AI (Artificial Intelligence)

4 Tipe AI

AI bisa juga dikategorikan ke dalam empat tipe berdasarkan tingkat kecerdasan dan kemampuannya. Mulai dari sistem cerdas yang kita pakai sekarang, sampai ke bentuk AI yang punya kesadaran diri—yang belum ada sampai saat ini.

Berikut keempat tipenya:

• Tipe 1: Reactive Machines. AI jenis ini nggak punya memori dan hanya bisa mengerjakan tugas tertentu. Contohnya adalah Deep Blue, program catur IBM yang pernah ngalahin grandmaster Garry Kasparov di tahun 90-an. Deep Blue bisa mengenali posisi bidak catur dan memprediksi langkah selanjutnya, tapi nggak bisa belajar dari pengalaman sebelumnya.
• Tipe 2: Limited Memory. AI tipe ini sudah punya kemampuan menyimpan data, jadi bisa menggunakan pengalaman masa lalu buat bikin keputusan di masa depan. Beberapa fitur pada mobil otonom menggunakan tipe ini.
• Tipe 3: Theory of Mind. Ini istilah dari psikologi, tapi dalam konteks AI berarti sistem yang bisa memahami emosi dan niat manusia. AI tipe ini idealnya bisa memprediksi perilaku manusia dan berinteraksi sebagai bagian dari tim yang dulunya hanya diisi oleh manusia.
• Tipe 4: Self-Awareness. AI dengan tipe ini akan punya kesadaran diri. Artinya, mereka tahu kondisi dan keberadaannya sendiri—mirip seperti manusia. Tapi sampai saat ini, AI dengan kesadaran diri masih sebatas teori aja, belum ada yang benar-benar terwujud.

Contoh Teknologi AI dan Penerapannya Saat Ini

Teknologi AI sekarang udah banyak banget digunakan untuk meningkatkan fungsi alat yang sudah ada maupun mengotomatisasi berbagai proses, baik di level individu maupun industri. Berikut beberapa contoh paling umum:

Automation

AI memperluas kemampuan otomasi dengan menambah jenis dan kompleksitas tugas yang bisa diselesaikan. Contohnya adalah Robotic Process Automation (RPA), yaitu sistem yang mengotomatisasi tugas-tugas berbasis aturan yang repetitif. Ketika dikombinasikan dengan AI dan machine learning, RPA bisa jadi jauh lebih adaptif dan mampu menangani workflow yang lebih rumit.

Machine Learning

Machine learning (ML) adalah ilmu mengajarkan mesin untuk belajar dari data dan membuat keputusan tanpa diprogram secara eksplisit. Salah satu cabang paling kuat dari ML adalah deep learning, yang menggunakan neural network untuk analisis prediktif tingkat lanjut.

Algoritma machine learning umumnya dibagi ke dalam tiga kategori:

• Supervised learning: model dilatih dengan data yang sudah diberi label, sehingga bisa mengenali pola, memprediksi hasil, atau mengklasifikasikan data baru dengan akurat.
• Unsupervised learning: model mengeksplorasi data tanpa label untuk menemukan pola tersembunyi atau membuat klaster.
• Reinforcement learning: model bertindak sebagai agen dan belajar melalui feedback dari aksi-aksinya, mirip kayak belajar dari trial and error.

Selain itu, ada juga pendekatan semi-supervised learning, gabungan antara supervised dan unsupervised. Teknik ini menggunakan sebagian kecil data yang diberi label dan sisanya tidak, sehingga bisa mengurangi beban pelabelan data dan tetap menjaga akurasi model.

Computer Vision

Computer vision adalah cabang dari AI yang fokusnya mengajarkan mesin cara memahami dunia visual. Sistem ini memanfaatkan analisis gambar dari kamera atau video dengan model deep learning, sehingga mesin bisa mengenali objek, mengklasifikasikannya, dan mengambil keputusan berdasarkan hasil analisis tersebut.

Tujuan utama dari computer vision adalah meniru, bahkan kalau bisa melebihi, kemampuan visual manusia dengan bantuan algoritma AI. Teknologi ini punya banyak aplikasi, mulai dari identifikasi tanda tangan, analisis citra medis, sampai sistem navigasi kendaraan otonom. Sering kali istilah machine vision disamakan dengan computer vision, padahal secara spesifik machine vision lebih merujuk pada penggunaan computer vision di konteks otomasi industri, seperti proses produksi di pabrik.

Natural Language Processing

Natural Language Processing (NLP) adalah cabang AI yang memungkinkan komputer untuk memproses bahasa manusia. Algoritma NLP bisa memahami dan berinteraksi menggunakan bahasa manusia, dan digunakan dalam tugas-tugas seperti penerjemahan, pengenalan suara, sampai sentiment analysis. Salah satu contoh paling awal dari NLP adalah deteksi spam, yang menganalisis subjek dan isi email untuk memutuskan apakah email tersebut termasuk spam atau tidak.

Sekarang, aplikasi NLP makin canggih. Contohnya adalah LLM (large language model) seperti ChatGPT dan Claude dari Anthropic, yang bisa memproses dan menghasilkan teks dengan sangat natural.

Robotics

Robotics adalah bidang teknik yang fokus pada perancangan, produksi, dan pengoperasian robot—mesin otomatis yang dirancang untuk menggantikan atau meniru aksi manusia, terutama untuk pekerjaan yang berbahaya, membosankan, atau sulit dilakukan oleh manusia.

Contohnya bisa kita lihat di lini produksi pabrik yang menggunakan robot untuk pekerjaan berulang atau berisiko tinggi, dan juga misi eksplorasi di tempat-tempat ekstrem seperti luar angkasa atau dasar laut.

Ketika AI dan machine learning digabungkan ke dalam robot, kemampuannya meningkat drastis. Mereka jadi bisa mengambil keputusan secara otonom dan adaptif terhadap data baru. Misalnya, robot yang dibekali machine vision bisa belajar menyortir objek berdasarkan bentuk atau warna di jalur produksi.

Autonomous Vehicles

Kendaraan otonom—atau yang lebih akrab disebut mobil tanpa pengemudi—adalah kendaraan yang mampu mengenali dan menavigasi lingkungannya sendiri dengan intervensi manusia yang minimal, bahkan kadang tanpa intervensi sama sekali.

Teknologi ini mengandalkan gabungan dari radar, GPS, dan berbagai algoritma AI dan machine learning, termasuk image recognition. Algoritma tersebut dilatih menggunakan data lalu lintas, peta, dan skenario berkendara nyata agar bisa memutuskan kapan harus belok, ngerem, ngebut, tetap di jalur, dan menghindari hambatan seperti pejalan kaki.

Walau sudah mengalami kemajuan besar, kendaraan otonom yang benar-benar bisa menggantikan pengemudi manusia sepenuhnya masih belum sepenuhnya terwujud.

Generative AI

Generative AI merujuk pada sistem machine learning yang bisa menghasilkan data baru berdasarkan permintaan teks (text prompt). Data yang dihasilkan bisa berupa teks, gambar, audio, video, kode program, bahkan sampai sekuens genetik dan struktur protein.

Melalui pelatihan dengan dataset dalam jumlah besar, algoritma generatif ini belajar pola dari media yang akan mereka buat, sehingga bisa menghasilkan konten baru yang mirip dengan data latihannya.

Generative AI mulai populer sejak munculnya berbagai generator teks dan gambar publik pada tahun 2022, seperti ChatGPT, Dall-E, dan Midjourney. Kini, teknologi ini mulai digunakan di dunia bisnis, meskipun juga memunculkan perdebatan serius terkait isu hak cipta, fair use, dan keamanan.

Apa Saja Aplikasi AI?

AI kini sudah menyentuh berbagai sektor industri dan bidang riset. Berikut adalah beberapa contoh aplikasi AI yang paling menonjol:

AI di Bidang Kesehatan

AI dimanfaatkan dalam berbagai tugas di bidang kesehatan, dengan tujuan utama meningkatkan hasil perawatan pasien dan menurunkan biaya sistem kesehatan. Salah satu contohnya adalah penggunaan model machine learning yang dilatih dengan data medis dalam jumlah besar untuk membantu tenaga medis mendiagnosis lebih cepat dan akurat. Misalnya, software berbasis AI bisa menganalisis hasil CT scan dan memberi peringatan dini ke dokter saraf jika terdeteksi gejala stroke.

Untuk pasien, AI juga hadir dalam bentuk asisten virtual dan chatbot kesehatan online. Mereka bisa memberikan informasi medis umum, membantu buat jadwal janji temu, menjelaskan tagihan, dan mengurus administrasi lainnya. Selain itu, algoritma AI juga bisa digunakan untuk prediksi dan pemantauan penyebaran pandemi seperti COVID-19.

AI di Dunia Bisnis

AI semakin banyak digunakan dalam fungsi-fungsi bisnis untuk meningkatkan efisiensi, pengalaman pelanggan, perencanaan strategis, dan pengambilan keputusan. Misalnya, banyak platform analitik dan CRM (Customer Relationship Management) saat ini ditenagai oleh model machine learning yang membantu perusahaan memahami perilaku pelanggan dan menyusun strategi pemasaran yang lebih personal.

Asisten virtual dan chatbot juga banyak digunakan di situs web dan aplikasi perusahaan untuk memberikan layanan pelanggan 24/7 dan menjawab pertanyaan umum. Selain itu, makin banyak perusahaan yang mulai memanfaatkan generative AI seperti ChatGPT untuk otomatisasi pembuatan dokumen, perancangan produk, brainstorming ide, hingga pengkodean program.

AI di bidang pendidikan

Artificial Intelligence punya banyak potensi dalam teknologi pendidikan. Salah satu contohnya adalah otomatisasi proses penilaian, yang bisa menghemat waktu pengajar untuk fokus ke hal lain. AI juga bisa menganalisis performa siswa dan menyesuaikan pembelajaran agar lebih personal, memungkinkan siswa belajar sesuai ritme masing-masing. AI tutor pun bisa bantu siswa tetap on track.

Seiring berkembangnya kemampuan LLM seperti ChatGPT dan Google Gemini, para pendidik bisa memanfaatkannya untuk menyusun materi ajar dan membuat pembelajaran lebih interaktif. Tapi, hal ini juga menuntut perubahan pendekatan terhadap tugas dan ujian, apalagi deteksi AI dan AI watermarking saat ini belum bisa sepenuhnya diandalkan.

AI di dunia keuangan dan perbankan

Bank dan institusi keuangan memakai AI buat bantu pengambilan keputusan, kayak saat memberikan pinjaman, menentukan batas kredit, sampai mencari peluang investasi. Trading algoritmik yang didukung machine learning juga udah mengubah pasar keuangan dengan kecepatan eksekusi yang nggak bisa disaingi manusia.

Di ranah finansial konsumen, chatbot AI dipakai bank untuk menjawab pertanyaan nasabah, kasih info layanan, dan bantu transaksi tanpa perlu interaksi manusia. Contoh lainnya, Intuit pakai fitur generatif AI dalam produk e-filing TurboTax untuk kasih saran yang dipersonalisasi sesuai profil pajak pengguna dan aturan di lokasi mereka.

AI di bidang hukum

Di sektor hukum, AI dipakai buat mengotomatisasi pekerjaan yang biasanya makan waktu, seperti review dokumen dan respons terhadap permintaan discovery. Firma hukum sekarang sudah pakai AI untuk analisis data, klasifikasi dokumen dengan computer vision, dan pemrosesan permintaan lewat NLP.

Dengan adanya generative AI, banyak firma hukum juga mulai eksplorasi penggunaan LLM buat menyusun dokumen-dokumen umum seperti kontrak standar, biar pengacara bisa lebih fokus pada strategi dan klien.

AI di industri hiburan dan media

AI banyak dimanfaatkan buat iklan tertarget, rekomendasi konten, distribusi media, sampai deteksi penipuan. Teknologi ini bikin pengalaman pengguna lebih personal dan proses distribusi konten lebih efisien.

Generative AI lagi naik daun di bidang konten. Profesional periklanan pakai alat ini buat bikin materi promosi dan edit gambar iklan. Tapi, penggunaannya di industri kreatif kayak nulis skrip film atau bikin efek visual menimbulkan pro dan kontra karena bisa mengancam peran dan hak kekayaan intelektual para kreator manusia.

AI di bidang jurnalisme

AI bantu jurnalis dengan mengotomatisasi tugas rutin kayak entri data dan proofreading. Dalam jurnalisme investigatif, AI bantu cari pola dari data besar dengan machine learning, mempercepat penemuan cerita menarik yang biasanya makan waktu lama. Bahkan, lima finalis Pulitzer 2024 mengaku pakai AI dalam proses investigasi mereka.

Meski AI sudah umum dipakai untuk analisis, penggunaan generative AI untuk menulis artikel masih jadi perdebatan, terutama soal akurasi dan etika.

AI di software development dan IT

AI makin sering dipakai buat otomatisasi dalam pengembangan software, DevOps, dan IT. Tools AIOps bisa prediksi gangguan sistem dengan analisis data historis, dan alat monitoring berbasis AI bisa mendeteksi anomali secara real time.

Generative AI kayak GitHub Copilot dan Tabnine udah mulai dimanfaatkan buat bantu developer nulis kode dari prompt bahasa alami. Walaupun belum bisa gantiin engineer, tools ini sangat membantu buat ngurangin kerjaan repetitif dan tulis boilerplate code.

AI di bidang keamanan

Walaupun istilah AI sering dipakai vendor keamanan buat marketing, kenyataannya AI memang punya peran penting dalam cybersecurity. Contohnya dalam deteksi anomali, pengurangan false positive, dan analisis perilaku ancaman.

Machine learning juga dipakai di sistem SIEM untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan. Dengan mengenali pola dari data besar, AI bisa memperingatkan ancaman baru jauh lebih cepat dari kemampuan manusia.

AI di manufaktur

Manufaktur jadi salah satu industri paling awal mengadopsi robot. Sekarang, fokusnya beralih ke cobots atau collaborative robots, yang bisa kerja bareng manusia di pabrik. Cobots lebih fleksibel dan bisa bantu dalam tugas seperti perakitan, pengepakan, dan quality control.

Dengan bantuan AI, cobots bisa ambil alih pekerjaan berat dan berulang, bikin proses jadi lebih aman dan efisien buat pekerja manusia.

AI di transportasi

Selain menggerakkan kendaraan otonom, AI juga digunakan untuk manajemen lalu lintas, prediksi delay penerbangan berdasarkan data cuaca, dan optimasi rute pengiriman barang.

Dalam supply chain, AI membantu prediksi permintaan dan mendeteksi gangguan sebelum terjadi. Pandemi COVID-19 jadi contoh penting kenapa kemampuan ini sangat dibutuhkan.

Augmented intelligence vs. artificial intelligence

Istilah artificial intelligence sering diasosiasikan dengan fiksi ilmiah, yang bisa bikin ekspektasi publik jadi nggak realistis. Makanya, muncul istilah alternatif: augmented intelligence, yang fokus ke AI sebagai alat bantu manusia, bukan pengganti total.

Berikut perbedaannya:

• Augmented intelligence: Mengacu ke sistem AI yang dirancang buat ningkatin kemampuan manusia, bukan menggantikannya. Contohnya seperti AI dalam business intelligence yang bisa bantu temukan informasi penting secara otomatis.
• Artificial intelligence: Istilah ini lebih cocok buat AI umum yang cerdas seperti manusia (AGI), yang punya potensi luar biasa dan sering dikaitkan sama singularity dan superintelligence. Beberapa pengembang saat ini memang sedang mengejar tujuan ini.

Penggunaan AI yang Etis

Meski AI punya banyak manfaat, penggunaannya juga menghadirkan tantangan etis. Karena AI belajar dari data, dan data ditentukan manusia, maka bias bisa muncul dan harus diwaspadai.

Generative AI juga bawa tantangan baru karena bisa bikin konten yang sangat realistis, tapi bisa disalahgunakan buat deepfake atau manipulasi informasi.

Makanya, pengembangan AI harus mempertimbangkan etika sejak awal. Ini penting terutama untuk sistem yang kompleks dan nggak transparan seperti deep learning.

Responsible AI artinya mengembangkan AI yang aman, patuh regulasi, dan berdampak positif. Konsep ini makin penting sejak generative AI mulai dipakai luas.

Explainability juga jadi topik penting: gimana caranya kita bisa ngerti alasan AI mengambil suatu keputusan. Ini krusial di industri yang ketat regulasinya, seperti keuangan, di mana keputusan soal kredit harus bisa dijelaskan secara logis. Kalau AI bekerja sebagai black box, ini bisa jadi masalah besar.

Secara umum, tantangan etika AI meliputi:

• Bias karena data pelatihan yang tidak tepat atau subjektivitas manusia.
• Penyalahgunaan generative AI untuk konten berbahaya seperti deepfake dan penipuan.
• Isu hukum seperti pencemaran nama baik atau pelanggaran hak cipta.
• Pergeseran pekerjaan akibat otomatisasi oleh AI.
• Kekhawatiran privasi data di sektor yang berhubungan dengan data sensitif seperti perbankan dan kesehatan.

Tata Kelola dan Regulasi AI

Meskipun teknologi AI menyimpan sejumlah risiko, sampai saat ini regulasi yang mengatur penggunaannya masih terbilang minim. Sebagian besar hukum yang berlaku hanya bersifat tidak langsung mengatur AI. Contohnya, seperti yang sudah dibahas sebelumnya, regulasi pinjaman yang adil di AS seperti Equal Credit Opportunity Act mengharuskan lembaga keuangan menjelaskan keputusan pemberian kredit kepada calon nasabah. Hal ini membatasi penggunaan algoritma deep learning oleh pemberi pinjaman karena sifatnya yang opaque alias sulit dijelaskan.

Di sisi lain, Uni Eropa (UE) lebih proaktif dalam mengatur tata kelola AI. General Data Protection Regulation (GDPR) sudah menetapkan batasan ketat terhadap pemrosesan data konsumen, yang pada akhirnya memengaruhi proses pelatihan dan fungsionalitas aplikasi AI yang berhubungan langsung dengan pengguna. Ditambah lagi, EU AI Act yang mulai berlaku pada Agustus 2024 bertujuan menciptakan kerangka regulasi menyeluruh untuk pengembangan dan penerapan AI. Regulasi ini menerapkan pendekatan berbasis risiko, di mana sistem AI yang beroperasi pada area sensitif seperti biometrik dan infrastruktur kritis dikenakan pengawasan yang lebih ketat.

Sementara itu, Amerika Serikat mulai menunjukkan kemajuan, tetapi masih belum memiliki undang-undang federal yang secara khusus mengatur AI seperti EU AI Act. Regulasi yang ada saat ini masih terbatas pada kasus penggunaan tertentu dan pengelolaan risiko, ditambah dengan inisiatif dari masing-masing negara bagian. Meski begitu, ketatnya regulasi di UE bisa saja menjadi standar global de facto, terutama bagi perusahaan multinasional asal AS—mirip seperti yang terjadi pada GDPR di bidang privasi data.

Terkait perkembangan kebijakan AI di AS, White House Office of Science and Technology Policy menerbitkan dokumen “Blueprint for an AI Bill of Rights” pada Oktober 2022 sebagai panduan etika penggunaan AI bagi sektor bisnis. Di bulan Maret 2023, U.S. Chamber of Commerce juga menyerukan pentingnya regulasi AI lewat sebuah laporan yang mendorong pendekatan seimbang antara mendorong inovasi dan memitigasi risiko.

Lebih baru lagi, Presiden Biden pada Oktober 2023 mengeluarkan executive order yang membahas pengembangan AI yang aman dan bertanggung jawab. Perintah ini menginstruksikan lembaga federal untuk menilai risiko AI dan meminta para pengembang AI tingkat lanjut untuk melaporkan hasil uji keamanan mereka. Hasil pemilu presiden AS mendatang juga diprediksi akan memengaruhi arah kebijakan AI, mengingat calon seperti Kamala Harris dan Donald Trump memiliki pendekatan berbeda terhadap regulasi teknologi.

Membuat regulasi untuk AI jelas bukan hal mudah. AI mencakup beragam teknologi dengan tujuan yang berbeda-beda. Selain itu, regulasi yang terlalu ketat bisa menghambat inovasi dan memicu penolakan dari industri. Perkembangan AI yang sangat cepat juga membuat regulasi cepat menjadi usang. Belum lagi, sifat AI yang kurang transparan membuat kita sulit memahami proses pengambilan keputusan oleh algoritma. Contohnya, kemunculan aplikasi seperti ChatGPT dan Dall-E bisa saja langsung menggeser relevansi regulasi yang baru diterapkan. Dan tentu saja, regulasi tidak akan menghentikan pihak-pihak yang berniat jahat memanfaatkan AI untuk hal-hal merugikan.

Sejarah AI

Konsep tentang objek mati yang diberi kecerdasan sudah ada sejak zaman kuno. Dewa Yunani Hephaestus digambarkan dalam mitos menciptakan pelayan seperti robot dari emas, sementara para insinyur di Mesir kuno membuat patung dewa yang bisa bergerak, dianimasikan oleh mekanisme tersembunyi yang dikendalikan oleh para pendeta.

Sepanjang abad-abad berikutnya, pemikir-pemikir besar seperti filsuf Yunani Aristoteles, teolog Spanyol abad ke-13 Ramon Llull, matematikawan René Descartes, dan ahli statistik Thomas Bayes menggunakan alat dan logika zaman mereka untuk menggambarkan proses berpikir manusia sebagai simbol. Karya mereka inilah yang menjadi dasar bagi konsep-konsep AI seperti representasi pengetahuan umum dan penalaran logis.

Akhir abad ke-19 dan awal abad ke-20 melahirkan karya-karya dasar yang menjadi cikal bakal komputer modern. Pada tahun 1836, matematikawan dari Universitas Cambridge, Charles Babbage, dan Augusta Ada King, Countess of Lovelace, merancang mesin pertama yang dapat diprogram, yang dikenal sebagai Analytical Engine. Babbage merumuskan desain untuk komputer mekanis pertama, sementara Lovelace—yang sering dianggap sebagai programer komputer pertama—meramalkan bahwa mesin ini mampu melakukan lebih dari sekadar perhitungan sederhana dan dapat menjalankan operasi apa pun yang dapat dijelaskan secara algoritmis.

Seiring berjalannya abad ke-20, perkembangan dalam bidang komputasi mulai membentuk bidang yang akan menjadi AI. Pada tahun 1930-an, matematikawan Inggris dan pemecah kode Perang Dunia II, Alan Turing, memperkenalkan konsep mesin universal yang bisa mensimulasikan mesin lain. Teori-teori ini sangat penting bagi perkembangan komputer digital dan, akhirnya, AI.

1940-an

Matematikawan dari Princeton, John Von Neumann, mencetuskan arsitektur untuk komputer dengan program yang disimpan—yakni konsep bahwa program komputer dan data yang diproses bisa disimpan di dalam memori komputer. Warren McCulloch dan Walter Pitts mengajukan model matematis untuk neuron buatan, yang menjadi dasar bagi pengembangan jaringan saraf dan kemajuan AI lainnya.

1950-an

Dengan munculnya komputer modern, para ilmuwan mulai menguji gagasan mereka tentang kecerdasan mesin. Pada tahun 1950, Turing merancang metode untuk menentukan apakah sebuah komputer memiliki kecerdasan, yang dia sebut *imitation game*, namun lebih dikenal dengan sebutan Turing test. Tes ini digunakan untuk mengevaluasi kemampuan komputer untuk meyakinkan penanya bahwa jawabannya dibuat oleh manusia.
Bidang AI modern umumnya dimulai pada tahun 1956 dalam konferensi musim panas di Dartmouth College. Konferensi yang disponsori oleh Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) ini dihadiri oleh 10 tokoh besar dalam bidang ini, termasuk pionir AI Marvin Minsky, Oliver Selfridge, dan John McCarthy, yang dianggap sebagai orang pertama yang memperkenalkan istilah “artificial intelligence.” Turut hadir juga Allen Newell, seorang ilmuwan komputer, dan Herbert A. Simon, seorang ekonom, ilmuwan politik, dan psikolog kognitif.

Keduanya mempresentasikan Logic Theorist, program komputer yang mampu membuktikan teorema matematika tertentu, dan sering dianggap sebagai program AI pertama. Setahun setelahnya, pada 1957, Newell dan Simon menciptakan algoritma General Problem Solver yang meskipun gagal menyelesaikan masalah yang lebih kompleks, meletakkan dasar bagi pengembangan arsitektur kognitif yang lebih canggih.

1960-an

Setelah konferensi Dartmouth, para pemimpin di bidang AI yang masih muda memprediksi bahwa kecerdasan setara otak manusia buatan tidak lama lagi akan tercipta, yang menarik dukungan besar dari pemerintah dan industri. Bahkan, hampir 20 tahun riset dasar yang didanai dengan baik menghasilkan kemajuan signifikan dalam AI. McCarthy mengembangkan Lisp, bahasa pemrograman yang awalnya dirancang untuk AI yang masih digunakan hingga saat ini. Pada pertengahan 1960-an, profesor MIT Joseph Weizenbaum mengembangkan Eliza, program pemrosesan bahasa alami (NLP) awal yang menjadi dasar bagi chatbot masa kini.

1970-an

Pada 1970-an, pencapaian *Artificial General Intelligence* (AGI) terbukti sulit dijangkau, bukan karena dekat, tetapi karena keterbatasan dalam pemrosesan dan memori komputer serta kompleksitas masalah tersebut. Akibatnya, dukungan dari pemerintah dan korporasi terhadap riset AI mulai menurun, yang menyebabkan periode kekosongan pendanaan yang dikenal dengan nama *AI winter* dari tahun 1974 hingga 1980. Pada masa ini, minat terhadap AI dan pendanaannya sangat menurun.

1980-an

Pada 1980-an, riset mengenai teknik *deep learning* dan adopsi sistem pakar yang dipopulerkan oleh Edward Feigenbaum membawa gelombang antusiasme baru terhadap AI. Sistem pakar, yang menggunakan program berbasis aturan untuk meniru pengambilan keputusan ahli manusia, mulai diterapkan untuk tugas-tugas seperti analisis finansial dan diagnosis klinis. Namun, karena sistem-sistem ini masih mahal dan terbatas kemampuannya, kebangkitan AI pun hanya berlangsung singkat, diikuti oleh penurunan dukungan industri dan pemerintah yang dikenal sebagai *AI winter* kedua, yang berlangsung hingga pertengahan 1990-an.

1990-an

Peningkatan daya komputasi dan ledakan data mendorong kebangkitan AI pada pertengahan hingga akhir 1990-an, membuka jalan bagi terobosan besar dalam NLP, visi komputer, robotika, pembelajaran mesin, dan *deep learning*. Sebuah tonggak penting terjadi pada tahun 1997, ketika Deep Blue mengalahkan Garry Kasparov, menjadi program komputer pertama yang mengalahkan juara catur dunia.

2000-an

Kemajuan lebih lanjut dalam pembelajaran mesin, *deep learning*, NLP, pengenalan suara, dan visi komputer menghasilkan produk dan layanan yang membentuk cara hidup kita hari ini. Beberapa perkembangan besar termasuk peluncuran mesin pencari Google pada tahun 2000 dan mesin rekomendasi Amazon pada tahun 2001.
Pada 2000-an juga, Netflix mengembangkan sistem rekomendasi filmnya, Facebook memperkenalkan sistem pengenalan wajah, dan Microsoft meluncurkan sistem pengenalan suara untuk mentranskrip audio. IBM meluncurkan sistem tanya jawab Watson, dan Google memulai inisiatif mobil otonomnya, Waymo.

2010-an

Dekade 2010 hingga 2020 menyaksikan aliran konstan perkembangan AI. Termasuk di dalamnya adalah peluncuran asisten suara seperti Siri dari Apple dan Alexa dari Amazon; kemenangan IBM Watson di ajang Jeopardy; pengembangan fitur mobil otonom; dan penerapan sistem berbasis AI yang mampu mendeteksi kanker dengan tingkat akurasi yang tinggi. Pada 2012, *AlexNet*, sebuah convolutional neural network, membuat kemajuan besar di bidang pengenalan gambar dan mempopulerkan penggunaan GPU untuk pelatihan model AI. Pada 2016, model AlphaGo dari Google DeepMind mengalahkan juara dunia permainan Go, Lee Sedol, menunjukkan kemampuan AI dalam menguasai permainan strategis yang kompleks. Tahun sebelumnya, *OpenAI* didirikan sebagai lab riset yang nantinya akan membuat kemajuan penting dalam *reinforcement learning* dan NLP.

2020-an

Dekade ini didominasi oleh kemunculan *generative AI*, yang dapat menghasilkan konten baru berdasarkan prompt yang diberikan pengguna. Prompt ini umumnya berbentuk teks, namun juga bisa berupa gambar, video, blueprint desain, musik, atau input lainnya yang dapat diproses oleh sistem AI. Output yang dihasilkan bisa berupa esai, penjelasan pemecahan masalah, atau gambar realistis berdasarkan foto seseorang.
Pada 2020, OpenAI merilis iterasi ketiga dari model bahasa GPT-nya, meskipun teknologi ini baru mendapat perhatian luas pada 2022. Tahun itu, gelombang generative AI dimulai dengan peluncuran generator gambar Dall-E 2 dan Midjourney pada bulan April dan Juli. Hype semakin tinggi dengan peluncuran umum ChatGPT pada bulan November.

Pesaing OpenAI segera merespons peluncuran ChatGPT dengan merilis chatbot LLM saingan seperti Claude dari Anthropic dan Gemini dari Google. Generator audio dan video seperti ElevenLabs dan Runway muncul pada 2023 dan 2024.

Teknologi generative AI masih dalam tahap awal, terbukti dengan kecenderungannya yang terus menghasilkan informasi yang kurang akurat (hallucination) serta pencarian aplikasi praktis yang lebih efisien. Meskipun demikian, perkembangan ini telah membawa AI ke dalam percakapan publik dengan cara yang baru, yang memunculkan campuran antusiasme dan kecemasan.

Aplikasi AI dalam Kehidupan Sehari-Hari

Kecerdasan buatan (AI) telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir dan telah mulai diterapkan dalam berbagai sektor kehidupan sehari-hari. Dari penggunaan asisten suara hingga kendaraan otonom, AI kini memainkan peran penting dalam cara kita bekerja, berkomunikasi, dan bahkan berinteraksi dengan dunia di sekitar kita. Berikut adalah beberapa contoh bagaimana AI digunakan dalam kehidupan sehari-hari:

1. Asisten Virtual

Asisten virtual seperti Siri, Google Assistant, dan Alexa telah menjadi bagian penting dari kehidupan sehari-hari banyak orang. Dengan menggunakan teknologi pengenalan suara dan pemrosesan bahasa alami (NLP), asisten ini dapat menjawab pertanyaan, mengatur pengingat, mengontrol perangkat rumah pintar, memainkan musik, dan banyak lagi. Seiring waktu, kemampuan asisten virtual ini semakin berkembang dan dapat menyelesaikan tugas yang lebih kompleks.

2. Pembelajaran Mesin dalam Rekomendasi

Sistem rekomendasi berbasis AI digunakan di berbagai platform untuk memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi kepada pengguna. Misalnya, di Netflix, AI menganalisis riwayat tontonan pengguna untuk menyarankan film atau acara TV yang relevan. Di Amazon, AI merekomendasikan produk berdasarkan riwayat pembelian dan preferensi pelanggan. Rekomendasi ini membantu menciptakan pengalaman yang lebih personal dan mempermudah pengguna dalam menemukan konten atau produk yang mereka minati.

3. Pengenalan Wajah dan Keamanan

Pengenalan wajah, yang didukung oleh teknologi AI, kini digunakan di banyak perangkat dan aplikasi untuk tujuan keamanan. Smartphone modern, seperti iPhone, menggunakan pengenalan wajah untuk membuka kunci perangkat. Selain itu, AI digunakan dalam sistem pengawasan untuk mendeteksi dan mengidentifikasi individu dalam kerumunan, yang sangat berguna dalam meningkatkan keamanan di area publik dan dalam aplikasi perbankan atau pembayaran digital untuk otentikasi pengguna.

4. Kendaraan Otonom

Salah satu aplikasi AI yang paling menarik dan potensial adalah kendaraan otonom. Perusahaan seperti Tesla, Waymo (Google), dan lainnya mengembangkan mobil yang dapat mengemudi sendiri dengan menggunakan sensor, kamera, dan algoritma AI untuk menavigasi jalan dan membuat keputusan secara mandiri. Kendaraan ini dapat mengurangi kecelakaan lalu lintas yang disebabkan oleh kesalahan manusia dan berpotensi mengubah cara kita bepergian di masa depan.

5. Diagnosa Medis dan Pengobatan

AI juga mulai digunakan dalam bidang medis untuk membantu dalam diagnosis dan perawatan. Algoritma AI dapat menganalisis data medis, seperti gambar radiologi atau hasil tes genetik, untuk mendeteksi kondisi medis tertentu, termasuk kanker, penyakit jantung, dan gangguan neurologis. Sistem AI ini membantu dokter untuk membuat diagnosis yang lebih akurat dan memberikan rekomendasi pengobatan yang lebih efektif, yang pada akhirnya dapat meningkatkan hasil kesehatan pasien.

6. Peningkatan Pengalaman Belanja

AI juga mengubah industri ritel dengan meningkatkan pengalaman belanja bagi konsumen. Di toko-toko fisik, teknologi AI digunakan untuk mengidentifikasi produk yang dicari pelanggan dan memberikan rekomendasi berdasarkan preferensi mereka. Di toko online, AI menganalisis perilaku pengguna dan memberikan iklan yang lebih relevan dan personal. Chatbot berbasis AI juga digunakan untuk memberikan dukungan pelanggan secara langsung dan menjawab pertanyaan konsumen.

7. AI dalam Penciptaan Konten

Salah satu inovasi terbaru dalam dunia AI adalah kemampuan untuk menghasilkan konten, baik teks, gambar, musik, hingga video, yang dapat digunakan untuk berbagai tujuan kreatif. Model seperti GPT (Generative Pre-trained Transformer) digunakan untuk menghasilkan teks, sementara model seperti DALL-E dapat membuat gambar dari deskripsi teks. Ini membuka peluang baru bagi seniman, penulis, dan pembuat konten untuk berkreasi dengan cara yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan.

8. Optimasi Industri dan Manufaktur

AI juga digunakan dalam industri manufaktur untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas. Algoritma AI digunakan untuk memantau dan menganalisis jalur produksi, mendeteksi masalah secara real-time, dan mengoptimalkan alur kerja. Di sektor logistik, AI digunakan untuk merencanakan rute pengiriman yang efisien dan meminimalkan biaya operasional. Bahkan dalam desain produk, AI dapat membantu menciptakan solusi inovatif yang sebelumnya sulit dicapai.

Tantangan dan Kekhawatiran terkait AI

Meskipun AI menawarkan potensi yang luar biasa, teknologi ini juga menimbulkan berbagai tantangan dan kekhawatiran. Beberapa di antaranya berkaitan dengan etika, pekerjaan, keamanan, dan kontrol terhadap teknologi yang semakin canggih. Berikut adalah beberapa tantangan utama terkait dengan AI:

1. Penggantian Pekerjaan oleh AI

Salah satu kekhawatiran terbesar terkait dengan AI adalah dampaknya terhadap pasar kerja. Dengan kemajuan teknologi otomatisasi dan robotika, banyak pekerjaan yang sebelumnya dilakukan oleh manusia kini dapat digantikan oleh mesin. Misalnya, di sektor manufaktur, pekerjaan perakitan dan pengepakan dapat dilakukan oleh robot, sedangkan di sektor layanan, pekerjaan seperti customer service dapat diotomatisasi dengan menggunakan chatbot AI. Ini memunculkan ketakutan akan hilangnya pekerjaan, terutama di kalangan pekerja yang tidak memiliki keterampilan teknis yang diperlukan untuk beradaptasi dengan perubahan.

2. Masalah Privasi dan Pengawasan

AI memerlukan data dalam jumlah besar untuk berfungsi dengan baik, dan hal ini menimbulkan masalah terkait dengan privasi dan pengawasan. Dalam banyak kasus, data pribadi digunakan untuk melatih model AI, yang bisa melibatkan pengumpulan informasi sensitif seperti riwayat pencarian, lokasi, atau data kesehatan. Hal ini memunculkan kekhawatiran tentang bagaimana data tersebut digunakan dan disimpan, serta potensi penyalahgunaan oleh pihak yang tidak bertanggung jawab. Di sisi lain, penggunaan AI dalam pengawasan publik, seperti pengenalan wajah di ruang publik, dapat menimbulkan masalah terkait dengan kebebasan sipil dan hak privasi.

3. Bias dalam Algoritma AI

AI tidak bebas dari bias. Algoritma AI sering kali mempelajari pola dari data yang ada, dan jika data tersebut bias atau tidak seimbang, AI dapat mengadopsi dan memperkuat bias tersebut. Sebagai contoh, sistem pengenalan wajah yang dilatih dengan data yang tidak beragam dapat menghasilkan kesalahan identifikasi pada individu dengan kulit berwarna. Demikian pula, algoritma yang digunakan dalam perekrutan atau peminjaman uang dapat menciptakan ketidakadilan jika data yang digunakan untuk melatih sistem tersebut mencerminkan bias historis atau sosial.

4. Keamanan dan Potensi Penyalahgunaan

AI juga dapat digunakan untuk tujuan yang berbahaya. Misalnya, teknologi deepfake yang didukung AI dapat digunakan untuk membuat video atau audio palsu yang sulit dibedakan dari yang asli, yang berpotensi merusak reputasi individu atau memanipulasi opini publik. Selain itu, AI digunakan dalam serangan siber untuk menemukan celah dalam sistem keamanan dan menyebarkan malware. Mengamankan sistem AI dan melindungi teknologi ini dari penyalahgunaan merupakan tantangan besar yang harus dihadapi oleh pengembang dan regulator.

5. Pengambilan Keputusan oleh Mesin

Ketika AI digunakan untuk mengambil keputusan yang mempengaruhi kehidupan manusia—seperti penilaian aplikasi pinjaman, keputusan pengadilan, atau penentuan hak akses pekerjaan—penting untuk memastikan bahwa keputusan tersebut dibuat secara transparan dan dapat dipertanggungjawabkan. Mesin yang mengambil keputusan tanpa keterlibatan manusia dapat menyebabkan ketidakadilan atau kesalahan yang merugikan individu. Oleh karena itu, penting untuk mengembangkan sistem AI yang tidak hanya efektif tetapi juga adil dan etis.

Masa Depan AI

Masa depan AI menjanjikan kemajuan yang luar biasa, namun juga tantangan yang signifikan. Seiring teknologi ini berkembang, kita akan melihat dampaknya yang lebih besar pada berbagai sektor, mulai dari pendidikan hingga pemerintahan. Hal ini juga akan memunculkan diskusi lebih lanjut tentang bagaimana cara mengatur dan mengontrol penggunaan AI untuk memastikan bahwa teknologi ini digunakan dengan cara yang bermanfaat dan tidak merugikan masyarakat. Pemerintah, perusahaan, dan masyarakat harus bekerja sama untuk mengembangkan kebijakan dan regulasi yang dapat mengarahkan perkembangan AI ke arah yang positif.