Selama beberapa dekade, kecerdasan buatan (AI) telah menjadi jargon orang awam.
Penemuan dan kemajuan teknologi saat ini telah menciptakan gelombang minat pada jenis AI tertentu yang dikenal sebagai AI generatif. Dengan kemampuannya yang belum pernah ada sebelumnya untuk menghasilkan konten baru dan khas yang membantu kreativitas manusia, AI Generatif berputar di sekitar analitik, otomatisasi, dan pembuatan konten.
Sangat menarik untuk mengetahui bagaimana AI generatif cocok dengan bahasa sehari-hari dari semua aplikasi pragmatis. Sesuai a BCG blog, industri AI Generatif diatur untuk menangkap sekitar 30% pangsa pasar AI keseluruhan pada tahun 2025, setara dengan $60 miliar dari total pasar AI yang dapat dialamatkan.
Memanfaatkan kekuatan AI: AI Generatif
AI generatif adalah bagian dari pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf untuk menghasilkan konten baru. Tidak seperti sistem AI lain yang diprogram untuk melakukan tugas tertentu, AI generatif bekerja pada kumpulan data besar dan menghasilkan konten informatif yang baru, unik, dan terkadang tidak terduga.
Salah satu jenis AI generatif yang paling populer adalah jaringan permusuhan generatif (GAN). GAN terdiri dari dua jaringan saraf: generator dan diskriminator. Generator membuat konten baru dan diskriminator mengevaluasi apakah konten tersebut asli atau palsu. Jaringan ini terus belajar satu sama lain, meningkatkan kualitas konten yang dihasilkan dari waktu ke waktu.
AI generatif memiliki potensi untuk mengubah cara kita menggunakan AI, dari menghasilkan data sintetik yang realistis untuk melatih model AI, hingga membuat konten yang disesuaikan untuk pelanggan. Kualitas konten yang dihasilkan oleh GAN kemudian meningkat dari waktu ke waktu. Saat ini, GAN menghasilkan gambar dan video yang hampir tidak dapat dibedakan dari aslinya.
Misalnya, untuk mempercepat dan mengurangi biaya proses desain, perusahaan seperti H&M dan Nike telah menggunakan kecerdasan buatan generatif untuk menghasilkan desain pakaian baru. Desainer sekarang dapat memamerkan koleksi mereka di lingkungan virtual berkat teknologi AI yang digunakan untuk membuat peragaan busana virtual. Menurut tahun 2022 McKinsey survei, penggunaan AI hampir dua kali lipat dalam lima tahun terakhir dan investasi di AI berkembang pesat. Alat AI generatif seperti ChatGPT dan DALL-E (alat untuk seni yang dihasilkan AI) dapat mengubah berbagai peran pekerjaan.
Definisi ChatGPT dan DALL-E
Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT) adalah inovasi kuat terbaru dalam industri AI yang berkembang pesat. Ini adalah model bahasa AI generatif efektif yang dikembangkan oleh OpenAI yang dapat menghasilkan konten unik sebagai respons terhadap perintah pengguna. Obrolan GPT didasarkan pada teknik Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) dan bekerja pada model bahasa GPT-3.5 (model yang dibangun menggunakan sejumlah besar data yang dikumpulkan dari berbagai sumber) pada saat penulisan.
DALL-E, di sisi lain, adalah model AI yang dikembangkan oleh OpenAI, yang menggunakan kombinasi teknik pembelajaran mendalam tingkat lanjut, seperti jaringan transformasi dan jaringan permusuhan generatif (GAN), untuk menghasilkan gambar tekstual berbasis deskripsi. Teknologi inovatif ini mampu memahami dan menginterpretasikan input bahasa alami dan akibatnya menghasilkan representasi visual yang unik.
Contoh pragmatis mengeksploitasi kecerdasan buatan
Bergabunglah dengan komunitas tempat Anda dapat mengubah masa depan. Cointelegraph Innovation Circle menyatukan para pemimpin teknologi blockchain untuk terhubung, berkolaborasi, dan menerbitkan. Terapkan hari ini
Menerapkan ChatGPT dan DALL-E dalam skenario kehidupan nyata telah meningkatkan efisiensi dan kreativitas. Perusahaan besar seperti Microsoft dan Google telah memasukkan ChatGPT ke dalam sistem dukungan pelanggan mereka, memberikan bantuan langsung kepada pelanggan.
Pengecer furnitur IKEA memiliki digunakan AI untuk membuat model 3D dari produk mereka, memungkinkan pelanggan untuk melihat pratinjau furnitur di rumah mereka. Juga, pembuat mobil Lexus telah menggunakan kecerdasan buatan untuk untuk menghasilkan desain mobil surreal berdasarkan deskripsi tekstual, menunjukkan kemampuan teknologi untuk memfasilitasi desain yang inovatif. Ini membantu menyoroti potensi teknologi AI generatif seperti ChatGPT dan DALL-E.
Bagaimana AI Generatif Meningkatkan Industri Web3?
AI generatif memberdayakan Web3 melalui NFT (seperti branding dan media dengan seni NFT), game blockchain (seperti pembuatan aset, desain naratif dan cerita, serta pemodelan avatar), metaverse (dengan ekosistem 3D, banyak aset, dan pembuatan tekstur ) dan pengembangan Web3 (mis. dengan pembuatan kode, proses debug audit, dan otomatisasi alur kerja).
Beberapa alat AI generatif di Web3 secara intuitif berinovasi dalam pencarian online. Misalnya, integrasi terbaru ChatGPT dengan Microsoft Bing menawarkan antarmuka obrolan yang lebih baik dan mudah digunakan. Selain itu, AI Generatif memanfaatkan domain Web3 melalui cloud AI-nya. Ini membantu orang memfilter data di web dan mengurangi kerumitan konten SEO saat mereka meminta pencarian web.
Dengan menerapkan alat teks AI generatif, Anda dapat menyederhanakan dan berinovasi elemen permainan dinamis seperti dialog dan avatar.
AI generatif juga tanda kurung Seni NFT generasi seperti dengan CryptoPunks, Lost Poets, Ringers dan Chromie Squiggle. Alat AI memasukkan seperangkat aturan (seperti rentang warna dan pola) bersama dengan beberapa iterasi dan tingkat keacakan untuk menghasilkan karya seni dalam kerangka kerja yang ditetapkan.
Apa potensi risiko AI Generatif di Web3 dan bagaimana cara memeranginya?
Seperti setiap koin yang memiliki dua sisi, Generative AI juga memiliki beberapa risiko yang perlu Anda waspadai saat mengeksploitasi teknologinya. Ini adalah beberapa potensi risiko AI Generatif di Web3:
- Pelanggaran kekayaan intelektual dan masalah hak cipta konten
- Kualitas dan kebenaran konten yang dihasilkan melalui AI
- Blok arsitektur dalam runtime blockchain generasi baru
- Masalah privasi melalui konten berdasarkan data sensitif
- Implementasi berbahaya dari AI Generatif
- Keluaran data algoritme bias
Anda dapat memerangi risiko ini:
- Alat moderasi konten bertenaga AI seperti Google Perspective API atau Two Hat’s Community Sift
- Teknik pelestarian privasi data seperti pembelajaran federasi, enkripsi homomorfik, dan anonimisasi
- Kumpulan data representatif untuk melatih algoritme AI generatif untuk kredibilitas seperti ImageNet, MNIST
- Alat deteksi penipuan berbasis AI seperti Fraud.Net, Kount, NICE Actimize
- Metrik analitik konten AI seperti metrik keadilan dan akuntabilitas
- Kembangkan standar dan praktik untuk penggunaan AI Generatif di Web3
Catatan Akhir
Otomatisasi AI generatif mendukung komputasi data dengan membantu organisasi Web3 mengintegrasikan pembelajaran mesin ke dalam operasi mereka. Akibatnya, orang dengan rela mengadopsi kemajuan AI yang akan datang.
Generatif AI adalah ruang yang mengganggu di mana para pemimpin berinovasi dalam industri seperti fintech, teknologi iklim, olahraga fantasi, permainan digital, perdagangan yang dapat dioperasikan, perawatan kesehatan, ruang seni, dan perhotelan. Ini berpotensi meningkatkan implementasi AI Generatif di Web3 juga.
Seiring perkembangan teknologi AI dari waktu ke waktu, kita dapat mengharapkan masa depan yang mengganggu di industri Web3.
Vinita Rathi adalah Pendiri dan CEO Systango, yang berspesialisasi dalam Web3, Data, dan Blockchain.
Artikel ini diterbitkan melalui Cointelegraph Innovation Circle, sebuah organisasi eksekutif senior dan pakar yang diperiksa di industri teknologi blockchain yang membangun masa depan melalui kekuatan koneksi, kolaborasi, dan kepemimpinan pemikiran. Pendapat yang diungkapkan tidak mencerminkan pendapat Cointelegraph.