AI generatif dengan cepat menjadi kenyataan. Investasi AI global melonjak dari $12,75 juta pada tahun 2015 menjadi $93,5 miliar pada tahun 2021, dan pasar diproyeksikan akan mencapai $422,37 miliar pada tahun 2028. Sudah lebih dari $2 miliar telah diinvestasikan dalam AI Generatif, naik 425% sejak 2020, menurut Financial Times.
AI generatif mengacu pada algoritme pembelajaran mesin yang dapat menciptakan makna baru dari teks, gambar, kode, dan bentuk konten lainnya. Alat AI generatif terkemuka adalah: DeepMind’s Alpha Code (GoogleLab), OpenAI’s ChatGPT, GPT-3.5, DALL-E, MidJourney, Jasper, dan Stable Diffusion, yang merupakan model bahasa besar dan generator gambar.
Dalam artikel Forbes terakhir saya, saya menulis secara ekstensif di ChatGPT yang menurut Elon Musk adalah produk yang menakutkan dan membawa kita ke area AI yang berbahaya, dan juga memperkenalkan Jasper, chatbot kompetitif untuk Open Mind’s ChatGPT.
Artikel ini akan fokus pada Google (Alphabet’s), Deep Mind’s Alpha Code yang merupakan sistem AI baru untuk mengembangkan kode komputer, yang dapat mencapai kinerja tingkat manusia rata-rata dalam menyelesaikan kontes pemrograman.
Apa yang akan terjadi ketika kita akan memiliki model AI jaringan saraf yang luas yang dapat menghasilkan pemikiran kritis yang lebih kompleks dan kemampuan pemecahan masalah pembuatan kode?
Alpha Code, seperti ChatGPT, menggunakan pembelajaran yang diawasi sendiri dan arsitektur encoder dan decoder untuk memecahkan masalah bahasa alami dengan memprediksi segmen kode berdasarkan segmen sebelumnya dan menghasilkan jutaan solusi yang layak, dan kemudian memberi peringkat dan merekomendasikan sepuluh solusi terbaik. DeepMind juga mengklaim bahwa AlphaCode mencapai peringkat rata-rata dalam 54.3% teratas di 10 kontes baru-baru ini dengan masing-masing lebih dari 5,000 peserta. Saya berharap 2023 kita akan melihat peringkat rata-rata melampaui 65% karena semakin banyak kode yang dipelajari darinya hanya akan meningkat kualitasnya. Pada tahun 2030 – kita bisa melihat tingkat akurasi prediktif lebih dari 90% – maka banyak realitas akan bergeser lagi dalam kehidupan pengembang perangkat lunak.
Akankah Kode Alpha DeepMind memengaruhi permintaan masa depan untuk pengembang – kemungkinan tidak dalam dekade berikutnya, tetapi dalam 15 tahun karena sistem ini terus meningkat dan menjadi lebih cerdas – saya 100% yakin itu akan terjadi.
Ini bisa menjadi perkembangan yang sangat baik karena membuka dunia pengkodean agar lebih mudah diakses oleh lebih banyak pekerja pengetahuan untuk membantu memajukan sistem AI dan membantu umat manusia berkembang.
Para peneliti DeepMind menekankan bahwa pekerjaan mereka sama sekali tidak menjadi ancaman bagi programmer manusia, tetapi bahwa sistemnya harus dapat mengembangkan kemampuan pemecahan masalah untuk membantu umat manusia. Eksplorasi kami ke dalam pembuatan kode menyisakan ruang besar untuk perbaikan dan mengisyaratkan ide-ide yang lebih menarik yang dapat membantu programmer meningkatkan produktivitas mereka dan membuka bidang ini kepada orang-orang yang saat ini tidak menulis kode
Menurut University of Cambridge, setidaknya setengah dari upaya pengembang dihabiskan untuk men-debug kode perangkat lunak, yang merugikan industri perangkat lunak sekitar $ 312 miliar per tahun. Saran kode yang didukung AI dan alat peninjauan berjanji untuk memotong biaya pengembangan sambil memungkinkan pembuat kode untuk fokus pada tugas yang kreatif dan tidak terlalu berulang — dengan asumsi sistem berfungsi seperti yang diiklankan. Ketika saya memikirkan bisnis kami sendiri yang merancang dan membangun produk perangkat lunak AI untuk pelanggan kami, dan upaya dalam pengujian dan debugging, daya pikat solusi perangkat lunak seperti kode Alpha DeepMind sangat menarik – bukan dari perspektif mengurangi jumlah karyawan, tetapi mampu menempatkan lebih banyak sumber daya perangkat lunak untuk membangun fungsi dan fitur baru dan membiarkan bot biasa melakukan pembersihan – atau hal-hal yang berantakan, dan menawarkan insinyur tugas yang lebih menarik untuk dilakukan.
Kesimpulan:
Karena AI Generatif terus berkembang, kami memasuki perbatasan baru dalam evolusi industri AI. Kami akan memajukan dan mempercepat penemuan obat baru dan memajukan penelitian medis lebih lanjut. Gartner memprediksi bahwa pada tahun 2025, setidaknya 30% dari semua obat baru dan bahan yang ditemukan akan berasal dari model AI generatif.
Kami sudah melihat alat seperti GPT-3 dan ChatGPT menggunakan AI dalam teks inovatif dan cara bahasa alami yang hampir tidak mungkin untuk mengetahui apa itu konten dan jawaban buatan manusia vs respons yang dihasilkan AI. Dengan proses yang sangat berulang, di mana manusia tidak memiliki banyak variasi dalam respons komunikasi mereka – seperti di pusat panggilan, fungsi administrasi, pertanyaan medis rutin, dll – inovasi obrolan baru ini akan mulai memengaruhi berbagai peran pekerja pengetahuan.
Meskipun AI Generatif sedang dalam tahap awal dan undang-undang global belum selaras dengan tata kelola AI ML dari perspektif peraturan /hukum hukum, 2023 akan memiliki akselerasi AI etis positif yang luar biasa dan ini jelas merupakan kebutuhan karena kita dengan cepat mendekati dunia yang belum pernah terjadi sebelumnya dalam sejarah manusia – bersiaplah karena 2023 akan membawa banyak kemungkinan baru dan sayangnya bahkan lebih banyak risiko keamanan siber karena dunia pemalsuan yang dalam hanya akan mendapatkan lebih kuat dengan lebih banyak pemberdayaan kecerdasan dari AI Generatif.
