Data adalah komponen penting untuk AI generatif - Tentang pentingnya data untuk AI

🌐📊 Pentingnya data untuk AI generatif

Data adalah tulang punggung teknologi modern dan memainkan peran penting dalam pengembangan dan pengoperasian AI generatif. AI generatif, juga dikenal sebagai kecerdasan buatan, yang mampu membuat konten (seperti teks, gambar, musik, dan bahkan video), saat ini merupakan salah satu bidang perkembangan teknologi yang paling inovatif dan dinamis. Namun apa yang memungkinkan perkembangan ini? Jawabannya sederhana: data.

📈💡 Data: Inti dari AI generatif

Dalam banyak hal, data merupakan jantung dari AI generatif. Tanpa data berkualitas tinggi dalam jumlah besar, algoritme yang mendukung sistem ini tidak akan dapat belajar atau berkembang. Jenis dan kualitas data yang digunakan untuk melatih model ini sangat menentukan kemampuannya dalam menghasilkan hasil yang kreatif dan bermanfaat.

Untuk memahami mengapa data sangat penting, kita perlu melihat proses bagaimana sistem AI generatif bekerja. Sistem ini dilatih menggunakan pembelajaran mesin, khususnya pembelajaran mendalam. Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin berdasarkan jaringan saraf tiruan yang meniru cara kerja otak manusia. Jaringan-jaringan ini diberi data dalam jumlah besar sehingga mereka dapat mengenali dan mempelajari pola dan koneksi.

📝📚 Pembuatan teks melalui AI generatif: Contoh sederhana

Contoh sederhananya adalah pembuatan teks menggunakan AI generatif. Agar AI dapat menulis teks yang meyakinkan, AI harus terlebih dahulu menganalisis sejumlah besar data linguistik. Analisis data ini memungkinkan AI untuk memahami dan mereplikasi struktur, tata bahasa, semantik, dan perangkat gaya bahasa manusia. Semakin beragam dan luas datanya, semakin baik AI dalam memahami dan mereproduksi gaya dan nuansa linguistik yang berbeda.

🧹🏗️ Kualitas dan persiapan data

Tapi ini bukan hanya soal kuantitas data, kualitas juga penting. Data berkualitas tinggi adalah data yang bersih, terkurasi dengan baik, dan mewakili apa yang seharusnya dipelajari oleh AI. Misalnya, tidak ada gunanya melatih AI teks dengan data yang sebagian besar berisi informasi yang salah atau salah. Hal yang sama pentingnya adalah memastikan bahwa data bebas dari bias. Bias dalam data pelatihan dapat menyebabkan AI memberikan hasil yang bias atau tidak akurat, yang dapat menjadi masalah dalam banyak kasus penggunaan, terutama di bidang sensitif seperti layanan kesehatan atau peradilan.

Aspek penting lainnya adalah keragaman data. AI generatif mendapat manfaat dari berbagai sumber data. Hal ini memastikan bahwa model memiliki tujuan yang lebih umum dan mampu merespons berbagai konteks dan kasus penggunaan. Misalnya, saat melatih model generatif untuk produksi teks, datanya harus berasal dari genre, gaya, dan era yang berbeda. Hal ini memberi AI kemampuan untuk memahami dan menghasilkan berbagai macam ejaan dan format.

Selain pentingnya data itu sendiri, proses penyiapan data juga menjadi hal yang krusial. Data seringkali perlu diproses sebelum melatih AI untuk memaksimalkan kegunaannya. Ini mencakup tugas-tugas seperti membersihkan data, menghapus duplikat, memperbaiki kesalahan, dan menormalkan data. Proses persiapan data yang dilakukan dengan hati-hati akan sangat membantu dalam meningkatkan kinerja model AI.

🖼️🖥️ Pembuatan gambar melalui AI generatif

Area penting di mana AI generatif dan pentingnya data terlihat jelas adalah pembuatan gambar. Teknik seperti Generative Adversarial Networks (GANs) telah merevolusi metode pembuatan citra tradisional. GAN terdiri dari dua jaringan saraf yang bersaing satu sama lain: generator dan diskriminator. Generator membuat gambar, dan diskriminator mengevaluasi apakah gambar tersebut nyata (dari kumpulan data pelatihan) atau dihasilkan (oleh generator). Melalui kompetisi ini, generator terus ditingkatkan hingga dapat menghasilkan gambar yang tampak nyata. Di sini juga, data gambar yang luas dan beragam diperlukan agar generator dapat membuat gambar yang realistis dan detail.

🎶🎼 Komposisi musik dan AI generatif

Pentingnya data juga meluas ke bidang musik. AI musik generatif menggunakan database besar berisi karya musik untuk mempelajari struktur dan pola karakteristik gaya musik tertentu. Dengan data ini, AI dapat membuat karya musik baru yang gayanya mirip dengan karya manusia. Hal ini membuka peluang menarik dalam industri musik, misalnya dalam pengembangan komposisi baru atau produksi musik yang dipersonalisasi.

📽️🎬 Produksi video dan AI generatif

Data juga memiliki nilai yang sangat berharga dalam produksi video. Model generatif mampu menghasilkan video yang tampil realistis dan inovatif. AI ini dapat digunakan untuk membuat efek khusus untuk film atau membuat adegan baru untuk video game. Data yang mendasarinya dapat terdiri dari jutaan klip video yang berisi adegan, perspektif, dan pola gerakan berbeda.

🎨🖌️ Seni dan AI generatif

Bidang lain yang mendapat manfaat dari AI generatif dan pentingnya data adalah seni. Model AI artistik menciptakan karya seni menakjubkan yang terinspirasi oleh para ahli di masa lalu atau memperkenalkan gaya artistik yang benar-benar baru. Sistem ini dilatih pada kumpulan data yang berisi karya seniman dan era berbeda untuk menangkap berbagai gaya dan teknik artistik.

🔒🌍 Etika dan perlindungan data

Etika juga memainkan peran penting dalam hal data dan AI generatif. Karena model tersebut sering kali menggunakan data pribadi atau sensitif dalam jumlah besar, masalah privasi harus diperhitungkan. Data harus digunakan secara adil dan transparan dan privasi individu harus dilindungi. Perusahaan dan lembaga penelitian harus memastikan bahwa mereka menangani data secara bertanggung jawab dan sistem AI yang mereka kembangkan memenuhi standar etika.

Kesimpulannya, data adalah komponen penting untuk pengembangan dan keberhasilan AI generatif. Mereka bukan hanya bahan mentah dari mana sistem ini memperoleh pengetahuannya, namun juga kunci untuk mencapai potensi penuhnya dalam berbagai bidang penerapan. Melalui pengumpulan, pemrosesan, dan penggunaan data yang cermat, kami dapat memastikan bahwa sistem AI generatif tidak hanya lebih kuat dan fleksibel, namun juga etis dan aman. Perjalanan AI generatif masih dalam tahap awal, dan peran data akan terus menjadi hal yang penting.

📣 Topik serupa

•  📊 Inti dari data untuk AI generatif
• 📈 Kualitas dan keragaman data: Kunci kesuksesan AI
• 🎨 Kreativitas Buatan: AI Generatif dalam Seni dan Desain
• 📝 Pembuatan teks berbasis data melalui AI generatif
• 🎬 Revolusi dalam produksi video berkat AI generatif
• 🎶 Komposisi AI Generatif: Masa depan musik
• 🧐 Pertimbangan etis dalam penggunaan data untuk AI
• 👾 Jaringan Adversarial Generatif: Dari Kode hingga Seni
• 🧠 Pembelajaran mendalam dan pentingnya data berkualitas tinggi
• 🔍 Proses penyiapan data untuk AI generatif

#️⃣ Tagar: #Data #GeneratifAI #Etika #Copywriting #Kreativitas

Reinhard Heckel, Profesor Pembelajaran Mesin – Gambar: Astrid Eckert / TUM

📊💻 Data menjadi dasar AI. Untuk pelatihan, data yang dapat diakses secara bebas dari Internet digunakan, yang disaring secara ketat.

• Sulit untuk menghindari distorsi saat berlatih. Oleh karena itu, model tersebut berupaya memberikan jawaban yang seimbang dan menghindari istilah-istilah yang bermasalah.
• Keakuratan model AI bervariasi tergantung pada aplikasinya, dengan setiap detail menjadi relevan, antara lain, saat mendiagnosis penyakit.
• Perlindungan data dan portabilitas data merupakan tantangan dalam konteks medis.

Data kami sekarang dikumpulkan di mana saja di Internet dan juga digunakan untuk melatih model bahasa besar seperti ChatGPT. Namun bagaimana kecerdasan buatan (AI) dilatih, bagaimana memastikan bahwa tidak ada distorsi, yang disebut bias, yang muncul dalam model, dan bagaimana perlindungan data dipertahankan? Reinhard Heckel, Profesor Pembelajaran Mesin di Universitas Teknik Munich (TUM), memberikan jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini. Dia meneliti model bahasa besar dan metode pencitraan dalam kedokteran.

🔍🤖 Apa peran data dalam pelatihan sistem AI?

Sistem AI menggunakan data sebagai contoh pelatihan. Model Bahasa Besar seperti ChatGPT hanya dapat menjawab pertanyaan tentang topik yang telah mereka latih.

Sebagian besar informasi yang digunakan model bahasa umum untuk pelatihan adalah data yang tersedia secara gratis di Internet. Semakin banyak data pelatihan untuk sebuah pertanyaan, semakin baik hasilnya. Misalnya, jika ada banyak teks bagus yang menjelaskan koneksi dalam matematika untuk AI yang seharusnya membantu tugas matematika, data pelatihannya juga akan bagus. Pada saat yang sama, saat ini banyak terjadi pemfilteran saat memilih data. Dari sejumlah besar data, hanya data yang baik yang dikumpulkan dan digunakan untuk pelatihan.

📉🧠 Saat memilih data, bagaimana AI dicegah untuk menghasilkan, misalnya, stereotip rasis atau seksis, yang disebut bias?

Sangat sulit untuk mengembangkan metode yang tidak mengikuti stereotip klasik dan tidak memihak serta adil. Misalnya, jika Anda ingin mencegah agar hasil tidak terdistorsi terkait warna kulit, caranya relatif mudah. Namun, jika gender juga ditambahkan ke warna kulit, situasi dapat muncul di mana model tidak mungkin lagi bertindak tidak memihak sepenuhnya terkait warna kulit dan gender pada saat yang bersamaan.

Oleh karena itu, sebagian besar model bahasa mencoba memberikan jawaban yang seimbang terhadap pertanyaan-pertanyaan politik, misalnya, dan untuk menjelaskan berbagai perspektif. Ketika pelatihan berdasarkan konten media, preferensi diberikan pada media yang memenuhi kriteria kualitas jurnalistik. Selain itu, saat menyaring data, kehati-hatian juga diberikan untuk memastikan bahwa kata-kata tertentu, misalnya rasis atau seksis, tidak digunakan.

🌐📚 Dalam beberapa bahasa terdapat banyak konten di Internet, dalam bahasa lain jumlahnya jauh lebih sedikit. Bagaimana pengaruhnya terhadap kualitas hasil?

Sebagian besar internet dalam bahasa Inggris. Hal ini membuat Model Bahasa Besar berfungsi paling baik dalam bahasa Inggris. Tapi konten untuk bahasa Jerman juga banyak. Namun, untuk bahasa yang tidak begitu terkenal dan teksnya tidak banyak, data pelatihannya lebih sedikit dan oleh karena itu modelnya bekerja lebih buruk.

Seberapa baik model bahasa dapat digunakan dalam bahasa tertentu dapat dengan mudah diamati karena model tersebut mengikuti apa yang disebut hukum penskalaan. Ini menguji apakah model bahasa mampu memprediksi kata berikutnya. Semakin banyak data pelatihan, semakin baik modelnya. Namun tidak hanya menjadi lebih baik, hal ini juga diperkirakan menjadi lebih baik. Hal ini dapat dengan mudah diwakili oleh persamaan matematika.

💉👨‍⚕️ Seberapa akurat AI dalam praktiknya?

Ini sangat bergantung pada area penerapannya masing-masing. Untuk foto yang diproses pasca menggunakan AI, misalnya, tidak masalah apakah setiap helai rambut berada di tempat yang tepat di bagian akhir. Seringkali sudah cukup jika sebuah gambar terlihat bagus pada akhirnya. Bahkan dengan Model Bahasa Besar, penting agar pertanyaan dijawab dengan baik; apakah detailnya hilang atau salah tidak selalu penting. Selain model bahasa, saya juga melakukan penelitian di bidang pengolahan citra medis. Sangat penting di sini bahwa setiap detail gambar yang dibuat sudah benar. Jika saya menggunakan AI untuk diagnosis, itu pasti benar.

🛡️📋 Kurangnya perlindungan data sering dibahas sehubungan dengan AI. Bagaimana cara memastikan bahwa data pribadi dilindungi, khususnya dalam konteks medis?

Sebagian besar aplikasi medis menggunakan data pasien yang dianonimkan. Bahaya sebenarnya saat ini adalah terdapat situasi di mana kesimpulan masih dapat diambil berdasarkan data. Misalnya, MRI atau CT scan sering kali dapat digunakan untuk melacak usia atau jenis kelamin. Jadi sebenarnya ada beberapa informasi yang dianonimkan dalam data. Di sini penting untuk memberikan informasi yang cukup kepada pasien.

⚠️📊 Kesulitan apa lagi yang dihadapi saat melatih AI dalam konteks medis?

Kesulitan terbesarnya adalah mengumpulkan data yang mencerminkan berbagai situasi dan skenario. AI bekerja paling baik jika data yang diterapkan serupa dengan data pelatihan. Namun, datanya berbeda dari satu rumah sakit ke rumah sakit lainnya, misalnya dalam hal komposisi pasien atau peralatan yang menghasilkan data. Ada dua pilihan untuk memecahkan masalah ini: apakah kita berhasil meningkatkan algoritma atau kita harus mengoptimalkan data kita sehingga dapat diterapkan dengan lebih baik pada situasi lain.

👨‍🏫🔬 Tentang orang tersebut:

Prof Reinhard Heckel melakukan penelitian di bidang pembelajaran mesin. Dia bekerja pada pengembangan algoritma dan landasan teoritis untuk pembelajaran mendalam. Salah satu fokusnya adalah pada pemrosesan citra medis. Ia juga mengembangkan penyimpanan data DNA dan berupaya memanfaatkan DNA sebagai teknologi informasi digital.

Ia juga anggota Institut Sains Data Munich dan Pusat Pembelajaran Mesin Munich.

☑️ Pakar industri, hadir dengan Xpert.Digital Industry Hub miliknya sendiri dengan lebih dari 2.500 artikel spesialis

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus