Искусственный интеллект угрожает профессии технического писателя, потому что многие задачи, связанные с написанием технических документов, инструкций и справочных материалов, могут быть автоматизированы с помощью ИИ. И нейросеть помогает сэкономить не только деньги, но и время, говорит основатель компании Екатерина Козырева. Насколько реальны и востребованы в будущем предложенные нейросетью профессии, оценил руководитель направлений "Инноваций" компании Никита Бугров. Профессии, связанные с нейросетями, технологиями Big Data и VR/AR, визуальным скриптингом, киберспортом и машинным обучением будут востребованы в России в ближайшие пять лет.
Как именно повлияет ChatGPT
- Что такое нейросети и как они стали популярными в России
- Маркетолог назвал профессии, которые могут исчезнуть из-за нейросетей
- ИИ для самозанятых: что может, чему научиться, новые профессии
- Нейросети на работе: какие задачи они могут взять на себя уже сейчас - Лайфхакер
Нейросеть показала профессии будущего (фото)
Аналитик и инженер по технике безопасности ИИ Неприятно, но ИИ уже стал инструментом для угроз и мошенничества. С помощью клонирования голоса преступники представляются чьими-нибудь родственниками, выманивают и крадут деньги. Глобальные угрозы национальной безопасности — ещё более серьёзная проблема. Думаю, и государство, и частные компании будут активно инвестировать в защиту от угроз ИИ. Полагаю, засекреченный бюджет они увеличили ещё больше. Новые специалисты — аналитики и инженеры по технике безопасности ИИ — будут анализировать и предотвращать угрозы, исходящие от искусственного интеллекта в адрес компаний и частных лиц.
Навыки и компетенции Представление о средствах и приложениях ИИ — например, о клонировании голоса, дипфейках, обработке текстов и речи, компьютерном зрении и т. Способность идентифицировать и анализировать потенциальные угрозы и уязвимости ИИ, такие как перехват конфиденциальной информации, фишинг, взлом с помощью вредоносных программ, несанкционированный доступ к данным и т. Умение проектировать и внедрять стратегии и решения защиты от угроз ИИ, такие как шифрование, аутентификация, верификация, мониторинг и т. Поиск новых источников информации для обучения моделей станет важным моментом в развитии новых технологий. Поиск данных — это одно.
Но кто-то должен структурировать их, чтобы с их помощью можно было обучать большие модели. Для этого и понадобятся инженеры и кураторы данных в области ИИ. Именно они будут искать информацию и делать её пригодной для моделей ИИ. Нужно помнить, что данные, которые собирают и хранят для массивных языковых моделей, часто довольно сильно отличаются от данных для традиционного применения в интересах бизнеса. Это объясняется диспропорцией таких факторов, как разнообразие, объём и качество данных.
Чтобы быть на шаг впереди остальных, можно освоить разные навыки и инструменты для работы с типами данных, подходящими для больших моделей. Думаю, такая должность появится не только в крупных компаниях, занимающихся обучением больших моделей ИИ вроде GPT. Поскольку ИИ становится демократичнее, все компании захотят обучать большие языковые Open-Source-модели для собственных задач, например для обслуживания клиентов и подготовки документации. Не предполагаю, что спрос на таких специалистов начнёт падать в обозримом будущем. Навыки и компетенции Представление о форматах и источниках данных, таких как текст, аудио, видео, изображения и т.
Умение собирать, очищать, маркировать и классифицировать данные для моделей ИИ — например, работать с пайплайнами данных, инструментами аннотирования, проверки качества данных и т. Умение организовать хранение и работу с крупномасштабными наборами данных, в том числе с использованием облачных платформ, баз данных, хранилищ и озёр данных и т. Способность понимать и применять принципы этики и конфиденциальности данных, такие как Общий регламент ЕС по защите персональных данных GDPR , законы о защите конфиденциальности потребителей, деперсонализация данных, Data Governance и т. Знакомство со средствами и фреймворками ИИ, включая обработку текстов и речи, компьютерное зрение, TensorFlow, PyTorch и т. Специалист по комплаенсу использования данных ИИ Конечно, всё вертится вокруг данных, но как-то не до конца понятно, кому, собственно, они принадлежат.
В разных странах действуют разные законы о защите персональных данных, разные представления о том, какие данные разрешается использовать для обучения больших моделей. По-видимому, компаниям понадобятся юристы, чувствующие себя в серой зоне законодательства по обращению с данными как рыбы в воде, потому что именно в этой зоне все сейчас и работают. На OpenAI, Microsoft и GitHub уже подали в суд за то, что они брали чужой программный код, распространяющийся по лицензии. Размышляют и о том, что многие модели обучаются на пиратских книгах и другом контенте. А ещё модели часто обучают на тексте или изображениях, которые предоставляют пользователи.
Думаю, по мере развития ChatGPT нас ожидает взрывной рост такого законодательства. Скорее всего, оно зародится в аналитических центрах, университетах и профильных группах. Но в конечном счёте у нас появятся грамотные специалисты, которые будут осуществлять правовое регулирование и мониторинг в области использования ИИ совместно с местными и национальными органами власти. Я бы назвал таких людей специалистами по правовому регулированию ИИ.
Именно они помогут создать законодательство, регулирующее ИИ, и обеспечить соблюдение стандартных практик, действующих в той или иной юрисдикции. Навыки и компетенции Представление о технологиях и приложениях искусственного интеллекта, их экономических и социальных последствиях. Умение использовать инструменты и методы ИИ, чтобы генерировать ценную аналитическую информацию и прогнозы для формирования политики и проведения оценок. Умение взаимодействовать и сотрудничать с разными стейкхолдерами, включая исследователей, представителей отрасли, гражданского общества и органов власти.
Умение находить компромисс между рисками и возможностями правового регулирования ИИ, согласовывать его применение с принципами этики и правами человека. Умение осуществлять мониторинг и обеспечивать комплаенс системами и пользователями ИИ соответствующих законов и стандартов. Директор по этике ИИ и специалист по количественной оценке этики ИИ Специалисты по комплаенсу использования данных ИИ будут защищать компании от судебных исков уже после реализованного проектного решения. Но должен же быть кто-то, кто определяет, что такое проектное решение в принципе нужно.
По идее, все выпускаемые модели ИИ должны взаимодействовать с людьми. Хочется надеяться, что это взаимодействие положительно повлияет на их жизнь. Думаю, в составе высшего руководства появится должность директора по этике. По-видимому, уже очень скоро компании будут назначать таких директоров или кого-то вроде.
Основная цель такого руководителя — по максимуму уменьшить необъективность и в созданных, и в проектируемых моделях. Кроме того, директор по этике должен следить за тем, чтобы модели выдавали результаты, позитивные и справедливые для участников процесса. Думаю, это должен быть топ-менеджер, потому что деятельность в области этики подразумевает введение множества ограничений для сотрудников. Если такой человек не занимает руководящую должность, если он не пользуется в компании заслуженным уважением, его можно без проблем уволить и заменить тем, кто закроет глаза на все нарушения.
И, строго говоря, такое развитие событий совершенно не исключено. Навыки и компетенции Технические знания в области технологий ИИ и представление о том, как они могут повлиять на общество и отдельных людей. Представление о действующих и появляющихся законах и стандартах в области этики ИИ. Представление о конкретной области и контексте применения ИИ с учётом специфики бизнеса и отрасли.
Навыки коммуникации и умение работать с разными организациями и стейкхолдерами. Способность представлять и прогнозировать потенциальные последствия и возможности внедрения инноваций в области ИИ. Главным соратником директора по этике станет специалист по количественной оценке этики ИИ. Его задача — анализировать уровень предвзятости моделей и измерять воздействие на группы, интересы которых затрагивает та или иная модель.
Думаю, появление такой должности кардинально изменит подход к этике в компаниях. И чтобы эти перемены произошли, людям, создающим модели, нужны данные. Количественный подход к этике расширит круг тех, кто готов прислушаться к вопросам морали.
В дальнейшем система опирается на эти ответы как на эталонные, формируя собственные. Promt-инженеры обучают нейросеть работе с голосовыми интерфейсами. Такой человек должен знать языки программирования, уметь формулировать задачи и видеть, что искусственный интеллект может предложить для их решения, подчеркнули в Sitronics Group. По мнению экспертов, рынок профессий, взаимодействующих с ИИ, будет только расширяться.
Это дополнение позволяет получить более конкретное представление о том, каким образом ИИ будет влиять на различные профессии в ближайшем будущем. Заменят ли нейросети художников, программистов, дизайнеров… человека? Вопрос о том, стоит ли нам переживать из-за возможной замены человеческого труда нейросетями и искусственным интеллектом, остается открытым, и мы активно обсуждаем его и другие важные события в мире ИИ и бизнеса в своём TG канале!
Огонь нейросетей: как попасть в индустрию
Нейросети породили новые профессии, спрос на специалистов, умеющих с ними работать, растет день ото дня, отмечают крупные IT-компании. Анастасией Абышевой. Уже сейчас идут бурные обсуждения, что нейросети, вероятно, в будущем смогут полностью заменить специалистов ряда профессий. В прошлый раз, неделю назад, мы обсуждали ChatGPT, нейросети, технические аспекты, нюансы этих механизмов. Изучите дата-аналитику на Хекслете Пройдите нашу профессию «Аналитик данных» — это станет вашим первым шажком в работе с нейросетями. Нейросеть выдаёт ответ, но не учитывает нововведения, которые появились в последние годы.
Партнеры проекта
- Будущее SMM-специалистов в эпоху нейросетей – интервью с Аленой Владимирской
- Маркетолог назвал профессии, которые могут исчезнуть из-за нейросетей - АБН 24
- Треть российских соискателей полагает, что их профессию могут заменить нейросети - МК Владимир
- Какие профессии заменит искусственный интеллект
- Звезды в тренде
- Восстание машин: как нейросети «вытесняют» людей из профессий – Telegraph
ИИ ищет работу: топ-10 профессий, которые исчезнут или изменятся из-за нейросетей
– Безусловно, нейросеть будет помогать и упрощать рабочие процессы, – рассказывает руководитель направления информационной безопасности Центра цифровой экспертизы Роскачества Сергей Кузьменко. Промт-инженер знает, как получить доступ к нейросетям и взаимодействовать с ними через различные платформы и инструменты. Изучите дата-аналитику на Хекслете Пройдите нашу профессию «Аналитик данных» — это станет вашим первым шажком в работе с нейросетями.
Что такое нейросети, как они работают и что нужно освоить новичку в AI
Вакансии связанные с нейросетями могут быть найдены на специализированных ресурсах, таких как ОБУЧЕНИЕ МАРКЕТИНГУ ?utm_source=yt_m&utm_campaign=top6neiroprofВ 2024 году с помощью нейросетей можно не только подрабатывать, но и. На модуле по Deep Learning студентов знакомят с продвинутыми технологиями по работе с нейросетями, например трансформерами — архитектурой нейронных сетей, которая лежит в основе ChatGPT. «Яндекс» начал нанимать людей гуманитарных профессий для обучения своей нейросети — российского аналога ChatGPT, рассказали «Известиям» в компании.
Россиянам назвали самые перспективные профессии на ближайшие пять лет
Он отметил, что так называемые профессии будущего связаны с применением передовых технологий и компьютерных систем. В среднем специалисты на таких должностях могут зарабатывать более 100 тысяч рублей. По словам Пименова, на рынке стремительно растет спрос на операторов нейросетей. Реклама «Нейросети наподобие GPTChat, Dall-E 2 или Midjourney способны обрабатывать информацию в режиме реального времени, широко применяются в дизайне, образовании, создании изображений, а также написании и переводе текстов.
Softline вложится в edtech-стартапы по обучению сотрудников Академия Softline в партнерстве с Softline Venture Partners запустила инвестиционную программу: небольшие edtech-компании и стартапы получат миллиард рублей на развитие своих проектов. Преимущество будет на стороне тех компаний, которые ориентируются на B2B, — Академия Softline включит их решения в свой портфель. Так, сегмент корпоративного обучения может стать самой привлекательной нишей для инвесторов в 2024 году. Их суммарная выручка составила более 3 млрд рублей, как показало исследование Smart Ranking. Несмотря на перспективность направления, заходить в сегмент пока готовы не все — участников рынка отпугивают госстандарты и сложные бизнес-модели. По оценке Smart Ranking, сумма сделки может составить не менее 7 млрд рублей. Покупка школ закономерна: «Сбер» стремится усилить экосистему крупными образовательными проектами. На рынке грядет рост конкуренции и битва экосистем. Новости15 Апрель 2024 Создатель инфобизнесменов. Тренд на более раннее освоение профессии и улучшение имиджа колледжей и техникумов приводит к тому, что количество студентов СПО в России приближается к показателям высшего образования. Однако многие отмечают, что работать с аудиторией 15—17-летних учеников в онлайне очень сложно. Аналитика04 Апрель 2024 Крупные онлайн-школы, обучающие цифровым профессиям, осваивают новое направление — нутрициологию. Об открытии направления «Здоровье» в марте также заявил Skillbox. Рассказываем о новом тренде в сегменте ДПО. На этом фоне бизнес стал чаще вкладываться в корпоративное обучение, чтобы удержать кадры и повысить квалификацию сотрудников. Edtech подстраивается под растущий спрос на обучение персонала: развивает уже имеющиеся B2B-продукты или запускает новые. Аналитика22 Март 2024.
Всё больше компаний и организаций осознают потенциал и преимущества использования искусственного интеллекта для решения сложных задач. В связи с этим, спрос на специалистов, владеющих навыками работы с нейросетями, постоянно растет. Одним из ключевых преимуществ этой специальности является возможность быть на переднем крае технологического прогресса. Нейронные сети исследуются и разрабатываются непрерывно, и операторы нейросетей могут участвовать в создании и применении новых моделей и алгоритмов. Кроме того, работа оператора нейросетей предоставляет шанс для личного и профессионального роста. Специалисты в этой области продолжают обучаться и совершенствоваться, осваивая новые методы и технологии. Благодаря уникальным навыкам, они могут стать востребованными специалистами и достичь успеха в своей карьере. Для детей, проявляющих интерес к программированию и анализу данных, обучение и развитие в области искусственного интеллекта может стать отличным выбором для успешной карьеры в будущем. Как подготовить ребенка к профессии оператора нейросетей? Если ваш ребенок проявляет интерес к программированию и анализу данных, подготовка к специальности оператора нейросетей может начаться уже в раннем возрасте. Вот несколько способов, как помочь развить необходимые навыки: Изучение основ программирования. Предоставьте ребенку возможность ознакомиться с основами программирования, начиная с простых языков, таких как Scratch или Python. Постепенно школьник сможет изучить концепции, логику и алгоритмы, которые являются основой работы с нейронными сетями. Углубленное изучение математики и статистики. Математические и статистические знания являются важным элементом взаимодействия с нейросетями.
Уделяет по 3-4 ч в день работе в онлайне. Не было сложностей в обучении. Read More До обучения: работает охранником, брал кредиты на дорогостоящие курсы, но они не имели эффекта. С женой развелся, оставил ей квартиру. Во время обучения: обучению уделяет свободное от работы время, в среднем 4-5 ч в день. Первые заказы получил во время обучения и смог заработать 15 000 руб, которые потратил на лечение любимой кошки. Сейчас: на данный момент есть 2 постоянных заказчика. За активность Андрея я подарил ему один из курсов и он будет помогать в учебном чате 2-го потока. Read More До обучения: прошла разные курсы в нашей школе и на каждом из них заработала, потом попала в первый поток учеников по ChatGPT Во время обучения: cтарается 3-4 часа в неделю посвящать обучению, благодаря курсу привела 3 новых клиента, от них доход составляет 75 000 р.
Будущее SMM-специалистов в эпоху нейросетей: интервью с хантером Аленой Владимирской
Алгоритмы ИИ могут непрерывно анализировать результаты учащихся и адаптировать учебный план к их индивидуальным сильным и слабым сторонам и стилям обучения. Системы искусственного интеллекта можно обучить выполнению бухгалтерских задач, таких как ввод данных и сверка счетов. Этот тип работы часто требует высокой степени точности и внимания к деталям, которые могут быть выполнены более эффективно с помощью ИИ. Производственные рабочие. Системы искусственного интеллекта можно использовать для автоматизации производственных задач, таких как работа на сборочном конвейере. Этот тип работы часто включает в себя повторяющиеся задачи, которые могут быть выполнены более эффективно и точно с помощью ИИ, что снижает потребность в людях. Технические писатели. Искусственный интеллект угрожает профессии технического писателя, потому что многие задачи, связанные с написанием технических документов, инструкций и справочных материалов, могут быть автоматизированы с помощью ИИ. Искусственный интеллект может анализировать большое количество данных и формировать документы быстрее и точнее, чем человек.
Это значит, что в будущем технические писатели могут столкнуться с уменьшением спроса на свои услуги. Специалисты по вводу данных. Ввод данных — это рутинная и трудоемкая задача, которую можно автоматизировать с помощью систем ИИ. Такой тип работы предполагает ввод больших объемов данных в компьютерную систему.
Искусственный интеллект, по его мнению, "захватит" в первую очередь IT, журналистику, а также преподавание. Эксперт рассказал, что важную роль в развитии нейросетей сыграл чат-бот ChatGPT, выпущенный на рынок компанией Илона Маска в конце 2022 года. Специалист считает, что данная разработка может найти широкое применение сразу в нескольких сферах. Одна из них - программирование.
Видимо, компания всерьёз планирует потеснить OpenAI на рынке больших языковых моделей.
Читайте также: Пример вакансии Промпт-инженер Что делает: решает широкий круг задач с помощью нейросетей, тестирует запросы и ведёт базу промптов, вместе с другими специалистами улучшает модели ИИ. Сколько зарабатывает: 90—375 тысяч долларов в год по данным вакансий в США. 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.
Скорее всего, этого смогут добиться нынешние школьники. Нейрообразование Сегмент рынка под названием «нейрообразование» сам по себе не несет каких-то особых технологических прорывов, однако несомненно, что нейротехнологии — виртуальная и дополненная реальности, нейроинтерфейсы, различные технологии стимуляции головного мозга в ближайшие годы уже войдут в образовательные программы и технологии и займут в них центральное место. Так что если вы планируете стать педагогами, то изучать всевозможные применения нейротехнологий нужно уже сейчас. Лидером применения этих технологий можно назвать Московский технологический институт. Искусственный интеллект Сегмент, который получил название «нейроассистенты» веб-сервисы или приложения, исполняющие роль виртуального секретаря бурно развивается во всём мире. Это то, что сейчас называют «искусственный интеллект».
Глубокое обучение, распознавание речи… Создание персональных нейроассистентов, которые станут нашими помощниками. Школьники уже активно участвуют в освоении гребня этой волны, которая захлестнула мир. И тут сложно назвать лидеров, потому что нейросетями сейчас занимаются все. Можно написать программу на переменах между уроками , а можно делать это в какой-нибудь из научных лабораторий, например, в МФТИ или в Курчатовском институте. Выводы: в ближайшие 5—7 лет значительная часть профессий будет так или иначе связана с нейротехнологиями. Их наличие изменит уже существующие специальности.
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.
Незаменимых нет: вытеснят ли нейросети творческие профессии?
И к нам приходят постоянно благодарные отзывы людей, которые просто смогли себе дешево сделать… И быстро сделать классный логотип, который они любят, используют. И этой возможности у них не было ранее. Это было либо дорого, либо они на это не решались. В этом смысле я вижу… И помимо этого мы же разрабатываем и другие технологии. И я вижу, что это вполне себе для нас создает новые рынки внутри. И если рынки существуют, это значит, что… Если энергия в этих рынках как-то двигается, это значит, что есть люди, которые в конечном итоге расстаются с деньгами за результаты работы этих алгоритмов. А если люди расстаются с деньгами систематически, значит, в этом есть какая-то систематическая польза. Поэтому тут я виду просто главное узкое место не в самих технологиях, а в их правильном режиссировании. Если мы говорим про дизайн, технологии генеративного дизайна и в целом очень сложные модели нейросетевые, они существуют уже много-много лет.
Но из-за того, что они создаются в целом математиками и появляются в реальности в виде таких «вайт пейперов», научных статей, которые просто как набор некоторых формул. Но они уже есть на рынке. И сейчас я вижу, что главное узкое горлышко лежит уже не в технологиях, не в непосредственно искусственном интеллекте, есть он или нет, а в том, в какие человеческие отрасли это применено. Потому что это реально дорогое удовольствие. Взять какой-то существующий бизнес. 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?
Мария Кузнецова Мария Кузнецова С января по ноябрь 2023 года российские работодатели разместили более 12,6 тыс. По данным исследования, у российского бизнеса растёт интерес к работникам, понимающим как развивать, обслуживать и работать с нейросетями. Так, за неполные 11 месяцев 2023 года на сайте рекрутингового ресурса было размещено более 12,6 тысяч вакансий, в которых упоминался ИИ. При этом в целом на Северо-Западе страны бизнес опубликовал более 2,2 тыс.
В нем приняли участие 2,4 тыс. Готовность меняться Абсолютное большинство опрошенных готовы к каким-либо действиям в случае замены своей профессии или должности нейросетью.
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. Профессии в области права и безопасности В профессиях, связанных с правом и безопасностью, нейросети могут быть использованы для анализа больших объемов данных, чтобы выявлять законопреступления и определять наиболее эффективные стратегии противодействия. Они также могут быть использованы для обнаружения мошенничества и кибератак.
В России вырос спрос на специалистов в области ИИ в три раза
Ведущая роль — роль креатора — по-прежнему принадлежит дизайнерам, копирайтерам, преподавателям или программистам. Но теперь их задача — правильно задать вопрос, чтобы быстрее получить результат, с которым можно работать. В этом смысле технологии остаются тем, чем и были ранее — инструментом в руках Homo sapiens. Хотя нейросети и учатся распознавать эмоции, они пока слабо приближаются к тому, чтобы обладать уникальным характером, харизмой, опытом и эмпатией, которую ценят в коммуникации. Робот все еще действует механистически и этим вызывает отторжение. Так, например, недавнее исследование показало, что больше половины опрошенных россиян вешают трубку, услышав, что им звонит робот. А если возникает проблема, каждый второй предпочитает общаться с реальным оператором. Кстати, несмотря на предположение Фрея и Осборна, что с развитием ИИ работники call-центров первыми окажутся под угрозой, в США с 2014 по 2022 год наблюдается неизменный рост занятости в этой сфере. Выходит, что новые технологии в силу своей искусственности пока не могут полноценно конкурировать с человеком.
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.
Заменят ли нейросети художников, программистов, дизайнеров… человека?
Вопрос о том, стоит ли нам переживать из-за возможной замены человеческого труда нейросетями и искусственным интеллектом, остается открытым, и мы активно обсуждаем его и другие важные события в мире ИИ и бизнеса в своём TG канале! Однако в других сферах, таких как творчество, креативный дизайн и решение сложных нетривиальных задач, человеческий интеллект пока остается неповторимым. Важно помнить, что в центре всех технологических инноваций всегда должен оставаться человек, его креативность, интуиция и способность к адаптации.
Есть отдельная группа задач, для которых нейросети особенно хороши: находить похожие картинки, звуки и посты, генерировать изображения и тексты. Конечно, искать похожие аудио можно и без нейросетей — приложение Shazam прекрасно работало даже в первых версиях. Но обучение алгоритмов с помощью нейросетей дает дополнительные возможности. Творчество нейросети Midjourney Как разрабатываются нейросети В этой части статьи будет немного хардовой информации, связанной с математикой и ML. Если вы ничего не поймете или захотите понять больше, советуем пройти наш курс по математической логике для программистов Нейросеть — это формула, которая из одного массива чисел делает другой массив. Формула большая и длинная, может быть с миллионами параметров, но собирается из довольно простых операций — арифметики, элементарных функций синусы, косинусы, экспоненты и даже более простые, вроде взятия степени и суперпозиции. Выше пример одной из решаемых задачек: классификация изображений на условные тысячу классов. Входной массив здесь — просто массив пикселей картинки, выходной — вектор с вероятностями, что изображено на картинке. Выходной массив может быть и картинкой например, как в задачах pix2pix на улучшение картинок или дорисовывание. Входной массив может быть не картинкой, а последовательностью слов — так, например, происходит в генерации картинок по тексту. С отдельными элементами входного массива обычно не работают: действия собирают в слои и применяют операцию ко всему массиву сразу. Котика на картинке распознают независимо от того, в какой части картинки он находится. Саму формулу пишут не как аналитическую формулу, а вычислительным графом — это рецепт для калькулятора, в каком порядке и что делать с входным и промежуточным массивами. Очень популярная, старая и довольно простая моделька. Она может показаться сложной, но операции — простые, а концепция вычислительного графа позволяет работать со сложными формулами. В этих слоях скрываются числа, они же — веса — коэффициенты в большой формуле. Сначала параметры инициализируют небольшими случайными числами, а затем улучшают с помощью градиентного спуска. Так система самообучается. Обвязку к этому движку обычно делают на Python. Но на них сейчас нейросети почти не пишут, кроме низкоуровневых сетей для устройств. Знания Python достаточно, чтобы писать крутые вещи. Есть библиотеки, позволяющие упростить процесс разработки. Крутые обертки и сборники моделей — одна из причин, почему сейчас стало популярно разрабатывать нейросети. Например, проект Hugging Face — это платформа для разработки и использования моделей и приложений на основе искусственного интеллекта, особенно в области обработки естественного языка Natural Language Processing. Интерфейсы моделей отвязаны от математики, это простые и конкретные инструкции, что именно сделать, чтоб получить результат. А вот при использовании фреймворков PyTorch, Jax и TensorFlow для работы с данными и машинного обучения придется плотнее взаимодействовать с математикой. Как попасть в индустрию Нейросетями можно заниматься как прикладной технологией в коммерческой разработке, так и использовать их в качестве инструмента для исследований в научных лабораториях. В 2016 году, чтобы попасть в лабораторию, занимающуюся нейросетями, ничего особенного знать и уметь не требовалось. Сейчас порог входа в исследовательские лаборатории, где применяют эту технологию, увеличился. Нужно соответствовать высоким требованиям: знать математику, хорошо кодить, иметь научные публикации. Такой уровень экспертизы есть у небольшой части людей. Вакансий публикуется больше не в области исследований, а в прикладных проектах. Прикладными проектами может заниматься обычный разработчик. Для этого нужно уметь кодить, решать задачи и использовать системный подход. Нужно учиться делать базовые вещи максимально аккуратно. А все остальное получится в свое время. Самое тяжелое умение — на грани hard skills и soft skills — понимать, что делаешь. Подвох в том, что данные могут лежать в каком угодно виде, и надо уметь грамотно их обрабатывать. Если есть десятки CSV, которые ссылаются друг на друга, нужно правильно соединить их между собой по ключам и в процессе ничего не потерять и не приобрести.
Профессии, связанные с нейросетями: какой бывает работа будущего и как на нее устроиться
Специалист по нейронным сетям создает саму модель, помогает ей обучаться и следит за ее работой. Многие задачи, связанные с обработкой и анализом больших объемов данных, могут быть автоматизированы. Один из примеров, связанных с использованием нейросетей на рынке труда — это автоматизация работ, которые ранее выполняли люди. Но благодаря большому выбору профессий, связать свою карьеру с нейросетями получится даже у того, кто не считает себя технарем.