi, bahkan lelucon yang lumayan bagus. Lainnya, di antara berbagai orang yang menghasilkan pendapatan dengan membuat konten, dari penulis iklan hingga profesor tetap, gemetar ketakutan.

Generative AI memiliki potensi aplikasi di berbagai industri, seperti pengembangan perangkat lunak, pemasaran, dan mode. Investasi di generative AI melonjak selama awal 2020-an, dengan perusahaan besar seperti Microsoft, Google, dan Baidu serta banyak perusahaan kecil lainnya mengembangkan model generative AI .

Namun generative AI juga memiliki tantangan dan risiko. Salah satunya adalah masalah etika dan keamanan. Bagaimana kita bisa memastikan bahwa konten yang dihasilkan oleh generative AI tidak menyalahi hukum, tidak menipu, tidak menyinggung, atau tidak merugikan orang lain? Bagaimana kita bisa membedakan antara konten asli dan konten sintetis? Bagaimana kita bisa menjaga kualitas dan akurasi konten yang dihasilkan oleh generative AI? Bagaimana kita bisa melindungi hak cipta dan privasi sumber data yang digunakan untuk melatih model generative AI? Ini adalah beberapa pertanyaan penting yang perlu kita jawab sebelum kita sepenuhnya memanfaatkan kekuatan generative AI .

Selain itu, generative AI juga memiliki keterbatasan teknis. Salah satunya adalah masalah data. Untuk melatih model generative AI yang baik, kita membutuhkan data yang besar, bervariasi, dan berkualitas. Namun data semacam itu tidak selalu tersedia atau mudah diperoleh. Kita juga perlu memastikan bahwa data yang digunakan untuk melatih model generative AI tidak memiliki bias atau kesalahan yang dapat mempengaruhi hasilnya. Kita juga perlu memperhatikan aspek komputasi dari generative AI. Untuk menjalankan model generative AI yang kompleks, kita membutuhkan sumber daya komputasi yang besar dan mahal. Kita juga perlu mengoptimalkan kinerja dan efisiensi model generative AI agar tidak membuang-buang waktu dan energi .

Oleh karena itu, generative AI adalah teknologi yang menjanjikan tetapi juga menantang. Kita perlu memahami baik manfaat maupun risikonya sebelum kita menggunakannya untuk tujuan apapun.