Нейросеть ChatGPT рассказала, какие профессии заменит искусственный интеллект. Профессию тренера нейросетей можно назвать работой будущего. Специалист по нейронным сетям: подробный обзор профессии Профессия нейротехнолог – как стать, где обучиться, востребованность. Развитие нейросетей в России создаст, в числе прочих, профессию специалиста по этике в сфере искусственного интеллекта (ИИ), также в вузах появятся профильные.
Популярные посты
Накануне стало известно, что российские работодатели готовятся к массовым увольнениям в текущем году. К такой мере уже готовы 12 процентов респондентов, а 16 процентов ответили, что, скорее всего, не смогут обойтись без этой меры. Сыграйте в любимую игру прямо на Ленте.
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. Генераторы текстов появились уже давно, как и попытки студентов автоматизировать работу над дипломами и курсовыми. Другое дело, что раньше был более строгий отбор, подобные работы не допускались до защиты. На самом деле преподаватель может отличить работу, написанную нейросетью, — достаточно прочитать одну страницу такого диплома. Также по теме «Принципиально новый подход»: российские учёные применили искусственный интеллект для диагностики опасной болезни Российские учёные разработали программу для быстрой и точной диагностики опасного заболевания — врождённого гиперинсулинизма. При этой... Тот, о котором говорят обычно, был придуман Аланом Тьюрингом ещё в далёком 1950 году. В принципе, генератор текста может обмануть людей, и формально можно было бы сказать, что тест Тьюринга пройден. Но на самом деле говорить о появлении настоящего человекоподобного искусственного интеллекта мы не можем — это не так. Нейросети решают только достаточно узкие задачи.
В каких сферах они сейчас задействуются? И какие ещё области и процессы могут быть оптимизированы с помощью нейросетей в будущем? В широком смысле нейросеть — это анализатор информации. Они могут выявлять сложные закономерности в больших массивах данных, на что человеку потребовалось бы очень много времени и предельная внимательность. Такие задачи есть практически в любой области народного хозяйства. Приведу пример: в экономике есть такое понятие, как бизнес-инжиниринг, когда мы выявляем «узкие места» в бизнес-цепочках и оптимизируем всю систему.
Да, ему подвластны новостные направления и создание новых форм контента типа викторин и путеводителей. В остальном сгенерированные ИИ тексты нужно полностью перепроверять и редактировать, потому что там много "воды". Выходит, что редактору легче самому написать материал начисто, а значит, есть процессы, которые не поддаются автоматизации. Юристы Обязанности помощников юристов, которые анализируют и структурируют большие объёмы информации, чтобы потом превратить их в удобочитаемую юридическую сводку, сможет взять на себя ИИ. Однако снова и снова ИИ столкнётся с задачей, которая ему не под силу по крайней мере, без помощи человека : человеческое участие и понимание, чего хочет клиент или работодатель. Маркетологи ИИ отлично собирает и анализирует данные, генерируя прогнозы на основе полученных результатов. Поэтому в этой сфере он легко сможет заменить людей. Однако учителей он не вытеснит, так как потребность в личном контакте и человеческом участии будет всегда. Финансовые консультанты Часть их работы можно автоматизировать, ведь аналитика — одна из сильнейших сторон ИИ.
Набор начнётся этим летом. Студенты освоят инструменты для работы с текстом, генерации изображений и идей для проектов и статей, разработки контент-планов, анализа аудитории и решения других задач. Специалисты с такими навыками будут востребованы на рынке. Они смогут создавать с помощью нейросетей медиапроекты, разрабатывать для них маркетинговые стратегии, оптимизировать редакционные процессы, анализировать и визуализировать большие данные. Программу создали преподаватели университета и ведущие эксперты Яндекса. Она включает как гуманитарные дисциплины, так и курсы по анализу данных и работе с нейросетями. Всего будет восемь предметов, среди них — медиа и большие данные, статистический анализ, математическая лингвистика, правовое и этическое регулирование ИИ.
Назван список профессий, по которым сильнее всего ударит ИИ. Программисты в безопасности
Если тенденция будет развиваться и ИИ сможет полностью закрыть потребность в первичном обслуживании клиентов, нынешние менеджеры службы поддержки могут перейти на другие должности. Например, стать менеджерами из отдела заботы о клиентах Customer Success , специалистами по работе с партнерами и т. Или стать теми лучшими из лучших, которые будут предоставлять услуги техподдержки VIP-клиентам. Пока речь не идет о полной замене человеческого ресурса искусственным интеллектом. Скорее всего, в ближайшем будущем ИИ будет работать в партнерстве с менеджерами, дополняя, ускоряя процессы и увеличивая производительность. Какие задачи может выполнять ИИ в сфере продаж? Помощники, созданные на основе ИИ, могут отвечать на запросы и взаимодействовать с клиентами. Со временем они все лучше смогут имитировать человеческие качества: вежливость, доброжелательность, чувство юмора. И вести персонализированное общение, вызывая доверие и лояльность пользователей. ИИ может анализировать данные, идентифицировать потребности, настроения, интересы пользователей, определять приоритетность потенциальных клиентов. ИИ также будет предлагать работникам лучшие следующие шаги — для улучшения взаимодействия с клиентами в каждой точке контакта.
ИИ будет помогать менеджерам вести лидов по воронке продаж, пока они не будут готовы к взаимодействию с живым менеджером. Сможет заполнять анкету на основе диалога. Автоматизировать внесение информации в CRM и дальнейшие действия после продажи, а также развивать постоянные отношения с клиентами. Вскоре будут широко применяться помощники сейлзов с искусственным интеллектом. Например, прямо во время разговора с покупателем эти боты будут давать менеджеру подсказки и советы: какой вопрос задать, что предложить, как ответить на сомнения или возражения собеседника. Или те, которые стали лишними, потому что клиент, например, предоставил больше информации. При этом, как прогнозируется, вовлечение человека будет оставаться решающим в ближайшей перспективе. Делегировав часть работы ИИ, опытные специалисты могут развивать взаимоотношения с клиентами, разрабатывать стратегии продаж и персонализированного обслуживания. А время, сэкономленное благодаря возможностям ИИ, может быть инвестировано в собственное профессиональное развитие и достижение успеха в продажах. Журналист, автор контента ChatGPT и подобные формы искусственного интеллекта, которые уже способны читать, писать и понимать текстовые данные, могут существенно повлиять на работу СМИ.
Медиаиндустрия уже начинает экспериментировать с контентом, созданным искусственным интеллектом. Австралийский филиал издания News Corp создает почти 3000 статей в неделю с помощью ИИ: местные новости, прогнозы погоды и анализ цен на топливо. Статьи выходят под псевдонимами. Таким образом, журналисты, авторы технического и рекламного контента также рискуют потерять работу из-за широкого внедрения технологий ИИ. Описания товаров, рекламные объявления, статьи для поисковой оптимизации сайтов, инструкции и гайды, развлекательный контент легко генерирует ChatGPT и подобные инструменты. Например, издание BuzzFeed создает контент, такой как викторины и путеводители, с помощью ChatGPT: Очевидно, что уже в ближайшем будущем создание простых текстов человеком станет нецелесообразным, ведь нейросети будут выполнять эту работу быстро и достаточно хорошо.
Они нужны для YandexGPT 2. Нейросеть доступна на главной странице «Яндекса» в навыке «Алиса, давай придумаем», в приложении «Яндекс», «Яндекс Браузере», на «Яндекс Станции» и в телевизорах с «Алисой». Так как профессия только зарождается, компания решила подготовить специалистов своими силами. Можно пройти вводный курс, длительностью 1-2 часа.
Он поможет освоиться в теме за 5 уроков. Достоверность ответов: из чего состоит и как проверять. Важное о структуре ответов нейросети и видах текстов.
Нужен был второй источник доходов, чтобы погашать ипотеку. Во время обучения: уделяла времени 3 часа в день, в первый же месяц обучения заработала 25 000 руб. Сейчас: погасила досрочно кредит, который брала на обучение. 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.
Кроме того, программу можно попросить сделать выдержку из записи встречи с клиентом или командой. ИИ поможет улучшить внутреннюю коммуникацию. Например, как написать заявление на отпуск или к кому обратиться, если возникли проблемы с компьютером.
Дизайнеры ИИ можно попросить не только создать изображение, но и подготовить анимацию, сделать рендер с нарисованного вручную наброска, подобрать пару шрифтов или палитру. Дизайнерам интерьеров нейросети пригодятся, чтобы подготовить мудборд или разработать интерьер на основе референсов и чертежей. Программы помогут искать новые идеи. Предположим, дизайнер одежды при создании коллекции может попросить нейросеть проанализировать, что люди носят сейчас, и предсказать тенденции в будущем. Когда на макете есть заголовки, приближённые к реальным, клиенту может быть проще оценить дизайн. Какое будущее ждёт нейросети и заменят ли они людей Эксперты предполагают, что к концу десятилетия генеративный ИИ будет выполнять некоторые задачи на уровне среднего сотрудника. Развитие программ породило дискуссию о том, смогут ли они отнять работу у человека. Увольнение пророчат программистам, аналитикам, дизайнерам и многим другим.
Но нейросети не умеют создавать контент самостоятельно: писать и уточнять запросы, проверять и анализировать результат должен человек. Программы лишь инструмент, который ускоряет выполнение рутинных задач.
Восстание машин: как нейросети «вытесняют» людей из профессий
Уже сегодня к нейросетям возникают вопросы, связанные с интеллектуальной собственностью и использованием персональных данных, и по мере развития технологий эти проблемы будут неизбежно нарастать. Профессии, связанные с нейросетями, технологиями Big Data и VR/AR, визуальным скриптингом, киберспортом и машинным обучением будут востребованы в России в ближайшие пять лет. Профессионалам, мастерам своего дела и талантливым представителям творческих профессий нейросети вряд ли угрожают, во всяком случае в обозримой перспективе. — Какие профессии заменят нейросети? 19 реальных примеров! — Заменит ли ИИ специалистов этих профессий на 100%? Изучите дата-аналитику на Хекслете Пройдите нашу профессию «Аналитик данных» — это станет вашим первым шажком в работе с нейросетями. Найдите работу "специалист по нейросетям" В нашей базе бесплатно доступны 35 100 вакансий в Санкт-Петербурге.
Нейросети в креативе, дизайн 2023 и новые творческие профессии
Один из примеров, связанных с использованием нейросетей на рынке труда — это автоматизация работ, которые ранее выполняли люди. Почти половина руководителей российских компаний и начальников отделов фирм считают, что нейросети сумеют заменить специалистов нескольких профессий. Профессию тренера нейросетей можно назвать работой будущего. Самая известная нейросеть ChatGPT составила рейтинг специальностей, которые, по ее мнению, будут наиболее востребованы в будущем. На модуле по Deep Learning студентов знакомят с продвинутыми технологиями по работе с нейросетями, например трансформерами — архитектурой нейронных сетей, которая лежит в основе ChatGPT. Специалист по нейронным сетям создает саму модель, помогает ей обучаться и следит за ее работой.
Треть российских соискателей полагает, что их профессию могут заменить нейросети
Количество отказов на приглашения о работе после собеседований стало рекордным за последние восемь лет. Чаще всего соискатели не принимают предложения из-за низких зарплат. Также среди причин назвали несоответствия между тем, что указано в описании вакансии и реальными обязанностями. Еще одна часть отказов связана с неудобным графиком.
Работа с Алисой — как игра в слова. Сажусь утром и до самого вечера не могу оторваться. Надо оттаскивать себя от компьютера. Сказать стоп, пора заканчивать. Руководители всегда говорят, что надо работать не более 8 часов и соблюдать work-life-balance. Сажусь утром и до самого вечера не могу оторваться» Как шеф Саша организует работу редакции, проверяет тестовые, проводит собеседования, отвечает за онбординг своих ребят. Смотрит, чтобы на платформе задания выполнялись в нужном порядке.
Инженеры, которые разрабатывают и учат нейросеть, дают нам задания. Например, сегодня мы учим Алису шутить. Или на этой неделе надо оценить, насколько адекватно Алиса отвечает на чувствительные темы. На некоторые вопросы она может ставить заглушки типа: «Я не готова об этом говорить». Иногда ее может триггерить на слова, касающиеся здоровья. Мы должны ее научить отвечать не хуже человека. В том числе и на троллинг. Хочется сказать: «Товарищи, будьте терпимее с Алисой и не говорите с ней матом». Читаешь некоторые диалоги и думаешь, какая Алиса молодец, какая она приличная девушка с чувством собственного достоинства. У пишущего редактора доход — от 75 000 рублей в месяц при 8-часовом рабочем дне, и это не предел.
Сейчас для AI-тренеров внедряется система контроля качества и количества, то есть можно зарабатывать и больше. Работа AI-тренером очень захватывает, и она доступна для всех, кто владеет словом Источник: Дарья Пона — Когда я получила оффер, у меня округлились глаза. Думаю, а что… такое бывает? Доход для региона выше, чем я могла бы рассчитывать. Уровень зарплат у шеф-редакторов — от 100 000 рублей. Работа очень захватывает, и она доступна для всех. Моей коллеге 70 лет — она профессор, доктор технических наук и сейчас онбордится. У нее есть такие скиллы, которых нет у других, но которые пригодятся Алисе. Скоро начнется учебный год. Нейросети тоже сядут за парту.
Я объясняю детям, что в интернете можно черпать вдохновение и подсматривать идеи. GPT избавляет от боязни чистого листа.
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!
Как вы ранее говорили, что количество дизайнеров не меняется, но меняется суть их работы.
То есть у нас помимо дизайнеров появились еще люди, которые обслуживают мозги Николая Иронова. Ну как обслуживают? Развивают и разрабатывают новые технологии, и в том числе дизайнеры, которые режиссируют эти технологии. То есть здесь главная дизайн-задача раньше была в том, чтобы создать непосредственно конечный объект дизайна, а сейчас она плавно трансформировалась в то, чтобы создать ту систему, способную масштабировано производить большое количество экземпляров арт-дизайна. Но дизайн-задачи остались теми же, просто они немного трансформировались, и плечо получается больше. То есть объем дизайнеров тот же, но эффективность их несопоставимо больше, потому что это масштабируется.
Коротнева: Я правильно понимаю, что дизайнер, человек, выполняет творческую функцию, придумывает общий концепт, а уже Николай Иронов, ваш проект, он это все масштабирует и просто пропечатывает в огромном количестве? Или это не совсем так работает? То есть дизайнер — это мозги и творчество, а нейросеть — это условно руки, руки и механизмы? Кулинкович: Все сложно. Давайте обрисую, в целом, систему. 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?
Назван список профессий, по которым сильнее всего ударит ИИ. Программисты в безопасности
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. Команда VK Cloud перевела статью, в которой дата-сайентист рассказывает о новых специальностях, появление которых в грядущие годы связано с развитием искусственного интеллекта. У нейросети спросили, какими будут профессии будущего. Профессии, связанные с нейросетями: какой бывает работа будущего и как на нее устроиться.
«Подстегнуть людей к развитию»: доцент ИТМО — о замещении профессий нейросетями и возможностях ИИ
Разработчик нейросетей — это программист, который разрабатывает математические модели машинного обучения по типу нейронных связей головного мозга. Представляем 5 уникальных профессий будущего, связанных с обработкой данных и искусственным интеллектом. Промт-инженер знает, как получить доступ к нейросетям и взаимодействовать с ними через различные платформы и инструменты. На модуле по Deep Learning студентов знакомят с продвинутыми технологиями по работе с нейросетями, например трансформерами — архитектурой нейронных сетей, которая лежит в основе ChatGPT. На наших глазах под влиянием нейросетей меняются традиционно «гуманитарные» и творческие профессии. 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.