Masa Depan AI 2023: Kecerdasan Buatan Apa yang Akan Dibawa Di Masa Depan?

Sebagai ahli teknologi, saya terpesona oleh evolusi AI (Kecerdasan Buatan) dan bagaimana AI telah mengubah dunia tempat kita hidup saat ini.

AI telah berkembang pesat sejak dimulainya pada tahun 1950-an, dan sekarang menjadi teknologi yang ada di mana-mana yang mengubah cara kita bekerja, berkomunikasi, dan menjalani hidup kita.

Jika masa depan AI sepertinya akan berubah dengan cepat, itu karena inovasi AI terjadi begitu cepat saat ini sehingga sulit untuk mengikutinya.

Penyair Portugis Luis Vaz de Camoes menulis: “ Waktu berubah, seperti halnya keinginan kita, Siapa kita – selalu berubah; Seluruh dunia terbuat dari perubahan, Dan selamanya memperoleh sifat-sifat baru .”

Nyatanya, kecerdasan buatan mengubah masa depan manusia di hampir semua bidang. Itu sudah menjadi kekuatan utama di balik teknologi baru seperti data besar, robotika, dan Internet of Things (IoT) .

Dengan alat seperti ChatGPT dan generator seni AI, ini juga merupakan kekuatan pendorong di belakang AI generatif, yang akan terus menjadi inovator teknologi di masa mendatang.

Sekitar 44% perusahaan ingin memasukkan banyak uang dan tenaga ke dalam AI dan menggunakannya dalam bisnis mereka. Pada tahun 2021, penemu IBM mendapatkan 9.130 paten, dan 2.300 di antaranya tentang AI.

AI sepertinya akan mengubah (dan terus mengubah) dunia. Tapi dengan cara apa?

Evolusi AI

Evolusi AI dapat dibagi menjadi tiga tahap utama: sistem berbasis aturan, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam.

1. Sistem berbasis aturan

Tahap pertama AI dicirikan oleh sistem berbasis aturan, yang menggunakan seperangkat aturan yang telah ditentukan sebelumnya untuk membuat keputusan dan melaksanakan tugas.

Sistem ini terbatas dalam kemampuannya untuk belajar dari data, karena mereka hanya mampu membuat keputusan berdasarkan aturan yang diprogramkan ke dalamnya.

Terlepas dari keterbatasannya, sistem berbasis aturan masih digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk sistem pakar untuk diagnosis medis dan sistem pendukung keputusan untuk bisnis.

2. Pembelajaran mesin

Tahap kedua AI dimulai pada 1990-an dengan diperkenalkannya algoritma pembelajaran mesin. Algoritme ini memungkinkan mesin untuk belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu melalui proses coba-coba.

Pembelajaran mesin telah digunakan dalam berbagai aplikasi, mulai dari pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami hingga deteksi penipuan dan sistem rekomendasi.

Beberapa algoritma pembelajaran mesin yang paling populer termasuk pohon keputusan, jaringan saraf, dan mesin vektor dukungan.

3. Pembelajaran mendalam

Tahap ketiga dan terbaru dari AI adalah pembelajaran mendalam, yang memungkinkan mesin belajar dari data tidak terstruktur seperti gambar, video, dan audio.

Algoritme pembelajaran mendalam didasarkan pada jaringan syaraf tiruan yang mensimulasikan cara otak manusia memproses informasi.

Pembelajaran mendalam telah digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk pengenalan gambar dan ucapan, pemrosesan bahasa alami, dan mengemudi otonom.

Beberapa kerangka pembelajaran mendalam yang paling populer termasuk TensorFlow, Keras, dan PyTorch .

Dampak AI Pada Masyarakat

Kecerdasan Buatan (AI) telah menjadi teknologi yang semakin berpengaruh, memengaruhi berbagai aspek kehidupan kita sehari-hari. Meskipun menawarkan manfaat yang signifikan, hal itu juga menimbulkan potensi risiko dan pertimbangan etis.

Berikut adalah beberapa cara AI memengaruhi masyarakat, bersama dengan statistik dan contoh terbaru.

1. Pekerjaan

AI diperkirakan akan mengganggu pasar tenaga kerja, yang menyebabkan perubahan sifat dan jumlah pekerjaan yang tersedia.

Menurut laporan World Economic Forum, diperkirakan pada tahun 2025, adopsi AI dan otomasi akan menyebabkan perpindahan sekitar 85 juta pekerjaan .

Namun, juga diharapkan dapat menciptakan 97 juta pekerjaan baru secara global , terutama di bidang ilmu komputer, teknik, dan matematika.

Contoh:

• Amazon menggunakan robot untuk mengotomatiskan operasi gudang, mengurangi kebutuhan tenaga kerja manual.
• Industri perawatan kesehatan memanfaatkan algoritme AI untuk diagnosis medis dan rencana perawatan yang dipersonalisasi, menciptakan peluang kerja baru bagi para profesional perawatan kesehatan.

2. Kesehatan

AI sudah digunakan dalam perawatan kesehatan untuk meningkatkan hasil pasien dan mengurangi biaya. Algoritme AI dapat menganalisis gambar medis dan data pasien, mengidentifikasi pola yang mungkin sulit dideteksi oleh dokter.

Ini juga digunakan untuk mengembangkan rencana perawatan yang dipersonalisasi berdasarkan susunan genetik dan riwayat medis pasien.

Contoh:

• DeepMind Health Google menggunakan AI untuk menganalisis gambar medis guna mendeteksi tanda-tanda awal penyakit mata, seperti retinopati diabetik.
• Watson Health IBM menggunakan AI untuk mengembangkan rencana perawatan kanker yang dipersonalisasi, berdasarkan DNA pasien.

3. Pendidikan

AI memiliki potensi untuk mengubah pendidikan dengan memberikan pengalaman belajar yang dipersonalisasi kepada siswa. Itu dapat menganalisis gaya belajar siswa dan memberikan pelajaran dan umpan balik yang disesuaikan.

Itu juga dapat mengurangi beban kerja guru dengan mengotomatiskan tugas-tugas seperti penilaian dan perencanaan pelajaran.

Contoh:

• Platform AI Carnegie Learning menyediakan bimbingan matematika yang dipersonalisasi kepada siswa, menganalisis kekuatan dan kelemahan mereka untuk membuat rencana pembelajaran yang disesuaikan.
• Platform pembelajaran adaptif Knewton menggunakan AI untuk mempersonalisasi pengalaman belajar, menyesuaikan konten dan tingkat kesulitan pelajaran berdasarkan kinerja siswa.

4. Media Sosial

AI digunakan secara luas oleh platform media sosial untuk menganalisis data dan perilaku pengguna, yang menghasilkan pengalaman pengguna yang lebih personal dan menarik.

Namun, ada kekhawatiran tentang implikasi etika AI di media sosial, termasuk masalah yang berkaitan dengan privasi, bias, dan penyebaran informasi yang salah.

Contoh:

• Algoritme Facebook menggunakan AI untuk menyarankan konten yang mungkin menarik bagi pengguna, berdasarkan riwayat penjelajahan dan interaksi mereka di platform.
• Sistem AI Twitter digunakan untuk mendeteksi dan menghapus spam dan konten jahat dari platform, menciptakan pengalaman pengguna yang lebih aman dan lebih positif.

Masa Depan Dekat AI

AI dalam waktu dekat menjanjikan akan menarik, dengan banyak aplikasi baru dan kemajuan di cakrawala. Berikut adalah beberapa contoh AI dalam waktu dekat, bersama dengan statistik terkini.

1. Kendaraan Otonom

Kendaraan otonom diharapkan menjadi lebih umum dalam waktu dekat, dengan perusahaan seperti Tesla, Waymo, dan Uber banyak berinvestasi dalam teknologi ini.

Menurut sebuah laporan oleh Allied Market Research, pasar kendaraan otonom global diperkirakan akan mencapai $556,67 miliar pada tahun 2026, tumbuh pada CAGR sebesar 39,47% dari tahun 2019 hingga 2026 .

Contoh:

• Waymo, anak perusahaan Alphabet, telah menguji kendaraan otonomnya di Arizona dan berencana meluncurkan layanan komersial dalam waktu dekat.
• Tesla sedang mengembangkan kendaraan yang sepenuhnya otonom dan telah memperkenalkan beberapa fitur bantuan pengemudi tingkat lanjut.

2. Pemrosesan Bahasa Alami

Natural Language Processing (NLP) adalah subbidang AI yang berfokus pada interaksi antara komputer dan manusia melalui bahasa alami.

Ini memiliki banyak aplikasi, termasuk asisten virtual, chatbots, dan terjemahan bahasa.

Menurut sebuah laporan oleh MarketsandMarkets, pasar NLP global diperkirakan akan mencapai $35,1 miliar pada tahun 2026 , tumbuh pada CAGR sebesar 21,5% dari tahun 2021 hingga 2026 .

Contoh:

• Asisten Google menggunakan NLP untuk memahami dan menanggapi pertanyaan pengguna, memungkinkan interaksi yang lebih alami dan percakapan.
• Alexa dari Amazon dapat melakukan berbagai tugas, mulai dari mengatur pengingat hingga mengontrol perangkat rumah pintar, menggunakan NLP untuk memahami perintah pengguna.

3. Kesehatan

AI sudah digunakan dalam perawatan kesehatan untuk meningkatkan hasil pasien dan mengurangi biaya, dan tren ini diperkirakan akan berlanjut dalam waktu dekat.

Sebuah laporan oleh Tractica memperkirakan bahwa pasar perawatan kesehatan AI global akan mencapai $36,1 miliar pada tahun 2025 , tumbuh pada tingkat 41,5%.

Contoh:

• FDA telah menyetujui beberapa algoritme AI untuk diagnosis medis dan perencanaan perawatan, termasuk algoritme yang dapat mendeteksi retinopati diabetik.
• Para peneliti menggunakan AI untuk mengembangkan perawatan obat baru, dengan studi baru-baru ini menggunakan AI untuk mengidentifikasi kandidat obat potensial untuk penyakit Alzheimer.

4. Keamanan siber

AI semakin banyak digunakan untuk meningkatkan keamanan siber, dengan kemampuannya untuk menganalisis data dalam jumlah besar dan mendeteksi pola yang dapat menjadi indikasi serangan siber.

Menurut sebuah laporan oleh MarketsandMarkets, AI global di pasar keamanan siber diperkirakan akan mencapai $38,2 miliar pada tahun 2026, tumbuh pada CAGR sebesar 23,3% dari tahun 2021 hingga 2026.

Contoh:

• Watson for Cybersecurity IBM menggunakan AI untuk menganalisis sejumlah besar data keamanan, membantu mengidentifikasi potensi ancaman dan kerentanan.
• Sistem Kekebalan Perusahaan Darktrace menggunakan AI untuk mendeteksi dan menanggapi serangan dunia maya secara waktu nyata, meningkatkan postur keamanan organisasi.

AI Dan Risiko Privasi

Karena AI terus menjadi lebih maju dan tersebar luas, ada kekhawatiran yang berkembang tentang risiko privasi yang terkait dengan teknologi ini. Berikut adalah beberapa contoh risiko AI dan privasi, beserta statistik terkini.

1. Teknologi Pengenalan Wajah

Teknologi pengenalan wajah digunakan dalam berbagai konteks, termasuk penegakan hukum, periklanan, dan media sosial.

Namun, itu menimbulkan masalah privasi yang signifikan, karena dapat digunakan untuk melacak pergerakan dan aktivitas orang tanpa persetujuan mereka.

Menurut laporan Pew Research Center, 56% orang Amerika tidak nyaman dengan penggunaan teknologi pengenalan wajah oleh perusahaan atau pemerintah.

Contoh:

• Pada tahun 2019, Dewan Pengawas San Francisco melarang penggunaan teknologi pengenalan wajah oleh polisi dan lembaga pemerintah lainnya, dengan alasan kekhawatiran tentang privasi dan kebebasan sipil.
• Sebuah studi baru-baru ini oleh Institut Standar dan Teknologi Nasional menemukan bahwa banyak algoritme pengenalan wajah komersial memiliki tingkat kesalahan yang lebih tinggi untuk orang dengan warna kulit lebih gelap, meningkatkan kekhawatiran tentang potensi bias dan diskriminasi.

2. Perangkat Rumah Pintar

Perangkat rumah pintar, seperti Amazon's Alexa dan Google Home, menjadi semakin populer, tetapi juga menimbulkan masalah privasi, karena mereka mengumpulkan data tentang aktivitas dan percakapan pengguna.

Menurut survei Pew Research Center, 81% orang Amerika merasa bahwa potensi risiko perusahaan yang mengumpulkan data tentang mereka lebih besar daripada manfaatnya.

Contoh:

• Pada 2019, terungkap bahwa Amazon Alexa merekam percakapan dan mengirimkannya ke kontraktor pihak ketiga untuk dianalisis, tanpa sepengetahuan atau persetujuan pengguna.
• Sebuah studi baru-baru ini oleh Consumer Reports menemukan bahwa banyak perangkat rumah pintar tidak memiliki perlindungan privasi dan keamanan dasar, membuatnya rentan terhadap peretasan dan pelanggaran data.

3. Media Sosial

Platform media sosial, seperti Facebook dan Twitter, menggunakan AI untuk menganalisis data pengguna dan menargetkan iklan. Namun, hal ini menimbulkan masalah privasi, karena informasi pribadi pengguna digunakan tanpa sepengetahuan atau persetujuan mereka.

Menurut survei Pew Research Center , 79% orang Amerika tidak yakin bahwa perusahaan akan menggunakan informasi pribadi mereka dengan cara yang bertanggung jawab.

Contoh:

• Pada tahun 2018, terungkap bahwa Cambridge Analytica telah memanen data jutaan pengguna Facebook tanpa persetujuan mereka, dan telah menggunakan data tersebut untuk mempengaruhi pemilihan presiden AS tahun 2016.
• Sebuah studi baru-baru ini oleh Dewan Konsumen Norwegia menemukan bahwa aplikasi kencan, seperti Tinder dan Grindr, berbagi data pengguna dengan pengiklan pihak ketiga tanpa sepengetahuan atau persetujuan pengguna.

Mempersiapkan Masa Depan AI

Karena AI terus berkembang pesat, penting bagi individu, organisasi, dan pemerintah untuk mempersiapkan masa depan teknologi ini.

Berikut adalah beberapa cara utama yang dapat kita lakukan untuk mempersiapkan masa depan AI, bersama dengan statistik terkini.

1. Berinvestasi dalam Pendidikan dan Pelatihan

Seiring semakin lazimnya AI di dunia kerja, akan ada kebutuhan yang meningkat akan pekerja dengan keterampilan di bidang ini.

Menurut sebuah laporan oleh World Economic Forum, pada tahun 2022, 54% dari semua karyawan akan membutuhkan pelatihan dan peningkatan keterampilan yang signifikan.

Berinvestasi dalam program pendidikan dan pelatihan dapat membantu individu dan organisasi mempersiapkan masa depan AI.

Contoh:

• Pemerintah Inggris telah mengumumkan investasi sebesar £1 miliar dalam pendidikan dan penelitian AI, yang bertujuan untuk mengembangkan generasi baru ahli AI dan mendorong pertumbuhan ekonomi.
• Di AS, National Science Foundation telah memberikan hibah lebih dari $100 juta untuk penelitian dan pendidikan AI dan pembelajaran mesin.

2. Menumbuhkan Kolaborasi dan Inovasi

Kolaborasi dan inovasi adalah kunci untuk membuka potensi penuh AI. Dengan bekerja sama, individu, organisasi, dan pemerintah dapat berbagi pengetahuan dan sumber daya, serta mengembangkan aplikasi baru dan inovatif untuk AI.

Contoh:

• Partnership on AI, sebuah koalisi perusahaan dan organisasi yang berfokus pada pengembangan AI yang bertanggung jawab, memiliki lebih dari 100 anggota, termasuk Amazon, Google, dan Microsoft .
• Uni Eropa telah meluncurkan inisiatif andalan €1 miliar untuk mendukung penelitian dan inovasi dalam AI dan robotika.

3. Tangani Implikasi Etis dan Sosial

Karena AI menjadi lebih umum di masyarakat, penting untuk mengatasi implikasi etis dan sosial dari teknologi ini. Ini termasuk masalah seperti bias, privasi, dan pemindahan pekerjaan.

Contoh:

• Inisiatif Global IEEE tentang Etika Sistem Otonomi dan Cerdas, sebuah kelompok yang terdiri lebih dari 300 pakar dari industri, akademisi, dan pemerintah, bekerja untuk mengembangkan standar etika untuk AI.
• Komisi Eropa telah merilis pedoman etika AI, yang mencakup prinsip-prinsip seperti transparansi, akuntabilitas, dan non-diskriminasi.

Tautan langsung:

• Manfaat AI: Kontribusi AI Bagi Masyarakat dan Ekonomi Kita!
• Bagaimana Kecerdasan Buatan Mengubah Bisnis?
• Apa itu Kecerdasan Buatan?
• Apa Perbedaan Antara Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin?

Kesimpulan: Masa Depan AI 2023

Kesimpulannya, kecerdasan buatan (AI) berkembang pesat dan mengubah setiap aspek kehidupan kita, mulai dari perawatan kesehatan hingga transportasi, pendidikan, hiburan, dan lainnya.

Meskipun AI memiliki potensi untuk memberikan manfaat yang luar biasa bagi umat manusia, seperti peningkatan efisiensi, akurasi, keamanan, dan aksesibilitas, AI juga menghadirkan tantangan dan risiko baru yang perlu ditangani.

Saat kita mempersiapkan masa depan AI, penting untuk mengembangkan mekanisme pengawasan untuk memastikan bahwa AI dikembangkan dan digunakan dengan cara yang bertanggung jawab dan etis.

Kita juga harus memastikan bahwa AI aman dan andal serta selaras dengan nilai-nilai kemanusiaan dan prinsip etika. Dengan demikian, kita dapat memanfaatkan kekuatan AI untuk memberi manfaat bagi umat manusia dengan cara yang berarti, sambil meminimalkan potensi risiko dan tantangan.