Artificial Intelligence atau AI telah masuk di berbagai aspek kehidupan manusia. AI telah memberikan kemajuan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Namun seiring dengan potensi yang dimiliki, AI juga memunculkan serangkaian risiko etika dan sosial yang kompleks. 

Di tengah gempuran perkembangan AI yang begitu pesat, Uni Eropa (EU) hadir sebagai pionir dengan mengesahkan Artificial Intelligence Act (AI Act).

Lebih dari sekadar undang-undang, AI Act merupakan gebrakan revolusioner dalam regulasi teknologi, menetapkan standar global untuk tata kelola AI yang bertanggung jawab, berpusat pada manusia, dan berwawasan ke depan.

AI Act telah menjadi tonggak bersejarah dalam regulasi AI global, dengan prinsip-prinsip utamanya yang inovatif, dampaknya terhadap industri teknologi, dan pengaruhnya terhadap perkembangan regulasi AI di berbagai belahan dunia.

Prinsip-prinsip Ai Act: Menempatkan Manusia di Pusat Perkembangan AI

AI Act mengusung sejumlah prinsip inovatif yang membedakannya dari upaya regulasi sebelumnya. Salah satu yang terpenting adalah “The Pyramid of Criticality,” sebuah pendekatan berbasis risiko yang mengkategorikan sistem AI berdasarkan potensi bahayanya:

• Risiko Tidak Dapat Diterima: AI yang mengancam keselamatan, mata pencaharian, atau hak fundamental manusia (misalnya, sistem penilaian sosial oleh pemerintah) dilarang.
• Risiko Tinggi: AI yang digunakan dalam sektor-sektor seperti kesehatan, penegakan hukum, atau infrastruktur kritis tunduk pada persyaratan yang ketat, termasuk penilaian kesesuaian, manajemen risiko, dan pengawasan manusia.
• Risiko Terbatas: AI dengan risiko minimal, seperti chatbot, diwajibkan untuk memenuhi persyaratan transparansi agar pengguna menyadari bahwa mereka berinteraksi dengan AI.
• Risiko Minimal: Sebagian besar aplikasi AI saat ini termasuk dalam kategori ini dan menghadapi intervensi regulasi minimal.

Pendekatan berbasis risiko ini memungkinkan AI Act untuk secara efektif mengatur penggunaan AI dengan memfokuskan sumber daya pada area-area yang menimbulkan risiko tertinggi bagi individu dan masyarakat.

Selain pendekatan berbasis risiko, transparansi dan akuntabilitas juga menjadi pilar utama AI Act. Pengembang dan penyedia sistem AI diwajibkan untuk menyediakan informasi yang jelas dan mudah dipahami tentang cara kerja sistem AI, data yang digunakan, dan potensi risikonya. Hal ini dimaksudkan untuk meningkatkan kepercayaan publik terhadap AI dan mencegah penggunaan yang berpotensi merugikan.

Yang tak kalah penting, AI Act menegaskan komitmen kuat terhadap penghormatan terhadap hak-hak fundamental dan nilai-nilai demokrasi.

Mengguncang Industri Teknologi: Mendorong Inovasi yang Bertanggung Jawab

AI Act memberikan dampak yang signifikan pada industri teknologi, mendorong perusahaan untuk mengadopsi pendekatan yang lebih bertanggung jawab dan berpusat pada manusia dalam pengembangan dan penerapan AI. 

Perusahaan teknologi global kini berlomba-lomba untuk memastikan bahwa produk dan layanan AI mereka mematuhi persyaratan AI Act, menunjukkan pengaruh regulasi ini yang meluas jauh melampaui batas-batas Eropa.

Meskipun ada kekhawatiran awal tentang potensi beban regulasi yang berlebihan, banyak perusahaan teknologi kini melihat AI Act sebagai peluang untuk membangun kepercayaan dengan pelanggan, meningkatkan reputasi merek, dan mendorong inovasi yang lebih berkelanjutan. 

Standar yang ditetapkan oleh AI Act diharapkan akan menjadi tolok ukur global, mempengaruhi perkembangan pasar AI dan mengarahkan industri menuju masa depan yang lebih bertanggung jawab.

Gelombang Regulasi Global: Menginspirasi Dunia untuk Mengikuti Jejak

AI Act telah menciptakan efek domino dalam dunia regulasi teknologi, menginspirasi banyak negara untuk mengkaji kembali pendekatan mereka terhadap tata kelola AI. 

Dari Amerika Serikat hingga Asia, pemerintah dan organisasi internasional semakin tertarik untuk mempelajari dan mengadopsi prinsip-prinsip AI Act ke dalam konteks mereka sendiri.

Kepemimpinan EU dalam regulasi AI menunjukkan komitmen kuat untuk memastikan bahwa teknologi transformatif ini dikembangkan dan digunakan untuk kepentingan bersama. 

Dengan terus mempromosikan dialog global, berkolaborasi dengan para pemangku kepentingan, dan mengembangkan kerangka etika AI yang komprehensif, EU memiliki peluang untuk membentuk masa depan AI global yang lebih manusiawi, berkelanjutan, dan bermanfaat bagi seluruh umat manusia.

Dalam era digital yang semakin canggih, teknologi Artificial Intelligence (AI) telah menjadi bagian integral dalam berbagai aspek kehidupan kita. Salah satu bidang yang paling menonjol dalam perkembangan AI adalah Large Language Models (LLM), yang mampu memodelkan dan memproses bahasa manusia dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi. 

Namun, tidak semua LLM dapat diakses secara bebas karena banyak diantaranya merupakan properti perusahaan besar seperti OpenAI dan Google. Oleh karena itu, munculnya LLM open-source telah menjadi titik balik penting dalam sejarah teknologi AI.

Sejauh ini, ada 5 tools AI LLM yang open-source dan berpotensi besar dalam mengubah cara manusia berinteraksi dengan teknologi. 

Masing-masing dari mereka memiliki kekuatan dan kemampuan unik yang dapat membantu meningkatkan inovasi dan demokratisasi akses ke teknologi AI.

Perkembangan ini tidak hanya membuka pintu bagi para peneliti dan pengembang untuk menggali lebih dalam seluk-beluk teknologi AI, tetapi juga menunjukkan bahwa generasi AI tidak harus dipungut oleh perusahaan besar saja. Masyarakat dapat berpartisipasi secara langsung dalam mengembangkan teknologi yang lebih demokratis dan lebih inklusif.

Llama 3

Llama 3 dari Meta adalah salah satu contoh yang paling menonjol dalam dunia LLM open-source. Dengan skala parameter yang mencapai 8B dan 70B, Llama 3 merupakan lompatan besar ke depan dalam jajaran model bahasa sumber terbuka. 

Sebagai penerus Llama 2 yang dirilis pada tahun 2023, Llama 3 tidak hanya menawarkan pembaruan tambahan, tetapi juga kemajuan transformatif yang akan memungkinkan pengembang membangun aplikasi bahasa alami yang mutakhir.

Llama 3 dilatih pada kumpulan data besar yang berjumlah lebih dari 15 triliun token dari sumber yang tersedia untuk umum. Data ini mencakup kode yang 4 kali lebih banyak daripada Llama 2, serta cakupan signifikan lebih dari 30 bahasa untuk meletakkan dasar bagi versi multibahasa di masa depan. 

Pemfilteran ekstensif digunakan untuk mengkurasi data ini, memastikan Llama 3 hanya belajar dari sumber dengan kualitas terbaik.

Meta juga telah mengembangkan versi Llama 3 dengan lebih dari 400B parameter yang tidak hanya lebih besar tetapi juga multibahasa dan multimodal. Pengujian awal menunjukkan model berskala ultra besar ini memberikan hasil yang menjanjikan dan bersaing dengan sistem kepemilikan terbaik.

Masa depan cerah untuk seri Llama, dan Meta telah menunjukkan komitmen kuat dalam mengembangkan teknologi AI yang lebih transparan dan aksesibel.

BLOOM

BLOOM atau Big Science Large Open-science Open-access Multilingual Language Model merupakan buah inisiasi dari co-founder Hugging Face yang melibatkan lebih dari 1000 peneliti di bidang AI. D

ibuat berbasis open-source, BLOOM juga dilihat sebagai alternatif terbaik dari GPT-3. Ukuran model LLM ini sebanyak 176 miliar parameter data, atau 1 miliar lebih banyak dari model GPT-3. Dengan kata lain, training dataset yang dimiliki BLOOM yakni hasil olah data pre-processed text sebanyak 1,6 Terabyte. 

BLOOM berpeluang dalam memproses 46 bahasa, termasuk Perancis, Vietnam, Mandarin, Indonesia, hingga 13 bahasa native India yakni Hindi 20 bahasa rumpun Afrika. 

Dengan konsepnya sebagai open-source, maka pengguna dapat mengunduhnya secara gratis untuk menggunakannya.

Gopher

Gopher adalah model LLM yang dikembangkan oleh DeepMind dengan dataset sebesar 280 miliar parameter. Model ini memiliki spesialisasi dalam menjawab pertanyaan humaniora dan sains. 

Gopher dilatih dalam lingkup Massive Text (kumpulan data teks besar berbahasa Inggris dari halaman web, buku, artikel berita, dan kode pemrograman).

Fungsi pipeline Gopher mencakup filter kualitas teks, penghapusan teks berulang, deduplikasi dokumen serupa, dan penghapusan dokumen dengan dataset pengujian yang tumpang tindih. 

DeepMind juga meluncurkan versi Gopher yang lebih kecil dengan 44 juta parameter data yang ditujukan untuk penelitian sederhana.

Megatron-Turing NLG

Megatron-Turing Natural Language Generation (NLG) dikembangkan oleh NVIDIA dan Microsoft. Model ini dilatih pada superkomputer Selene berbasis NVIDIA DGX SuperPOD dengan dataset sebesar 530 miliar parameter. 

Megatron-Turing NLG pertama kali diperkenalkan pada Oktober 2021 sebagai penerus model Turing NLG 17B dan Megatron-LM.

Megatron-Turing NLG dapat melaksanakan berbagai penugasan NLP seperti prediksi penyelesaian, pemahaman bacaan, penalaran, simpulan bahasa alami, dan disambiguasi kata. 

Dengan kemampuan yang sangat luas, Megatron-Turing NLG telah menjadi salah satu contoh yang paling menonjol dalam bidang NLP.

BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) dikembangkan oleh Google dengan menggunakan teknik berbasis neural network. 

Model ini memiliki dua versi, yaitu Bert Base yang memiliki 110 juta parameter yang dapat dilatih, dan Bert Large yang memiliki 340 juta parameter.

BERT digunakan dalam berbagai aplikasi AI, termasuk pengenalan bahasa alami, klasifikasi teks, dan pengolahan bahasa alami. 

Dengan kemampuan yang sangat kuat dalam memahami konteks teks, BERT telah menjadi salah satu model yang paling populer dalam komunitas AI.

Kesimpulan

Dalam era digital yang semakin kompleks, teknologi AI telah menjadi kunci untuk meningkatkan efisiensi dan inovasi. 

LLM open-source seperti Llama 3, BLOOM, Gopher, Megatron-Turing NLG, dan BERT telah membuka jalan bagi para peneliti dan pengembang untuk menggali lebih dalam seluk-beluk teknologi AI. 

Dengan akses yang lebih luas dan transparansi yang lebih tinggi, masyarakat dapat berkontribusi lebih aktif dalam mengembangkan teknologi yang lebih baik.

Perkembangan ini juga menunjukkan bahwa generasi AI tidak harus dipungut oleh perusahaan besar saja. 

Masyarakat dapat berpartisipasi secara langsung dalam mengembangkan teknologi yang lebih demokratis dan lebih inklusif. Oleh karena itu, mari kita terus mendukung dan mengembangkan teknologi AI yang lebih transparan dan aksesibel bagi semua.