Generative Artificial Intelligence: Resiko dan Bahayanya

(Source: surrealismtoday.com)

Apakah kalian pernah mendengar DALL-E2? Pasti jarang atau bahkan belum pernah mendengarnya sama sekali. DALL E2 adalah sistem kecerdasan buatan (AI) yang dapat mengubah sebuah teks ke dalam bentuk foto yang realistis. Sistem ini diciptakan perusahaan teknologi bernama OpenAI yang berbasis di San Fransisco, California, Amerika Serikat.

DALL-E2 ini dapat secara langsung mengedit atau menambahkan komponen baru ke dalam sebuah foto sesuai dengan perintah yang dimasukkan di dalam teks. Contohnya, jika dalam teks dituliskan “monyet menaiki sepeda” maka DALL-E2 akan langsung mencari gambar yang menunjukkan foto monyet menaiki sepeda.

Tidak berhenti di situ, DALL-E2 juga dapat secara otomatis menciptakan gambar baru atau kombinasi yang mungkin belum pernah ada sebelumnya. Jika dalam perintah tertulis “beri Mona Lisa rambut gaya mohawk”, your wish is their command, DALL-E2 dapat langsung mengedit foto Mona Lisa dan memberikannya gaya rambut mohawk.

Ringkasnya, DALL-E2 dapat mengubah karangan teks sederhana ke dalam bentuk foto atau gabungan dari beberapa foto sesuai dengan isi teks menggunakan teknologi artificial intelligence.

Nah, DALL-E2 yang dapat menciptakan suatu foto atau gambar digital hanya menggunakan teks tersebut didalamnya telah ditanamkan sistem teknologi komputasi yang populer disebut Generative Artificial Intelligence. Lantas apa itu Generative Artificial Intelligence dan apa konsekuensi yang mungkin ada akibat dari kehadirannya.

Generatif Artificial Intelligence

Generative Artificial Intelligence atau AI Generatif merupakan istilah yang dimiliki oleh salah satu tren teknologi terkait penggunaan artificial intelligence dengan algoritma pembelajaran tanpa pengawasan dapat membuat gambar digital, video, audio, teks, ataupun kode baru. AI Generatif menggunakan parameter dalam jumlah terbatas selama masa training. Ini berguna untuk membantunya menarik kesimpulan tentang karakteristik terpenting dari data training. Generative Adversarial Network (GAN) atau Variational Autoencoder (VAE) pun digunakan untuk meningkatkan akurasi output.

Ada berbagai manfaat penggunaan AI generatif yang dapat diberikan, yakni:

Berkontribusi pada otomatisasi proses berulang dalam koreksi gambar digital dan audio digital.
Dapat digunakan secara eksperimental pada bidang manufaktur sebagai alat pembuatan prototipe cepat.
Bisnis dapat menggunakannya untuk melengkapi data dalam otomatisasi proses robotika atau Robotics Process Automation (RPA).
Dapat memberikan perlindungan identitas dengan membuat avatar dan memberikan keamanan bagi berbagai pihak yang tidak ingin identitasnya terungkap saat bekerja.
Dapat membantu memperkuat model Machine Learning (ML) untuk kontrol robot, membuatnya tidak terlalu bias, dan menggabungkan konsep yang lebih abstrak dalam peniruan dunia nyata.
Dapat membantu sektor kesehatan meningkatkan fungsi deteksi sederhana sehingga bisa melakukan pencegahan dini suatu penyakit serta mengembangkan metode pengobatan yang paling efisien.

Konsekuensi Dari AI Generatif

` Meskipun memiliki banyak manfaat yang dapat diberikan terhadap berbagai sektor hidup, penggunaan AI Generatif tidak luput dari resiko yang menjadi konsekuensinya.

Hilangnya proses penting dalam bekerja.

Pada era gig ekonomi saat ini, salah satu pekerjaan paling umum yang seringkali kita temui adalah content writing yang bekerja dengan berorientasi SEO (Search Engine Optimization) untuk kebutuhan pemasaran serta peningkatan engagement perusahaan tempatnya bekerja. Dalam jenis pekerjaan lain secara garis besar, tentu hal ini diasumsikan dapat meningkatkan efektivitas serta efisiensi pekerjaan serta kinerja. Namun, dalam beberapa kasus penggunaan AI Generatif juga memiliki kemungkinan menghilangkan banyak proses pekerjaan. Salah satunya adalah kegiatan proses riset konvensional sebelum menentukan strategi yang tepat.

Kejahatan dunia maya

Meskipun konten serangan phising meningkat, sebagian besar masih dapat dicegah dan ditanggulangi. Namun, bayangkan jika seseorang yang memanfaatkan AI Generatif melakukan serangan phising, tentu hal ini memberi masalah yang sangat sulit diselesaikan. Oleh karena itu, kehadiran teknologi AI Generatif ini juga perlu diimbangi dengan teknologi keamanan siber yang cukup mumpuni.

Doxxing dan Serangan Pribadi

AI Generatif juga dapat digunakan untuk mengumpulkan informasi tentang individu dan membuat gambar dan video palsu, serta konten tertulis, untuk membuat orang yang tidak bersalah tampak telah melakukan kejahatan keji. Permasalahannya pun menjadi begitu kompleks sehingga hampir tidak mungkin untuk diurai. Cyberbullies yang otomatis.

Panggilan Telepon Scam

Karena salah satu kemampuan AI Generatif yang dapat meningkatkan sintesis ucapan, kualitas panggilan spam suara otomatis juga bisa meningkat. Ini bisa menjadi skenario mimpi buruk bagi orang-orang jika dikombinasikan dengan perangkat lunak seperti auto-dialer. Mirip dengan serangan DDOS di server, kecuali telepon Anda dibombardir dengan panggilan.

Walaupun begitu, AI Generatif jika diimplementasikan dengan motif yang baik maka akan berdampak positif bagi bisnis dan masyarakat secara keseluruhan. Misalnya seperti dapat membantu arsitek dalam merancang bangunan dengan lebih baik dan ramah lingkungan serta meningkatkan kepuasan ketika bermain game karena visualisasinya yang kompleks sehingga membuat pengalaman bermain game jadi lebih menyenangkan.

AI generatif memiliki potensi memberikan manfaat signifikan bagi umat manusia. Tetapi, terkadang teknologi juga bisa menjadi pedang bermata dua. Seiring AI Generatif berkembang bersama aplikasi Artificial Intelligence lainnya seperti Natural Language Processing (NLP) dan Machine Learning (ML), kita pun turut menghadapi beberapa pertanyaan eksistensial yang mendalam seperti tentang apa artinya menjadi manusia dan bagaimana kita mengatur sekaligus menjaga keseimbangan teknologi ini sambil terus mendorong inovasi. Tentu hal Ini bukanlah masalah kecil.