Perbedaan Generative AI vs Responsible AI

Dalam beberapa tahun terakhir, kecerdasan buatan atau AI telah menjadi perbincangan hangat di berbagai kalangan, mulai dari akademisi hingga praktisi teknologi. Dari sekian banyak istilah yang muncul, dua di antaranya sering menarik perhatian yaitu Generative AI dan Responsible AI.

Meski sekilas terdengar seperti konsep yang berbeda jauh, keduanya memiliki hubungan yang erat dan memainkan peran penting dalam membentuk masa depan teknologi. Penasaran, kira-kira sejauh apa perbedaannya antara Generative AI dan Responsible AI ini? Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Apa yang Dimaksud dengan Generative AI?

Generative AI adalah inovasi yang membawa kemampuan mesin ke level yang lebih kreatif. Bayangkan, sebuah komputer yang mampu menciptakan puisi, menggambar lukisan, menulis lagu, atau bahkan merancang kode pemrograman dari nol. Semua itu kini menjadi mungkin berkat model-model seperti GPT atau DALL-E. Generative AI belajar dari data yang diberikan, mengidentifikasi pola, lalu menghasilkan sesuatu yang sepenuhnya baru, sering kali menyerupai karya buatan manusia.

Dengan kemampuannya, teknologi ini telah membuka pintu menuju dunia kreativitas tanpa batas. Namun, di balik potensinya yang luar biasa, Generative AI menyimpan risiko yang tak kalah besar. Dari penyalahgunaan untuk membuat deepfake, penyebaran hoaks, hingga pelanggaran hak cipta, tantangan yang dihadirkan teknologi ini tidak bisa diabaikan.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Apa itu Responsible AI

Di sisi lain, muncul konsep Responsible AI, sebuah pendekatan yang menekankan pada penggunaan AI secara etis dan bertanggung jawab. Teknologi ini lahir sebagai respons atas kekhawatiran terhadap dampak negatif AI, termasuk Generative AI. Responsible AI adalah komitmen untuk memastikan bahwa kecerdasan buatan dikembangkan dan diterapkan dengan memperhatikan keamanan, transparansi, keadilan, serta privasi pengguna.

Di sinilah garis perbedaan utama terlihat: jika Generative AI berfokus pada menciptakan sesuatu yang baru, Responsible AI lebih menitikberatkan pada bagaimana sesuatu itu digunakan secara bertanggung jawab.

3. Generative AI dan Responsible AI sebenarnya tidak saling bertentangan

Bayangkan situasi di mana Generative AI menghasilkan gambar realistis dari seorang figur publik. Gambar tersebut bisa menjadi karya seni yang luar biasa, tetapi juga bisa dimanipulasi untuk tujuan yang salah, seperti merusak reputasi seseorang. Di sinilah Responsible AI masuk untuk memastikan bahwa teknologi semacam itu digunakan secara etis dan tidak melanggar hak orang lain.

Namun, meskipun berbeda, Generative AI dan Responsible AI sebenarnya tidak saling bertentangan. Justru, keduanya adalah dua sisi mata uang yang saling melengkapi. Generative AI membutuhkan Responsible AI sebagai pengawas, sementara Responsible AI memerlukan Generative AI untuk mendorong inovasi. Ketika keduanya bekerja bersama, teknologi kecerdasan buatan dapat menjadi alat yang aman sekaligus inovatif.

Baca juga : Konsep Artificial Intelligence & Machine Learning

4. Sejauh mana perbedaan di antara keduanya?

Sejauh mana perbedaan di antara keduanya? Jawabannya terletak pada tujuan masing-masing. Generative AI adalah tentang kemampuan menciptakan, sementara Responsible AI adalah tentang tanggung jawab dalam penggunaan. Keduanya sangat berbeda dalam pendekatan, tetapi tidak dapat dipisahkan jika kita ingin menciptakan teknologi yang benar-benar bermanfaat bagi manusia.

Di tengah laju perkembangan teknologi yang semakin pesat, kita semua memiliki tanggung jawab untuk memastikan bahwa inovasi seperti Generative AI tidak menjadi pedang bermata dua. Dengan memadukan kreativitas dari Generative AI dan etika dari Responsible AI, kita dapat membangun masa depan yang tidak hanya canggih tetapi juga aman, adil, dan bertanggung jawab bagi semua.

Sudah paham soal pengaplikasian AI di industri teknologi, kan? Kalau kamu penasaran lebih dalam soal AI, yuk, eksplorasi ChatGPT untuk kebutuhan belajar tentang data bersama DQLab. Kenapa harus DQLab? Sebagai platform belajar online terbaik, modul ajarnya dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri.

DQLab juga mengintegrasikan modulnya dengan ChatGPT, sehingga:

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal!

Penulis: Reyvan Maulid