Bukan Sekadar Menjawab Perintah, Ini Perbedaan AI Generatif dan AI Prediktif

fin.co.id - AI atau kecerdasan buatan kini digunakan untuk berbagai kebutuhan, mulai dari membuat tulisan, menghasilkan gambar, memberikan rekomendasi produk, hingga memperkirakan kemungkinan terjadinya suatu peristiwa. Namun, tidak semua teknologi AI memiliki kemampuan dan tujuan yang sama. Dua jenis yang sering dijumpai adalah AI generatif dan AI prediktif.

Perbedaan utamanya terletak pada hasil yang ingin dihasilkan. AI generatif dirancang untuk menciptakan konten atau informasi baru berdasarkan pola yang dipelajari dari data, sedangkan AI prediktif digunakan untuk memperkirakan hasil atau kejadian berdasarkan data dan pola yang tersedia.

Mengenal AI Generatif dan Cara Kerjanya

AI generatif merupakan teknologi kecerdasan buatan yang mampu menghasilkan konten baru berdasarkan informasi yang telah dipelajari selama proses pelatihan. Konten tersebut dapat berupa teks, gambar, suara, video, hingga kode pemrograman.

Teknologi ini bekerja dengan mempelajari pola, hubungan, struktur, dan karakteristik dari kumpulan data dalam jumlah besar. Setelah proses pembelajaran selesai, model AI dapat menggunakan pola tersebut untuk menghasilkan keluaran baru ketika menerima instruksi dari pengguna.

Salah satu contoh yang mudah ditemukan adalah chatbot berbasis AI. Ketika seseorang meminta AI membuat artikel, merangkum dokumen, atau menjelaskan suatu konsep, sistem akan menyusun jawaban berdasarkan konteks perintah yang diberikan.

Kemampuan serupa juga ditemukan pada teknologi pembuat gambar. Pengguna cukup memasukkan deskripsi tertentu, kemudian AI menghasilkan gambar yang sesuai dengan karakteristik instruksi tersebut.

Beberapa contoh penerapan AI generatif antara lain:

1. Membuat artikel, deskripsi produk, dan materi pemasaran.

2. Menghasilkan gambar berdasarkan perintah berbentuk teks.

   Baca Juga

   • Apa yang Terjadi saat Komputer Kehabisan Memori RAM?
   • Apa Fungsi Verifikasi Dua Langkah pada Akun Digital? Yuks, Cari Tau

3. Membantu menyusun kode pemrograman.

4. Membuat suara sintetis dan membantu proses produksi audio.

5. Merangkum dokumen serta menyusun ulang informasi.

Meski dapat menghasilkan konten yang terlihat meyakinkan, AI generatif tidak selalu memberikan informasi yang benar. Model dapat menghasilkan jawaban keliru atau informasi yang tidak memiliki dasar kuat. Fenomena ini dikenal sebagai halusinasi AI atau AI hallucination.

Karena itu, hasil yang dibuat AI generatif tetap perlu diperiksa, terutama jika digunakan untuk kebutuhan yang berkaitan dengan fakta, kesehatan, hukum, atau informasi teknis.

Apa Itu AI Prediktif?

Berbeda dari AI generatif, AI prediktif lebih berfokus pada analisis data untuk memperkirakan sesuatu yang mungkin terjadi.

Teknologi ini menggunakan pola dari data historis maupun informasi terbaru untuk menghasilkan perkiraan. Sistem mempelajari hubungan antara berbagai variabel, kemudian menggunakan hasil pembelajaran tersebut untuk memperkirakan kemungkinan suatu kejadian atau nilai tertentu.

Sebagai contoh, platform belanja online dapat menggunakan AI prediktif untuk memperkirakan produk yang kemungkinan diminati seseorang. Sistem menganalisis riwayat pencarian, pembelian, dan interaksi pengguna untuk menemukan pola kebiasaan.

Penerapannya juga dapat ditemukan dalam berbagai bidang lain.

1. Prediksi cuaca: Mengolah data atmosfer untuk memperkirakan kondisi cuaca pada waktu mendatang.

2. Perbankan: Menganalisis pola transaksi untuk mendeteksi aktivitas yang berpotensi menjadi penipuan.

3. Transportasi: Memperkirakan kepadatan lalu lintas berdasarkan pola perjalanan dan kondisi jalan.

4. Perawatan kendaraan: Menganalisis data sensor untuk memperkirakan kemungkinan kerusakan komponen.

5. Perdagangan: Memperkirakan permintaan produk berdasarkan data penjualan sebelumnya.

AI prediktif tidak harus menghasilkan konten seperti tulisan atau gambar. Hasilnya lebih sering berupa angka, kategori, skor risiko, atau kemungkinan terjadinya suatu peristiwa.

Sebagai contoh, sistem dapat memperkirakan bahwa suatu kendaraan memiliki risiko mengalami gangguan pada komponen tertentu berdasarkan perubahan suhu, getaran, dan data operasional mesin.

Perkiraan tersebut bukan kepastian bahwa kerusakan akan terjadi. Hasilnya merupakan estimasi berdasarkan pola yang ditemukan dalam data.

Perbedaan AI Generatif dan AI Prediktif

Walaupun sama-sama menggunakan kecerdasan buatan dan teknik pembelajaran mesin, keduanya memiliki sasaran yang berbeda.

AI generatif berusaha menghasilkan sesuatu yang baru, sedangkan AI prediktif berusaha memperkirakan hasil berdasarkan informasi yang sudah tersedia.

Perbedaan tersebut dapat dilihat dari beberapa aspek berikut.

Perbedaan lainnya terletak pada cara hasilnya digunakan.

Ketika seseorang meminta AI membuat deskripsi sebuah produk, teknologi generatif akan menyusun kalimat berdasarkan instruksi yang diberikan.

Namun, ketika sebuah perusahaan ingin mengetahui produk mana yang kemungkinan paling banyak dibeli pada bulan berikutnya, AI prediktif dapat menganalisis data penjualan sebelumnya untuk menghasilkan perkiraan.

Dengan demikian, kedua teknologi tersebut dapat membantu menyelesaikan persoalan yang berbeda meskipun sama-sama memanfaatkan data.

Apakah AI Generatif dan AI Prediktif Bisa Digunakan Bersamaan?

Keduanya tidak selalu harus bekerja secara terpisah. Dalam penerapan tertentu, AI generatif dan AI prediktif justru dapat dikombinasikan untuk menghasilkan sistem yang lebih bermanfaat.

Misalnya, sebuah perusahaan ritel menggunakan AI prediktif untuk memperkirakan produk yang akan mengalami peningkatan permintaan. Hasil analisis tersebut kemudian dimanfaatkan oleh AI generatif untuk membuat deskripsi produk, materi promosi, atau rekomendasi konten pemasaran.

Contoh lainnya dapat ditemukan pada layanan pelanggan. Sistem prediktif dapat membantu mengidentifikasi kemungkinan masalah yang dialami pengguna berdasarkan pola interaksi sebelumnya. Selanjutnya, AI generatif dapat menyusun penjelasan atau rekomendasi penyelesaian masalah menggunakan informasi tersebut.

Kombinasi ini menunjukkan bahwa AI tidak hanya dapat digunakan untuk menghasilkan konten atau memperkirakan kejadian secara terpisah. Kedua pendekatan dapat saling melengkapi dalam suatu sistem yang lebih kompleks.

Namun, hasil akhirnya tetap bergantung pada kualitas data, kemampuan model, dan ketepatan penerapannya.

Mengapa Memahami Perbedaan Keduanya Penting?

Memahami perbedaan AI generatif dan AI prediktif membantu masyarakat mengenali fungsi teknologi yang digunakan dalam aktivitas sehari-hari.

Ketika menggunakan chatbot untuk membuat tulisan, misalnya, pengguna sedang memanfaatkan kemampuan generatif. Sementara itu, ketika aplikasi belanja memberikan rekomendasi produk berdasarkan kebiasaan pencarian, terdapat pendekatan prediktif yang dapat bekerja di balik sistem tersebut.

Pemahaman ini juga penting agar pengguna tidak menganggap semua teknologi AI memiliki kemampuan yang sama.

AI yang mampu membuat gambar belum tentu dirancang untuk memperkirakan risiko keuangan. Sebaliknya, sistem yang dapat memprediksi kemungkinan kerusakan mesin belum tentu memiliki kemampuan menghasilkan konten seperti chatbot.

Selain itu, pengguna perlu memahami bahwa hasil AI tidak selalu bebas dari kesalahan. AI generatif dapat menghasilkan informasi yang tidak akurat, sedangkan AI prediktif dapat memberikan perkiraan yang meleset ketika data yang digunakan tidak lengkap, berubah, atau tidak mewakili kondisi sebenarnya.

Oleh karena itu, keputusan penting tetap membutuhkan pemeriksaan dan pertimbangan manusia.

Penutup

AI generatif dan AI prediktif merupakan dua pendekatan kecerdasan buatan dengan fungsi yang berbeda. AI generatif berfokus pada kemampuan menghasilkan konten baru, sedangkan AI prediktif mengandalkan analisis data untuk memperkirakan kemungkinan suatu kejadian atau hasil.

Perbedaan tersebut memperlihatkan bahwa kecerdasan buatan tidak hanya berkaitan dengan kemampuan menjawab pertanyaan atau mengikuti perintah pengguna. Teknologi ini juga dapat membantu proses analisis, pengambilan keputusan, dan penciptaan berbagai bentuk informasi.

Dalam perkembangan ilmu komputer modern, kedua pendekatan tersebut menjadi bagian penting dari machine learning dan penerapan kecerdasan buatan. Memahami cara kerjanya membantu pengguna memanfaatkan teknologi secara lebih tepat sekaligus menyadari keterbatasannya.

Referensi

1. Artificial Intelligence: A Modern Approach — Stuart Russell dan Peter Norvig.

2. Deep Learning — Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, dan Aaron Courville.

3. Attention Is All You Need — Ashish Vaswani dan rekan-rekan, 2017.

4. Generative Adversarial Nets — Ian Goodfellow dan rekan-rekan, 2014.

5. Forecasting: Principles and Practice — Rob J. Hyndman dan George Athanasopoulos.