Data Sintetis untuk AI: Antara Harapan dan Tantangan di Era Digital Modern

Pernahkan kamu membayangkan tentang sebuah kecerdasan buatan atau biasa di sebut dengan AI yang di latih menggunakan data yang di hasilkan AI lainnya? Kedengarannya ide ini terdengar aneh, namun faktanya hal ini sudah berlangsung cukup lama. Seiring dengan semakin sulitnya mendapatkan data nyata yang berkualitas, penggunaan data sintetis menjadi solusi alternatif yang semakin populer di dunia teknologi.

 Apa Sebenarnya Data Sintetis?

Data sintetis itu adalah data buatan yang di hasilkan oleh komputer atau AI, dan bukan data yang dikumpulkan dari dunia nyata. Kalau masih belum dong ( belum paham ), kamu bisa bayangkan kayak membuat simulator cuaca yang dapat yang bisa menghasilkan data cuaca tanpa harus menunggu berbagai kondisi cuaca terjadi secara alami. Data ini di buat untuk meniru karakteristik dan pola dari data yang asli, namun dengan keunggulan bisa di produksi dalam jumlah besar dan biaya juga menjadi lebih terjangkau.

Mengapa Data Sintetis Menjadi Penting?

Kita bisa meliat contoh dari beberapa perusahaan teknologi terkemuka yang telah mulai mengadopsi penggunaan data sintetis. Seperti Antropic yang menggunakan data sintetis ini buat ngelatih model Claude 3.5 Sonnet, sementara Meta memanfaatkan data sintetis ini untuk pengembangan Llama 3.1 ( sekarang sudah masuk pengembangan Llama 3.2).Bahkan OpenAI kabarnya itu sedang mengembangkan data sintetis menggunakan model “reasoning” atau mereka yang disebut o1 untuk proyek Orion yang akan datang.

Selain itu Microsoft juga telah bergabung ya dalam tren ini dengan model Phi mereka, kalau Google menggunakan data sintetis nya itu dalam pengembangan

model Gemma.Nvidia bahkan juga meluncurkan serangkaian model khusus untuk menghasilkan data sintetis buat pelatihan AI.

Peran Penting Anotasi Data

AI itu pada dasarnya adalah mesin statistik yang belajar dari banyak contoh untuk membuat sebuah prediksi. Dalam proses pembelajaran ini, anotasi atau pelabelan data menjadi begitu penting sebagai petunjuk arah bagi AI untuk bisa membedakan berbagai konsep dan objek.

Contoh nya, ketika melatih AI buat mengenali foto ruangan dapur misalnya, sistem itu perlu di beri banyak contoh foto dapur yang sudah di beri label, ya sama lah kayak kebanyakan dari kalian itu kalau mau menghafal materi atau pelajaran pasti kan harus berulang-ulang biar hafal, sama seperti AI yang butuh banyak contoh biar bisa membedakan konsep dan objek. Nah dari sini, AI akan belajar mengidentifikasi karakteristik umum ruangan dapur seperti keberadaan kulkas, konter, atau peralatan masak yang lain.

Gambaran gambangnya seperti itu.

Industri Anotasi Data yang Berkembang

Industri anotasi data sendiri berkembang pesat. Menurut Dimension Market Research, nilai pasar anotasi data saat ini mencapai 838,2 Juta dolar, AS dan diperkirakan akan meningkatkan hingga 10,34 Miliar dolar AS dalam 10 tahun ke depan. Nah di Indonesia sendiri, berbagai startup telah mulai menawarkan layanan anotasi data buat mendukung pengembangan AI lokal.

Tantangan Mendapatkan Data Berkualitas

Saat ini, pengumpulan data menghadapi berbagai kendala yang cukup serius yaitu di antaranya:

Keterbatasan Data Manual

Proses pelabelan data oleh manusia memiliki beberapa kelemahan mendasar:
💎Kecepatan pengerjaan yang terbatas
💎Rentan terhadap kesalahan dan inkonsistensi
💎Adanya bias manusia dalam proses pelabelan
💎Biaya yang tinggi untuk mendapatkan hasil berkualitas

Masalah Akses dan Biaya

Biaya buat memperoleh data semakin mahal-Shutterstock mematok harga puluhan juta dolar untuk akses arsipnya, sementara Reddit telah menghasilkan ratusan juta dolar dari lisensi data ke Google dan OpenAI. Di Indonesia, situasi serupa terjadi dengan plartfrom lokal yang mulai membatasi akses ke data mereka

Pembatasan Akses Data Publik

Lebih dari 35% dari 1.000 situs web teratas saat ini memblokir web scraper OpenAI. Sekitar 25% data dari sumber “berkualitas tinggi” telah dibatasi dari dataset utama yang digunakan untuk melatih model AI. Epoch AI memproyeksikan bahwa pengembang akan kehabisan data buat melatih model AI generatif antara tahun 2026 dan 2032.

Data Sintetis sebagai Solusi Cerdas

Bayangkan jika kita bisa membuat sebuah data alsu yang mirip data asli untuk melatih AI. Ini seperti membuat simulator untuk berlatih sebelum menghadapi situasi yang nyata. Data sintetis ini bisa di buat lebih cepat dan murah di bandingkan mengimpulkan data asli dari dunia nyata.

Ada contoh bagus dari sebuah perusahaan bernama Writer yang berhasil menggunakan cara ini.Mereka membuat sistem komputer pintar dengan biaya hanya sekitar 700 ribu dolar, padahal biasanya bisa menghabiskan sekitar 4,6 juta dolar jika menggunakan data yang asli. Ini menunjukkan bahwa menggunakan data buatan bisa menghemat banyak uang.

Para ahli memperkirakan bahwa di tahun 2025 nanti, sekitar 60% data yang digunakan untuk membuat AI akan menggunakan data sintesis. Bisnis data sintetis ini juga diprediksi akan bernilai sekitar 2,34 miliar dolar pada tahun 2030. Ini menunjukkan bahwa banyak orang mulai percaya dengan manfaat dari data sintetis ini.

Masalah dan Tantangan yang Perlu Diperhatikan

Meskipun data sintetis terdengar bagus, ada beberapa masalah yang perlu di perhatikan. Misalnya, data buatan bisa mengandung kesalahan-kesalahan yang ada dari data asli yang digunakan sebagai contoh. Kadang-kadang, AI juga menghasilkan data yang tidak masuk akal atau tidak sesuai dengan kenyataan.

Sebuah penelitian dari Universitas Rice dan Stanford menemukan kalau terlalu bergantung pada data sintetis bisa membuat AI menjadi kurang kreatif dan cenderung mengulang pola yang sama. Ini seperti orang yang hanya belajar dari satu buku saja, pengetahuannya jadi terbatas.

Para ahli menyarankan untuk tidak hanya menggunakan data sintetis saja, tapi juga mencampurkannya dengan data yang asli. Mereka juga menekankan pentingnya memeriksa kualitas data dengan teliti dan membuat proses pembuatan data lebih terbuka.

Pengaruhnya di Indonesia

Di Indonesia sendiri, beberapa perusahaan teknologi sudah mulai mencoba menggunakan data sintetis. Tapi ada tantangan khusus yang di hadapi, seperti perlunya memahami budaya dan bahaa Indonesia yang beragam. Kita juga perlu membuat aturan yang jelas tentang penggunaan data buatan ini.

Kesimpulan dan Harapan ke Depan

Data Sintetis memang bisa membantu mengatasi masalah sulitnya mendapatkan data yang bagus, tapi tetap perlu pengawasan manusia. Sampai sekarang,belum ada perusahaan besar yang berani membuat komputer pintar yang sepenuhnya menggunakan data sintetis.

Di masa depan, kemungkinan besar kita akan melihat penggunaan campuran antara data asli dan data sintetis. Yang penting adalah memastikan kualitasnya tetap bagus. Peran manusia tetap penting untuk mengawasi dan memastikan semuanya berjalan dengan baik.

Pada intinya, data sintetis ini seperti alat bantu yang berguna, tapi kita perlu hati-hati dan bijak dalam menggunakannya. Dengan penggunaan yang tepat, data buatan Bisa membantu teknologi yang lebih baik dengan biaya yang lebih terjangkau.

—

Referensi:

Techcrunch.com-The promise and perils of synthetic data
Kompas Tekno – “Perkembangan Data Sintetis di Indonesia”
Tempo Digital – “Masa Depan AI dan Data Sintetis”

Artikel Data Sintetis untuk AI: Antara Harapan dan Tantangan di Era Digital Modern pertama kali tampil pada Lunafitch Tech-Wawasan Teknologi Merubah Cara Hidup.