Bagaimana AIGC Menjadi Mesin Produktivitas Web3: Penjelasan Lengkap dari Terobosan Teknologi hingga Implementasi Bisnis

Konten yang dihasilkan oleh kecerdasan buatan (AIGC) sedang menjadi alat produktivitas paling revolusioner di era digital. Sejak 2022, komunitas teknologi global menyaksikan pertumbuhan eksponensial di bidang ini, munculnya sejumlah perusahaan unicorn, dan masuknya investasi miliaran dolar, semuanya membuktikan potensi besar dari jalur baru AIGC ini. Seiring kemajuan era Web3, AIGC tidak hanya memikul tugas produksi konten, tetapi juga menjadi mesin penggerak utama yang menghubungkan dunia virtual dan nyata, serta mendorong peningkatan ekonomi digital.

Di balik ledakan AIGC: kemajuan teknologi dan peluang pasar datang bersamaan

Venture capital terdepan di Silicon Valley telah memusatkan perhatian mereka pada bidang AI generatif, khususnya sub-sektor seni AI. Dalam beberapa tahun terakhir, banyak perusahaan baru dengan cepat naik menjadi unicorn, dengan valuasi menembus angka miliaran dolar, menarik perhatian institusi investasi top seperti Sequoia US, Coatue, Lightspeed Venture Partners, dan lainnya.

Gelombang panas AIGC ini terbentuk dari tiga faktor utama: pertama, iterasi algoritma pembelajaran mendalam yang terus berlanjut memberikan dukungan teknologi; kedua, permintaan konten dari industri video pendek, game, iklan, dan lainnya meningkat secara eksponensial; ketiga, jalur ini masih dalam tahap awal, meskipun perusahaan teknologi besar menguasai sebagian kekuasaan bicara, startup tetap memiliki peluang untuk melakukan terobosan di bidang vertikal.

Memasuki era Web3.0, penggabungan kecerdasan buatan, data terkait, dan jaringan semantik akan membentuk koneksi menyeluruh antara manusia dan mesin. Metode PGC (konten produksi profesional) dan UGC (konten yang dibuat pengguna) tradisional secara bertahap tidak mampu memenuhi kebutuhan konten yang berkembang pesat. AIGC muncul sebagai kutub ketiga produksi konten era baru, dan akan membawa dampak revolusioner terhadap industri video pendek, game, iklan, dan lainnya.

Memahami AIGC: dari pemrosesan bahasa alami hingga panorama algoritma generatif

Pemrosesan bahasa alami: jembatan komunikasi manusia-mesin

Kemunculan pemrosesan bahasa alami (NLP) menandai perubahan mendasar dalam cara manusia berinteraksi dengan komputer. Menggabungkan linguistik, ilmu komputer, dan matematika, NLP memungkinkan mesin memahami bahasa alami, mengekstrak informasi, menerjemahkan otomatis, dan menganalisis data. Ini adalah terobosan besar dalam perkembangan AI—sebelum NLP muncul, manusia hanya bisa berkomunikasi dengan komputer melalui perintah tetap.

Melacak sejarahnya, Turing dalam makalahnya “Computing Machinery and Intelligence” tahun 1950 memperkenalkan tes Turing yang terkenal, yang mencakup dua aspek inti: terjemahan semantik otomatis dan generasi bahasa alami. Setelah itu, NLP berkembang menjadi dua arah utama:

Pemahaman bahasa alami (NLU) bertujuan agar komputer mampu memahami bahasa setara manusia. Karena bahasa alami memiliki ambiguitas, makna ganda, dan ketergantungan konteks, komputer menghadapi tantangan besar dalam pemahaman. Perkembangan NLU telah melalui pendekatan berbasis aturan, statistik, dan akhirnya bertransformasi ke metode berbasis pembelajaran mendalam.

Generasi bahasa alami (NLG) mengubah data non-bahasaan menjadi bentuk bahasa alami yang dapat dipahami manusia, seperti menulis artikel, menghasilkan laporan, dan lain-lain. NLG telah berkembang dari penggabungan data sederhana, mode template, hingga sistem NLG tingkat tinggi saat ini, yang memungkinkan komputer memahami niat, mempertimbangkan konteks, dan menghasilkan narasi yang alami dan lancar.

Teknologi NLP telah diterapkan secara luas di empat bidang utama: analisis sentimen membantu perusahaan memahami tren opini publik; chatbot semakin bernilai karena popularitas rumah pintar; pengenalan suara membuat interaksi manusia-mesin lebih alami; dan akurasi terjemahan mesin meningkat pesat, mendukung terjemahan konten video lintas bahasa.

Kemajuan inti berasal dari evolusi jaringan saraf. Pada 2017, Google memperkenalkan model Transformer yang secara bertahap menggantikan jaringan saraf berulang seperti LSTM, menjadi solusi utama di bidang NLP. Keunggulan paralelisasi Transformer memungkinkan pelatihan pada dataset yang lebih besar, melahirkan model pre-trained seperti BERT dan GPT, yang dilatih dari korpus besar seperti Wikipedia dan Common Crawl, dan dapat disesuaikan untuk tugas tertentu.

Algoritma generatif: evolusi dari GAN ke model difusi

Inti dari AIGC didorong oleh terobosan teknologi di bidang algoritma generatif. Model generatif utama saat ini meliputi Generative Adversarial Networks (GAN), Variational Autoencoders (VAE), Normalizing Flows (NFs), Autoregressive Models (AR), dan Diffusion Models.

GAN diperkenalkan oleh peneliti Ian J. Goodfellow pada 2014, inovasinya terletak pada mekanisme pelatihan adversarial. GAN terdiri dari jaringan generator dan discriminator, di mana generator menciptakan data “palsu” dan berusaha menipu discriminator, sementara discriminator berusaha membedakan data asli dan palsu. Kedua jaringan ini berkembang secara bersamaan hingga mencapai keseimbangan.

Keunggulan GAN adalah kemampuannya memodelkan distribusi data dengan baik tanpa perlu perhitungan batas varians yang rumit. Namun, tantangannya termasuk pelatihan yang sulit dan tidak stabil, serta risiko “mode collapse” di mana generator mulai menghasilkan sampel yang sama berulang-ulang dan tidak belajar lagi.

Diffusion Model mewakili arah baru dalam algoritma generatif. Model ini bekerja dengan menambahkan noise Gaussian secara bertahap ke data pelatihan, kemudian belajar proses inversnya untuk merekonstruksi data asli. Setelah pelatihan, sistem cukup menginput noise acak ke proses denoising yang telah dipelajari untuk menghasilkan data baru.

Dibandingkan GAN, diffusion model memiliki banyak keunggulan: kualitas gambar yang dihasilkan lebih tinggi, tidak memerlukan pelatihan adversarial, dan lebih efisien. Berkat keunggulan ini, diffusion model menjadi teknologi utama generasi gambar generatif generasi berikutnya.

Contohnya, DALL-E mampu menghasilkan gambar berdasarkan deskripsi teks secara langsung, kemampuan yang sebelumnya hanya dimiliki manusia. Logika kerja diffusion model adalah: pengguna memberikan deskripsi teks, sistem melalui encoder teks memetakan ke ruang gambar, kemudian melalui model prior memproyeksikan ke dalam encoder gambar, dan akhirnya encoder gambar secara acak menghasilkan representasi visual sesuai makna. Proses ini sangat mirip dengan proses imajinasi manusia.

Encoder teks utama saat ini adalah model CLIP dari OpenAI, yang dilatih dari 400 juta pasangan gambar-teks berbahasa Inggris berkualitas tinggi. Tantangan mendalamnya adalah bahwa dataset besar berisi pasangan teks-gambar berkualitas tinggi sebagian besar berbahasa Inggris, sementara sistem AIGC untuk bahasa lain seringkali harus melalui proses penerjemahan, yang melibatkan pemahaman semantik, perbedaan budaya, dan faktor kompleks lainnya, sehingga sulit mencapai akurasi tinggi.

Komputasi: fondasi infrastruktur AIGC

Selain inovasi algoritma, kekuatan komputasi dan infrastruktur perangkat keras juga sangat penting. Pelatihan dan inferensi AIGC membutuhkan banyak perhitungan, yang tidak bisa dilakukan oleh komputer biasa. Solusi utama saat ini adalah klaster komputasi yang dibangun dari GPU berkinerja tinggi seperti NVIDIA A100. Sebagai contoh, operasi Stable Diffusion bergantung pada 4000 GPU NVIDIA A100, dengan biaya operasional lebih dari 50 juta dolar AS. Dengan perluasan aplikasi AIGC, kebutuhan akan daya komputasi akan terus meningkat, dan chip domestik terkait di bawah pembatasan ekspor berpotensi mendapatkan peluang pasar tambahan.

Teks, gambar, video, kode: bagaimana AIGC merombak produksi konten

Kreasi teks: pelopor monetisasi bisnis

AIGC dalam bidang teks sudah mencapai tingkat komersialisasi yang matang. Jasper adalah contoh utama—perusahaan yang didirikan tahun 2021 ini mendapatkan pendanaan sebesar 125 juta dolar dalam dua tahun, valuasinya melonjak menjadi 1,5 miliar dolar, dan telah memiliki lebih dari 70.000 pelanggan termasuk Airbnb, IBM, dan lainnya.

Fungsi utama Jasper adalah membantu pengguna menghasilkan berbagai konten secara cepat dengan AI: artikel blog yang dioptimalkan SEO, posting media sosial, naskah iklan, email pemasaran, dan lain-lain. Pengguna cukup memasukkan deskripsi singkat dan permintaan, sistem akan otomatis mengumpulkan data terkait dan mengikuti instruksi untuk membuat konten. Menurut pengumuman resmi, Jasper menghasilkan pendapatan 40 juta dolar pada 2021, dan estimasi pendapatan saat itu bahkan mencapai 90 juta dolar.

Penyedia layanan AIGC semacam ini umumnya mengadopsi model SaaS untuk monetisasi, sekaligus menyediakan ratusan template konten untuk dipilih pengguna, secara signifikan meningkatkan efisiensi pembuatan konten.

Kreasi gambar: demokratisasi seni

Kemunculan platform seperti MidJourney dan DALL-E secara besar-besaran menurunkan hambatan dalam penciptaan seni digital. Pengguna cukup memasukkan deskripsi teks, sistem otomatis menghasilkan gambar asli. Logika prosesnya adalah: sistem melalui NLP mengenali makna teks, mengubahnya menjadi bahasa mesin, menggabungkan data dari basis data (biasanya dari bahan sendiri atau hasil crawling web berhak cipta), dan akhirnya menciptakan karya baru.

Karena gambar yang dihasilkan secara hukum termasuk karya AI, risiko sengketa hak cipta dapat dihindari, sehingga banyak digunakan di media berita, platform sosial, dan produksi konten. Beberapa pembuat koleksi data telah memanfaatkan AIGC untuk menciptakan bahan dan memonetisasi melalui lalu lintas pribadi.

Baru-baru ini, OpenAI menjalin kerja sama mendalam dengan Shutterstock, salah satu penyedia gambar berhak cipta terbesar di dunia, yang mulai menjual eksklusif gambar yang dihasilkan DALL-E, menandai pergeseran dari aplikasi tepi ke aplikasi komersial utama AI gambar.

Selain menggambar, AIGC juga mendukung konversi teks ke gambar dan sebaliknya, yang memiliki nilai praktis di bidang paten, dokumen teknis, dan lain-lain.

Kreasi video: dari video pendek ke video panjang

AIGC dalam bidang video menunjukkan potensi yang lebih besar. Model Phenaki dari Google mampu menghasilkan video dengan durasi variabel berdasarkan konten teks, berbeda dari Imagen Video yang fokus pada video pendek. Dalam beberapa demonstrasi, hanya dalam beberapa menit, model ini dapat menghasilkan video logis yang sesuai dengan teks berisi ratusan kata.

Aplikasi teknologi ini termasuk pembuatan aktor virtual otomatis, yang dibandingkan dengan pembacaan naskah oleh avatar virtual tunggal, konten berbasis AIGC menunjukkan peningkatan signifikan dalam transisi kamera dan ekspresi alami. Di masa depan, bidang seperti acara olahraga dan siaran keuangan dapat langsung menghasilkan video pendek sesuai teks, dan dengan karakter virtual, mewujudkan siaran otomatis sepenuhnya.

Synthesis audio: dari asisten ke alat kreatif

Aplikasi audio AIGC sudah menyatu dalam kehidupan sehari-hari. Navigasi ponsel dapat mengubah suara petunjuk menjadi berbagai selebriti atau karakter kartun, prinsipnya adalah merekam suara sebelumnya, kemudian melatih sistem agar dapat menggunakan suara tertentu untuk menyampaikan konten apa pun. Pengguna bahkan dapat merekam paket navigasi suara pribadi melalui aplikasi seperti Gaode Map.

Lebih dalam lagi, di bidang karakter virtual, AIGC tidak hanya mampu menghasilkan suara karakter virtual, tetapi juga menciptakan isi ekspresinya, memberi karakter virtual kemampuan dan kepribadian yang mendekati manusia.

Pengembangan game: terobosan dalam konten dan biaya

AIGC dalam pengembangan game terbagi menjadi dua arah: pertama, digunakan untuk konstruksi otomatis latar dan cerita game. Game dunia terbuka semakin populer, dan dengan AIGC, pembuatan lingkungan dan NPC dapat dilakukan secara cepat, meningkatkan efisiensi pengembangan dan menurunkan biaya produksi. Kedua, menyediakan alat kreasi mandiri bagi pemain, memungkinkan mereka membuat karakter virtual dan menggunakannya untuk kegiatan seperti farming dalam game.

Delysium dan game lain mulai mengadopsi fitur ini, menandai kemungkinan munculnya cerita dan dungeon yang dipersonalisasi dalam game dunia terbuka—pengalaman bermain yang berbeda untuk setiap pemain, membawa sensasi imersi baru.

Generasi kode: asisten cerdas pengembang

GitHub Copilot adalah alat generasi kode AI yang dikembangkan oleh GitHub dan OpenAI, mampu memberikan saran kode berdasarkan konvensi penamaan atau konteks kode yang sedang diedit. Alat ini dilatih dari puluhan miliar baris kode terbuka di GitHub, mendukung bahasa pemrograman utama, dan menjadi alat yang sangat membantu dalam meningkatkan efisiensi pengembangan.

Tantangan utama dan hambatan teknologi AIGC

Meskipun AIGC sudah diterapkan secara komersial di banyak bidang, masih terdapat kekurangan dalam hal akurasi dan kualitas. Dalam generasi gambar, konten dua dimensi dan abstrak cukup baik, tetapi untuk scene nyata yang kaya detail, hasilnya sering kurang memuaskan. Masalah umum meliputi:

Ketidakakuratan detail: gambar yang dihasilkan masih memiliki jarak dengan karya seni manusia dalam fitur halus seperti mata, jari, dan lainnya, menunjukkan kemampuan AIGC dalam mengontrol detail halus masih terbatas.

Bias pemahaman ruang: saat deskripsi teks mengandung banyak elemen (misalnya “wanita cantik dan kucing angora”), sistem kadang salah posisi, jumlah, atau proporsi elemen dalam ruang, yang disebabkan oleh kesalahan dalam pemahaman dan pengolahan makna bahasa alami.

Perbedaan kualitas antar platform: meskipun memasukkan teks yang sama, hasil yang dihasilkan oleh platform AIGC berbeda jauh, menunjukkan bahwa algoritma generasi, kualitas dataset, dan pelatihan model sangat mempengaruhi hasil akhir.

Penyebab mendalam dari masalah ini meliputi:

1. Keterbatasan pemahaman bahasa: NLP saat ini masih memiliki kekurangan dalam memahami hubungan spasial kompleks, sehingga AIGC dalam menggambar banyak elemen sering tidak akurat.

2. Keterbatasan data pelatihan berbahasa lain: encoder teks utama seperti CLIP dari OpenAI dilatih dari 400 juta pasangan teks-gambar berbahasa Inggris berkualitas tinggi. Dataset berbahasa lain yang sepadan sulit diperoleh, dan biasanya harus melalui proses penerjemahan, yang melibatkan pemahaman semantik, budaya, dan kebiasaan yang kompleks, sehingga sulit mencapai akurasi tinggi. Menurut sumber industri, bahkan dengan fungsi open-source CLIP, pelatihan dari basis data multibahasa membutuhkan puluhan miliar pasangan teks-gambar agar mendekati performa asli. Tim internasional pernah menggunakan 2 miliar pasangan untuk meniru performa CLIP.

3. Pengaruh algoritma: pilihan algoritma generatif berbeda menyebabkan kualitas konten yang dihasilkan sangat bervariasi.

4. Kualitas dataset: kualitas, kepatuhan, dan gaya dataset secara langsung mempengaruhi kualitas konten yang dihasilkan.

Agar AIGC dapat benar-benar diterapkan secara bisnis secara efisien, perlu terobosan lebih lanjut di bidang NLP, model terjemahan, algoritma generatif, dan dataset.

Tiga pilar pengembangan AIGC di masa depan: model besar, data besar, dan daya komputasi besar

Berdasarkan hambatan teknologi saat ini, arah utama pengembangan AIGC menjadi semakin jelas:

Iterasi model besar secara berkelanjutan

Penggabungan model besar berbasis NLP dan dataset berkualitas tinggi menjadi fondasi utama perangkat lunak AIGC. Model CLIP dari OpenAI dilatih dari 400 juta pasangan gambar-teks berbahasa Inggris. Saat ini, industri sedang mengeksplorasi pengembangan model vertikal khusus untuk berbagai bahasa, agar dapat melakukan pelatihan yang lebih terfokus untuk fungsi tertentu, sehingga meningkatkan akurasi sekaligus menurunkan biaya pelatihan.

Pengumpulan dan pengelolaan data besar

Dataset berkualitas tinggi menentukan kualitas dan model bisnis AIGC. Pengembangan ke depan akan lebih fokus pada pembangunan dataset berskala besar yang sesuai dengan hukum dan regulasi, serta memiliki gaya tertentu. Selain itu, pembangunan dataset untuk bahasa selain Inggris akan menjadi tantangan utama.

Infrastruktur daya komputasi besar

Daya komputasi akan semakin menjadi kekuatan di era digital AIGC. Perusahaan terkait selain terus menggunakan cloud computing, beberapa perusahaan terkemuka mungkin membangun klaster daya komputasi sendiri. Mengingat pembatasan ekspor chip kelas atas dari NVIDIA, chip daya komputasi domestik terkait berpotensi mendapatkan peluang pasar tambahan.

Peluang investasi AIGC: penataan perangkat lunak, perangkat keras, dan dataset

Dari sudut pandang investasi, rantai nilai AIGC dapat dibagi menjadi tiga lapisan: perangkat lunak, perangkat keras, dan dataset:

Lapisan perangkat lunak: meliputi teknologi NLP dan model algoritma AIGC, melibatkan perusahaan seperti Google, Microsoft, iFlytek, Tuoersi, dan lainnya.

Lapisan algoritma dan model: meliputi Meta, Baidu, BlueFocus, Visual China, Kunlun Wanwei, dan lain-lain. Perusahaan-perusahaan ini menguasai algoritma generatif canggih atau memiliki sumber daya bahan dan data berkualitas tinggi.

Lapisan perangkat keras: termasuk Lankai Technology, ZTE, NewEase, Tianfu Communication, Baoxin Software, Zhongji Xuchuang, dan lainnya, yang menyediakan chip komputasi dan infrastruktur komunikasi untuk jalannya AIGC.

Lapisan dataset: dataset berkualitas tinggi menentukan apakah AIGC mampu memenuhi kebutuhan konten metaverse dan Web3. Permintaan akan dataset yang sesuai regulasi dan berkualitas tinggi akan meningkat pesat, membuka peluang investasi baru.

Tahapan dan visi masa depan AIGC

Industri umumnya percaya bahwa AIGC akan melalui tiga tahap perkembangan:

Tahap asisten: AIGC sebagai alat bantu mendukung manusia dalam produksi konten, meningkatkan efisiensi.

Tahap kolaborasi: AIGC muncul dalam bentuk avatar virtual dan lain-lain, membentuk ekosistem simbiosis dengan manusia, dan kolaborasi manusia-mesin menjadi norma.

Tahap kreasi independen: AIGC mampu secara mandiri menghasilkan konten berkualitas tinggi dan presisi tinggi, menjadi entitas kreatif yang independen.

Dengan kemajuan ketiga tahap ini, AIGC akan secara total mengubah pola produksi konten saat ini, dan berpotensi menciptakan konten orisinal berkualitas tinggi dengan biaya seperseratus dan kecepatan ratusan hingga ribuan kali lipat.

Risiko dan tantangan regulasi dalam perkembangan

Perkembangan pesat AIGC juga membawa risiko:

Risiko inovasi teknologi: perkembangan teknologi AIGC mungkin tidak sesuai harapan, terutama jika hardware dasar seperti superkomputer dan chip daya komputasi tertinggal, akan membatasi kecepatan industri secara keseluruhan.

Risiko regulasi kebijakan: AIGC masih dalam tahap awal, dan masa depan kemungkinan akan muncul regulasi terkait hak kekayaan intelektual karya AIGC, etika penciptaan, dan lainnya. Ketidakjelasan hukum ini mengandung risiko sekaligus menandakan perlunya sistem tata kelola data yang terstandarisasi.

Mengacu pada ketidaklengkapan hukum dan masalah etika penciptaan yang belum terselesaikan, dataset yang berkualitas dan patuh regulasi menjadi sangat penting untuk pelatihan model dan pembuatan konten. Perusahaan AIGC harus bersamaan mendorong inovasi teknologi dan pengelolaan data serta kepatuhan hukum.

Penutup: prospek integrasi AIGC dan Web3

Dari PGC ke UGC dan kini AIGC, cara produksi konten terus berkembang. AIGC tidak hanya mampu melampaui batas kemampuan penciptaan konten manusia, tetapi juga menjadi alat utama yang mendorong perkembangan Web3. Ketiga pilar besar—model besar, data besar, dan daya komputasi besar—berkombinasi penuh akan mengubah ekosistem konten secara total, membawa manusia ke era metaverse yang sesungguhnya.

Bagi investor, penataan perangkat lunak, perangkat keras, dan dataset telah menjadi strategi utama untuk meraih peluang AIGC. Bagi pengusaha, inovasi aplikasi vertikal dan diferensiasi masih memiliki ruang pengembangan yang luas. Bagi pengguna biasa, AIGC secara bertahap menyatu dalam pekerjaan dan kegiatan kreatif sehari-hari, menjadi alat penting untuk meningkatkan produktivitas.

Dalam sepuluh tahun ke depan, bagaimana AIGC berintegrasi dengan Web3, blockchain, dan avatar virtual akan menentukan jalur perkembangan industri ekonomi digital secara keseluruhan.