Новости профессии связанные с нейросетями

Я считаю, нейросети драматически изменят ландшафт нашей профессии. В России за последние несколько месяцев на 62 % выросло число вакансий специалистов по работе с нейросетями, пишут «Ведомости» со ссылкой на сервис HeadHunter. Сначала нейросети пришли за художниками, дизайнерами, композиторами, теперь добрались и до нас — работников телевидения. Как появилась профессия тренера нейросетей Основные обязанности AI-тренера Ключевые навыки Где могут работать AI-тренеры Сколько зарабатывает тренер нейросетей Как стать AI-тренером Перспективы профессии Главные мысли. «Cпециалист по нейросетям: профессия промт-инженер» – это большая программа повышения квалификации.

Новая профессия – ПРОМПТ-инженер. Будет очень востребованной!

В этом году нейросети могут внедриться в целый ряд профессий, рассказал "Известиям" руководитель направления продаж "Авито Работы" Роман Губанов. В этом году нейросети могут внедриться в целый ряд профессий, рассказал "Известиям" руководитель направления продаж "Авито Работы" Роман Губанов. Тенденция к большей заинтересованности рынка в гуманитариях со знанием ИИ, нежели в аналогичных навыках у программистов, может быть связана с относительной "молодостью" нейросети, считает генеральный директор EvApps Альфред Столяров. Представляем 5 уникальных профессий будущего, связанных с обработкой данных и искусственным интеллектом. Эта специальность ИИ занимается созданием изображений, используя технологии искусственного интеллекта и нейросетей.

Нейросети на работе: какие задачи они могут взять на себя уже сейчас

Junior-разработчики Что умеет джун? Писать код и работать над простыми задачами под контролем более опытных коллег. То же самое умеет ChatGPT — причем на разных языках программирования. Ему проще ставить задачи и контролировать их выполнение. А еще он не ошибается пользователи Хабра проверили это — нейросеть пишет код, компилируя и перемешивая то, что видела. Сотрудники call-центров Голосовые роботы отлично справляются с большинством задач по обзвону — они могут проинформировать клиента, подтвердить запись, сообщить об акции и пр. А еще они могут принимать звонки, консультировать, записывать на прием и многое другое. И все это одновременно для сотен абонентов. Пример — голосовой помощник от Сбера. Он мгновенно отвечает на звонок не нужно ждать, пока оператор на линии освободится , сразу «узнает» клиента и дает нужную информацию по запросу.

Единственная проблема — его очень трудно заставить переключить на живого оператора. Водители и курьеры Технологии автопилотирования появились давно и активно применяются в некоторых областях например, гражданской авиации. Их совершенствование и внедрение ИИ привело к появлению автопилотов в Tesla. Системы анализируют информацию вокруг автомобиля и реагируют на любые изменения в разы быстрее, чем человек, грамотно прокладываю маршрут с учетом пробок на дороге. Идеальное решение для грузовых и пассажирских перевозок такси. В эту же категорию можно отнести роботов-курьеров. Например, жителям Иннополиса в Татарстане доставку развозит ровер от Яндекса: Это наиболее уязвимые профессии. Теоретически, сюда еще можно добавить банковских служащих и бухгалтеров, турагентов, диспетчеров, спортивных судей и много кого еще. Так это или нет — покажет время.

Очевидно, что рынок труда ждут серьезные изменения. Каких специалистов ИИ не сможет заменить 1. Эксперты в области искусственного интеллекта Если предположить, что ИИ действительно лишит работы много специалистов, то вот кого он точно никогда не заменит — так это тех, кто разрабатывает ИИ.

Что нужно: составлять точные и корректные инструкции для больших языковых моделей; знать принципы и особенности работы популярных LLM, уметь работы с их API; знать языки программирования Python и Java в приоритете ; владеть PyTorch и технологиями big data, такими как Hadoop, Apache Spark и Hive; владеть английским языком будет преимуществом. Тем, кто пользуется ChatGPT и Midjourney лишь в развлекательных целях, может показаться, что современная нейросеть — это джинн в лампе, который исполняет желания и отвечает на любые вопросы. Однако уже при первых попытках решить реальную задачу с её помощью пользователи обнаруживают, что результаты не всегда соответствуют ожиданиям. Дело в том, что нейросеть — это хоть и умная, но всё-таки программа, которой нужны чёткие команды. Промпт-инженер от англ. Суть новой профессии заключается в том, чтобы выяснять задачи и требования заказчика, переделывать их в промпты и получать результат с помощью нейросетей. Задачи промпт-инженера не ограничиваются составлением запросов.

Он тренирует нейросети, настраивает параметры и логику их самообучения, а также участвует в разработке и тестировании продуктов на основе ИИ. Поэтому знание языков программирования, структур данных и инструментов big data будет весомым преимуществом для кандидата и поможет быстрее расти в профессии. Зарплаты у промпт-инженеров более чем достойные.

По прогнозам специалистов, к 2025 году ИИ будет широко использоваться в контент-маркетинге для анализа трендов, генерации контента и оптимизации контент-стратегий, что улучшит эффективность маркетинговых кампаний. Медиаменеджер Уже применяют: Hootsuite в Канаде. Это дополнение позволяет получить более конкретное представление о том, каким образом ИИ будет влиять на различные профессии в ближайшем будущем.

За нейропилотированием будущее, направление развивается параллельно с БЛА. Искусственный интеллект полагает, что нейропилоты-профессионалы умеют управлять БЛА с помощью мозговых импульсов, а потому должны отличаться стрессоустойчивостью и самоконтролем. Это химик, инженер и эколог в одном лице. И такие профессионалы действительно не останутся без работы, считает эксперт hh. Обрабатывает и оцифровывает языковые данные, генерируя их в технологические и производственные процессы.

ТОП-5 профессий в сфере ИИ, которые изменят мир

Найти там несовершенство и какие-то вещи, которые можно автоматизировать с помощью просто технологий. Это и так дорого. А с использованием нейросетевых технологий — это еще дороже. Я вижу, что сейчас основная борьба, основной движ происходит именно здесь, где технологии все уже есть, просто подходи, бери с полки. Но главное — это найти сейчас в существующих индустриях большие возможности. Большие несовершенства, которые можно автоматизировать с помощью этих технологий. Гребенников: Мне кажется, это хорошо продается в том числе.

Вы не просто так сказали про маркетинг и рекламу. Ведь туда сегодня добавили лейбл «создано с помощью искусственного интеллекта», «благодаря искусственному интеллекту». А тут еще ChatGPT применили. Мне кажется, что это хорошо продается. С другой стороны, очень хорошо покупается пользователями. Я тут сейчас в своем телефоне нашел приложение.

Называется Mubert. Наверное, слышали о таком. Это музыка, созданная искусственным интеллектом. Когда мне нужно что-то включить фоновое, От Чайковского и Баха я устаю. Невозможно слушать бесконечно. Может, я кого-то сейчас обижу в нашем эфире.

Включаю Mubert фоном, я могу это слушать бесконечно. Такое ощущение, я музыку не замечаю. Но при этом у меня в квартире есть фончик, который приятно радует ухо. Поэтому куча сегодня применений искусственному интеллекту и всему этому. Я помню, мы еще застали времена, когда компания Microsoft работала в России. И была огромнейшая презентация, как искусственный интеллект создал не только музыку, но и сопроводил это визуальным рядом.

Это было потрясающе. Хочется, чтобы таких проектов становилось больше. Наверное, подвел я к чему… К тому, что какой ваш самый любимый логотип или проект, созданный с помощью Николая Иронова внутри студии Артемия Лебедева? Чем вы прямо гордитесь? Кулинкович: Ох, это сложный вопрос. Потому что в целом Иронов сделал уже больше миллиона логотипов и продолжает генерить.

Гребенников: Понимаю. Кулинкович: Понятно, что, если отбросить весь контекст и посмотреть на логотипы живых людей и генеративные логотипы, то в целом они очень близкие. Едва ли человек или машина способен создать что-то вне контекста такое, что будет иметь какую-то невероятную силу само по себе. Поэтому логотип становится культовым, скорее, не из-за своей оригинальной формы. Они становятся культовыми из-за того контекста, в котором они в правильный момент появились. И конечно, ранний Николай, когда он выступал инкогнито и генерил еще такие… Мы еще не до конца могли и хотели попадать в жанр неотличимости от человеческих логотипов.

Поэтому он был такой немного шероховатый. И этим вызывал недоумение. И при этом притягивал людей. И когда мы просто… Момент, когда ты вечером идешь домой, заходишь в магазин продуктовый. Ты просто видишь на полке такой ряд из бутылок пива, сделанных синтетически, и ты знаешь, что клиент это воспроизвел, не зная о том, что это был синтетический дизайн, к которому человек не прикасался. Это очень интересное чувство, ощущение.

Или когда выходили большие обзоры логотипов для блогеров, которые недоумевали, как такое можно было им предложить за такие деньги, за которые это продалось. Это, конечно, генерировало очень много внутренних переживаний, приятных ощущений о том, что ты обладаешь некоторым секретом, который другие пока не знают. Поэтому все ранние работы Николая, которые были, когда он еще скрывал свое истинное обличие, они отличаются. Для меня особо… Я с особым трепетом их вспоминаю. Мы себе обещали, что мы не будем менять логотип. В качестве идеи.

Есть ли возможность на открывающей панели представить логотип, который нарисовала нейронная сеть и показать, как это видит нейронная сеть? Кулинкович: Изи вообще. Коротнева: Я думаю, что мы придем с этим. Мне кажется, было бы прикольно. Коротнева: Коллеги, давайте ваши договоренности мы оставим на разговор после эфира. Сергей, у меня по ходу нашего диалога еще возник вопрос, который не дает мне покоя.

Как вы думаете, не исчезнут ли сервисы стоковых изображений на фоне развития нейросетей? Что вообще будет с ними? Гребенников: Я бы мечтал, чтобы они исчезли. Кулинкович: Это происходит уже сейчас. Мы ведем переговоры с ребятами, изначально бизнес которых — это стоковые изображения. Поскольку сейчас мы, развивая технологию, подходим к моменту, когда мы готовы массово генерировать достаточно качественные семплы иконок в каком-то узком жанре.

И можно их массово продавать. Это происходит уже прямо сейчас. Я полагаю, что мы не одни такие умные, что сейчас это наполнит стоки генеративная графика. Это нормально. Не то, чтобы что-то от этого поломается. Раньше вы использовали фотографии, которые снимались на фотики.

А сейчас это фотографии, которые сделаны нейросетью. Разницы особой нет. Просто структура доходов людей поменяется, перераспределятся потоки и все. Сейчас мы разговариваем, например, про кейс с РИФом. По факту, если посмотреть, что происходит — искусственный дизайнер отбирает работу у реального. Потому что есть некоторые дополненные ценности в самом факте того, что он искусственный.

Иногда приходят клиенты и говорят, что, несмотря на все преимущества работы с живым человеком, что его можно конкретно заставить что-то нарисовать, а клиенты видят, что в генеративности есть дополненная ценность, которая уже в некоторых контекстах превышает дополненную ценность живого человека. Когда только начали появляться эти генеративные технологии, все такие: «О Боже, роботы заберут работу у живых людей». И сейчас мы свидетели того, как это буквально происходит. Потому что мы не обсуждаем, что давайте вы нам сделаете просто логотип для рифа, мы обсуждаем — давайте нам нейросеть сделает логотип для РИФа. Это именно то, что происходит. Это то, как роботы забирают работу у живых людей.

Коротнева: Да, у нас сегодня в студии два Сергея. Можно загадывать желание. Я загадаю, чтобы все-таки роботы не отобрали работу у наших дизайнеров. Подводя итог, как вы думаете, как бы вы могли определить главные задачи дизайнера будущего? Например, дизайнера следующего десятилетия? Что будет выходить на первый план?

Кулинкович: Я считаю, что задачи дизайнера настоящего, будущего и прошлого не менялись. И самыми лучшими дизайнерами всегда являются те ребята, которые понимают контекст. Понятно, что та часть, которая касается непосредственно воспроизведения дизайнерского продукта будет постоянно трансформироваться. Но из-за того, что конечным потребителем дизайнерских услуг все равно являются люди, то люди являются, дизайнеры являются поставщиками системы ценностей, куда этот дизайн приземляется. И конечно, это будет нам облегчать работу. Всеми силами мы будем делать ее быстрее, более массово.

Но все равно конечный потребитель дизайна — это человек. А самый лучший дизайнер — это тот, кто просто очень хорошо понимает потребности человека и находит прямо решения, как в паззле, куда какой-то объект дизайна пристроить, в какой контекст для того, чтобы он идеально туда вписался. Это если говорить более конкретно, то побеждают те дизайнеры, дизайн которых окупается и приносит больше денег заказчикам. А деньги — это следствие ценности очень часто. Более качественный дизайн больше стоит, потому что люди готовы больше за него платить, потому что он приносит больше ценности эстетической, практической и любой другой. И это не менялось уже сотни лет.

ИИ может использоваться для автоматического тестирования программного обеспечения, что позволяет сократить время, затрачиваемое на тестирование, и уменьшить вероятность ошибок. Специалисты в этой сфере смогут делегировать ИИ стандартные задачи. Главное: ИИ не может полностью заменить человека, он не придумает свежего неординарного решения, не сможет провести переговоры, не учтет всех клиентских замечаний и не способен выгодно продать результат своего труда. ИИ — инструмент, работе с которым предстоит научиться многим самозанятым и фрилансерам, чтобы сохранить свои конкурентные преимущества на рынке. Чему надо учиться Самозанятые, работающие в отраслях, в которых будет активно применяться ИИ, могут сохранить свою конкурентоспособность, если будут развивать следующие навыки:. Навыки программирования.

Они позволят стать разработчиком систем ИИ, спрос на которых будет только расти, или эффективнее использовать эти системы в работе, адаптируя их под свои нужды. Креативность и творческий подход. Они помогут создавать уникальный контент и находить новые способы решения задач, недоступные ИИ. Коммуникативные навыки и умение работать в команде. Они важны для работы в отраслях, где требуется сотрудничество и обмен информацией. Умение адаптироваться к новым технологиям и быстро обучаться.

Такие навыки дадут возможность быстро реагировать на изменения на рынке труда и применять новые технологии в своей работе.

Например, нейросети могут анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки или МРТ, для определения наличия определенных заболеваний. Они также могут использоваться для анализа генетических данных и предсказания риска заболевания определенными заболеваниями. Финансовые профессии В финансовой сфере нейросети могут быть использованы для прогнозирования цен на акции, анализа финансовых отчетов компаний и рискового управления. Нейросети могут анализировать большие объемы данных, чтобы предсказывать будущие изменения цен на акции и определять наиболее перспективные инвестиционные возможности.

Маркетинговые профессии В маркетинге нейросети могут быть использованы для анализа данных и определения наилучших стратегий маркетинга. Они могут использоваться для анализа поведения потребителей, чтобы определить, какие продукты и услуги наиболее популярны, и предсказать, какие маркетинговые кампании будут наиболее эффективными.

Роботов, наделенных ИИ, используют в хирургии с 2018 года. Они выполняют функцию ассистентов главного врача во время операций разной сложности. Всего год назад американские ученые создали маленького робота-краба толщиной в 0,5 мм — с его функциями можно избавлять пациентов от закупорки артерий и опухолей.

Кроме того, компьютеры научились назначать дозировки лекарств более точно, чем это делают сейчас доктора. Нейросети применяются даже на заводах. С их помощью производители осуществляют контроль качества, проводят диагностику оборудования, проектируют новую продукцию и т. Особую нишу заняли промышленные роботы, которые могут полноценно заменить сварщиков, шлифовщиков, сборщиков и других специалистов. Что будет дальше Аналитики считают, что в ближайшем будущем нейросети продолжат «завоевывать» профессиональное и повседневное пространство людей.

Отсюда в обществе возникла дискуссия: заменят ли технологии человеческий ресурс. По словам эксперта, страх общества, что компьютеры сместят людей с тех или иных работ, вполне оправдан. Активное развитие нейросетей приводит к тому, что многие специальности становятся неактуальными. Если ваша работа — получить список из 10 документов, взять из них какие-то данные и собрать их в 11-й документ, то, скорее всего, вас алгоритм заменит. Также опасность идет для тех, кто занимается сбором и анализом информации.

Нейросеть это прекрасно делает, что показывают последние разработки. Например, такие как ChatGPT. И работа рерайтера, который берет 2-3 новости, материалы какие-то или вставляет новые для написания текста, тоже в ближайшее время, вероятно, будет заменена нейросетями», — рассуждает собеседник.

Нейросеть составила список самых востребованных профессий будущего

Мир нейросетей - новости, обучение и заработок – Telegram Искусственный интеллект и профессии: какие специальности, связанные с ИИ и нейросетями, ждет бурное развитие и высокий спрос.
Неожиданные профессии, где используют нейросети ОБУЧЕНИЕ МАРКЕТИНГУ ?utm_source=yt_m&utm_campaign=top6neiroprofВ 2024 году с помощью нейросетей можно не только подрабатывать, но и.
Развитие нейросетей дало старт новым профессиям в России Сначала нейросети пришли за художниками, дизайнерами, композиторами, теперь добрались и до нас — работников телевидения.
Нейросеть составила список самых востребованных профессий будущего - 7Дней.ру При этом 30% участников убеждены, что на их профессию нейросети и ИИ не повлияют вообще (чаще всего так отвечали представители производственных специальностей).
Развитие нейросетей дало старт новым профессиям в России Специалист по нейронным сетям: подробный обзор профессии Профессия нейротехнолог – как стать, где обучиться, востребованность.

Развитие нейросетей дало старт новым профессиям в России

Что такое нейросети, как они работают и что нужно освоить новичку в AI Это связано с тем, что нейросеть не понимает, нужно ли ей изобретать отели или брать только реальные, в которых есть свободные места.
Треть российских соискателей полагает, что их профессию могут заменить нейросети — Какие профессии заменят нейросети? 19 реальных примеров! — Заменит ли ИИ специалистов этих профессий на 100%?
Специалист по нейросетям — что это за профессия — Какие профессии заменят нейросети? 19 реальных примеров! — Заменит ли ИИ специалистов этих профессий на 100%?

Россиянам назвали самые перспективные профессии на ближайшие пять лет

Современные профессии, которые они могут привести в этот мир, это: молекулярный биолог, нейробиолог, врач-невролог и нейрохирург, инженер (разрабатывающий искусственные нейронные сети), специалист по BigData, лингвист. Около трети респондентов считают, что нейросеть сможет заменить бухгалтеров и менеджеров по продажам, меньшее число опрошенных рассказали, что рискуют быть замененными финансисты, HR-специалисты, социологи. Нейронная сеть может найти решение проблемы, но ей необходимо изучить структурированный набор данных. В этой статье я расскажу мои предположения о перспективных профессиях будущего, связанных с новыми достижениями в области искусственного интеллекта.

Маркетолог назвал профессии, которые могут исчезнуть из-за нейросетей

Это приводит к появлению все большего числа вакансий для инженеров нейросетей, и перспективы роста этой профессии в ближайшие годы кажутся очень многообещающими. Нейросеть выдаёт ответ, но не учитывает нововведения, которые появились в последние годы. Анастасией Абышевой.

Какие профессии вскоре заменит ИИ

  • Россиянам назвали самые перспективные профессии на ближайшие пять лет
  • Курсы валюты:
  • Программист
  • Россиянам назвали самые перспективные профессии на ближайшие пять лет | 360°

Специалист по нейросетям

Для этого нужно изучить структуру глубоких, свёрточных и рекуррентных нейронных сетей, понимать алгоритмы обратного распространения ошибки, принципы обучения и подбор гиперпараметров для нейронных сетей. Нейросети разрабатывают во фреймворках: Tensorflow, Keras, PyTorch, работать с ними тоже нужно учиться, причем не в теории, а на практике. Изображения и видео обрабатывают с помощью методов компьютерного зрения, а текст — с помощью методов NLP, обработки естественного языка. Специалист по нейросетям умеет создавать модели, которые могут распознавать лица и действия, отслеживать траекторию объекта на видео, извлекать краткое содержания текста, синтезировать голос из текста. На факультете Искусственного интеллекта GeekUniversity после модуля про нейросети вы выполняете вторую курсовую работу: создадите чат-бота в Telegram, предскажете отток пользователей сотового оператора или разработаете собственную рекомендательную систему фильмов или книг. Курс даст вам не просто знания и навыки, но и реальный опыт, с которым вам будет доступно в 5 раз больше вакансий, чем для новичков. Важный и приятный бонус: после обучения GeekUniversity гарантирует трудоустройство, а также выдает сертификат о профессиональной переподготовке, поэтому вы сразу сможете найти работу. Если хотите разрабатывать нейросети и готовы погрузиться в мир ИИ, приходите на курс.

Получите запись прямо сейчас здесь! Проверьте свои профили на LinkedIn и Upwork и узнайте, готовы ли вы к выходу на зарубежный фриланс. Забирай бесплатный чек-лист!

Это может произвести революцию в открытии лекарств и способствовать появлению новых методов лечения заболеваний. А виртуальный помощник на базе ИИ под названием Google Duplex может совершать телефонные звонки и назначать встречи от имени пользователей, вести переговоры и даже обрабатывать сложные сценарии, такие как бронирование столиков в ресторане.

Например, изображение пингвина в сомбреро и с бокалом мартини в руках. Пользователь может нарисовать простой эскиз пейзажа, а GauGAN сделает из него реалистичное изображение с деревьями, водой и облаками. Ещё один интересный пример — AlphaStar от DeepMind. Эта нейросеть может играть в видеоигру StarCraft II на профессиональном уровне — она уже одолела игроков, которые считаются одними из лучших в мире, и продемонстрировала, что умеет стратегически мыслить и грамотно принимать решения. Кого заменят нейросети?

Это, например, адаптация контента для разных соцсетей: статью для блога напишет живой копирайтер, а вот посты по ней сгенерит нейросеть. Другой пример — ресайз картинок в разных размерах для рекламных кампаний. Эту задачу вместо дизайнера может сделать ИИ. Нейросети не умеют строить гипотезы о том, как скорректировать бюджет в рекламе или какой канал отключить из-за высокой стоимости конверсий. Для этого ИИ нужно много обучать, предоставлять ему большие объемы данных и логических цепочек», — говорит руководитель направления контент-маркетинга и соцсетей в «ЮMoney».

Из очевидных плюсов ИИ — он может быстро находить в большом массиве информации ответы на поставленные вопросы. Намного быстрее, чем реальный сотрудник. К тому же нейросети не грозит выгорание и прокрастинация. Но как делать выводы из аналитики или давать этически корректные ответы на вопросы, нейросети по-прежнему обучает человек.

Чаще всего они поддерживают популярные языки программирования вроде Python, Java, C. Кроме того, ИИ можно попросить подготовить документацию, чтобы пояснить смысл написанного другим разработчикам. Умные инструменты используют и в интегрированных средах разработки — программах, в которых специалисты пишут и проверяют собственный код. Там нейросети способны давать подсказки и советы, которые помогают быстрее и эффективнее решить задачу. А ещё нейросети позволяют автоматизировать процесс тестирования.

Аналитики Нейросеть можно попросить сделать прогноз на основе накопленных данных, найти в них аномалии или визуализировать информацию. Допустим, изучить информацию о продажах товаров и доходах компании и предсказать, как цены будут меняться в будущем. При выводе на рынок новых продуктов ИИ тоже полезен — он способен проанализировать данные о спросе, предложении и конкуренции, предположить, что популярно у пользователей и какие ниши будут наиболее перспективными. Кроме того, нейросети облегчат процесс создания различных документов. Например, можно попросить программу собрать и уточнить данные из доступных источников при подготовке квартального финансового отчёта. Менеджеры Здесь нейросети пригодятся, чтобы проанализировать предыдущие продажи и предположить, когда лучше вновь связаться с покупателями. Кроме того, программу можно попросить сделать выдержку из записи встречи с клиентом или командой. ИИ поможет улучшить внутреннюю коммуникацию.

Кроме того, создание, обслуживание и внедрение таких технологий приводит к появлению новых рабочих мест и специальностей. Хотя, конечно, не массовых. Допустим, сейчас пишут о спросе на специалистов по составлению запросов для нейросетей — есть ли такая профессия? К слову, такое направление, как анализ данных data scientist , появилось уже очень давно, в 2000-е годы. Это, по сути, универсальный специалист, способный проанализировать данные, написать и внедрить нейросеть, а далее её сопровождать. Сейчас эта специальность уже уходит на второй план, появляются всё более специализированные направления, такие как ML-инженер: он не создаёт новый математический аппарат нейронных сетей, а занимается обучением существующих архитектур и вводом их в эксплуатацию. Ранее против владельцев популярных нейросетей подали иск художники — они обвинили IT-компании в нарушении авторских прав. Нарушают ли нейросети авторские права? И если да, то как этот вопрос может быть урегулирован? Не зря большинство крупных IT-компаний приняли так называемый кодекс этики искусственного интеллекта, который определяет этичное поведение разработчика ИИ. Как отличить использование контента в учебных и коммерческих целях? Вероятно, основания для юридических претензий к создателям нейросети могут возникнуть, если она не просто учится на изображениях, а воспроизводит чей-то фирменный стиль или фрагменты работ. В принципе, есть возможность избежать такого копирования, но для этого нейросеть нужно учить довольно долго. А компании часто хотят сэкономить время. Кстати, по этой же причине сохраняются и уязвимости нейросетей в плане безопасности, о которых я говорил ранее. Также по теме Если объяснять термин «нейросеть» простыми словами, то это программа, которая способна самообучаться, извлекать опыт и накапливать... При этом продукт, который выдаёт нейросеть, обычно довольно банальный, невысокого качества. По сути, это всё равно имитация создания текстов, преобразователь текстовой информации. К слову, ChatGPT обучался на данных, собранных до 2021 года, так что задавать ему вопросы по актуальной повестке точно не стоит. При этом нужно понимать, что за появлением такой нейросети стоит серьёзный технологический прорыв. Во-первых, для обучения ChatGPT был собран колоссальный объём данных, во-вторых — очень большие вычислительные мощности, создание и обслуживание которых весьма затратно. Если у бизнеса возникнет соответствующий запрос, то подобная нейросеть может быть создана российскими специалистами на российских вычислительных ресурсах. Что вы думаете об этой истории? Если честно, не очень понятно, что сенсационного в данной истории, что её так раздули в СМИ.

Популярные посты

На наших глазах под влиянием нейросетей меняются традиционно «гуманитарные» и творческие профессии. Специалист по нейронным сетям: подробный обзор профессии Профессия нейротехнолог – как стать, где обучиться, востребованность. Профессионально овладеете нейросетями, сформируете клиентскую базу, что позволит вам выйти на 5-10 т.р. в ДЕНЬ. Сначала нейросети пришли за художниками, дизайнерами, композиторами, теперь добрались и до нас — работников телевидения.

Нейросети наступают: специалистов каких профессий уже готов заменить искусственный интеллект

На нем рассказываем, как выполнять задачи быстрее и эффективнее с помощью AI. Стоит ли SMM-специалистам опасаться, что их вытеснят нейросети Даю короткий ответ: нет, ничего такого не будет. За 22 года специалисты говорили мне: «Алена, там пришли чат-боты, Telegram, еще какие-то вещи — они у нас отнимут работу? Когда появился ChatGPT, я его протестировала. Если он будет такого же качества, как сейчас, никого он не заменит. Мне говорят: «Ты неправильно формулировала запросы или еще что-то». Нет, я правильно формулировала запрос. Я сидела несколько часов рядом с технически грамотными людьми, и мы всячески тестировали ChatGPT.

Дело не в том, кто как формулирует запрос. Дело в том, что интернет кишит неправдивой информацией. Большая часть ответов, которые генерируются искусственным интеллектом, основываются на непроверенной и неточной информации. Другое дело — нейросети, которые умеют генерировать иллюстрации. Там результат гораздо лучше, чем в работе нейросетей с текстом. На месте дизайнеров я бы напряглась больше, чем на месте SMM-специалистов. Мне в рекрутинге ChatGPT вообще не помощник.

Вот скажите, отнимают ли работу у хороших SMM-специалистов люди с сайта freelance. Там много людей, которые готовы делать довольно большой объем работы за 15 тысяч рублей. Нет, эти люди тоже ничего не отнимают, потому что есть определенный уровень, есть качество, которое может дать только квалифицированный SMM-специалист. Хороший SMM — это история про мозг, про придумать. Максимум — могу дать своим ассистенткам какой-нибудь контент-план. Изучить нейросети для того, чтобы применять их в работе — да. Переживать по поводу того, что нейросети вытеснят SMM-специалистов, — нет.

Еще пользоваться нейросетями нужно, чтобы написать об этом красивой строчкой в резюме. Меня поражает, что люди боятся какого-то будущего.

Проблема в том, какие вводные были заложены в алгоритм изначально и насколько хорошо разработчик прописал «поведение» нейросети. Соответственно, основная задача IT-специалиста — создать такую нейросеть, которая способна обучаться и научить её это делать. Чем занимается разработчик нейросетей конкретно, зависит от того, для каких целей создается продукт. Это могут быть: Системы распознавания лиц; Системы «компьютерного зрения» для беспилотного транспорта; Системы распознавания и синтеза речи; Средства сбора и анализа текстовой информации; Системы диагностики и выявления неполадок на транспорте например, в авиации ; Боты-консультанты для бизнеса с функциями, близкими к человеку.

Поэтому работа разработчика нейросетей строится на том, что сначала он получает техзадание и концепт будущей программы.

Николай Иронов для начала — это не одна нейросеть, это большое количество разных алгоритмов, наборов алгоритмов, которые работают в ансамбле между собой. Собственно, рождение Николая Иронова — это не рождение какой-то одной технологии генеративного дизайна. Это рождение правильно срежиссированной комбинации технологий. И с момента рождения Николая, когда мы всем рассказали о том, что он существует, о том, что он выполняет дизайн задачи, его мозги пересобрались уже очень-очень много раз. И вот они сейчас снова в одном шаге от того, чтобы пересобраться с использование новых технологий, которые появились на рынке. Соответственно, дизайнеры, которые занимаются этим проектом, их задача заключается в том, чтобы правильные технологии объединить в правильный пайплайн — последовательность действий, когда результат одного алгоритма правильно передается правильный результат другому алгоритму, и вот так вот по этому конвейеру получается какой-то новый результат. Соответственно, дизайнеры Иронова проектируют примерный диапазон, изобразительный диапазон, учат его новым стилям, подключают к нему новые шрифты и так далее. И вот здесь мы упираемся в то, что задача дизайнера, она на самом деле и раньше была такой — применить какое-то изобразительное решение в правильный контекст. Потому что поставщиками потребностей всегда были и будут люди.

Соответственно, принять правильное решение, какой из десятков и даже сотен вариантов подходит лучше всего, - это была, есть и будет истинная работа дизайнера, потому что дизайн делается людьми, для людей. А сейчас, с появлением роботов, просто у нас появляется некоторая компонента, которая называется искусственным интеллектом, которая позволяет: а делать это масштабировано, то есть в больших масштабах, вместо трех вариантов логотипа выбирать из тысячи, б позволяет это делать непредсказуемо. Собственно, в этот все отличие от того, что сейчас называется искусственным интеллектом от алгоритмических каких-то результатов, в том, что мы часто получаем не вполне предсказуемый результат, и это очень похоже на то, как работает человек. Собственно, вот и вся разница. Но корневая суть работы дизайнера — она не поменялась. Это было и есть подбор правильного варианта в правильные контексты. Гребенников: То есть определяет. Что красиво, сегодня дизайнер все еще, а не искусственный интеллект? Кулинкович: Да, но… У нас, например, есть отдельные технологии внутри Иронова, которые позволяют отбросить совсем плохие варианты. То есть такой примитивный арт-директор, скажем так.

И он помогает не выгружать на конечного пользователя весь массив данных, которые слишком шероховатые, слишком смелые, а как бы делать такой скоринг дизайн-решений, чтобы финальное решение было в каком-то более-менее приличном диапазоне. Поэтому мы все равно используем эти технологии, даже чтобы отсортировать какой-то большой массив выдачи, но финальное решение, конечно, принимает человек. Гребенников: А как вообще происходит постановка технического задания искусственному интеллекту? Предположим, я — маленькая пекарня во Владимирской области. Я приходу в вашу студию и говорю: «Хочу себе классный логотип, чтобы ко мне приходило не 2 000 человек в месяц, а 15 000 человек. Я считаю, что вся проблема моя в логотипе». Я говорю: «Хочу такой логотип, чтобы там был колосочек, хлебушек и круассанчик обязательно». Вы же куда-то это загружаете. Как происходит процесс формирования технического задания? И потом как искусственный интеллект осознает, что мне нужно как конечному клиенту?

Кулинкович: Начнем с того, что если вы предъявите задание живым людям, живым дизайнерам, то, скорее всего, если они будут достаточно с вами честны, то они скажут, что изменение логотипа не увеличит вашу выручку в 10 раз. Это первый момент. То есть если у вас была пекарня с плохим логотипом, а потом появляется некоторый бренд с хорошим логотипом, то едва ли это напрямую окажет влияние на ваши продажи. Косвенно, возможно, при правильном стечении обстоятельств, правильно посеве, да. Но, скорее всего, это не является критерием хорошего логотипа. Второй момент заключается в том, что, если мы посмотрим на логотип пекарен и других каких-то бизнесов, связанных с хлебобулочными изделиями, там не всегда фигурируют колоски, не всегда фигурируют круассаны. А иногда это некий образ, визуальна интерпретация образа бизнеса, которая этим дизайнером и сделана. Соответственно, когда вы приходите в брендинговое агентство, где сидят живые люди, и они получают этот бриф, что еще происходит? Они его творчески интерпретируют. Они смотрят, как выглядят булочные в этом городе, в округе, пытаются придумать что-то контрастное, что-то отличное от тех ребят, которые на той же улице торгуют круассанами.

И, соответственно, они приходят с некоторыми дизайн-гипотезами, что кто-то решил, что это будет какой-то крестик красивый, в котором угадывается что-то такое. Кто-то решил пойти через концепцию семейности, семейного кафе, и вообще нарисовал сердечко, потому что вот «Приходите к нам. Мы вас любим». И все такое. А кто-то прошел напролом и начал рисовать конкретно круассан, фотореалистично и так далее. И эти все подходы имеют право на жизнь, и в равнозначной степени вы можете получить такие варианты от живых людей. В случае с Ироновым человек, без участия людей, он заполняет бриф, описывает свою компанию. Дальше у нас отдельная система, нейросеть, она интерпретирует бриф, то есть она из текста брифа достает некоторые образы, которые могут подходить под визуальное представление этой компании, как она может быть представлена в виде какого-то емкого символа либо знака. И дальше это по такой цепочке передается, появляются эти визуализации этих образов, они обогащаются разными шрифтовыми комбинациями, дальше подключаются отдельные алгоритмы, которые подбирают цветовые сочетания комплиментарные. В общем, там сложная-сложная штука.

Но по факту это точно то же самое, что происходит при работе с живым человеком. То есть интерпретируется некоторый текстовый ввод, так же как к вам приходит человек и что-то говорит, и вы как-то это трансформируете. Мы все эти шаги условно творческих мытарств алгоритмизировали, перевели в какие-то отдельные процессы? И клиент на выходе получает опыт, очень сопоставимый с опытом общения с живым дизайнером. Только наш дизайнер не капризничает, не болеет. Коротнева: Не уходит в отпуск. Кулинкович Да, да, да. Гребенников: Скажите, а стоимость разработки логотипа… Логотип, предположим, я пришел за логотипом, искусственным интеллектом и обычным дизайнером в студии Артемия Лебедева отличается? Есть какой-то прайс на искусственный интеллект и обычного дизайнера? Кулинкович: Да, конечно, отличается.

Когда вы приходите лично в брендинговое агентство или дизайн-студию, помимо непосредственного конечного дизайнера, который сидит и визуализирует ваш логотип, в это вовлечено очень много людей на самом деле. Это юристы, которые помогают составлять договор; менеджеры, которые позволяют клиенту и дизайнеру услышать друг друга, перевести с одного языка на другой, и много-много всего. Соответственно, когда вы работаете с живыми людьми, чаще всего дизайн — это операционный процесс, где клиент хочет, чтобы его услышали и некоторое врем поиграли с ним вот в эту игру «Согласование видения», да? Это все умножается на стоимость часов специалиста. И разные компании, конечно, по-разному, диапазон очень большой, но он может доходить до очень больших сумм. То есть если вы просто придете в большую дизайн-компанию, то разработка логотипа с нуля, где вас будут слышать, слушать долго и до победного, она может быть супердорогой, неподъемно дорогой для малого и среднего бизнеса. Поэтому Иронов и другие генеративные технологии — это не просто про скорость, это про такую демократизацию дизайна, что если у вас не слишком много денег для того, чтобы играть во все эти чаепития и подписания договоров дорогостоящее, то вы можете пойти и получить из коробки сопоставимый по качеству результат. Просто процесс будет происходить несколько иначе. Вам нужно будет принять, что ваши какие-то правки и пожелания интерпретируются не прямым методом, а косвенным, в результате работы некоторых алгоритмов. Там могут быть шероховатости, а могут быть, наоборот, источники классных открытий в результате этого.

Гребенников: Вот вы говорите про открытия. А бывало так, что пришли две разные компании, диапазон полгода-год, и искусственный интеллект выдал одинаковый логотип на совершенно разные задачи, которые перед вами ставили? Такое происходит и с живыми людьми, то есть можно увидеть очень много примеров того, как дизайнеры думают похоже, скажем так. Гребенников: Назовем это так, хорошо. Кулинкович: Ну да. Просто на самом деле очень часто, когда у вас большой объем работы, вы сделали 1 000 логотипов, наивно полагать, что в мире все ваши логотипы абсолютно аутентичны, потому что каждый день в мире сотни и тысячи дизайнеров генерят новые логотипы, а набор примитивов, из которых логотипная графика состоит, он довольно ограничен, потому что есть базовые формы: треугольник, прямоугольник, квадрат и так далее, которые так или иначе комбинируются. Если мы говорим условно, что даже у стран, которых ограниченное количество, есть очень похожие флаги, которые можно часто путать друг с другом, что уж говорить про логотипы, которых сотни тысяч генерируется каждый год. Соответственно, мы видим, что действительно могут появляться одинаковые работы, как у живых людей, так и нейросеть может генерировать одинаковые работы, и мы в этом не видим проблемы, потому что это было долгое время ранее. Если где-то в Сингапуре еще существует похожая птицефабрика с таким же крестиком, таким же цветом и с таким же соотношением сторон исполнен, то едва ли эти бизнесы будут друг друга локтями толкать. Поэтому мы на это смотрим совершенно нормально компенсируем это объемом, то есть проблема плагиата существенна, когда у вас стоимость каждой итерации очень большая, а дизайнер уходит на следующую итерацию, неделю молчит, пыхтит и так далее.

Но когда вы можете еще одним щелчком сгенерировать еще 100 альтернатив, то, в целом, это перестает быть проблемой. Но я предлагаю переходить от проекта Николай Иронов к другим генеративным технологиям, потому что летом прошлого года буквально весь интернет взорвала сеть Midjourney, которая создавала крутые классные визуальные картинки, и все были в полном восторге. Но вместе с этим восторгом действительно возник вопрос о том, что «Зачем мне условно в штате держать дизайнера, если я могу загрузить свой достаточно вариант брифа, и нейросеть выдаст мне несколько классных вариантов: совершенно удивительных и визуально привлекательных. Сергей, давайте поговорим немножко про это. Во-первых, как вы думаете, какие перспективы развития у этих нейросетей? Насколько действительно хорошо они генерируют визуальные изображения, и какие риски это несет для творческих профессий? Кулинкович: Спасибо за вопрос. Поскольку возможна какая-то профдеформация, и мы довольно давно находимся от в этой области генеративного дизайна. Просто сейчас из-за того, что искусственный интеллект как понятие тиражируется и как-то ассоциируется с нейросетевыми технологиями, и это сейчас на всех полосах газет и всяких изданий, на это все прожекторы устремлены, на самом деле генеративный дизайн существовал ранее просто в других жанрах. И он как тогда, так и сейчас создавая новые возможности, новые рабочие места, то есть сейчас есть отдельные ребята, которые используют эту технологию для того, чтобы решать подобные задачи за деньги.

Midjourney и другие ребята, они создают под себя, как Иронов, который создал новый рынок, который мы сделали, так и другие ребята. Они берут и просто используют это как инструмент. Раньше инструментом была кисть, к которой просто нужно было применить к ней механическое какое-то воздействие, и сколько-то лет опыта. Но, в целом, она выдавала такие же результаты. Сейчас вместо этой кисти что-то другое. Завтра будет еще что-то другое. Но, в целом, какого-то такого слома я не наблюдаю. Просто появилась новая возможность делать то, что раньше требовало большого количества часов, быстро.

Что из этого получилось, расскажем ниже. Анна Неделько, продюсер проекта «Топ Джобс» на телеканале «Ключ» Специалист по кибербезопасности Задача специалиста по кибербезопасности — создавать защищённую архитектуру пользования данными, предотвращая киберпреступления и исключая кибертеррористические атаки.

В эпоху, когда массовые «сливы» данных происходят едва ли не каждую неделю, а от кибератак страдают банки, органы власти и глобальные производства, ценность таких профессионалов будет только расти. В число компетенций, необходимых для развития в качестве специалиста по кибербезопасности, входят навыки программирования, умение обрабатывать массивы данных, знание технических аспектов электронных приборов и гаджетов, а также аналитическое мышление, внимательность и аккуратность. Востребованности специалистов по кибербезопасности способствуют развитие блокчейна и рынка криптовалют, а также форм и механизмов киберпреступности. Нейропилот Нейропилотирование развивается параллельно с беспилотным транспортом, которому предсказывают большое будущее в космосе, под землёй и в Мировом океане. Профессиональные нейропилоты управляют БЛА буквально силой мысли, передавая мозговые импульсы на нейроинтерфейс: поднимает дрон в воздух, расслабляясь, а опускает, напротив, сосредотачиваясь. Отсюда особые требования не только к хард-, но и к софт-скилам — и в первую очередь необходимы стрессоустойчивость и самоконтроль. По прогнозу Минпромторга, объём рынка БЛА к 2030 году составит 120 миллиардов рублей — и часть их точно уйдёт нейропилотам.

Что делают разработчики нейронных сетей: суть работы, обучение

Специалист по нейронным сетям создает саму модель, помогает ей обучаться и следит за ее работой. Современные профессии, которые они могут привести в этот мир, это: молекулярный биолог, нейробиолог, врач-невролог и нейрохирург, инженер (разрабатывающий искусственные нейронные сети), специалист по BigData, лингвист. «Яндекс» начал нанимать людей гуманитарных профессий для обучения своей нейросети — российского аналога ChatGPT, рассказали «Известиям» в компании. Насколько реальны и востребованы в будущем предложенные нейросетью профессии, оценил руководитель направлений "Инноваций" компании Никита Бугров. Нейросеть выдаёт ответ, но не учитывает нововведения, которые появились в последние годы.

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий