Apa itu kecerdasan buatan?

Kecerdasan buatan (AI) mencakup banyak teknologi baru yang kompleks yang sebelumnya memerlukan input manusia dan kini dapat dilakukan oleh komputer. Secara umum, AI adalah program atau model non-manusia yang menunjukkan berbagai macam pemecahan masalah dan kreativitas.

Komputer dapat menjalankan fungsi lanjutan, yang sebelumnya digunakan untuk memahami dan merekomendasikan informasi. Sekarang, dengan AI, komputer bahkan dapat membuat konten baru.

Akronim AI sering digunakan secara bergantian untuk mewakili berbagai jenis teknologi yang membentuk bidang AI.

Ada sejumlah istilah dan konsep yang mendefinisikan kecerdasan buatan dan machine learning, yang mungkin berguna bagi Anda. Berikut beberapa cara Anda dapat menggunakan AI dalam praktik, di web

AI generatif dan model bahasa besar

AI generatif merespons input dan membuat konten, yang dibuat berdasarkan konteks dan memori model bahasa besar.

Model bahasa besar (LLM) adalah model AI dengan banyak (sering kali miliaran) parameter yang dapat Anda gunakan untuk melakukan berbagai tugas, seperti membuat, mengklasifikasikan, atau meringkas teks atau gambar.

AI generatif tidak hanya melakukan pencocokan pola dan prediksi. Beberapa alat AI generatif yang paling umum mencakup:

Alat ini dapat membuat prosa tertulis, contoh kode, dan gambar. Model ini dapat membantu Anda merencanakan liburan, memperhalus atau membuat email menjadi lebih profesional, atau mengklasifikasikan berbagai kumpulan informasi ke dalam kategori.

Ada banyak kasus penggunaan, baik untuk developer maupun non-developer.

AI sisi klien

Meskipun sebagian besar fitur AI di web mengandalkan server, AI sisi klien berjalan di browser pengguna dan melakukan inferensi di perangkat pengguna. Hal ini menawarkan latensi yang lebih rendah, mengurangi biaya sisi server, menghapus persyaratan kunci API, meningkatkan privasi pengguna, dan akses offline. Anda dapat menerapkan AI sisi klien yang berfungsi di seluruh browser dengan library JavaScript, termasuk Transformers.js, TensorFlow.js, dan MediaPipe.

Model sisi klien yang kecil dan dioptimalkan dapat mengungguli model sisi server yang lebih besar, terutama jika dioptimalkan untuk performa. Nilai kasus penggunaan Anda untuk menentukan solusi yang tepat bagi Anda.

AI sisi server

AI sisi server mencakup layanan AI berbasis cloud. Anggap Gemini 1.5 Pro berjalan di cloud. Model ini cenderung jauh lebih besar dan lebih canggih. Hal ini terutama berlaku untuk model bahasa besar.

AI Hybrid

AI Hybrid mengacu pada solusi apa pun yang mencakup komponen klien dan server. Misalnya, Anda dapat menggunakan model sisi klien untuk melakukan tugas dan kembali ke model sisi server jika tugas tidak dapat diselesaikan di perangkat.

Machine learning (ML)

Machine learning (ML) adalah bentuk AI, dengan komputer belajar tanpa pemrograman eksplisit. Jika AI berupaya menghasilkan kecerdasan, ML memungkinkan komputer belajar dari pengalaman. ML terdiri dari algoritma untuk membuat prediksi set data.

ML adalah proses melatih model untuk membuat prediksi yang berguna atau menghasilkan konten dari data.

Misalnya, kita ingin membuat situs yang memberikan rating cuaca pada hari tertentu. Secara tradisional, hal ini dapat dilakukan oleh satu atau beberapa ahli meteorologi, yang dapat membuat representasi atmosfer dan permukaan Bumi, menghitung dan memprediksi pola cuaca, serta menentukan rating dengan membandingkan data saat ini dengan konteks historis.

Sebagai gantinya, kita dapat memberikan data cuaca dalam jumlah besar ke model ML, hingga model mempelajari hubungan matematis antara pola cuaca, data historis, dan panduan tentang apa yang membuat cuaca baik atau buruk pada hari tertentu. Bahkan, kita telah membuatnya di web.

Deep learning

Deep learning (DL) adalah kelas algoritma ML. Salah satu contohnya adalah Jaringan Neural Dalam (DNN) yang mencoba membuat model cara otak manusia memproses informasi.

Tantangan terkait AI

Ada beberapa tantangan saat membuat dan menggunakan AI. Berikut adalah beberapa poin penting yang perlu Anda pertimbangkan.

Kualitas dan keaktualan data

Set data besar yang digunakan untuk melatih berbagai model AI sering kali sudah tidak berlaku lagi segera setelah digunakan. Artinya, saat mencari informasi terbaru, Anda dapat memanfaatkan rekayasa perintah untuk meningkatkan performa model AI pada tugas tertentu dan menghasilkan output yang lebih baik.

Set data dapat tidak lengkap atau terlalu kecil untuk mendukung beberapa kasus penggunaan secara efektif. Sebaiknya coba gunakan beberapa alat atau sesuaikan model agar sesuai dengan kebutuhan Anda.

Masalah etika dan bias

Teknologi AI sangat menarik dan memiliki banyak potensi. Namun, pada akhirnya, komputer dan algoritma dibuat oleh manusia, dilatih dengan data yang mungkin dikumpulkan oleh manusia, sehingga dapat mengalami beberapa tantangan. Misalnya, model dapat mempelajari dan memperkuat bias manusia dan stereotip berbahaya, yang secara langsung memengaruhi output. Penting untuk mendekati pembuatan teknologi AI dengan mitigasi bias sebagai prioritas.

Ada banyak pertimbangan etis tentang hak cipta konten buatan AI; siapa yang memiliki output, terutama jika konten tersebut sangat dipengaruhi oleh atau disalin langsung dari materi yang dilindungi hak cipta?

Sebelum membuat konten dan ide baru, pertimbangkan kebijakan yang ada tentang cara menggunakan materi yang Anda buat.

Keamanan dan privasi

Banyak developer web telah mengatakan bahwa privasi dan keamanan adalah perhatian utama mereka dalam menggunakan alat AI. Hal ini terutama berlaku dalam konteks bisnis dengan persyaratan data yang ketat, seperti pemerintah dan perusahaan layanan kesehatan. Mengekspos data pengguna ke lebih banyak pihak ketiga dengan API cloud merupakan masalah. Penting untuk memastikan bahwa setiap transmisi data aman dan terus dipantau.

AI sisi klien mungkin menjadi kunci untuk mengatasi kasus penggunaan ini. Masih banyak penelitian dan pengembangan yang harus dilakukan.

Mulai menggunakan AI di web

Setelah memahami berbagai jenis kecerdasan buatan, Anda dapat mulai mempertimbangkan cara menggunakan model yang ada untuk menjadi lebih produktif dan membuat situs serta aplikasi web yang lebih baik.

Anda dapat menggunakan AI untuk:

Model AI terlatih dapat menjadi cara yang bagus untuk meningkatkan kualitas situs, aplikasi web, dan produktivitas kita, tanpa memerlukan pemahaman penuh tentang cara membuat model matematika dan mengumpulkan set data kompleks yang mendukung alat AI yang paling populer.

Anda mungkin mendapati bahwa sebagian besar model langsung memenuhi kebutuhan Anda, tanpa penyesuaian lebih lanjut. Penyesuaian adalah proses mengambil model, yang telah dilatih pada set data besar, dan pelatihan lebih lanjut untuk memenuhi kebutuhan penggunaan spesifik Anda. Ada beberapa teknik untuk menyesuaikan model: