Multimodal AI adalah jenis kecerdasan buatan yang dapat memproses dan mengintegrasikan informasi dari berbagai jenis data atau "modalitas" secara bersamaan — seperti teks, gambar, audio, video, dan data sensorik lainnya. Berbeda dengan model AI tradisional yang hanya mampu menangani satu jenis input (misalnya, teks saja atau gambar saja), multimodal AI dapat menggabungkan informasi dari berbagai sumber untuk pemahaman yang lebih kaya dan holistik.
Bayangkan Anda sedang menonton film dengan teman yang tuli. Anda dapat melihat visual, mendengar dialog dan musik, serta membaca subtitle. Pemahaman Anda tentang film tersebut berasal dari integrasi ketiga modalitas ini. Demikian pula, multimodal AI dapat membaca teks, menganalisis gambar, mendengarkan audio, dan menggabungkan semuanya untuk menghasilkan respons yang lebih kontekstual dan akurat.
Contoh konkret multimodal AI adalah model seperti GPT-4o dari OpenAI, yang dapat menerima input berupa teks, gambar, dan audio, serta menghasilkan output dalam format yang sama. Anda dapat menunjukkan foto makanan kepada GPT-4o, menanyakan resepnya secara lisan, dan menerima jawaban dalam bentuk teks dengan instruksi langkah demi langkah — semuanya dalam satu interaksi.
Multimodal AI memiliki berbagai aplikasi praktis. Dalam layanan kesehatan, sistem dapat menganalisis gambar medis (seperti rontgen) bersamaan dengan catatan medis pasien untuk diagnosis yang lebih akurat. Dalam mobil otonom, kendaraan memproses data dari kamera, radar, dan sensor lainnya secara bersamaan untuk navigasi yang aman. Dalam e-commerce, pelanggan dapat mengambil foto produk dan menanyakan informasi tentangnya secara lisan.
Keunggulan utama multimodal AI adalah konteks yang lebih kaya. Informasi dari satu modalitas dapat memperkaya pemahaman modalitas lainnya. Misalnya, mendeskripsikan gambar dengan teks memberikan konteks tambahan, sementara mendengarkan nada suara seseorang dapat membantu memahami sentimen di balik kata-kata mereka. Integrasi ini membuat AI lebih mirip manusia dalam cara memproses informasi.
Namun, multimodal AI juga menghadapi tantangan. Mengintegrasikan berbagai jenis data membutuhkan arsitektur yang kompleks dan daya komputasi yang besar. Data dari modalitas yang berbeda juga harus diselaraskan (alignment) agar dapat diproses bersama. Meskipun demikian, multimodal AI dianggap sebagai langkah penting menuju AI yang lebih cerdas dan lebih berguna, karena dunia nyata pada dasarnya bersifat multimodal.