Melampaui ChatGPT: Bagaimana Masa Depan AI Generatif dan Chatbots?

Poin Penting

• Keberhasilan ChatGPT telah memicu investasi luas dalam penelitian dan integrasi AI, sehingga menghasilkan peluang dan kemajuan yang belum pernah terjadi sebelumnya di bidang ini.
• Pencarian semantik dengan database vektor merevolusi algoritma pencarian dengan memanfaatkan penyematan kata dan semantik untuk memberikan hasil yang lebih akurat secara kontekstual.
• Pengembangan agen AI dan startup multi-agen bertujuan untuk mencapai otonomi penuh dan mengatasi keterbatasan saat ini melalui penilaian mandiri, koreksi, dan kolaborasi di antara banyak agen.

Kesuksesan ChatGPT yang fenomenal telah memaksa setiap perusahaan teknologi untuk mulai berinvestasi dalam penelitian AI dan mencari cara untuk mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam produk mereka. Ini adalah situasi yang belum pernah kita lihat sebelumnya, namun kecerdasan buatan baru saja dimulai.

Tapi ini bukan hanya tentang chatbot AI yang mewah dan generator teks-ke-gambar. Ada beberapa alat AI yang sangat berspekulasi tetapi sangat mengesankan yang akan segera hadir.

Pencarian Semantik Dengan Database Vektor

Kueri penelusuran semantik sedang diuji untuk memberikan hasil penelusuran yang lebih baik bagi orang-orang. Mesin pencari saat ini menggunakan algoritma yang berpusat pada kata kunci untuk memberikan informasi yang relevan kepada pengguna. Namun, ketergantungan yang berlebihan pada kata kunci menimbulkan beberapa masalah, seperti pemahaman konteks yang terbatas, pemasar mengeksploitasi SEO, dan hasil pencarian berkualitas rendah karena kesulitan mengungkapkan pertanyaan yang kompleks.

Tidak seperti algoritme penelusuran tradisional, penelusuran semantik menggunakan penyematan kata dan pemetaan semantik untuk memahami konteks kueri sebelum memberikan hasil penelusuran. Jadi, alih-alih mengandalkan sekumpulan kata kunci, pencarian semantik memberikan hasil berdasarkan semantik atau arti dari kueri tertentu.

Konsep pencarian semantik telah ada sejak lama. Namun, perusahaan mengalami kesulitan dalam mengimplementasikan fungsi tersebut karena lambatnya pencarian semantik dan membutuhkan banyak sumber daya.

Solusinya adalah dengan memetakan penyematan vektor dan menyimpannya dalam jumlah besar basis data vektor. Melakukan hal ini secara signifikan akan menurunkan kebutuhan daya komputasi dan mempercepat hasil pencarian dengan mempersempit hasil hanya pada informasi yang paling relevan.

Perusahaan teknologi besar dan startup seperti Pinecone, Redis, dan Milvus saat ini berinvestasi dalam database vektor menyediakan kemampuan pencarian semantik pada sistem rekomendasi, mesin pencari, sistem manajemen konten, dan chatbot.

Demokratisasi AI

Meski belum tentu merupakan kemajuan teknis, beberapa perusahaan teknologi besar tertarik untuk mendemokratisasi AI. Baik atau buruk, model AI sumber terbuka kini sedang dilatih dan diberikan lisensi yang lebih permisif untuk digunakan dan disempurnakan oleh organisasi.

Laporan Wall Street Journal bahwa Meta membeli akselerator AI Nvidia H100 dan bertujuan untuk mengembangkan AI yang bersaing dengan model GPT-4 terbaru OpenAI.

Saat ini tidak ada LLM yang tersedia untuk umum yang dapat menandingi kinerja mentah GPT-4. Namun dengan Meta yang menjanjikan produk kompetitif dengan lisensi yang lebih permisif, perusahaan akhirnya dapat melakukannya menyempurnakan LLM yang kuat tanpa risiko rahasia dagang dan data sensitif terekspos dan digunakan melawan mereka.

Agen AI dan Startup Multi-Agen

Beberapa proyek eksperimental sedang dikerjakan untuk mengembangkan agen AI yang memerlukan sedikit atau tanpa instruksi untuk mencapai tujuan tertentu. Anda mungkin ingat konsep Agen AI dari Auto-GPT, alat AI yang mengotomatiskan tindakannya.

Idenya adalah agar agen mencapai otonomi penuh melalui penilaian diri dan koreksi diri secara terus-menerus. Konsep kerja untuk mencapai refleksi dan koreksi diri adalah agar agen terus mendorong dirinya dalam setiap langkah tentang cara tindakan apa yang perlu dilakukan, langkah-langkah bagaimana melakukannya, kesalahan apa yang dilakukan, dan apa yang dapat dilakukan untuk mengatasinya. memperbaiki.

Masalahnya adalah model yang digunakan pada agen AI saat ini memiliki sedikit pemahaman semantik. Hal ini menyebabkan para agen berhalusinasi dan memberikan informasi palsu, yang menyebabkan mereka terjebak dalam lingkaran penilaian dan koreksi diri yang tak terbatas.

Proyek seperti Kerangka Multi-agen MetaGPT bertujuan untuk memecahkan masalah dengan menggunakan beberapa agen AI secara bersamaan untuk mengurangi halusinasi tersebut. Kerangka kerja multi-agen disiapkan untuk meniru cara kerja perusahaan startup. Setiap agen di startup ini akan ditugaskan posisi seperti manajer proyek, perancang proyek, programmer, dan tester. Dengan membagi tujuan yang kompleks menjadi tugas-tugas yang lebih kecil dan mendelegasikannya ke agen AI yang berbeda, kemungkinan besar agen tersebut akan mencapai tujuan yang ditentukan.

Tentu saja, kerangka kerja ini masih dalam tahap awal pengembangan, dan masih banyak permasalahan yang perlu diselesaikan. Namun dengan model yang lebih canggih, infrastruktur AI yang lebih baik, serta penelitian dan pengembangan yang berkelanjutan, hanya masalah waktu saja sebelum agen AI yang efektif dan perusahaan AI multi-agen menjadi nyata.

Membentuk Masa Depan Kita Dengan AI

Perusahaan-perusahaan besar dan startup banyak berinvestasi dalam penelitian dan pengembangan AI dan infrastrukturnya. Jadi, kita dapat mengharapkan masa depan AI generatif untuk memberikan akses yang lebih baik ke informasi berguna melalui pencarian semantik, sepenuhnya agen AI otonom dan perusahaan AI, serta model berkinerja tinggi yang tersedia secara gratis untuk digunakan dan digunakan oleh perusahaan dan individu melodi indah.

Meskipun menarik, penting juga bagi kita untuk meluangkan waktu untuk mempertimbangkan etika AI, privasi pengguna, dan pengembangan sistem dan infrastruktur AI yang bertanggung jawab. Ingatlah bahwa evolusi AI generatif bukan hanya tentang membangun sistem yang lebih cerdas; ini juga tentang membentuk kembali pemikiran kita dan bertanggung jawab atas cara kita menggunakan teknologi.