Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji opini dan sentimen pengguna Media Sosial X terhadap teknologi generative AI dengan menerapkan pendekatan analisis sentimen berbasis deep learning. Data diperoleh melalui metode crawling dengan kata kunci relevan dan diproses melalui tahapan text cleaning, tokenization, serta pelabelan otomatis menggunakan model pralatih nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment. Proses klasifikasi dilakukan dengan model BERT base-uncased yang di-fine-tune pada data hasil pelabelan dalam tiga kelas sentimen, serta dibandingkan dengan model LSTM untuk menilai efektivitasnya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa BERT unggul secara konsisten, dengan akurasi mencapai 87% dan nilai macro average F1-score sebesar 79%. Sebaliknya, LSTM hanya mencapai akurasi 81% dan macro average F1-score 71%. Temuan ini menegaskan keunggulan BERT dalam memahami konteks linguistik yang kompleks dalam teks tidak terstruktur. Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap pemahaman publik mengenai persepsi teknologi generative AI serta memperkuat penerapan model transformer dalam analisis sentimen berbasis media sosial.