Find Us On Social Media :

Membongkar Lima Kesalahpahaman AI generatif di Lingkungan Perusahaan

By Rafki Fachrizal, Rabu, 10 Mei 2023 | 13:25 WIB

Ilustrasi AI generatif

Penulis: Megawaty Khie, Regional Director, Indonesia and Malaysia, Google Cloud

Sejak Google Cloud meluncurkan kemampuan AI generatif terbaru, Google menghadiri sejumlah pertemuan dengan perusahaan dan organisasi untuk membahas bagaimana mereka dapat membawa teknologi tersebut ke dalam bisnis mereka.

Berikut adalah lima kesalahpahaman yang telah Google tangani ketika terlibat dengan perusahaan untuk membantu mereka mengungkap teknologi yang tengah berkembang pesat ini.

Kesalahpahaman 1: Satu model untuk mengendalikan semuanya

Pemahaman tentang menggunakan satu model bahasa besar (LLM) atau satu jenis model AI generatif akan menggeneralisasikan semua kasus adalah mitos.

Pasar teknologi kini banyak dikendalikan oleh segelintir perusahaan. Sifat dasar AI generatif, terutama untuk perusahaan, akan menunjukkan ribuan model atau lebih.

Alasannya beragam, tetapi yang jelas bahwa beberapa model unggul dalam meringkas, ada pula yang unggul dalam kesimpulan berbentuk poin-poin, dan ada yang unggul dalam pemaparan.

Karena setiap industri atau departemen memiliki cara yang berbeda untuk mengungkapkan pengetahuan mereka, hal ini harus dipertimbangkan saat memilih model AI anda.

Kesalahpahaman 2: Lebih besar lebih baik

Model AI generatif menghabiskan banyak sumber daya komputasi. Besarnya perputaran dana yang diperlukan oleh sebuah perusahaan dalam membuat model pondasi, adalah salah satu bukti pengeluaran biaya yang tinggi.

Biaya komputasi yang berpotensi tinggi adalah salah satu alasan mengapa menggunakan model yang tepat untuk suatu pekerjaan itu sangat penting. Semakin besar modelnya, semakin banyak biaya untuk kueri.

Model perusahaan Anda tidak perlu mengetahui kata-kata dari setiap lagu Taylor Swift untuk menghasilkan ringkasan tentang target penjualan kuartal berikutnya. Konteks itu bagaikan raja, dan Anda harus selektif dalam seberapa banyak IQ yang dibutuhkan sebuah model untuk penggunaan Anda.

Kesalahpahaman 3: Hanya saya dan bot saya

Sama seperti gerakan "bring your own device" dan "bring your own app" di masa lalu yang menimbulkan kekhawatiran "shadow IT", beberapa lembaga keuangan telah menutup akses ke AI generatif yang tersedia untuk umum, karena khawatir model ini dapat membocorkan informasi hak milik.

Katakanlah sebuah bank sedang menjajaki merger untuk klien industri besar, dan seseorang di departemen merger dan akuisisi (M&A) menanyakan model publik dan bertanya: "Apa saja target pengambilalihan yang baik untuk Perusahaan XYZ?"

Jika informasi itu berkontribusi pada data pelatihan model publik, layanan dapat dilatih untuk menjawab pertanyaan ini untuk siapa saja. Secara default, layanan Google Cloud AI tidak menggunakan data pribadi seperti ini.

Sebagian besar perusahaan yang Google undang untuk berdiskusi, mengkhawatirkan keamanan pertanyaan yang mereka ajukan kepada model, konten yang dilatih oleh model ini, dan hasilnya.

Kesalahpahaman 4: Apakah saya dapat selalu mempercayai bot saya

Keakuratan dan keandalan adalah salah satu perhatian terbesar dengan teknologi baru ini. Algoritme dirancang untuk memberikan jawaban apa pun yang terjadi, dan dalam beberapa kasus, model AI generatif dapat menghasilkan jawaban yang tidak benar.

Setiap perusahaan yang kami kenal sangat berinvestasi dalam menciptakan fakta dan data yang dapat diverifikasi. Penting bagi perusahaan untuk menggunakan model dan arsitektur teknologi berdasarkan data mereka.

Sebagian besar model AI generatif publik mengabaikan persyaratan data perusahaan ini, yang bisa berbahaya, terutama di regulated industry.

Kesalahpahaman 5: Tanyakan bot saya tentang apa saja

Perusahaan memiliki banyak sumber informasi yaitu: penetapan harga, sumber daya manusia, hukum, keuangan, dan lain-lain, tetapi kami belum pernah mendengar ada perusahaan yang mengizinkan akses terbuka ke semua informasi ini.

Beberapa pemimpin bisnis semakin tertarik untuk membangun semua informasi mereka menjadi LLM, sehingga dapat menjawab semua pertanyaan, baik itu di tingkat organisasi atau tingkat global.

Setelah sebuah perusahaan memikirkan bagaimana mereka dapat menjaga informasi mereka tetap pribadi dan faktual, mereka dengan cepat menyadari langkah selanjutnya: Bagaimana cara mengatur siapa yang dapat mengajukan pertanyaan kepada model saya, dan pada tingkat apa?

Masa depan dengan AI generatif

Di Google Cloud, kami terus mengembangkan pengalaman mendalam dan keahlian kami dalam AI, dan kami berkomitmen untuk bermitra dengan industri yang lebih luas untuk mengembangkan teknologi inovasi AI yang siap untuk perusahaan yang dapat diakses, dipercaya, dan bertanggung jawab.

Saat pelaku bisnis mengeksplorasi bagaimana AI generatif dapat membantu mereka mencapai hasil bisnis yang positif, penting bagi mereka untuk membedakan antara hype dan realita.

Mereka juga harus bekerja sama dengan mitra yang tepat untuk mengimplementasikan teknologi yang mampu melindungi keamanan dan privasi dari data, aplikasi, dan pengguna mereka.

Baca Juga: Google Cloud, KPMG Siapkan Cara Penerapan Generative AI di Aneka Industri