Foto bersama peserta Conference “Implementation of Artificial Intelligence in Teaching and Learning” ME Awards 2024, Minggu (20/10/2024). (Danar Trivasya Fikri/PWMU.CO).
PWMU.CO – Materi kedua konferensi ME Awards 2024 mengupas tuntas teknologi di balik penerapan Artificial Intelligence atau AI. Agenda tersebut berlangsung di Ruang Theater Dome Universitas Muhammadiyah Malang atau UMM pada Minggu (20/10/2024).
Sesi kali ini menghadirkan Head of B2B Innovation Lab Samsung R&D Institute Indonesia, Banu Afwan Pribadi. Adapun moderator konferensi adalah Kepala SMA Muhammadiyah 2 Sidoarjo M Zainul Arifin.
Membuka agenda pada siang tersebut, Banu menyampaikan bahwa Artificial Intelligence mencoba untuk membuat algoritma mereka sendiri.
Kerangka Artificial Intelligence
Lebih lanjut, Banu menjelaskan bahwa Generative AI berasal dari data collection dengan jumlah data yang sangat besar.
“Data yang diambil adalah 250 milliar halaman internet dari 2012 hingga 2020” terangnya.
Usai pengumpulan data, tahapan selanjutnya dalam pengembangan teknologi AI adalah membuat arsitektur model.
Kemudian pelatihan atau training model, fine-tuning model, dan yang terakhir adalah Evaluation & testing model.
Selanjutnya sebagai educator atau pendidik, Banu menjelaskan ada 3 hal yang bisa dimanfaatkan dari AI. Antara lain:
- Mendesain konten supaya lebih personalize sesuai kebutuhan siswa
- Automated feedback dan assessment:
- Creative content generation
Jangan Percaya AI Seutuhnya
Kendati teknologi AI yang sangat powerful, Banu berpesan agar tidak percaya pada AI mentah-mentah. “Tidak bisa percaya seutuhnya pada AI” ujarnya.
Banu kemudian juga memberikan contoh dari error and fails dari pertanyaan yang diberikan pada AI.
Lebih lanjut, Banu juga memberikan penjelasan kepada audiens untuk prompting. Sebagai informasi, Banu menyebutkan bahwa prompting merupakan proses memberi instruksi pada AI. Beberapa tips yang dapat dilakukan dalam melakukan prompting dengan AI adalah:
- Assign Persona
Misalnya, posisikan GenAI sebagai aktor tertentu. - Construct Output
Memberika kerangka jawaban yang diharapkan - Tailor details
Misalnya memberikan materi pendukung, dan cantumkan di prompt atau sumber materinya - Offer example
Memberikan contoh untuk output yang diinginkan - Reflect and Refine
Setelah mendapat jawaban, Anda bisa meminta GenAI untuk mengkritik jawabannya sendiri.
Selain itu, Banu juga menjelaskan bahwa AI dapat mengalami halusinasi. Hal ini terjadi karena sebagai LLM (Large Language Model), AI cenderung berbicara ngelantur jika ada hal yang tidak diketahuinya. Pasalnya, AI berorientasi pada tuntasnya pekerjaan tersebut.
Penulis Danar Trivasya Fikri, Editor Azrohal Hasan
