Perbedaan Generative AI dan Traditional AI, Disertai Tabel Perbandingan

Tayang: Senin, 6 Oktober 2025 15:42 WIB

Penulis: Wahyu Gilang Putranto

Editor: Suci BangunDS

Perbedaan Generative AI dan Traditional AI, Disertai Tabel Perbandingan

Freepik.com/rawpixel.com

ILUSTRASI ARTIFICIAL INTELLIGENCE - Ilustrasi kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI). Berikut perbedaan AI generatif (generative AI) dan AI non-generatif atau AI tradisional (traditional AI).

Secara kinerja dan efisiensi, model Generative AI (seperti GPT) memerlukan sumber daya komputasi besar dan waktu pelatihan lama, sehingga sulit untuk diskalakan.

Sedangkan AI tradisional lebih efisien untuk tugas yang jelas dan terdefinisi tanpa perlu pelatihan model besar.

Perbedaan lainnya, Generative AI membutuhkan dataset besar untuk menghasilkan konten yang beragam dan berkualitas tinggi.

Sedangkan AI tradisional dapat bekerja dengan dataset yang lebih kecil, tergantung pada kompleksitas tugasnya.

Perbandingan Generative AI vs Traditional AI

Berikut perbedaan AI generatif dan AI tradisional:

Aspek	Generative AI	Traditional AI (AI Tradisional)
Fungsi Utama	Menghasilkan konten baru	Melaksanakan tugas tertentu secara cerdas
Teknologi Utama	Model berbasis transformer dan diffusion	Model machine learning
Output	Teks, gambar, video, audio, dan kode	Prediksi dan rekomendasi
Jenis Pembelajaran	Pembelajaran tanpa pengawasan (unsupervised) dan/atau semi-terawasi (semi-supervised)	Pembelajaran terawasi (supervised), tanpa pengawasan, dan penguatan (reinforcement learning)
Kebutuhan Data	Membutuhkan kumpulan data besar untuk mempelajari pola	Dapat beroperasi dengan kumpulan data yang lebih kecil dan spesifik untuk tugas tertentu
Penerapan	Pembuatan konten, desain, hiburan, dan lainnya	Analisis prediktif, optimisasi, dan otomatisasi
Transparansi	Rentan terhadap masalah black box (kurang transparan)	Lebih transparan dan dapat ditafsirkan
Contoh	Google Gemini, ChatGPT, dan DALL-E	Asisten virtual, pengenalan gambar, dan mesin pencari
Kasus Penggunaan di Dunia Nyata	Konten kreatif, desain produk, dan layanan pelanggan	Kesehatan, keuangan, dan otomatisasi proses bisnis

Sejarah Perkembangan AI

Masih dikutip dari buku Tren Teknologi AI (2024), perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) telah mengalami kemajuan pesat dari masa ke masa.

Hal ditandai dengan berbagai tonggak penting dalam sejarahnya. Berikut ringkasan evolusi perkembangannya:

Periode Awal (1950-an):

Gagasan mengenai AI pertama kali diperkenalkan oleh Alan Turing melalui tulisannya berjudul “Computing Machinery and Intelligence” pada tahun 1950, yang memperkenalkan konsep Tes Turing untuk menilai apakah mesin dapat meniru kecerdasan manusia. Pada masa yang sama, John McCarthy mencetuskan istilah “artificial intelligence” dalam proposal penelitian ilmiahnya.

Pengembangan Sistem AI (1960-an):

Pada dekade ini, sistem AI masih berfokus pada penalaran simbolik dan pendekatan berbasis aturan, yang kemudian menjadi dasar bagi munculnya sistem pakar di tahun 1970-an dan 1980-an.

Peralihan ke Pembelajaran Mesin (1990-an):

Fokus penelitian mulai beralih ke machine learning atau pembelajaran mesin, didorong oleh meningkatnya jumlah data digital dan kemajuan daya komputasi. Pendekatan ini memungkinkan sistem AI belajar langsung dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit.

Ekspansi ke Bidang Baru (2000-an):

Halaman selanjutnya

Halaman

1 2 3