Generative AI adalah jenis kecerdasan buatan yang dirancang untuk menciptakan konten baru, seperti teks, gambar, musik, atau bahkan kode, berdasarkan pola dan data yang telah dipelajari sebelumnya. Teknologi ini tidak hanya mengenali atau menganalisis data, tetapi juga "menghasilkan" sesuatu yang baru. Contoh Generative AI yang populer adalah model seperti ChatGPT dan DALL-E, yang bisa menghasilkan teks dan gambar berdasarkan instruksi yang diberikan oleh pengguna.
Perbedaan antara Generative AI dan Kecerdasan Buatan (AI) Lainnya:
-
Tujuan dan Fungsionalitas:
Generative AI fokus pada kreasi atau produksi konten baru. Sementara itu, jenis AI lainnya seperti discriminative AI atau predictive AI lebih berfokus pada klasifikasi, pengenalan pola, atau prediksi berdasarkan data yang ada. Contohnya, model AI yang digunakan dalam pengenalan wajah hanya mengidentifikasi wajah berdasarkan data yang telah dipelajari, tanpa menciptakan wajah baru. -
Metode Pembelajaran:
Generative AI biasanya menggunakan metode seperti deep learning, khususnya neural network yang dikenal sebagai generative adversarial networks (GANs) atau transformer models. Teknik ini membantu model dalam belajar menghasilkan konten yang tampak realistis. AI lain, seperti klasifikasi atau regresi, cenderung menggunakan pendekatan yang lebih sederhana untuk pengambilan keputusan berdasarkan data input. -
Jenis Data yang Dihasilkan:
Generative AI dapat menghasilkan berbagai jenis data yang mirip dengan data pelatihannya, seperti paragraf teks, gambar artistik, atau bahkan model 3D. Sedangkan AI lain sering kali hanya mengelompokkan atau mengidentifikasi data tanpa menghasilkan data baru. -
Aplikasi Khusus:
Generative AI banyak digunakan dalam industri kreatif, pemasaran, dan pengembangan produk karena kemampuannya untuk menghasilkan desain, konten visual, dan ide inovatif. AI lainnya lebih banyak digunakan dalam otomasi tugas spesifik, seperti analisis data, deteksi anomali, dan optimasi proses bisnis.