Perbedaan Generative AI dan Traditional AI, Disertai Tabel Perbandingan

TRIBUNNEWS.COM - Kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) telah merasuki berbagai aspek kehidupan.

Dikutip dari buku Tren Teknologi AI (2024) yang ditulis Gede Surya Mahendra dkk, AI merupakan sistem buatan manusia yang mampu menirukan aktivitas manusia.

AI mampu berpikir selayaknya manusia dalam menjalankan berbagai pekerjaan.

Model kerja dari AI berawal dari serangkaian proses algoritma dan sistematika data yang sangat canggih, serta analisis data dan pemahaman terhadap pola perilaku dan tren dari objek yang diteliti.

Bila dilihat dari fungsinya, secara umum AI dibagi menjadi dua jenis, yaitu AI generatif (generative AI) dan AI non-generatif atau AI tradisional (traditional AI), kadang-kadang hanya disebut AI saja.

Dilansir Eweek, baik generative AI maupun traditional AI sama-sama menggunakan algoritma machine learning untuk memperoleh hasil.

Tetapi, keduanya memiliki tujuan dan fungsi yang berbeda.

Generative AI dirancang untuk menciptakan konten baru.

Sedangkan traditional AI memiliki cakupan yang lebih luas dan mendalam, tergantung pada tujuan yang diinginkan pembuat.

Dilihat dari fokus dan output, AI tradisional berfokus pada analisis dan interpretasi data yang ada untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan pengambilan keputusan dalam batas-batas yang telah ditentukan.

Sebaliknya, Generative AI dirancang untuk menciptakan teks, gambar, musik, dan model berdasarkan data yang sudah ada.

Baca juga: 10 Prompt Gemini AI Bikin Foto Retro Klasik, Serasa Nostalgia Tahun 80-an

Pada penerapannya, AI tradisional digunakan dalam aplikasi seperti analisis prediktif, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan sistem otonom.

Sementara itu, Generative AI digunakan di bidang kreatif seperti pembuatan konten, desain, hiburan, dan riset ilmiah yang membutuhkan hipotesis serta model baru.

Dilihat dari sisi transparansi, model AI tradisional umumnya lebih transparan dan mudah dijelaskan.

Sedangkan model Generative AI, terutama yang menggunakan teknik deep learning, sering berfungsi sebagai black box, sehingga proses pengambilan keputusannya sulit dijelaskan.