Sumber: ideogram.ai

Saat ini, AI tidak hanya bisa membaca teks saja, tetapi juga mampu mengenali wajah, memahami gambar, dan bahkan mendengarkan suara. Jika sebelumnya AI terbatas pada pemrosesan kata-kata, kini kemampuannya berkembang jauh lebih kompleks. Inilah era AI multimodal, di mana mesin mampu memadukan berbagai jenis informasi, seperti teks, gambar, audio, hingga video, seperti layaknya manusia yang menggunakan pancaindra untuk memahami informasi.

Dalam beberapa tahun terakhir, model-model seperti GPT (OpenAI), Gemini (Google DeepMind), dan Claude (Anthropic) menunjukkan inovasi besar dalam kecerdasan buatan. Mereka tidak hanya bisa menjawab pertanyaan, tapi juga memahami konteks visual, menjelaskan grafik, membaca ekspresi, hingga menganalisis video.

Apa Itu AI Multimodal?

Secara sederhana, AI multimodal adalah sistem kecerdasan buatan yang dapat memproses dan mengintegrasikan berbagai jenis data, seperti teks, gambar, audio, dan video. Istilah “multimodal” berasal dari kata modality, yang berarti jenis atau sumber informasi atau data.

Jika model AI tradisional hanya memahami teks (seperti chatbot atau sistem NLP konvensional), maka AI multimodal mampu menggabungkan beberapa sumber informasi sekaligus untuk memahami konteks lebih utuh. Misalnya, ketika pengguna mengunggah gambar seekor kucing dan bertanya, “Ini jenis apa?”, AI multimodal tidak hanya mengenali visualnya tetapi juga memberikan deskripsi dan informasi tambahan dalam bentuk teks.

Dengan kemampuan ini, AI dapat berfungsi lebih alami dan kontekstual, mirip dengan cara manusia menghubungkan penglihatan, pendengaran, dan bahasa untuk berpikir dan berinteraksi.

Bagaimana AI Multimodal Bekerja

Secara umum, AI multimodal bekerja dengan menghubungkan representasi dari berbagai jenis data ke dalam satu ruang pemahaman bersama. Proses ini disebut cross-modal alignment. Secara ringkas, berikut cara AI mengolah berbagai jenis data.

  1. Teks diproses oleh language model (seperti transformer berbasis NLP).
  2. Gambar dipahami melalui vision encoder (seperti CLIP atau ViT / Vision Transformer).
  3. Suara dan audio diubah menjadi representasi vektor melalui model seperti Whisper atau AudioLM.

Setiap jenis data diubah menjadi bentuk numerik (embedding) yang dapat dipahami oleh komputer. Selanjutnya, sistem melakukan alignment, yaitu menyamakan makna antara teks, gambar, dan suara. Hasilnya adalah pemahaman multimodal yang memungkinkan AI menjawab pertanyaan, menjelaskan gambar, atau menyimpulkan isi video.

Contoh AI Multimodal di Dunia Nyata

Beberapa model terkini menunjukkan bagaimana konsep multimodal telah diterapkan dalam skala besar:

  1. GPT-4V (OpenAI): versi visual dari GPT-4 yang dapat memahami gambar. Misalnya, pengguna bisa mengunggah foto papan tulis dan meminta AI menjelaskan isi tulisannya.
  2. Gemini 1.5 (Google DeepMind): model multimodal dengan konteks hingga jutaan token, mampu membaca teks, menganalisis gambar, menafsirkan video, bahkan memahami kode pemrograman.
  3. Claude 4 (Anthropic): mampu membaca dokumen panjang yang berisi tabel dan grafik, lalu menjawab pertanyaan berdasarkan data visual tersebut.
  4. Qwen-VL (Alibaba): model open-source yang mendukung vision-language reasoning.

Dalam kehidupan sehari-hari, teknologi ini sudah hadir di sekitar kita. Asisten digital di smartphone dapat mengenali suara dan gambar sekaligus. Aplikasi belanja online bisa menganalisis foto produk dan memberi rekomendasi serupa. Bahkan, sistem navigasi mampu menggabungkan data peta visual dengan perintah suara secara real time.

Dampak dan Aplikasi AI Multimodal

Dalam dunia pendidikan, AI multimodal dapat membantu siswa memahami materi visual seperti diagram atau peta melalui penjelasan otomatis yang mudah dipahami. Di bidang kesehatan, teknologi ini mampu membaca hasil rontgen dan menggabungkannya dengan catatan medis untuk memberikan diagnosis yang lebih akurat dan efisien. Dalam konteks bisnis dan produktivitas, AI multimodal dapat menganalisis presentasi atau laporan yang berisi kombinasi teks dan grafik, membantu pengambilan keputusan yang lebih cepat dan berbasis data. Tidak hanya itu, teknologi ini juga berperan penting dalam mendukung aksesibilitas bagi penyandang disabilitas, seperti membantu tunanetra memahami konten visual melalui deskripsi suara. Sementara di bidang keamanan dan pengawasan, AI multimodal menggabungkan data visual dan audio untuk mendeteksi serta menganalisis aktivitas mencurigakan secara lebih cerdas dan responsif.

Tantangan yang Dihadapi

Meskipun menjanjikan, pengembangan AI multimodal tidak lepas dari berbagai tantangan penting. Salah satunya adalah kompleksitas training, karena menggabungkan beragam jenis data membutuhkan infrastruktur komputasi yang besar dan kumpulan data multimodal yang sangat luas. Selain itu, bias dan kesalahan persepsi juga menjadi isu serius. Model dapat salah menafsirkan gambar atau konteks visual karena bias yang sudah ada dalam data pelatihan. Masalah privasi dan keamanan data pun tidak kalah penting, sebab penggunaan gambar dan suara pribadi bisa menimbulkan risiko kebocoran informasi yang sensitif. Di sisi lain, AI multimodal juga menghadapi keterbatasan dalam hal interpretasi, meskipun canggih, sistem ini belum benar-benar ‘mengerti’ dunia seperti manusia, melainkan hanya mengenali pola dari data yang diberikan. Oleh karena itu, pengembangan AI multimodal tidak hanya membutuhkan kemajuan teknis, tetapi juga perhatian terhadap aspek etika, keamanan, dan regulasi yang kuat agar penggunaannya tetap bertanggung jawab.

Masa Depan AI Multimodal

AI multimodal akan menjadi fondasi utama dalam pengembangan Artificial General Intelligence (AGI), yaitu AI yang mampu memahami dan beradaptasi seperti manusia. Integrasi antara teks, gambar, dan audio membuat AI semakin kontekstual, efisien, dan alami dalam berinteraksi. Model-model masa depan akan semakin mampu “mengingat pengalaman”, belajar dari konteks jangka panjang, dan mengambil keputusan berdasarkan pemahaman dari berbagai jenis data. Kolaborasi dengan AI Agents juga akan semakin erat.

Di sisi lain, manusia juga harus siap beradaptasi. Alih-alih melihat AI sebagai ancaman, kita bisa memanfaatkannya sebagai kolaborator atau alat bantu yang memperluas kemampuan berpikir dan berkreasi.

Penutup

Kemunculan AI multimodal menandai era baru dalam evolusi kecerdasan buatan. Mesin tidak lagi sekadar menjawab pertanyaan teks, tetapi mampu memahami dunia dalam berbagai dimensi. Dari pendidikan, kesehatan, hingga seni digital, AI multimodal membuka peluang kolaborasi manusia–mesin yang semakin luas. Seperti halnya manusia yang belajar melalui pancaindra, AI kini sedang belajar memahami dunia melalui semua “indra digital”-nya.

Penulis 

Muhammad Alfhi Saputra, S.Kom., M.Kom. – FDP Scholar 

Referensi

Team, G., Georgiev, P., Lei, V. I., Burnell, R., Bai, L., Gulati, A., … & Batsaikhan, B. O. (2024). Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context. https://arxiv.org/abs/2403.05530.

Li, H., et al. (2024). Qwen-VL: Vision-Language Foundation Models for Multimodal AI. https://arxiv.org/html/2409.12191v1

IEEE Spectrum. (2025). How AI’s Sense of Time Will Differ From Ours.  https://spectrum.ieee.org/ai-perception-of-time