Apa itu AI (Artificial Intelligence)?

Updated

April 21, 2025

• Waktu baca 16 Menit

Gambar Apa itu AI (Artificial Intelligence)?

Reading Time: 16 minutes

Menurut kamus Britannica, artificial intelligence adalah simulasi atau tiruan kecerdasan manusia yang diproses oleh mesin, khususnya sistem komputer. Fungsi utama artificial intelligence adalah pemutakhiran sistem, pemroses bahasa, pemahaman dialog, hingga mesin visual.

Artificial intelligence adalah sebuah konsep yang sudah lama berinteraksi dengan kehidupan manusia. Penggunaan artificial intelligence bisa kita dapati mulai dari hal sesederhana permainan video game, hingga tugas berat seperti pengambilan keputusan investasi dan operasional mesin industri.

Banyak perusahaan berlomba-lomba untuk menerapkan teknologi artificial intelligence dalam kegiatan bisnis. Hal ini dipercaya dapat mengambil alih peran manusia pada tugas repetitif dan mengeliminasi risiko human error. artificial intelligence juga dipercaya dapat meningkatkan citra perusahaan sekaligus membantu perusahaan dalam mengembangkan produk dan jasa yang ditawarkan.

Salah satu komponen artificial intelligence yang paling umum digunakan adalah machine learning. Komponen ini memungkinkan perangkat hardware dan software perusahaan untuk mengumpulkan dan memproses data dengan lebih efisien dan akurat melebihi volume yang bisa diproses oleh manusia. Bahasa pemrograman yang paling populer digunakan pada proyek artificial intelligence adalah Python, R and Java.

Agar kamu bisa memanfaatkan kecanggihan artificial intelligence dalam kehidupan sehari-hari, Yuk Baca penjelasan lengkapnya melalui artikel Pintu di bawah ini!

Pengertian AI (Artificial intelligence)

Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan adalah sistem komputer yang bekerja dengan mencerna data dalam jumlah besar (big data) untuk kemudian diproses untuk menemukan pola dan korelasi.

Melalui pola dan korelasi yang ditemukan, artificial intelligence akan memprediksi kemungkinan yang terjadi di masa depan. Dengan kata lain artificial intelligence adalah mesin statistik besar yang digunakan untuk memprediksi masa depan menggunakan data masa lampau.

Salah satu contoh artificial intelligence adalah chatbot atau program penerima pesan. Melalui data yang dikumpulkan, chatbot akan memproses data dan mengenali pola yang sering muncul melalui percakapan sebelumnya. Data tersebut akan digunakan oleh chatbot untuk menjawab percakapan yang diajukan user kepadanya. Semakin banyak data yang dikumpulkan dan diproses, semakin baik jawaban yang disediakan oleh chatbot.

Program AI fokus pada tiga keahlian kognitif yakni learning, reasoning dan self-correction.

Learning processes mencakup semua langkah yang diperlukan oleh artificial intelligence untuk mengumpulkan data. Langkah ini menitikberatkan pada proses pengumpulan data dan pembuatan instruksi khusus yang biasa disebut algoritma. Melalui algoritma, komputer akan mendapatkan semua instruksi yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas tertentu.

Setelah itu, artificial intelligence memasuki ranah yang disebut reasoning processes. Pada tahap ini, semua data yag berhasil terkumpul akan dianalisis untuk menemukan pola tertentu yang dilakukan oleh algoritma.

Langkah terakhir pada artificial intelligence adalah self-correction processes. Pada tahap ini artificial intelligence akan memperbaiki atau mengevaluasi kesalahan yang dilakukan sehingga hasil yang didapatkan di masa mendatang akan semakin baik.

Contoh dari tahap ini adalah program artificial intelligence pada permainan AlphaGo. Dimana artificial intelligence mensimulasi jutaan permainan dan kekalahan yang dialami kemudian melakukan evaluasi. Dari proses ini artificial intelligence mampu merancang strategi permainan yang semakin baik hingga mampu mengalahkan atlet AlphaGo terbaik di dunia.

Komponen Utama dalam AI

Berikut adalah komponen-komponen utama yang ada dalam Artificial Intelligence (AI):

Machine Learning (ML)

Machine Learning (ML) adalah salah satu komponen paling penting dalam kecerdasan buatan (AI), karena memungkinkan sistem untuk belajar dari data yang diberikan tanpa perlu diprogram secara eksplisit.

Alih-alih menggunakan aturan yang telah ditetapkan, ML memanfaatkan teknik statistik untuk meningkatkan kinerjanya seiring berjalannya waktu dan bertambahnya pengalaman. Algoritma dalam machine learning menerapkan metode komputasi kompleks untuk “mempelajari” informasi dan mengakumulasi pengalaman dari data yang tersedia.

Jenis-Jenis Machine Learning

Dalam praktiknya, algoritma machine learning dibagi menjadi tiga kategori utama. Pertama, Supervised Learning, di mana algoritma dilatih menggunakan data berlabel, yaitu data yang sudah diketahui hasil akhirnya, sehingga mesin belajar untuk memetakan input ke output yang benar.

Kedua, Unsupervised Learning, yang menggunakan data tanpa label, memberikan kesempatan kepada algoritma untuk secara mandiri menemukan pola, struktur, atau hubungan tersembunyi dalam data tersebut.

Ketiga, Reinforcement Learning, yaitu metode di mana algoritma diberikan tujuan akhir dan dibiarkan belajar melalui percobaan dan kesalahan hingga menemukan strategi terbaik untuk mencapai hasil yang diinginkan.

Contoh Penerapan Machine Learning

Teknologi machine learning kini telah diterapkan di berbagai sektor industri. Misalnya, algoritma pencarian Google menggunakan machine learning untuk meningkatkan akurasi dan relevansi hasil pencarian bagi penggunanya.

Selain itu, situs-situs seperti YouTube dan Netflix memanfaatkan machine learning dalam sistem rekomendasi mereka, dengan menganalisis perilaku penonton untuk menyarankan konten yang sesuai dengan preferensi pengguna.

Contoh lain adalah pada mobil otonom (self-driving car), di mana machine learning digunakan untuk memprediksi berbagai skenario di jalan raya dan mengambil keputusan secara real-time.

Deep Learning

Deep Learning adalah salah satu cabang dari Machine Learning (ML) yang menawarkan pendekatan berbeda dibandingkan metode ML tradisional. Pada Machine Learning biasa, proses ekstraksi fitur dari data harus dilakukan secara manual, yang memerlukan waktu dan keahlian khusus.

Sementara itu, Deep Learning mengotomatisasi proses ini menggunakan Deep Neural Networks (Jaringan Saraf Dalam), sehingga model dapat secara otomatis mengenali fitur penting langsung dari data mentah tanpa banyak intervensi dari manusia. Ini membuat Deep Learning sangat efisien dan mengurangi kebutuhan akan keahlian khusus dalam rekayasa fitur (feature engineering).

Deep Learning memiliki keunggulan dalam mengolah data tidak terstruktur, seperti gambar, suara, dan teks, dengan tingkat akurasi yang luar biasa. Karena kemampuannya ini, Deep Learning menjadi komponen penting dalam dunia Machine Learning dan Artificial Intelligence (AI).

Sebagai bagian dari Machine Learning, Deep Learning menggunakan berbagai jenis jaringan saraf untuk menganalisis dan mempelajari data. Prinsip kerjanya meniru cara otak manusia dalam memproses informasi dan beradaptasi berdasarkan pengalaman yang diperoleh.

Neural Networks

Neural Networks atau jaringan saraf tiruan adalah sebuah metode dalam kecerdasan buatan (AI) yang mengajarkan komputer untuk memproses data dengan cara yang terinspirasi dari kerja otak manusia. Ini merupakan bagian dari proses machine learning (ML), lebih spesifik lagi dalam bidang deep learning, yang menggunakan node-node atau “neuron” yang saling terhubung dalam struktur berlapis menyerupai jaringan saraf manusia.

Neural network membentuk sebuah sistem adaptif yang memungkinkan komputer untuk belajar dari kesalahan mereka sendiri dan terus meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu.

Dengan pendekatan ini, jaringan saraf tiruan mampu memecahkan masalah-masalah kompleks, seperti meringkas dokumen hingga mengenali wajah, dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi.

Contoh Penerapan Neural Network
Neural network digunakan secara luas di berbagai industri dan sektor. Dalam dunia medis, jaringan saraf digunakan untuk mendiagnosis penyakit melalui klasifikasi citra medis.

Di bidang pemasaran, neural network membantu dalam pemasaran tertarget melalui penyaringan jejaring sosial dan analisis data perilaku konsumen. Dalam sektor keuangan, jaringan ini digunakan untuk membuat prediksi finansial dengan menganalisis data historis instrumen keuangan.

Selain itu, neural network juga dimanfaatkan dalam peramalan beban listrik dan permintaan energi, serta dalam proses pengendalian kualitas industri. Bahkan, di bidang kimia, jaringan saraf digunakan untuk mengidentifikasi senyawa kimia secara akurat.

Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing (NLP) adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada pemahaman interaksi antara manusia dan mesin melalui bahasa alami. Tujuan utama dari NLP adalah untuk membaca, mengurai, memahami, dan menghasilkan respon yang bermakna terhadap bahasa manusia, baik dalam bentuk lisan maupun tulisan.

Jenis-Jenis NLP

Secara umum, NLP dibagi menjadi dua jenis utama. Pertama adalah aspek sintaksis, yang berkaitan dengan pengaturan dan kategorisasi kata serta kalimat berdasarkan kaidah tata bahasa untuk membentuk dan memahami kalimat yang bermakna.

Kedua adalah aspek semantik, yang berhubungan dengan makna yang disampaikan oleh suatu teks. Proses-proses dalam semantik mencakup pengenalan entitas bernama (named entity recognition), pembedaaan makna kata (word sense disambiguation), dan pembangkitan bahasa alami (natural language generation).

Contoh Penerapan NLP

Penerapan NLP sudah banyak ditemukan dalam kehidupan sehari-hari di berbagai sektor. Misalnya, Siri dari Apple menggunakan NLP untuk memahami perintah suara maupun teks dari pengguna dan memberikan respons yang sesuai.

Google Translate adalah contoh lain di mana NLP digunakan untuk menerjemahkan teks secara otomatis dan instan dari satu bahasa ke bahasa lain.

Selain itu, fitur Gmail Smart Reply juga menggunakan NLP untuk menawarkan saran balasan cepat terhadap email yang diterima pengguna.

Sejarah Singkat AI/Kecerdasan Buatan

Sulit untuk memahami AI tanpa membahas komponen utama pendukung AI yakni algoritma. Kembali ke pertengahan abad ke sembilan, seorang matematikawan dan astronom bernama Abu Abdullah Muhammad ibn Musa Al-Khwarizmi atau lebih dikenal sebagai Al-Khwarizmi memulai kerja kerasnya dalam mengenalkan algoritma.

Dalam karyanya, Al-Khwarizmi mengenalkan kepada dunia mengenai penggunaan desimal, solusi sistematis persamaan linier dan kuadrat, hingga menjadikan algoritma sebagai standar untuk menjalankan tugas komputasi. Pekerjaan Al-Khawarizmi diteruskan oleh ilmuwan besar lainnya seperti Euclid, Archimedes,Eratosthenes, hingga Adelard de Bath yang menggunakan istilah algoritma pertama setelah menerjemahkan buku Al-Khwarizmi dari Bahasa Arab.

Penggunaan algoritma secara substansial dimulai pada pertengahan abad k-20 oleh ahli komputer dan logika bernama Alan Mathison Turing di tahun 1935. Alan Turing menciptakan alat yang dapat menyimpan memori dan membaca apa yang tersimpan dalam alat yang kelak dikenal sebagai universal Turing machines.

Program AI pertama sukses dibuat pada tahun 1951 oleh Christopher Strachey yang kelak menjabat sebagai director of the Programming Research Group di University of Oxford. Istilah AI sendiri diperkenalkan pada tahun 1956 oleh John McCarthy pada konferensi artificial intelligence yang pertama.

Hingga pada akhirnya di tahun 2002 robot vacuum cleaner pertama berhasil dibuat disusul beberapa dekade selanjutnya kita dapat merasakan berbagai macam layanan AI mulai dari Chat GPT, Open AI, Alexa, Siri, dan masih banyak lagi.

Pentingnya Kecerdasan Buatan (AI) dalam Dunia Saat Ini

Istilah artificial intelligence memiliki peran penting dalam dunia computer science. Istilah artificial intelligence menjadi kian populer semenjak terjadinya peningkatan kemampuan Artificial intelligence dan Machine Learning.

Machine learning adalah area khusus dimana artificial intelligence bertanggung jawab atas berbagai aktivitas tanpa bergantung pada keputusan manusia. Artificial intelligence mampu belajar, beradaptasi, dan bekerja jauh lebih cepat daripada manusia. Ditambah lagi dengan kemampuannya untuk berintegrasi dengan IoT dan robotika menjadikannya sebuah mesin yang mampu bekerja dan belajar pada level yang mampu menandingi kinerja manusia.

Dengan adanya artificial intelligence, hidup manusia menjadi lebih mudah. Dapat dikatakan teknologi artificial intelligence adalah aset besar yang diciptakan untuk meningkatkan kualitas hidup manusia.

artificial intelligence mampu meningkatkan kecepatan dan proses kerja dengan tingkat akurasi dan presisi tinggi. Tidak hanya meningkatkan kinerja pekerjaan repetitif, artificial intelligence juga mampu membantu manusia untuk mengambil keputusan rumit dengan analisa Big Data.

Kemajuan dalam Teknologi Kecerdasan Buatan (AI)

Selama beberapa tahun terakhir, kemajuan teknologi AI mampu membuka pandangan banyak orang akan potensi sesungguhnya dari AI. Jika kamu seorang programmer, mungkin kamu sudah tidak asing dengan GitHub Copilot, sebuah AI yang mengubah natural language menjadi kode programming. Untuk kamu yang hobi bikin konten, mungkin kamu sudah memanfaatkan OpenAI GPT-3 untuk menghasilkan skrip naskah dengan cepat. Kini Ai sudah menjadi teknologi yang menyentuh hampir seluruh aspek kehidupan manusia.

Beberapa diantara kita mungkin sudah menghabiskan waktu berjam-jam untuk bermain dengan DALL-E 2. Untuk yang belum tahu, DALL-E 2 adalah AI text-to-image generator yang dapat menghasilkan gambar realistis hanya dengan mengetikkan kata. Kamu bisa mendapatkan hasil yang sangat realistis bahkan dari sesuatu yang sangat aneh dan tidak pernah terjadi sebelumnya, misalkan gambar jerapah belanja di swalayan.

Namun berapa banyak diantara kita yang mampu menemukan potensi sesungguhnya dari AI. DALL-E 2 tidak menghasilkan gambar dari sesuatu yang pernah ada sebelumnya, melainkan menciptakan gambar dari proses rumit yang dinamakan diffusion. Proses ini menghasilkan elemen gambar sampai pada akhirnya cocok dengan deskripsi yang kamu tuliskan. Bayangkan jika kamu seorang digital artist, illustrator atau graphic designer, berapa banyak perubahan yang bisa kamu rasakan dengan mengadopsi teknologi artificial intelligence di kehidupanmu.

Jenis-Jenis Kecerdasan Buatan (AI)

Berdasarkan kemampuannya, kecerdasan buatan (AI) dibagi menjadi tiga kategori utama, yaitu:

Narrow AI atau Weak AI (ANI)
General AI atau Strong AI (AGI)
Artificial Superintelligence (ASI)

Berikut adalah perbedaan antara ANI, AGI, dan ASI:

ANI dirancang untuk menjalankan tugas-tugas spesifik dan tidak mampu belajar di luar fungsi yang sudah ditentukan.
AGI memiliki kecerdasan setara manusia, mampu melakukan berbagai tugas secara bersamaan.
ASI melampaui kecerdasan manusia, dengan kemampuan menyelesaikan segala jenis tugas dengan hasil yang lebih baik.

Artificial Narrow Intelligence (ANI)

Artificial Narrow Intelligence (ANI) atauWeak AI adalah jenis kecerdasan buatan yang dirancang untuk menyelesaikan tugas-tugas tertentu sesuai dengan instruksi yang diberikan. Jenis AI ini sangat efektif dalam menangani pekerjaan-pekerjaan spesifik seperti pengenalan gambar, mengemudi kendaraan secara otonom, pengenalan suara, penerjemahan bahasa, pemrosesan bahasa alami (NLP), hingga membantu pengguna melalui asisten virtual seperti Siri.

Teknologi ANI juga dapat ditemukan pada AI generatif seperti ChatGPT, DALL-E, Midjourney, dan Stable Diffusion.

Dalam penggunaannya, ANI bekerja menggunakan algoritma machine learning yang dilatih dengan sejumlah besar data untuk mengenali pola dan membuat prediksi. Namun, ANI hanya mampu menjalankan tugas-tugas yang sudah diprogram dan tidak bisa beradaptasi atau belajar di luar bidang yang telah diajarkan.

jenis jenis artificial intelligence ani — Sumber: Viso.ai

Contohnya, sistem pengenalan wajah dapat dengan cepat mengidentifikasi individu, dan sistem pengenalan suara mampu mentranskripsikan ucapan dengan akurat. Meski begitu, ANI tidak memiliki kemampuan untuk memahami makna mendalam atau konteks dari tugas yang dijalankan.

Sebagai ilustrasi, sistem penerjemahan bahasa bisa menerjemahkan kata-kata dengan sangat akurat, tetapi kesulitan menangkap makna kultural atau nuansa emosional dalam bahasa tersebut.

Demikian juga, sistem pengenalan gambar dapat mengidentifikasi objek, tetapi tidak memahami latar belakang atau emosi dalam gambar tersebut.

Meskipun ANI terus mengalami kemajuan dalam beberapa tahun terakhir, ia tetap memiliki beberapa keterbatasan, seperti kurangnya fleksibilitas, ketidakmampuan memahami konteks, ketidakmampuan belajar secara mandiri, dan ketergantungan penuh pada data yang tersedia.

Walaupun ada kekurangan, ANI tetap memainkan peran penting dalam berbagai aplikasi, membantu menyelesaikan masalah sehari-hari dan meningkatkan pengalaman pengguna.

Beberapa contoh terkenal dari alat berbasis ANI adalah AlphaGo, Siri, dan ChatGPT.

Artificial General Intelligence (AGI)

Artificial General Intelligence (AGI), yang juga dikenal sebagai Strong AI, membawa konsep pembelajaran mesin ke tingkat yang lebih tinggi.

Pada tahap ini, mesin mampu berpikir dan memahami berbagai hal layaknya manusia. AGI memungkinkan komputer untuk belajar serta memecahkan masalah kompleks dengan cara yang mirip dengan cara berpikir manusia.

Secara khusus, tujuan AGI adalah mengajarkan mesin untuk benar-benar memahami emosi, kepercayaan, dan pola pikir manusia — bukan sekadar menirunya.

Saat ini, sebagian besar teknologi AI yang kita kenal masih tergolong dalam kategori ANI, karena hanya mampu menangani tugas-tugas spesifik. Namun, AGI dipandang sebagai langkah evolusi selanjutnya dalam pengembangan kecerdasan buatan.

AGI atau Strong AI dirancang agar mampu melakukan berbagai tugas cerdas secara umum, sama seperti manusia.

Hari ini, beberapa Large Language Models (LLM) bahkan sudah mampu melewati Turing Test, sebuah indikator awal untuk mengukur kemampuan “berpikir” AI. Meski begitu, LLM saat ini masih belum memiliki kesadaran eksistensial atau kemampuan untuk “hidup” layaknya manusia.

Perusahaan teknologi besar telah menginvestasikan miliaran dolar dalam pengembangan AGI. Salah satu yang paling menonjol adalah kemitraan kuat antara Microsoft dan OpenAI. Selain itu, upaya menuju AGI juga dilakukan oleh para peneliti AI yang menggunakan superkomputer K Computer milik Fujitsu dan Tianhe-2 dari Tiongkok.

Meskipun kita masih belum sepenuhnya mengeksplorasi semua potensi dari ANI, diperkirakan AGI akan membuka lebih banyak lagi kemungkinan baru, antara lain:

Imajinasi: Kemampuan untuk membaca, memahami, serta meningkatkan dan mengoptimalkan kode yang ditulis manusia.
Pemahaman Bahasa Alami: Menciptakan mesin reaktif yang tidak hanya memahami kata-kata, tetapi juga memahami konteks bahasa manusia.

Artificial Superintelligence (ASI)

Sebagian orang menganggap Artificial Superintelligence (ASI) sebagai puncak tertinggi dari perkembangan kecerdasan buatan.

Jika mesin mencapai tingkat super-inteligensi, ini bisa menjadi tantangan besar bagi manusia, karena kemampuan mereka yang tidak terbatas memungkinkan mereka memecahkan masalah-masalah kompleks dan belajar jauh lebih cepat daripada kita.

Saat ini, para peneliti terus bekerja keras untuk menciptakan mesin yang super cerdas, meskipun tantangannya masih sangat besar.

Sebelum menuju ASI, para ilmuwan terlebih dahulu berusaha mengembangkan Artificial General Intelligence (AGI) — yang dianggap sebagai batu loncatan menuju ASI.

jenis jenis artificial intelligence asi — Sumber: Nick Bostrom – Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies

Walaupun kita sudah memiliki teknologi canggih seperti IBM Watson dan Apple Siri, kenyataannya mesin-mesin ini masih belum menyaingi kecerdasan manusia.

Para ilmuwan bermimpi menciptakan ASI karena potensi luar biasa yang dimilikinya, seperti kemampuan untuk mengatasi masalah-masalah besar dunia seperti perubahan iklim, penyakit, dan kemiskinan.

Namun, perkembangan ASI juga memunculkan berbagai pertanyaan etis: haruskah mesin dibuat secerdas — atau bahkan lebih cerdas — dari manusia?

Sebagian ahli mengkhawatirkan potensi risiko dari ASI. Mereka takut bahwa begitu ASI tercipta, ia bisa menjadi sulit dikendalikan, terus berkembang sendiri, dan mengubah dunia dengan sangat cepat.

Namun, jika dikendalikan dengan tepat, ASI bisa menjadi kekuatan yang sangat bermanfaat, mempercepat kemajuan di berbagai bidang seperti teknologi, penelitian luar angkasa, medis, dan banyak lagi.

Ada juga pandangan bahwa ASI dapat menyebabkan apa yang disebut sebagai “teknologi singularitas”, yaitu kondisi di mana mesin menjadi sangat kuat dan mengubah dunia secara drastis dalam waktu singkat.

Secara sederhana, saat ini ASI masih terdengar seperti bagian dari fiksi ilmiah. Walaupun belum terwujud, gagasan tentang ASI tetap menjadi sesuatu yang sangat menarik sekaligus menakutkan.

Aplikasi Kecerdasan Buatan (AI) Dalam Berbagai Industri

Manfaat artificial intelligence telah diaplikasikan ke banyak aspek kehidupan manusia, mulai dari kesehatan, keuangan, bahkan militer. Aplikasi artificial intelligence dirasakan memberikan banyak manfaat dalam mengurangi beban manusia dan menghadirkan kinerja yang lebih cepat serta akurat. Berikut ini beberapa aplikasi artificial intelligence dalam kehidupan sehari-hari:

Kesehatan

Dalam aspek medis, Artificial intelligence memiliki peran signifikan yang mengubah wajah industri medis saat ini. Artificial intelligence telah lama digunakan untuk menghasilkan algoritma yang mampu memprediksi apakah seorang pasien memiliki potensi kanker atau tidak melalui gejala, catatan kesehatan, dan genetik keluarga. Artificial intelligence juga mampu memberikan informasi mengenai kondisi tubuh pasien dan memberikan saran kesehatan yang tepat.

Artificial intelligence bahkan mampu menjadi asisten virtual yang mampu memonitor dan merawat pasien selama 24 jam non-stop. Melalui Machine learning, Artificial intelligence mampu belajar untuk melayani manusia dengan lebih baik lagi.

Keuangan

Artificial intelligence memainkan peran penting dalam menangani transaksi finansial dalam jaringan perbankan. Tidak hanya perbankan, pasar modal dan institusi keuangan lain kini juga sangat bergantung pada kinerja AI yang minim kesalahan dan memiliki tingkat akurasi tinggi.Menggunakan machine learning model, Artificial intelligence bahkan mampu mengenali aktivitas kriminal seperti money laundry.

transaksi kartu kredit mencurigakan akan dilacak secara geografis oleh artificial intelligence sehingga nasabah pengguna kartu kredit aman dari gangguan pencuri. Hal ini tentu akan sangat meringankan tugas aparat penegak hukum dalam mengawasi lalu lintas keuangan nasional.

Transportasi

Hal terpenting dalam keamanan transportasi kini berhasil dioptimalkan berkat penggunaan AI. Artificial intelligence mampu memberikan instruksi yang tepat kepada pilot melalui menara pengawas. Hal ini sebelumnya sangat sulit dilakukan tanpa AI mengingat data penerbangan yang jumlahnya terlalu besar untuk dianalisa oleh manusia secara cepat dan efisien.

Artificial intelligence mampu memberi panduan navigasi, instruksi teknis, hingga pemindaian cepat atas kondisi kendaraan yang akan digunakan. Hal ini memungkinkan manusia untuk mendapatkan kenyamanan dan keamanan dengan moda transportasi apapun mulai dari pesawat, kereta api, hingga kapal laut.

Militer dan Pertahanan

Kecepatan Artificial intelligence dalam memproses data juga digunakan oleh militer untuk menyediakan pertahanan terbaik. Serangan udara dengan kecepatan tinggi tentu sulit untuk diantisipasi oleh mata manusia. Dengan memanfaatkan AI yang terintegrasi dengan berbagai alat pertahanan yang memadai, kini serangan berkecepatan tinggi dengan pola yang acak dapat ditangani dengan panduan dari AI.

Baca juga: Apa itu Reinforcement Learning AI?

Kelebihan dan Kekurangan AI

Setiap kemajuan teknologi tentu memiliki sisi positif dan negatif. Perdebatan tentang manfaat dan risiko kecerdasan buatan (AI) terjadi di berbagai tingkat. Berikut adalah beberapa kelebihan dan kekurangan dari AI.

Kelebihan AI

Mengurangi Kesalahan Manusia dan Risiko

Salah satu keuntungan utama penerapan AI adalah kemampuannya untuk mengurangi kesalahan yang disebabkan manusia, sekaligus menekan risiko bagi keselamatan manusia.

Dengan memanfaatkan AI untuk menjalankan tugas-tugas tertentu, khususnya yang bersifat berulang, kita bisa meminimalisir kesalahan manusia yang dapat merusak produk atau layanan.

Selain itu, AI dapat digunakan untuk melaksanakan pekerjaan yang sulit atau berbahaya, mengurangi risiko kecelakaan pada manusia. Contohnya adalah penggunaan robot di area dengan tingkat radiasi tinggi. Radiasi bisa membahayakan atau membunuh manusia, tetapi robot tidak terpengaruh, dan jika terjadi kerusakan, robot dapat dengan mudah dibuat ulang.

Ketersediaan 24/7

Berbeda dengan manusia yang hanya bekerja sekitar 8 jam sehari, program berbasis AI bisa beroperasi sepanjang waktu, tanpa henti.

Mesin bertenaga AI, seperti chatbot layanan pelanggan, dapat melayani pengguna bahkan di luar jam kerja biasa. Hal ini membantu perusahaan meningkatkan produktivitas dan memberikan layanan pelanggan yang lebih baik dibandingkan jika hanya mengandalkan manusia.

Pengambilan Keputusan Tanpa Bias

Manusia seringkali membuat keputusan yang dipengaruhi oleh bias, baik sadar maupun tidak sadar. Semua manusia memiliki bias, dan meskipun kita berusaha menguranginya, bias tetap bisa muncul.

Sebaliknya, AI yang dikembangkan dengan data pelatihan yang netral dan diuji untuk menghindari bias dalam pemrograman dapat menghasilkan keputusan yang lebih objektif. Ini berguna dalam proses seperti seleksi kandidat kerja, persetujuan pinjaman, atau aplikasi kredit.

Penyelesaian Pekerjaan Repetitif

Bahkan pekerjaan paling menarik pun memiliki bagian yang monoton, seperti entri data, analisis data, pembuatan laporan, atau verifikasi informasi.

Dengan menyerahkan tugas-tugas rutin ini kepada AI, manusia bisa menghemat energi mereka untuk pekerjaan yang lebih membutuhkan kreativitas dan analisis mendalam.

Pengurangan Biaya

Seperti yang sudah disebutkan, AI dapat bekerja tanpa henti, sehingga dalam satu hari bisa menciptakan lebih banyak nilai dibandingkan tenaga kerja manusia.

Selain itu, dengan mengambil alih tugas-tugas yang manual dan membosankan, AI memungkinkan pekerja fokus pada pekerjaan yang membutuhkan keterampilan lebih tinggi, yang akhirnya meningkatkan nilai tambah bagi pengguna atau pelanggan.

Akuisisi dan Analisis Data

Dalam dunia modern, volume data yang dihasilkan sangat besar, jauh melampaui kapasitas manusia untuk memahaminya. Algoritma AI memungkinkan pemrosesan data dalam jumlah besar dan kompleks, sehingga data tersebut bisa diolah dan dianalisis dengan lebih efektif.

Kekurangan AI

Biaya Implementasi yang Tinggi

Salah satu kekurangan paling nyata dari penerapan AI adalah biaya pengembangannya yang sangat besar.

Biaya ini bervariasi tergantung pada kebutuhan spesifik sebuah bisnis terhadap AI. Ada estimasi yang menyebutkan bahwa untuk penerapan solusi AI secara penuh, biaya yang dibutuhkan bisa berkisar dari $20.000 hingga jutaan dolar.

Kurangnya Emosi dan Kreativitas

Kelemahan lain dari AI adalah ketidakmampuannya untuk menggunakan emosi dan kreativitas dalam pengambilan keputusan.

AI tidak memiliki kreativitas alami yang dibutuhkan untuk menciptakan solusi baru atas sebuah masalah, atau untuk unggul dalam bidang-bidang yang bersifat artistik. Sebuah studi ilmiah menunjukkan bahwa saat ini AI hanya mampu menghasilkan ide-ide yang “baru”, tetapi belum bisa menciptakan sesuatu yang “orisinil”.

Sampai AI dapat menciptakan ide-ide yang benar-benar baru dan tak terduga, kreativitas manusia tetap tak tergantikan.

Penurunan Kinerja (Degradasi)

Meskipun tidak selalu disadari, mesin dan sistem berbasis AI akan mengalami penurunan kinerja seiring waktu.

Misalnya, robot yang digunakan dalam jalur perakitan akan mengalami keausan pada komponen mekanisnya. Tanpa sistem perbaikan otomatis, mesin ini pada akhirnya akan rusak.

Selain itu, AI itu sendiri bisa menjadi usang bila tidak terus-menerus diperbarui dan dilatih dengan data terbaru. Model AI dan data latihannya akan menjadi ketinggalan zaman seiring perkembangan zaman, sehingga perlu ada pembaruan berkala agar AI tetap relevan.

Mengurangi Peluang Kerja untuk Manusia

Isu penggantian tenaga kerja oleh AI sudah sering dibahas. Seiring semakin meluasnya penggunaan AI di dunia usaha, banyak pekerjaan yang dulunya dilakukan manusia kini dapat diotomatisasi.

Meski ada banyak laporan yang menyatakan bahwa AI juga akan menciptakan lapangan pekerjaan baru, tantangan lain muncul, yaitu perlunya pelatihan ulang tenaga kerja agar mampu beradaptasi dengan perubahan teknologi ini. Jika tidak, banyak pekerja yang berisiko tertinggal.

Masalah Etika

Pertumbuhan pesat AI juga memunculkan berbagai pertanyaan etis. Salah satu isu terbesar adalah tentang privasi data konsumen.

AI mampu mengidentifikasi pola dari kumpulan data besar, bahkan tanpa akses langsung ke data pribadi individu, sehingga memunculkan kekhawatiran tentang bagaimana data pribadi dilindungi.

Selain isu privasi, masalah etika lainnya termasuk pertanggungjawaban hukum, ketimpangan sosial akibat otomatisasi, hingga potensi penyalahgunaan teknologi. Semua ini menunjukkan bahwa perkembangan AI harus selalu disertai dengan pertimbangan etis yang matang.

Tantangan dan Isu Etis AI

Bias Data Algoritma

Salah satu isu etika terbesar dalam pengembangan AI adalah bias data. Kualitas sistem AI sangat bergantung pada data yang digunakan untuk melatihnya, sehingga kurasi data yang objektif menjadi sangat penting.

Karena itu, pengembang dan peneliti harus memprioritaskan pengujian yang ketat serta melakukan pemantauan berkelanjutan secara standar.

Privasi Data Pengguna

Seiring dengan semakin canggih dan luasnya kemampuan AI dalam mengumpulkan serta menganalisis data, batas antara keamanan dan pengawasan menjadi semakin kabur.

Mulai dari teknologi pengenalan wajah hingga perangkat rumah pintar, potensi pelanggaran privasi—termasuk manipulasi pemilu dan peretasan korporasi—menjadi ancaman serius.

Transparansi dan Akuntabilitas AI

Semua pihak yang terlibat dengan AI—baik pengembang, pendidik, pengguna, maupun pengamat—berhak memahami bagaimana sistem AI mengambil keputusan. Karena algoritma dapat digunakan untuk kebaikan maupun sebaliknya, transparansi dan keterbukaan menjadi kunci dalam membangun kepercayaan dan pengawasan yang sehat.

Ketika AI semakin sering membuat keputusan yang berdampak pada kehidupan manusia, penting untuk menetapkan siapa yang bertanggung jawab atas hasil tersebut. Misalnya, siapa yang harus disalahkan jika kendaraan otonom mengalami kecelakaan? Atau ketika diagnosis medis oleh AI menyebabkan pengobatan yang salah? Hal ini juga menjadi persoalan dalam konteks hukum.

Masa Depan AI

Artificial intelligence berkembang dengan kecepatan eksponensial seiring waktu, hal ini tentu saja dapat memberikan keunggulan kompetitif pada setiap pihak yang berhasil mengadopsi teknologi ini. Bayangkan sebuah perusahaan yang dapat melakukan otomatisasi pada pekerjaan repetitif seperti manufaktur. Atau bagaimana jika AI mampu memberikan penilaian yang objektif dalam melakukan rekrutmen pegawai, memilah CV, melakukan penilaian risiko utang, mengumpulkan dan menganalisa data konsumen, dan seterusnya. Hal ini akan menjadikan perusahaan yang tidak mengadopsi AI akan kehilangan daya saingnya.

Kesimpulan

Artificial intelligence adalah teknologi yang mampu merubah paradigma manusia tentang bagaimana kita seharusnya bekerja. Dengan berkembangnya teknologi pendukung AI seperti cloud computing, IoT, hingga Big Data akan menjadikan AI sebagai satu-satunya pilihan untuk terus bertahan. Alih-alih memandangnya sebagai ancaman, akan lebih bijak untuk memperlakukan AI sebagai peluang untuk berkembang.

Jangan lupa untuk berinvestasi pada teknologi masa depan yakni cryptocurrency. Dengan menggunakan Pintu, kamu bisa memiliki beragam jenis cryptocurrency unggulan seperti Dogecoin, Cardano, Polkadot, Etehereum, Bitcoin, dan masih banyak lagi. Hanya dengan modal awal Rp11.000, kamu sudah bisa mulai berinvestasi di Pintu. Tidak hanya itu, kamu bisa mendapatkan pengetahuan seputar industri kripto dengan memanfaatkan Pintu Academy. Kamu juga bisa memanfaatkan PTU Staking dan Pintu Earn untuk mendapatkan pasif income setiap jamnya!

FAQ

Apa perbedaan AI, Machine Learning, dan Deep Learning?

AI (Artificial Intelligence) adalah teknologi yang membuat mesin bisa berpikir dan bertindak seperti manusia. Sementara itu, Machine Learning (ML) adalah bagian dari AI. Mesin belajar dari data untuk membuat keputusan tanpa perlu diprogram secara langsung. Lebih lanjut, Deep Learning (DL) adalah bagian dari Machine Learning. Menggunakan jaringan saraf tiruan (neural networks) untuk belajar dari data besar, seperti gambar dan suara.

Apakah AI bisa menggantikan manusia sepenuhnya?

Belum dan kemungkinan besar tidak sepenuhnya. AI memang bisa mengerjakan tugas-tugas tertentu lebih cepat dan akurat dari manusia, seperti menghitung data besar atau mengenali pola. Tapi untuk hal-hal seperti kreativitas, emosi, empati, dan pengambilan keputusan kompleks yang butuh nilai-nilai manusia, AI masih sangat terbatas.

Apakah semua aplikasi menggunakan AI?

Jawabannya adalah tidak. Tidak semua aplikasi menggunakan AI. Banyak aplikasi hanya mengikuti instruksi yang sudah diprogram tanpa kemampuan belajar atau berpikir, seperti kalkulator atau aplikasi kalender sederhana.

Referensi: