Model Multimodal Terbaru: AI yang Bisa Melihat, Mendengar, dan Berbicara

Model Multimodal Terbaru: AI yang Bisa Melihat, Mendengar, dan Berbicara

Apa Itu AI Multimodal?

AI multimodal adalah jenis model kecerdasan buatan yang mampu menerima, mengolah, dan merespon berbagai jenis input — seperti teks, gambar, audio, dan video — dalam satu sistem tunggal. Tidak hanya itu, model semacam ini juga bisa menghasilkan output dalam berbagai format seperti teks dan suara, tergantung kebutuhan interaksi.

Contoh Terkini

Berikut beberapa model terbaru yang menunjukkan kemampuan multimodal:

• Kanana-o (Kakao, Korea Selatan)
  Model ini menggabungkan tekstual, visual (gambar), dan audio. AI ini bisa mendengarkan suara, melihat gambar, dan merespon secara alami melalui suara atau teks. Juga dilengkapi fitur pengenalan emosi melalui intonasi, getaran suara, dan pola bicara, serta mendukung dialek regional. (dilansir dari pengumuman resmi) koreatechtoday.com

• Ming-Omni
  Model riset terbuka yang mendukung input multimodal (gambar, teks, audio, video) dan output juga dalam beberapa modalitas termasuk suara dan gambar. Digunakan untuk berbagai tugas, mulai dari editing gambar, percakapan konteks-berbasis hingga generasi audio dan visual. (dilansir dari publikasi akademik) arXiv

• SeamlessM4T (Meta / Facebook Research)
  Fokus pada terjemahan dan transkripsi: mampu menerjemahkan ucapan ke teks, ucapan ke ucapan, teks ke ucapan, dan teks ke teks lintas bahasa. Mendukung puluhan bahasa dalam berbagai mode. (dilansir dari pengumuman dari pihak riset) About Facebook

• Qwen2.5-Omni & Qwen3-Omni (Alibaba)
  AI ini mengintegrasikan penglihatan (vision), audio, teks, dan dalam beberapa kasus video. Memiliki arsitektur “Thinker-Talker” dimana satu bagian memahami/persepsi berbagai jenis input, dan bagian lain menghasilkan output sebagai teks atau suara. Qwen3-Omni bahkan dikembangkan sebagai model open source dengan lisensi yang relatif permisif, memungkinkan aplikasi komersial. (dilansir dari laporan teknologi) All About Artificial+1

Kelebihan & Potensi

Model-multimodal terbaru ini membawa sejumlah keuntungan nyata:

1. Interaksi lebih natural dan intuitif
   Pengguna bisa berkomunikasi dengan cara yang lebih mirip manusia — memakai suara, menunjukkan gambar, atau bahkan video — bukan hanya mengetik teks.

2. Kemampuan kontekstual yang lebih baik
   Karena dapat melihat gambar + mendengar suara + memahami teks, model ini bisa menggabungkan konteks dari berbagai modalitas. Misalnya, melihat wajah orang, mendengar nada suaranya, dan membaca teks untuk memahami emosi atau maksud secara lebih mendalam.

3. Aksesibilitas & inklusivitas
   Untuk orang yang kesulitan membaca teks atau mengetik bisa memakai suara. Untuk mereka yang punya keterbatasan pendengaran bisa memakai teks + visual. Kombinasi ini bisa membuka pintu ke interaksi untuk lebih banyak orang.

4. Aplikasi praktis yang lebih kaya
   Mulai dari asisten virtual yang bisa melihat objek lewat kamera dan menjawab soal itu, sistem terjemahan real-time, aplikasi keamanan atau pengawasan, robotika, pendidikan, pelayanan kesehatan, dan banyak lagi.

5. Peluang inovasi dan pengembangan lokal
   Model open source seperti Ming-Omni atau Qwen3-Omni memungkinkan pengembang di banyak negara mengadaptasi, memodifikasi, dan membuat aplikasi lokal berdasarkan kebutuhan, bukan tergantung sepenuhnya pada layanan komersial saja.

Tantangan & Batasan

Walaupun menjanjikan, ada beberapa tantangan yang masih harus dihadapi:

1. Kualitas dan akurasi lintas modalitas
   Memproses gambar, suara, teks sekaligus menuntut model yang sangat besar dan dataset yang sangat variatif. Kesalahan seperti “halusinasi” (menerjemahkan secara salah), mengabaikan konteks visual atau suara bisa muncul.

2. Latensi dan performa real-time
   Untuk interaksi yang mulus (terutama suara/video), waktu respon harus sangat cepat. Komputasi audio + gambar + teks memerlukan hardware canggih dan optimasi. Model yang besar bisa jadi sulit dijalankan di perangkat yang punya sumber daya terbatas.

3. Privasi dan keamanan
   Model yang selalu “melihat” atau “mendengar” bisa menangkap data pribadi, gambar, suara yang sensitif. Perlu proteksi data, izin pengguna, dan regulasi yang menjaga agar tidak disalahgunakan.

4. Bahasa dan budaya lokal
   Suara, dialek, intonasi, konteks budaya lokal sangat beragam. Model yang dikembangkan di satu negara atau bahasa bisa kurang responsif jika dipakai di tempat lain, kecuali dilatih dengan data lokal.

5. Etika dalam generasi suara & identitas
   Model yang bisa menghasilkan suara manusia yang sangat mirip bisa dipakai untuk deepfake, suara palsu, atau manipulasi. Perlu filter dan standar etik agar tidak disalahgunakan.

Arah Perkembangan Berikutnya

Beberapa hal yang kemungkinan akan muncul atau menjadi fokus dalam pengembangan AI multimodal ke depan:

• Model yang lebih efisien, bisa berjalan di perangkat lokal (ponsel, perangkat IoT) dengan latensi rendah.

• Peningkatan kemampuan video dalam real-time: bukan hanya memahami video, tapi merespon dengan cara sinkron yang buatnya lebih “hidup.”

• Adaptasi budaya dan bahasa lokal yang lebih baik, agar AI bisa lebih relevan dengan konteks masyarakat berbeda.

• Regulasi dan standar etika yang lebih matang untuk privasi, penggunaan suara, dan identitas.

• Kombinasi dengan hardware canggih seperti kamera, mikrofon, sensor lain agar AI bisa lebih peka terhadap lingkungan nyata.

Kesimpulan

Model terbaru yang bisa melihat, mendengar, dan berbicara menandai langkah besar kedepan dalam kecerdasan buatan. Kombinasi multimodalitas membuka banyak peluang: interaksi yang lebih manusiawi, aplikasi yang lebih kreatif, dan aksesibilitas yang lebih luas. Tapi agar potensi ini benar-benar bisa dimanfaatkan secara aman dan adil, perlu perhatian serius pada kualitas, privasi, regulasi, dan adaptasi ke konteks lokal.