1. Model GPT (Generative Pre-trained Transformer):
Model GPT, seperti GPT-3 OpenAI, telah mendapat perhatian karena kemampuannya
menghasilkan teks mirip manusia dan melakukan berbagai tugas pemrosesan bahasa
alami. Para peneliti sedang mencari cara untuk lebih menyempurnakan model ini
untuk aplikasi seperti pembuatan konten, terjemahan bahasa, dan sistem dialog.
2. Pembelajaran dengan Pengawasan Mandiri:
Pendekatan pembelajaran dengan pengawasan mandiri, di mana model belajar dari
data yang tidak berlabel, telah menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam
meningkatkan performa model dan mengurangi kebutuhan akan kumpulan data
berlabel besar. Teknik seperti pembelajaran kontrastif dan kontras momentum
telah menunjukkan hasil yang mengesankan dalam tugas-tugas seperti pengenalan
gambar dan pembelajaran representasi.
3. Etika AI dan Mitigasi Bias: Dengan meningkatnya
penerapan sistem AI di berbagai domain, terdapat peningkatan kesadaran akan
implikasi etika dan bias yang melekat dalam sistem ini. Artikel sering kali
membahas strategi untuk memastikan keadilan, transparansi, dan akuntabilitas
dalam algoritme AI, serta perlunya kumpulan data yang beragam dan inklusif.
4. Pembelajaran Terfederasi: Pembelajaran
terfederasi memungkinkan pelatihan model pembelajaran mesin di seluruh
perangkat atau server yang terdesentralisasi sekaligus menjaga data tetap
terlokalisasi, mengatasi masalah privasi yang terkait dengan pengumpulan data
terpusat. Penelitian dalam pembelajaran gabungan mengeksplorasi penerapannya di
berbagai bidang seperti perawatan kesehatan, perangkat IoT, dan aplikasi
seluler.
5. AI dalam Layanan Kesehatan: Teknik AI dan
pembelajaran mesin diterapkan pada berbagai aspek layanan kesehatan, termasuk
analisis pencitraan medis, diagnosis penyakit, penemuan obat, dan perencanaan
perawatan yang dipersonalisasi. Artikel terbaru menyoroti terobosan dalam
penggunaan AI untuk meningkatkan hasil pasien, menyederhanakan alur kerja, dan
mengurangi biaya perawatan kesehatan.
6.
AI yang Dapat Dijelaskan (XAI): AI yang dapat dijelaskan
bertujuan untuk membuat model pembelajaran mesin lebih dapat diinterpretasikan
dan transparan, sehingga memungkinkan pengguna memahami alasan di balik
prediksi model. Penelitian dalam metode XAI, seperti mekanisme perhatian dan
teknik model-agnostik, berupaya meningkatkan kepercayaan dan kegunaan dalam
sistem AI, khususnya dalam aplikasi penting seperti perawatan kesehatan dan
keuangan.
