Bicara tentang kecerdasan buatan, generatif AI atau Generative AI adalah topic yang tidak boleh kita lewatkan. AI generatif bisa dibilang merupakan lompatan besar dalam dunia teknologi. Artificial intelligence ini bahkan membuat perbedaan yang signifikan dan bisa merubah ketergantungan pada pekerjaan manusia di masa depan. Bahkan, hal ini sudah mulai terjadi.
Generative AI dapat menciptakan musik, gambar, video, dan teks baru dengan tingkat realisme yang belum pernah terbayangkan sebelumnya. Tidak heran, sebagian orang menyebut AI ini sebagai ancaman yang tidak boleh diabaikan untuk industri kreatif dan teknologi. Namun jika mampu memanfaatkannya dengan baik, sebenarnya ada banyak manfaat AI generatif yang bisa mempermudah pekerjaan kita di dunia kreatif dan teknologi.
Pengertian Generatif AI adalah
Sederhananya, AI generatif adalah jenis kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) yang mampu menghasilkan konten baru berdasarkan pola dan aturan tertentu. Hal ini termasuk gambar, video, percakapan, cerita, hingga musik. AI generatif berbeda dengan jenis kecerdasan buatan lain seperti AI prediktif yang hanya mampu memprediksi hasil berdasarkan data masa lalu.
Teknologi generative AI bekerja dengan meniru kecerdasan manusia dalam tugas komputasi nontradisional, seperti pemrosesan bahasa alami (NLP), menterjemahkan dan pengenalan gambar. Manusia dapat melatih AI ini untuk belajar bahasa manusia, seni, bahasa pemrograman, biologi, kimia, atau materi pembelajaran kompleks apapun.
Melalui data tersebut, AI akan mengolah informasi, mempelajari data yang mereka punya, dan melakukan pelatihan data untuk memecahkan masalah baru. Misalnya saja, AI dapat belajar kosa kata bahasa tertentu, lalu membuat percakapan atau script video dengan kolektivitas data yang ia miliki.
Karakteristik utama Generative AI adalah:
Dapat menghasilkan konten asli seperti teks, gambar, audio, dan video. Tidak hanya memprediksi atau menganalisis konten yang sudah ada.
Berdasarkan pada pembelajaran mesin (machine learning) dengan jumlah data latihan yang sangat besar. Semakin banyak data latihan, semakin baik hasil yang diperoleh.
Mampu memahami konteks tertentu dalam menghasilkan konten. Misalnya memahami genre dan gaya penulisan ketika menghasilkan teks.
Bersifat interaktif, dapat diberi prompt/instruksi tertentu oleh pengguna untuk menghasilkan konten yang diinginkan.
Hasilnya tidak 100% sempurna, masih memerlukan editing dan penyesuaian oleh manusia. Namun kemampuannya terus meningkat seiring perkembangan teknologi.
Mengapa AI Generatif Penting?
Generative AI mempunyai beberapa kelebihan dibandingkan teknik tradisional. Salah satu kelebihan utamanya adalah kecepatan dan skalabilitas. AI generatif dapat menghasilkan konten dalam jumlah besar dan dalam waktu yang sangat singkat. Ini sangat bermanfaat bagi perusahaan yang membutuhkan banyak konten dengan cepat, seperti perusahaan media, game, atau platform e-commerce.
Selain itu, AI generatif juga dapat mengurangi bias manusia. Konten yang manusia hasilkan tidak jarang mengandung bias tertentu, baik itu kesengajaan ataupun tidak. Sebaliknya, Generative AI dapat menghasilkan konten yang lebih netral dan objektif.
Banyak perusahaan tertarik menggunakan AI generatif karena alasan-alasan di atas. Mereka melihat adanya potensi besar untuk mengoptimalkan produksi konten dan mengurangi biaya dengan memanfaatkan teknologi ini.
Di masa depan, AI generatif diprediksi akan semakin canggih dan luas penerapannya. Beberapa potensi dan peluang mencakup otomatisasi proses kreatif seperti desain grafis, musik, dan video, asisten virtual cerdas, hingga pengembangan obat dan bahan kimia baru. Perusahaan yang dapat memanfaatkan AI generatif dengan bijak akan memiliki keunggulan kompetitif di masa depan.
Apa Saja Manfaat AI Generatif?
Sudah banyak bidang yang memanfaatkan AI generatif untuk mendukung produktivitas dan kinerja yang lebih cepat. Mulai dari seni, desain, penulisan, dan lainnya. Berikut adalah beberapa manfaat dari penggunaan AI generatif :
1. Mengoptimalkan Produktivitas
Dengan kecerdasannya dalam mengolah data dengan cepat, AI generatif efektif untuk meningkatkan produktivitas di banyak industri. Contohnya di bidang pemasaran, AI membantu proses generate konten dengan cepat sesuai kebutuhan. AI juga bisa menjadi partner brainstorming dalam mempersiapkan strategi campaign yang relevan dengan kebutuhan perusahaan.
2. Meningkatkan Pengalaman Pelanggan
Semakin canggih AI, maka ia semakin bisa merespon percakapan manusia secara alami. Alhasil, AI dapat menjadi tool efektif untuk meningkatkan layanan pelanggan dan personalisasi alur kerja pelanggan.
Misalnya saat sebuah perusahaan menggunakan chatbot yang sudah dilengkapi dengan AI, bot suara dan asisten virtual. Bot ini tentunya menjadi lebih cerdas dan akurat dalam merespon pelanggan sebagai resolusi kontak pertama. Chatbot ini juga dapat meningkatkan keterlibatan pelanggan dengan menyajikan penawaran dan komunikasi yang lebih terarah.
3. Mengoptimalkan Proses Bisnis
Berbekal machine learning, AI generatif dapat mengoptimalkan proses bisnis di semua divisi. Teknologi ini bahkan bisa meliputi semua lini bisnis, termasuk pemasaran, penjualan, layanan pelanggan dan keuangan.
Kemampuan Generative AI untuk optimisasi proses bisnis misalnya :
Merangkum data dari sumber manapun untuk menghasilkan data analisis secara cepat untuk perusahaan.
Mengevaluasi dan mengoptimalkan berbagai skenario untuk efektivitas penggunaan biaya, seperti biaya iklan, logistik dan operasional.
Contoh Penerapan Generatif AI
Generative AI sudah mulai banyak digunakan di berbagai bidang. Berikut ini beberapa contoh penerapannya:
1. ChatGPT
ChatGPT adalah salah satu contoh penerapan AI generatif yang paling populer saat ini. Dikembangkan oleh OpenAI, ChatGPT mampu menjawab pertanyaan dan berdiskusi layaknya manusia. Tool AI ini sangat berguna untuk menjawab pertanyaan sehari-hari, membantu menulis konten, dan bahkan mengerjakan tugas sekolah.
2. DALL-E 2
DALL-E 2 merupakan AI generatif untuk membuat gambar berdasarkan deskripsi tekstual. Dikembangkan oleh OpenAI, DALL-E 2 mampu menciptakan gambar yang sangat realistis hanya dari beberapa kata kunci. AI ini bermanfaat untuk para desainer, seniman, content marketer, dan banyak lagi.
3. GitHub Copilot
GitHUB Copilot adalah AI coding assistant yang menjadi kolaborasi pengembangan oleh GitHub dan OpenAI. Copilot mampu meng-generate kode program secara otomatis berdasarkan komentar yang programmer tuliskan. Ini sangat membantu meningkatkan produktivitas programmer.
3. Jasper
Jasper adalah AI generatif khusus untuk copywriting besutan Anthropic. Tool AI ini mampu menulis konten iklan, email marketing, posting blog, dan lainnya. Ini sangat bermanfaat untuk para copywriter dan marketer.
4. Midjourney
Midjourney merupakan platform generative AI untuk membuat gambar berdasarkan prompt tekstual. Banyak seniman dan desainer yang menggunakan tool ini untuk menciptakan karya digital yang unik dan menarik.
Dengan kemampuannya meniru kreativitas manusia, Generative AI memberikan banyak manfaat di berbagai bidang. Tetapi tentu saja masih ada tantangan dan dampak negatif yang perlu kita waspadai, seperti isu plagiarisme dan penggunaan yang tidak etis.
Cara Kerja AI Generatif
Generative AI bekerja dengan memanfaatkan teknik machine learning tertentu untuk menghasilkan konten secara otomatis. Berikut adalah cara kerja umum dari AI generatif:
1. Arsitektur dan Komponen Utama
Secara umum, AI generatif terdiri dari beberapa komponen utama:
Model : Ini adalah inti dari sistem Generative AI, biasanya berupa jaringan saraf tiruan (neural network) yang dapat memetakan input ke output. Contoh model populer antara lain GPT-3, DALL-E, BlenderBot.
Dataset : Kumpulan data yang berfungsi untuk melatih model agar dapat melakukan pemetaan input ke output. Dataset bisa berupa teks, gambar, audio, dan lainnya. Semakin besar dan bervariasi datasetnya, semakin baik hasil yang model hasilkan.
Hardware : Perangkat keras yang berfungsi untuk melatih dan menjalankan model AI generatif, seperti GPU dan TPU. Membutuhkan hardware yang kuat untuk melatih model besar.
Framework : Perangkat lunak yang memudahkan proses pelatihan dan inferensi model AI generatif, seperti TensorFlow, PyTorch, Keras.
2. Teknik Pelatihan Model
Beberapa teknik pelatihan model AI generatif yang umum digunakan:
Supervised learning : Model dilatih menggunakan pasangan data input dan output. Contoh penerapannya adalah pelatihan model untuk menerjemahkan teks dari bahasa asal ke bahasa target.
Unsupervised learning : Model dilatih hanya dengan dataset input tanpa label output. Biasanya berguna untuk menemukan pola tersembunyi dalam data. Contoh penerapannya adalah pelatihan model untuk melakukan text summarization.
Reinforcement learning : Model dilatih melalui interaksi dinamis dengan lingkungan untuk mencapai tujuan tertentu. Contoh penerapannya adalah pelatihan chatbot untuk berdialog alami dengan manusia.
Transfer learning : Model yang sudah dilatih sebelumnya digunakan sebagai basis untuk mempelajari tugas baru. Memungkinkan pelatihan model baru lebih cepat dan efisien.
3. Proses Inferensi dan Prediksi
Setelah melalui pelatihan, model generative AI siap digunakan untuk:
Menerima input dari pengguna, seperti teks prompt, gambar acuan, audio, dan lainnya.
Model memproses input dan menjalankan inferensi untuk memprediksi output yang relevan.
Hasil prediksi berupa teks, gambar, audio, atau konten lainnya yang dihasilkan secara otomatis oleh model.
Output dikirim kembali ke pengguna. Biasanya model akan terus menghasilkan konten secara iteratif berdasarkan input dan prompt lanjutan dari pengguna.
Itulah sekilas cara kerja umum dari AI generatif dalam menghasilkan konten secara otomatis. Komponen dan teknik spesifik bisa berbeda tergantung aplikasi dan modelnya.
Kesimpulan
AI generatif atau Generative AI merupakan jenis kecerdasan buatan yang dapat menghasilkan konten berdasarkan pola dan aturan tertentu. Generative AI bekerja dengan model pembelajaran mesin (machine learning) untuk bisa menghasilkan konten berdasarkan prompt dari pengguna.
Berkembangnya AI Generatif tentu mengubah banyak hal dalam dunia teknologi. Banyak yang merasa bahwa ini akan menjadi ancaman untuk lapangan pekerjaan manusia di masa depan. Kendati begitu, jika bisa memanfaatkannya dengan baik, Generative AI akan sangat bermanfaat. Kecerdasan ini bisa membantu manusia menjadi lebih produktif dan efisien serta mengoptimalkan proses bisnis dengan cermat.
Artinya apa? Artinya kita tidak boleh melewatkan kesempatan untuk memahami AI generatif ini. Karena dengan memahaminya dan ikut memanfaatkannya, hal ini akan berdampak besar pada keunggulan kompetitif kita. Terlebih, banyak yang memprediksi AI akan semakin canggih kedepannya. Jadi, bersiap- siaplah!
Penggunaan NLP (Natural Language Processing) sebenarnya bukan hal yang baru di dunia teknologi. Kendati begitu, istilah NLP ini semakin ngehits seiring dengan berkembangnya teknologi AI (Artificial Intelligence), alias Kecerdasan Buatan.
Dalam AI sendiri, NLP adalah komponen penting yang menjadi penghubung antara manusia dengan sistem kecerdasan buatan. Dengan kehadiran NLP, produk kecerdasan buatan seperti Google Assistant hingga ChatGPT bisa memahami instruksi yang kita berikan dan menjalankan tugas mereka dengan lebih akurat.
Untuk memahami NLP (Natural Language Processing) dengan lebih lengkap, Panda akan mengulas secara lengkap tentang apa itu NLP beserta proses dan cara kerjanya.
Pengertian NLP (Natural Language Processing)
Definisi dari Natural language processing (NLP) adalah sebuah teknologi yang berkaitan dengan kemampuan komputer dalam memahami, menafsirkan, serta memanipulasi bahasa atau perintah manusia. Seperti saduran dari Bahasa Inggrisnya, yang berarti pemrosesan bahasa alami, NLP membuat komunikasi antara komputer dan manusia menjadi lebih mudah dipahami dengan bahasa yang lebih manusiawi.
Lewat NLP, komputer akan punya kemampuan untuk menafsirkan, memahami, memanipulasi bahasa dan perintah manusia. Language processing model ini sendiri bekerja memadukan berbagai teknologi, seperti computational linguistics, machine learning, statistik, dan deep learning.
Seiring dengan bertumbuhnya dunia digital, penggunaan pemrosesan bahasa alami semakin populer. Bahkan menurut perkiraan data dari Statista, tahun 2028 mendatang pasar artificial intelligence akan melebihi angka 127 miliar dollar Amerika.
Cara Kerja NLP
Pada dasarnya, Natural Language Process merupakan bagian dari implementasi kecerdasan buatan yang bekerja dengan gabungan beberapa ilmu lain. Ada dua fase utama dalam proses kerja NLP yaitu persiapan data (data pre-processing) dan pengembangan algoritma.
Fase awal meliputi proses persiapan serta pembersihan data teks layaknya pada proses data cleaning agar komputer bisa melakukan analisa.
1. Persiapan Data (Data Pre-Processing)
Melansir dari TechTarget, proses persiapan data ini bisa dilakukan dengan beberapa cara atau task berikut :
Tokenization : Fase pemecahan kata- kata menjadi unit yang lebih kecil dan sederhana untuk diproses.
Stop word removal : Proses penghapusan kata- kata umum dari teks dan menyisakan lebih banyak kata khusus yang mengandung informasi.
Lemmatization and stemming : Proses pemotongan atau penghilangan kata imbuhan (awalan dan akhiran kata) agar kembali ke bentuk asal.
Part of speech tagging : Proses menandai kata- kata berdasarkan kelas katanya, seperti kata sifat, kata benda dan kata kerja.
2. Pengembangan Algoritma
Setelah melewati tahapan persiapan, sistem akan masuk ke tahap pengembangan algoritma baru. Algoritma ini umumnya terdiri dari opsi rules-based system atau machine-learning based system.
Perbedaan keduanya antara lain :
Rules-based system mengadopsi prinsip aturan linguistik yang dirancang dengan teliti dan komprehensif. Pendekatan ini sudah diterapkan sejak awal perkembangan NLP dan terus diterapkan hingga saat ini.
Machine learning-based system menggunakan metode statistika sampai dengan modelling.
menggunakan aturan linguistik yang dirancang dengan hati-hati dan komprehensif. Pendekatan ini telah digunakan sejak awal pengembangan NLP dan masih diterapkan hingga sekarang.
Sistem berbasis aturan mengadopsi prinsip aturan linguistik yang telah dirancang secara teliti dan komprehensif.
Manfaat Natural Language Processing (NLP)
Pemrosesan bahasa alami berperan vital dalam proses analisa data teks dan ucapan secara efisien. Teknologi ini bisa menjelajah dalam berbagai perbedaan dari dialek, bahasa gaul, dan penyimpanan tata bahasa yang khas dalam percakapan sehari- hari. Selanjutnya, NLP akan bekerja sepersekian detik untuk memproses prompt atau bahasa manusia.
Dengan kemampuan yang dimilikinya, berikut adalah manfaat dari NLP (Natural Language Processing) :
Menyusun teks yang rumit secara otomatis.
Memahami dan menerjemahkan pesan suara dengan mudah.
Menggali wawasan dari beragam data teks dengan lebih mudah.
Meningkatkan efisiensi dan ketepatan dokumentasi.
Menganalisis sentimen dengan cermat.
Berperan seperti asisten pribadi yang handal.
Contoh Penerapan NLP dalam Kehidupan Sehari- hari
NLP sudah banyak diterapkan dalam kehidupan sehari- hari. Jika kita terbiasa bergulat dengan teknologi, mungkin kamu juga sudah menggunakannya setiap hari.
Berikut adalah beberapa contoh penerapan NLP yang sering kita temui :
1. Pendeteksi Spam
Pendeteksi spam adalah layanan digital yang berfungsi menandai apakah sebuah email berpotensi spam atau tidak. Untuk bekerja dengan optimal, beberapa tool pendeteksi spam seperti Google Mail menggunakan teknologi NLP untuk memindai spam lewat klasifikasi kata.
2. Mesin Penerjemah
Pernahkah kamu menggunakan Google Translate? Beberapa tool penerjemah umumnya menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk memudahkan pengguna dalam memahami tulisan asing dengan lebih cepat.
3. Peramban/ Browser
Mesin pencari layaknya Google juga menyematkan teknologi NLP di sistemnya. Penelitian NLP di raksasa teknologi ini meliputi algoritma skala besar, lintas bahasa dan lintas domain.
Dengan menerapkan NLP di seluruh produknya, Google berhasil menghasilkan produk- produk dengan user experience yang berkualitas saat pengguna melakukan pencarian, penggunaan aplikasi, alih bahasa dan masih banyak lagi.
4. Chatbot
Chatbot adalah program berbasis artificial intelligence yang bisa mensimulasikan percakapan ke dalam berbagai format. Tool ini banyak digunakan perusahaan untuk memudahkan mereka dalam mengelola alur komunikasi dengan mudah dan cepat.
Dengan bantuan NLP, chatbot dapat mengelola dan merespon pesan dengan lebih efektif dan mudah dipahami. Tentunya tidak semua hal bisa chatbot respon, namun keberadaannya tetap sangat membantu tugas manusia.
5. Chat Corrector/ Koreksi Chat
Salah ketik dalam chat adalah hal yang lumrah, terutama saat buru- buru atau teliti. Kabar baiknya, smartphone era sekarang sudah punya fitur untuk mengoreksi teks yang kamu tulis, alias chat corrector.
Corrector bekerja mengidentifikasi kesalahan tulis dengan teks yang lebih sesuai dengan mendekati perintah. Untuk menggunakannya, pengguna bisa langsung klik ke masukan teks dari rekomendasi mesin, maka teks bisa berubah otomatis. Pengguna juga bisa mengaktifkan auto-correct untuk melakukan koreksi otomatis.
6. Data Informasi Rumah Sakit
Sebelum adanya NLP, rumah sakit atau pusat kesehatan selalu menyimpan identitas pasien dan daftar riwayatnya secara manual, baik di buku atau sheet berbeda.
Hal ini akan sangat memakan waktu saat tim medis membutuhkan informasi pasien dengan cepat. Selain itu, penanganan kesehatan memang sudah selayaknya dilakukan dengan cepat.
Namun dengan kehadiran NLP, kini petugas bisa mencarinya dengan informasi dan riwayat pasien dengan cepat lewat sistem terpadu.
Keuntungan Mempelajari NLP
Pemanfaatan NLP kini dilakukan secara masif di berbagai jenis bisnis. Tidak heran, banyak orang yang semakin ingin mempelajari pemrosesan bahasa alami ini.
Berikut adalah beberapa keuntungan yang kamu bisa peroleh dengan mempelajari NLP :
1. Melakukan Analisa dengan Lebih Obyektif dan Akurat
NLP bisa kita latih dengan terus menggunakannya. Semakin sering kita melatihnya, maka kinerja NLP akan menjadi lebih akurat dari waktu ke waktu.
NLP juga bisa meningkatkan akurasinya seiring kamu mengubah dan terus melatih model NLP yang kamu gunakan. Dengan pemanfaatan yang cerdas, NLP bisa menjadi tool analisis yang obyektif dan akurat.
2. Melakukan Analisa Skala Besar
Natural Language Processing merupakan teknologi yang bisa menganalisis dalam skala besar di semua jenis dokumen, sistem internal, email, testimoni online, data media sosial, dan sebagainya. Dengan kecerdasan teknologinya, NLP hanya membutuhkan waktu sepersekian detik atau menit untuk memproses data dalam jumlah besar.
Hal ini bertolak belakang dengan analisis manual yang membutuhkan waktu berhari- hari hingga berminggu- minggu.
3. Meningkatkan Kepuasan Pelanggan
NLP bisa membantu menganalisis dan mengurutkan tiket layanan pelanggan berdasarkan tujuan, urgensi, topik, sentimen, dan sebagainya. Praktek ini merupakan salah satu cara untuk mempercepat proses layanan pelanggan.
Dengan begitu, kepuasaan pelanggan meningkat dan perusahaan berhasil menerapkan excellent service dengan optimal.
4. Menghemat Waktu dan Biaya Produksi
NLP bisa leluasa bekerja dalam situasi apapun selama 24 jam. Dengan menggunakan NLP, sebuah perusahaan bisa memangkas biaya produksi dan juga tenaga kerja dalam mengoptimalkan bisnis dan layanan. Artinya, perusahaan juga lebih efisien dalam waktu dan biaya.
5. Meningkatkan Produktivitas Karyawan
Dengan penggunaan yang efektif, karyawan juga bisa meningkatkan produktivitasnya dengan NLP. Sebagai contoh, kehadiran ChatGPT bisa menjadi partner brainstorming dan menghasilkan konten singkat yang bisa karyawan kembangkan. Dengan cara ini, karyawan bisa menghemat waktu riset dan mengatasi writing block.
6. Memperoleh Insight Berkualitas untuk Analisa Lebih Lanjut
Yang tidak kalah penting, NLP juga membantu manusia memperoleh wawasan data yang akurat. Dengan data yang terstruktur, pengguna bisa memperoleh basis data penting untuk analisa lebih lanjut.
Kesimpulan
NLP (Natural Language Processing) merupakan komponen penting yang menjadi penghubung antara manusia dan sistem kecerdasan buatan. Akan terlihat mencolok sekali saat mesin bekerja dengan menggunakan NLP dan tanpa NLP. Dengan NLP, hasil kerja mesin akan lebih akurat dan mudah dipahami karena menggunakan pemrosesan seperti bahasa alami manusia.
Seiring dengan berkembangnya Artificial Intelligence, NLP pun semakin berkembang pesat dan semakin banyak diterapkan. Beberapa contoh penerapan NLP antara lain pendeteksi spam, mesin penerjemah, chat bot dan masih banyak lagi.
Dengan kehadirannya, sayang sekali jika manusia tidak mempelajarinya dengan seksama. Karena NLP ini akan sangat beragam manfaatnya untuk manusia. Mulai dari proses analisa dengan lebih cepat, menghemat waktu, meningkatkan kepuasan pelanggan, hingga meningkatkan produktivitas tim.
Jadi, sejauh apa sobat Panda memanfaatkan NLP ini?
ChatGPT adalah salah satu bukti nyata betapa AI berkembang dengan sangat pesat. AI membuat media sosial menjadi gempar karena kecerdasannya dalam mengolah informasi dan perintah dari manusia.
Sakit menariknya, sampai timbul banyak keresahan di banyak kalangan. Apakah AI di masa depan benar- benar menggantikan sebagian besar pekerjaan manusia? Seberapa besar sih potensi si ChatGPT ini? Simak ulasan Panda di artikel ini ya!
Apa itu ChatGPT?
Pengertian dari ChatGPT (Generative Pre-training Transformer) adalah kecerdasan buatan yang bekerja menggunakan format percakapan. Chat GPT merupakan salah satu contoh canggih dari Artificial Intelligence yang menggunakan model bahasa alami (Natural Language Processing- NLP) untuk menghasilkan teks yang menyerupai tulisan manusia.
Dengan format percakapan ini, ChatGPT bekerja layaknya asisten virtual untuk pengguna. Bukan hanya menjawab pertanyaan, tapi juga bisa menghasilkan teks dan menjadi partner brainstorming yang memberi respon otomatis dan dalam waktu singkat.
Sejarah ChatGPT
Hadirnya ChatGPT tidak lepas dari hadirnya OpenAI, yang merupakan perusahaan non profit yang didirikan pada 11 Desember 2015 oleh Elon Musk dan Sam Altman. Didesain sebagai chatbot, layanan ini diklaim memiliki kecerdasan untuk bisa melakukan berbagai tugas dalam waktu singkat.
ChatGPT sendiri mengalami serangkaian pengembangan dalam teknologi GPT. Model GPT pertama kali hadir dengan tujuan meningkatkan pemahaman komputer terhadap manusia.
Pada 30 November 2022, ChatGPT diluncurkan sebagai prototipe dan dengan cepat menarik perhatian. Pasalnya, chatbot berbasis AI ini mempunyai database pengetahuan yang sudah lebih besar sehingga bisa memberi respon yang baik untuk penggunanya.
Di versi pertama, Chat GPT menggunakan model bahasa besar (Large Language Model- LLM) GPT-3.5. Serangkaian pembaruan dilakukan untuk meningkatkan kemampuan model dalam menghadapi berbagai tugas bahasa. Pada 14 Maret 2023, OpenAI merilis ChatGPT berbasis GPT-4 yang merupakan model terbaru dengan teknik pembelajaran terarah.
Ada banyak cara menggunakan ChatGPT. Mulai dari membantu membuat jokes, menyajikan rumus excel, hingga menjawab soal matematika. Chatbot AI ini juga bisa mengkoreksi jawabannya sendiri jika jawaban sebelumnya dirasa kurang sesuai.
Fungsi dan Kegunaan Chat GPT
Dengan Large Language Model/LLM, Chat GPT bisa kita gunakan untuk hampir semua kebutuhan yang berkaitan dengan teks. Antara lain sebagai berikut :
1. Menyediakan Informasi
Salah satu fungsi utama dari Chat GPT adalah memberikan informasi. Dengan mengajukan pertanyaan pada topik tertentu yang menyertakan kata kunci tertentu, chatbot ini akan menyediakan informasi jawaban yang menurutnya sesuai.
Sayangnya, saat ini ChatGPT hanya bisa menyediakan informasi hingga maksimal tahun 2021. Sedangkan informasi terbaru selain di kurun waktu tersebut hasilnya tidak akan sesuai harapan.
2. Menjawab Pertanyaan Sulit
Banyak yang menggunakan ChatGPT selayaknya menggunakan mesin pencari. Bedanya, ChatGPT bisa memberikan jawaban instan yang hasilnya seperti rangkuman informasi. Dengan begitu, kita tidak perlu repot menelaah informasi satu per satu dari hasil pencarian.
3. Mengerjakan Tugas Matematika dan Esai
Karena kecerdasannya yang berkaitan dengan tugas berbasis teks, Chat GPT bisa menghasilkan essay sesuai petunjuk yang pengguna berikan. Mulai dari topik, jumlah kata, bahkan hingga gaya bahasa.
Selain itu, beberapa pengguna juga menyebut telah menggunakan teknologi AI ini untuk membantu mengerjakan tugas matematika mereka dengan cepat.
4. Mengerjakan Coding
Fungsi selanjutnya dari Chat GPT adalah kemampuan dalam mengerjakan coding dan debugging. Pengguna bisa memberi instruksi untuk mengidentifikasi apa yang salah dengan serangkaian kode javascript, selanjutnya AI akan membantu menemukan kesalahannya.
Kendati begitu, tentunya pengguna perlu jeli dan berhati- hati. Para programmer sendiri tidak menyarankan proses deploy dengan kode yang AI produksi dengan alasan akurasi dan limitasi.
5. Menulis Konten dengan Efektif
Kehadiran ChatGPT bisa membuat proses penulisan konten menjadi lebih mudah dan efektif. Kita bisa membuat artikel dengan cepat dan efisien. Atau juga menghasilkan teks kreatif seperti puisi, cerita, dan skenario. Selain itu, ChatGPT juga bisa menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lainnya.
Kendati begitu, Panda tidak menyarankan untuk menggunakan mentah- mentah hasil dari bot AI ini. Agar konten tetap berkualitas, penulis tetap perlu menyunting ulang, menambahkan poin- poin penting dan merapikan tulisan ulang agar menjadi karya yang lebih baik lagi.
6. Partner Brainstorming
Dengan format percakapan, tidak heran jika ChatGPT bisa menjadi partner brainstorming yang handal. Pengguna bisa bercakap- cakap dengan bot AI ini untuk mendapatkan saran tentang suatu hal, menjelaskan sesuatu, hingga memberi rekomendasi sesuai input yang diberikan.
7. Meningkatkan Produktivitas
Dengan deretan fungsi di atas, tidak diragukan lagi kalau Chat GPT bisa berfungsi meningkatkan produktivitas kita. Memanfaatkan tool AI ini dengan efektif bisa membuat pekerjaan kita menjadi lebih cepat selesai dan efisien.
Namun perlu kita ingat juga, pada Chat GPT bukan tools untuk mempercepat dan menyelesaikan semuanya. Pengguna tetap harus memeriksa kembali informasi yang mereka peroleh dari Chat GPT mengingat salah satu kelemahan tool ini ada pada keakuratan datanya.
Kelebihan dan Kekurangan Chat GPT
Dengan semua kecanggihan yang dimilikinya, bukan berarti bot AI ini hadir tanpa cela. Dengan mengenali kelebihan dan kekurangan Chat GPT, kita kan bisa menggunakan tool ini dengan bijak dan efektif.
Kelebihan ChatGPT
1. Menghemat Waktu
Dengan kemampuannya menjawab dengan sangat cepat, Chat GPT adalah tool yang efektif dan menghemat waktu. Kita tidak perlu melakukan penelusuran panjang untuk mendapat informasi- informasi tertentu. Karena bermodalkan chatbot ini, kita akan langsung mendapatkan jawaban yang langsung berkaitan dengan inti topik.
2. Serupa dengan Hasil Kerja Manusia
Seperti yang Panda sebutkan sebelumnya, chatbot AI ini bisa secara efektif memberi respon yang mirip dengan hasil kerja manusia. Mulai dari cara menyajikan informasi, memproses perintah, hingga membuatkan kalimat teks sesuai permintaan.
3. Tidak Kaku Seperti Robot pada Umumnya
Dengan jawaban dan respon yang tidak kaku, ini menjadikan Chat GPT sebagai bot yang tidak kaku seperti robot pada umumnya. Pengguna bahkan bisa menggunakan humor- humor tertentu dan chatbot tetap bisa merespon dengan baik.
Kekurangan ChatGPT
1. Pemahaman yang Terbatas
Menurut Context, Large Language Model mempunyai banyak keterbatasan. Mulai dari keterbatasan pemahaman, reliability, cakupan, dan lain sebagainya.
Berbeda dengan cara kerja manusia yang berusaha melakukan riset dari berbagai sumber valid, AI chatbot hanya memberi jawaban sesuai dengan apa yang pengguna input. Alhasil, meski bisa mengerjakan perintah teks sesuai kebutuhan, bot tetap membutuhkan pengawasan dan campur tangan manusia.
2. Tidak Selalu Memberi Jawaban Akurat
Kelemahan ChatGPT selanjutnya adalah akurasi jawaban. Kasus ketidak akuratan jawaban ini bahkan beberapa kali dibagikan pengguna di media sosial. Ya, tidak jarang Chat GPT memberikan jawaban yang salah.
Maka dari itu, pengguna perlu berhati- hati karena kesalahan ini sangat sulit diidentifikasi. Salah satu penyebabnya karena jawaban yang bot berikan sering terdengar seperti info akurat.
3. Tidak Menggantikan Pekerja Kreatif Seutuhnya
Bot AI ini memang bisa membantu kita membuat konten dan copywriting sederhana. Kendati begitu, saat harus membuat teks panjang dengan variasi konten, personalisasi sesuai kebutuhan dan menghindari duplikasi, AI akan kesulitan melakukan ini.
Selain itu, seperti yang Panda ulas di artikel sebelumnya, ada beberapa pekerjaan yang tidak tergantikan oleh AI. Namun, AI dapat secara efisien menjadi tools pendukung yang mumpuni.
4. Repetitif dan Tidak Memahami Realita
Seringkali jawaban dari bot AI kurang kontekstual dari apa yang pengguna butuhkan. Jawaban bot tergantung dari database pengetahuan yang mereka kumpulkan sehingga cenderung bersifat umum dan tidak memahami konteks dengan mendalam.
Selain itu, teks yang bot hasilkan juga bersifat repetitif dalam beberapa kasus.
Cara Mendaftar dan Menggunakan ChatGPT
Cara menggunakan ChatGPT sangatlah mudah. Jika kamu belum pernah menggunakan tool ini dan ingin mencobanya, berikut panduan dari Panda yang bisa kamu ikuti :
Klik ‘Sign Up’ untuk mendaftarkan akun pertama kali. Pengguna juga bisa melakukan registrasi instan melalui akun Google, Microsoft atau Apple.
Lakukan aktivasi akun dengan memasukkan kode verifikasi yang masuk ke email.
Setelah akun aktif, pengguna akan dialihkan ke dashboard ChatGPT dan mulai bisa menggunakannya.
2. Cara Mudah Menggunakan ChatGPT
Setelah mempunyai akun aktif, pengguna mulai bisa menggunakan ChatGPT dalam format percakapan. Bot AI nantinya akan merespon setiap pesan dan perintah dari pengguna dengan percakapan yang sesuai.
Misalnya menggunakan kata “Halo” di awal percakapan, dan berlanjut dengan perintah. Berikut contoh penggunaan Chat GPT untuk ide dan inspirasi :
Meminta bantuan membuat script WA
Membuat deskripsi lowongan pekerjaan
Mencarikan situs sejenis
Kesimpulan
Teknologi bertumbuh dengan sangat cepat setiap harinya. Terlebih dengan kehadiran perusahaan Open AI yang melahirkan ChatGPT, penggunaan kecerdasan buatan menjadi semakin masif.
Kehadiran Chat GPT bisa menjadi dua sisi yang berbeda. Dengan kecerdasannya, bot AI ini menjadi tool yang meningkatkan produktivitas dan efisiensi kerja. Mulai dari membuat konten hingga partner brainstorming, AI bisa melakukannya dengan mudah.
Di sisi lain, menggunakan AI secara mentah- mentah juga bukan hal bijak. Pasalnya, AI tidak selalu memberikan jawaban yang akurat. AI tetap mempunyai kekurangan- kekurangan seperti yang Panda jelaskan.
Meski tool seperti ChatGPT sangat mengesankan, pada dasarnya bot ini adalah produk dari algoritma dan pengolahan data. Oleh karena itu, untuk banyak hal, kita perlu menggali dengan cermat informasi yang akan kita sajikan.
Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) menjadi topik yang hangat di banyak kalangan. AI digunakan di berbagai bidang dan telah mengubah banyak hal dalam kehidupan manusia.
Salah satu yang menjadi hot topic adalah kenyataan betapa AI telah mengganti peran manusia di banyak jenis pekerjaan. Kabar baiknya, menurut Fast Company masih ada beberapa jenis pekerjaan yang tidak tergantikan oleh AI.
Di artikel ini, Panda akan secara lengkap mengulas tentang apa itu kecerdasan buatan AI (artificial intelligence). Dengan memahami artificial intelligence secara mendalam, kita bisa mengantisipasi kemungkinan- kemungkinan yang terjadi di masa depan.
Apa itu Kecerdasan Buatan/ Artificial Intelligence AI?
AI (Artificial Intelligence) atau Kecerdasan Buatan merupakan teknologi yang dirancang melalui sistem komputer untuk melakukan tugas dengan meniru kecerdasan intelektual manusia.
Sedangkan definisi kecerdasan buatan menurut Mc Leod dan Schell adalah aktivitas penyediaan mesin seperti komputer dengan kemampuan untuk menampilkan perilaku yang sama cerdasnya jika dilakukan oleh manusia.
AI memungkinkan komputer atau sistem teknologi untuk belajar dari pengalaman, mengidentifikasi pola, mengambil keputusan, pemikiran kreatif, hingga menyelesaikan tugas- tugas komplek dengan cepat dan efisien.
Untuk bisa bekerja, AI membutuhkan data untuk menjadi sumber pengetahuan dari manusia. Agar menjadi lebih cerdas dan berkinerja baik, AI membutuhkan lebih banyak pengalaman dan data. Hal ini tidak lepas dari proses kerja AI yang merupakan rangkaian dari learning, reasoning, dan self correction.
Secara garis besar, kecerdasan buatan AI dapat melakukan satu dari empat hal berikut ini :
Acting Humanly : Sistem yang bertindak seperti halnya manusia.
Thinking Humanly : Sistem yang berpikir layaknya seperti manusia.
Think Rationally : Sistem yang bisa berpikir secara rasional.
Act Rationally : Sistem yang dapat bertindak secara rasional
Manfaat Kecerdasan Buatan di Berbagai Bidang
Artificial intelligence mempunyai potensi yang luar biasa di berbagai bidang. Yang kita lihat saat ini, mungkin belum sepenuhnya bagaimana AI bekerja di masa depan. Akan lebih banyak kejutan di masa mendatang? Sepertinya begitu mengingat perkembangannya yang pesat.
Sebelum melaju kesana, ini dia beberapa manfaat potensial kecerdasan buatan di berbagai bidang :
1. Teknologi
AI memperlihatkan perkembangan yang luar biasa di bidang teknologi. Beberapa hal yang sudah terjadi misalnya banyaknya konten yang di-generate oleh AI di bidang teknologi kreatif. Misalnya saja AI image editing, AI copywriting, dan masih banyak lagi.
Kita juga sebelumnya juga mengenal asisten virtual seperti Siri dan Google Assistant. Kedua asisten pinter ini bekerja menggunakan AI untuk memahami dan merespon perintah pengguna. Selain itu, ada juga pengembangan mobil otonom menggunakan teknologi yang memungkinkan teknik mengemudi tanpa adanya campur tangan manusia.
2. Kesehatan
Di dunia medis, kecanggihan AI membantu diagnosa penyakit dengan lebih cepat dan akurat. Dengan algoritma AI yang cerdas, dokter bisa menganalisa data pasien dan mengidentifikasi penyakit dengan tingkat keberhasilan yang lebih tinggi.
Dengan begitu, hal ini bisa membantu penanganan yang lebih baik dan penyembuhan yang lebih cepat. AI untuk dunia medis juga diprediksi akan berkembang pesat di masa depan.
3. Keuangan
Sedangkan di industri keuangan, kecerdasan buatan bisa bekerja menganalisa pola dan tren pasar secara real time. Dengan analias ini, institusi keuangan bisa membuat keputusan investasi yang lebih cerdas dan meminimalkan resiko.
Selain itu, AI juga bisa mendeteksi penipuan dan kecurangan lebih cepat dalam transaksi keuangan.
Kelebihan dan Kekurangan Artificial Intelligence AI
Dengan segudang potensi, kecerdasan buatan ternyata juga mempunyai kelebihan dan kekurangan yang perlu kita antisipasi.
Kelebihan Kecerdasan Buatan/ AI
1. Kemampuan Analitis yang Cepat
Bukan hanya cepat, AI juga mampu menganalias data dengan akurat, bahkan untuk data yang sangat besar. Penyajian data besar yang cepat dan akurat tentu akan berdampak besar. Terutama dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dan prediksi yang lebih akurat.
2. Efisiensi dan Efektivitas Tinggi
Dengan tingkat kecepatan proses data yang tinggi, AI bisa menyelesaikan tugas- tugas yang manusia berikan dengan cepat dan akurat. Alhasil, AI membantu banyak bidang pekerjaan menjadi lebih efektif dan efisien.
3. Pembelajaran Mandiri
Dengan data yang ia peroleh, AI belajar meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu. Artinya, sistem AI akan terus berkembang dan menjadi lebih pintar dari waktu ke waktu.
4. Pengambil Keputusan yang Obyektif
AI melakukan pemrosesan data secara obyektif tanpa terpengaruh oleh emosi manusia. Dengan metodenya, AI bisa mengurangi kesalahan dan membuat keputusan yang subyektif.
Kekurangan Kecerdasan Buatan/ AI
1. Ketergantungan pada Data
Perkembangan kecerdasan AI sangat bergantung pada data yang mereka miliki. Jika data yang mereka kumpulkan bias dan tidak representatif, AI bisa menghasilkan data yang tidak akurat dan tidak adil.
2. Keterbatasan Memahami Konteks
AI cenderung memahami konteks secara terbatas. Misalnya dalam memproses bahasa alami, AI mungkin tidak bisa memahami makna yang tersembunyi atau menyerap nuansa dalam percakapan.
3. Keamanan dan Privasi
Kekurangan AI selanjutnya adalah resiko keamanan dan privasi data. Data yang AI kumpulkan rentang terhadap serangan atau penyalahgunaan oleh pihak tidak berwenang.
4. Menggantikan Pekerja Manusia
Tidak bisa dipungkiri, AI sudah menggantikan beberapa jenis pekerjaan manusia. Misalnya saja industri manufaktur dimana robot AI bisa menggantikan fungsi pekerja manusia dalam hal perakitan dan pengemasan.
Kemampuan otomatisasi terhadap tugas- tugas secara cepat dan akurat dapat menggantikan manusia dengan mudah. Di masa depan, pekerjaan sederhana dengan pola berulang bisa digantikan oleh sistem AI yang berdampak pada tingkat pengangguran di masa depan.
Contoh Kecerdasan Buatan/ AI
Kecerdasan buatan sudah banyak diterapkan di berbagai industri. Mulai dari medis, bisnis, pendidikan, hingga dalam kehidupan sehari- hari. Berikut beberapa contoh penerapan AI yang mudah kita temui dalam kehidupan sehari- hari :
1. Fitur Rekomendasi di E-Commerce
Saat berbelanja di ecommerce dan mengklik sebuah produk, kita sering mendapat penawaran rekomendasi produk serupa. Dengan fitur ini, kita tiba- tiba bisa teringat “Oh iya, cocok nih kalau digabungin” atau “Wah.. kayaknya produk yang di list rekomendasi aja nih.”
Fitur rekomendasi tentu akan sangat melelahkan jika harus diatur secara manual. Terutama karena produk juga mengalami perubahan dari waktu ke waktu. Namun melalui proses data learning AI, rekomendasi disajikan dengan mudah sesuai konsep data mining di proses konfigurasi.
2. Asisten Virtual
Familiar dengan Google Assistant, Siri atau Alexa? Ketiganya adalah contoh dari asisten virtual yang bisa berinteraksi dengan penggunanya.
Asisten virtual juga mempunyai berbagai kecerdasan yang sangat membantu pengguna. Mulai dari mencatat kapan ada janji temu dan memberi informasi saat waktu acara yang ditentukan segera tiba.
Selain itu, asisten virtual juga bisa melakukan perintah untuk mengirim pesan membuka aplikasi, memutar musik, dan lain sebagainya. Asisten virtual terus belajar selaras dengan aktivitas pengguna, sehingga asisten virtual bisa mengetahui apa yang pengguna sukai dan apa yang biasa dilakukan.
3. DeepFace Facebook
Contoh selanjutnya dari kecerdasan buatan -Air adalah penggunaan teknologi DeepFace oleh Facebook. Kecerdasan buatan ini berfungsi mengenali wajah orang di setiap postingan foto. Dengan teknologi ini, kamu tidak perlu lagi menandai seseorang di foto secara manual karena AI bisa memprediksinya.
AI bisa melakukan identifikasi wajah tentunya berdasarkan data dan kebiasan yang pengguna lakukan. Data ini diperoleh saat pengguna menandai foto orang tersebut sebelum, sehingga bisa memberi rekomendasi dengan mudah.
Selain tiga contoh kecerdasan buatan di atas, masih ada banyak lagi penerapan teknologi AI di sekitar kita. Mulai dari fitur kamera smartphone yang memberi rekomendasi setting sesuai keadaan saat itu, hingga AI di bidang otomotif yang memungkinkan mobil berjalan tanpa pengemudi.
Kesimpulan
Kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) adalah teknologi yang dirancang melalui sistem komputer untuk melakukan tugas serupa manusia dengan meniru kecerdasan mereka. Mulai hari ini dan di masa depan nanti, artificial intelligence akan terus berkembang dengan pesat.
Banyak prediksi menyebut berkembangnya AI akan membuat perbedaan yang signifikan dengan prospek karir di masa depan. Tidak ada yang bisa kita lakukan, selain terus mengikuti perkembangan AI dan terus terlibat agar terupdate.
Dengan mengenali potensi AI dan terupdate, kita akan bisa memanfaatkan teknologi ini dengan baik dan bijaksana.
Dengan perkembangan AI yang sedemikian pesat beberapa tahun ini, banyak dari kita yang bertanya- tanya apakah ada jenis pekerjaan yang tidak tergantikan oleh AI. Pasalnya, AI berkembang dengan sedemikian pesatnya. Seperti tak terbendung.
Sebelumnya, OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development) mengungkapkan riset yang berkaitan dengan pekerjaan dan kehadiran artificial intelligence (AI). Dalam studinya, OECD mengungkap bahwa 27 persen pekerjaan manusia nantinya akan tergantikan dengan kecerdasan buatan, alias AI.
OECD juga menyebut bahwa riset ini merupakan tahap awal. Yang mana, mereka memprediksi bahwa di masa depan ini bisa menjadi lebih brutal.
Ada Jenis Pekerjaan yang Tidak Tergantikan oleh Kecerdasan Buatan AI
Kecerdasan buatan memang berkembang dengan sangat pesat. Sudah banyak jenis pekerjaan yang terdampak dan langsung merasakan efeknya.
Kendati begitu, seperti Panda lansir dari Fast Company, masih ada beberapa jenis pekerjaan yang diprediksi bisa bertahan dari gempuran AI dan tidak bisa digantikan oleh kecerdasan buatan. Apa saja? Simak daftarnya berikut ini!
1. Pekerja Kreatif
Ada banyak jenis pekerjaan di bidang kreatif. Para ahli sepakat kalau kreatif akan masuk ke dalam zona aman yang tidak tergantikan dengan mudah oleh kecerdasan buatan. Pekerja kreatif yang termasuk ke dalam kelompok ini misalnya artis, penyanyi, dan musisi.
Pasalnya, pekerja kreatif jenis berkaitan erat dengan bakat alami, emosi untuk terhubung dengan audiens dan pengalaman hidup. Hal ini menjadi poin- poin yang sulit tergantikan oleh kecerdasan buatan.
2. Penata Rambut
Sebelum AI berkembang sepesat ini, dulu sudah pernah ada upaya untuk membuat mesin pemotong rambut. Sayangnya, mesin ini tidak bisa memotong secara optimal. Belum lagi mengikuti potongan baru, dan melayani rambut- rambut yang membutuhkan perlakuan khusus.
Percobaan yang telah lalu ini menjadi sampel bahwa penata rambut manusia akan lebih aman dan sesuai kebutuhan daripada pemotong rambut robot.
3. Staff Quality Control
Dalam sebuah produksi, masalah adalah sesuatu yang sulit kita hindari. Semakin besar kapasitas produksi, semakin besar potensi error dan kesalahan. Artificial Intelligence yang canggih sekali pun juga masih berpotensi untuk melakukan kesalahan.
Itulah mengapa peran seorang Quality Control akan terus menjadi krusial dan sulit tergantikan. Tak peduli secanggih apapun kecerdasan buatan.
Mark William, Kepala Produk People First, turut mengamini hal ini. Menurutnya, meskipun mesin mempunyai kemampuan untuk memproduksi semua hal dengan lebih cepat, mereka tidak mempunyai analitik dan pengetahuan yang dibutuhkan untuk mengendalikan masalah produksi.
4. Guru
Sosok pahlawan tanpa jasa ini juga termasuk jenis pekerjaan yang tidak tergantikan oleh AI. Kendati sekarang video berbasis edukasi semakin bertebaran, namun peran guru tetaplah penting.
Dalam proses pembelajaran, guru dapat menjadi pembeda untuk setiap orang mencerna ilmu pengetahuan dengan baik. Kehadiran guru, dalam sosok manusia, juga mengajarkan generasi selanjutnya tentang keterampilan bersosialisasi dan empati dengan lingkungan sekitar.
Melalui peran guru lah negara bisa menciptakan generasi muda yang cerdas, terampil dan percaya diri secara emosional. Namun tentunya, guru juga harus turut bisa mengimplementasikan kecerdasan buatan ini sesuai porsinya agar ilmunya juga semakin berkembang.
5. Terapis dan Pekerja Sosial
Terapis dan pekerja sosial tentunya juga sulit untuk tergantikan oleh robot dan kecerdasan buatan. Pasalanya, pekerjaan dalam bidang ini membutuhkan interaksi yang nyata dengan manusia.
Tanpa interaksi nyata, akan sulit sekali menemukan solusi dan menjawab masalah. Dengan orang yang nyata, orang akan merasa terbantu karena bisa merasakan empati dan saran yang berdasarkan pengalaman bersama, bukan sekedar historis data.
6. Pengasuh
Pernahkah Anda mendengar tentang robot yang diprogram menjadi pengasuh bayi atau orangtua? Ya, kehadiran mereka memang sudah ada.
Kendati begitu, kehadiran robot tetap tidak bisa menggantikan peran pengasuh manusia. Pasalnya, mengasuh bukan sekedar pekerjaan yang bisa berlaku dengan template tertentu. Mengasuh melibatkan perasaan, pemahaman emosional dan interaksi nyata.
7. Petugas Kesehatan
Jenis pekerjaan terakhir yang tidak bisa digantikan oleh AI adalah petugas kesehatan. Profesi seperti dokter dan perawat bukan hanya membutuhkan ilmu pengetahuan, tapi juga pengalaman dan kemampuan memberikan perawatan.
Lebih lanjut lagi, seringkali pasien dan petugas kesehatan perlu terlibat dalam sebuah komunikasi dua arah. Hal ini dapat memberikan efek psikologis pada pasien yang meningkatkan harapan untuk lekas sembuh.
