Kecerdasan buatan generatif dan kecerdasan buatan prediktif

Kecerdasan buatan adalah istilah yang luas yang mencakup berbagai teknik dan pemanfaatan yang memungkinkan mesin melakukan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia. Di antara banyak cabang kecerdasan buatan, dua di antaranya yang telah mendapatkan perhatian dan popularitas yang signifikan dalam beberapa tahun terakhir adalah – kecerdasan buatan generatif dan kecerdasan buatan prediktif.

Apa itu kecerdasan buatan generatif

Kecerdasan buatan generatif adalah bentuk kecerdasan buatan yang menciptakan konten atau data baru dan orisinal, seperti gambar, teks, video, musik, kode, dan desain. Kecerdasan buatan generatif menggunakan algoritme yang kompleks dan pembelajaran mendalam untuk mempelajari pola dan hubungan dalam data, dan kemudian menghasilkan keluaran yang baru dan realistis berdasarkan data tersebut. Beberapa contoh kecerdasan buatan generatif yang paling populer adalah ChatGPT, sebuah chatbot yang dapat berkomunikasi dalam bahasa alami. Midjourney, sebuah alat yang dapat menghasilkan kode perangkat lunak dari deskripsi bahasa alami. Dan Runway, platform yang dapat membuat dan mengedit gambar, video, dan animasi.

Apa itu kecerdasan buatan prediktif

Kecerdasan buatan prediktif adalah bentuk kecerdasan buatan yang menganalisis data yang ada dan membuat prediksi atau rekomendasi berdasarkan data tersebut. Kecerdasan buatan prediktif menggunakan algoritme statistik dan pembelajaran mesin untuk belajar dari data historis dan mengidentifikasi pola, tren, dan korelasi. Kecerdasan buatan prediktif juga dapat menggunakan data untuk mengklasifikasikan, menyegmentasikan, dan mengurutkan objek atau peristiwa. Beberapa contoh umum kecerdasan buatan prediktif adalah peramalan, yang dapat memprediksi hasil atau skenario di masa depan – klasifikasi, yang dapat memberikan label atau kategori pada data – dan regresi, yang dapat memperkirakan hubungan antar variabel.

Baik kecerdasan buatan generatif maupun kecerdasan buatan prediktif memiliki berbagai pemanfaatan dan kasus penggunaan di berbagai domain dan industri, seperti perawatan kesehatan, pendidikan, hiburan, keuangan, pemasaran, dan banyak lagi. Namun, keduanya juga memiliki tujuan, fungsi, tantangan, dan praktik terbaik yang berbeda.

Berikut adalah beberapa poin penting yang perlu dipertimbangkan saat membandingkan kecerdasan buatan generatif dan kecerdasan buatan prediktif.

Tujuan

Kecerdasan buatan generatif bertujuan untuk menghasilkan konten atau data yang baru dan orisinil, sedangkan kecerdasan buatan prediktif bertujuan untuk menganalisis dan memahami data yang sudah ada dan membuat prediksi atau rekomendasi.

Fungsi

Kecerdasan buatan generatif menciptakan informasi atau konten baru, sedangkan kecerdasan buatan prediktif membuat prediksi berdasarkan data yang sudah ada.

Data pelatihan

Kecerdasan buatan generatif membutuhkan data yang beragam dan komprehensif untuk belajar dan menghasilkan output, sedangkan kecerdasan buatan prediktif membutuhkan data historis untuk pembelajaran dan prediksi.

Contoh

Kecerdasan buatan generatif dapat membuat teks, gambar, video, musik, kode, dan desain, sedangkan kecerdasan buatan prediktif dapat melakukan peramalan, klasifikasi, dan regresi.

Proses pembelajaran

Kecerdasan buatan generatif mempelajari pola dan hubungan dalam data, sedangkan kecerdasan buatan prediktif belajar dari data historis untuk membuat prediksi.

Kasus penggunaan

Kecerdasan buatan generatif dapat digunakan untuk tugas-tugas kreatif, pembuatan konten, dan penambahan data, sedangkan kecerdasan buatan prediktif dapat digunakan untuk analisis bisnis, peramalan keuangan, dan dukungan keputusan.

Tantangan

Kecerdasan buatan generatif mungkin kurang spesifik, akurat, atau berkualitas dalam keluarannya, sedangkan kecerdasan buatan prediktif mungkin dibatasi oleh model yang ada, kualitas data, atau bias dalam data.

Kompleksitas pelatihan

Kecerdasan buatan generatif umumnya membutuhkan pelatihan yang lebih kompleks dan sumber daya yang intensif dibandingkan dengan kecerdasan buatan prediktif, yang membutuhkan pelatihan yang tidak terlalu rumit.

Kreativitas

Kecerdasan buatan generatif bersifat kreatif dan menghasilkan hal-hal yang belum pernah ada sebelumnya, sedangkan kecerdasan buatan prediktif tidak memiliki unsur penciptaan konten.