Новости профессии связанные с нейросетями

Но благодаря большому выбору профессий, связать свою карьеру с нейросетями получится даже у того, кто не считает себя технарем. На наших глазах под влиянием нейросетей меняются традиционно «гуманитарные» и творческие профессии. Исследователи отмечают, что работа тренеров для нейросетей связана с высокой долей рутинных операций, требует навыков обработки большого объема информации, поэтому выполняется на удалении и занимает неполный рабочий день. Недавно телеканал RTVI захотел рассказать о профессиях будущего и обратился за помощью к нейросети MidJourney.

Профессии будущего. Как нейросети открывают новые направления в edtech

Копирайтеры, дизайнеры, переводчики, администраторы, бухгалтеры и специалисты по кадрам и документам уже сейчас должны задуматься - нет, не об увольнении и бедности, а о том, в какую сторону развивать свою карьеру. Так как в привычном сейчас виде многих профессий может не остаться уже через 10 лет. Автоматизация и цифровизация процессов, по прогнозам экспертов ВЭФ Всемирный Экономический Форум , в ближайшие несколько лет ликвидируют 85 млн рабочих мест по всему миру. Но создадут 97 млн новых.

Так что инвестируйте в дополнительное образование и профессиональную переподготовку — особенно, если ваша профессия находится в группе риска. Шутки в сторону — похоже, и правда пришло время спрашивать мнение и у искусственного интеллекта. Тем более, что пообщаться с нейросеточкой сейчас может любой желающий.

Искусственный интеллект помогает определить подозрительные платежи среди миллионов транзакций. Благодаря ему удается вовремя остановить деятельность мошенников и сберечь средства их реального владельца. Сфера логистики и грузовых перевозок. Сегодня практически каждый водитель в дальней дороге пользуется навигатором. Нейронные сети позволяют построить наиболее короткий и удобный маршрут, предупреждают о возможных пробках и препятствиях, рассчитывают время в пути. А появление транспорта на автопилоте показало миру, как с помощью искусственного интеллекта можно обезопасить движение и сократить количество дорожно-транспортных происшествий. Сфера здравоохранения. Искусственный интеллект нашел применение в медицине, и, возможно, в будущем сумеет заменить консилиумы врачей при постановке диагноза. Зная, как должен выглядеть и функционировать здоровый организм, нейросеть сможет найти неполадки в работе органов и диагностировать заболевания. Эксперты считают, что с помощью искусственного интеллекта возможно будет заметить предпосылки зарождающихся заболеваний и предотвратить их, так сказать «зарубить на корню».

Сфера сельского хозяйства. Несмотря на некоторое отставание в развитии, эта отрасль становится все более технологичной. В ней уже сегодня активно используются нейросети. С помощью дронов фермеры могут осматривать свои угодья, а специальные программы помогают им анализировать состояние посевов, выделяя «больные» участки. Искусственный интеллект применяется для расчета прогнозов, составления планов, сортировки урожая и т. Конечно, это далеко не все направления, где активно используется нейросеть. Но искусственный интеллект все глубже проникает в нашу жизнь. Осваивать эту профессию — значит, смотреть в будущее и строить новый мир. Читайте также: Что такое краудфандинговая платформа? Если говорить о трудовых обязанностях специалиста по нейронным сетям, то они сводятся к разработке и созданию нейросети, проведению машинного обучения модели, проверке ее работы, исправлению ошибок и т.

Таким мастерам, также как и дата-саентистам, необходимо уметь обращаться с большими массивами данных, обрабатывать их, находить связи и правила. Что должен уметь такой специалист Если говорить начистоту, то специалист по нейросетям — это совсем не та история, когда пришел с улицы и начал работать.

Другие компании тоже почти не отстают от OpenAI — каждый день мы видим революционные достижения генеративного ИИ. В ближайшие годы рынок труда ждут кардинальные перемены. ИИ заменит самые разные работы, но, думаю, он же предложит нам новые очень интересные профессии. Команда VK Cloud перевела статью, в которой дата-сайентист рассказывает о новых специальностях, появление которых в грядущие годы связано с развитием искусственного интеллекта.

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.

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. Далее он: Изучает информацию по области применения нейросети и какие задачи она должна решать; Проводит исследование архитектуры уже готовых нейронных сетей, либо проектирует собственную; Проводит бета-тестирование нейросети, отладку её работы на основе промежуточных данных; Интегрирует полученный продукт в программную платформу заказчика, пишет специальное ПО для поддержания работы нейросети; Взаимодействует с командами аналитики, тестирования и технической поддержки.

Требования к квалификации разработчиков нейросетей Программист должен в первую очередь хорошо разбираться в алгоритмах работы нейронных сетей и быть подкованным в математике.

ChatGPT отнимет у вас работу: нейросеть перечислила профессии в зоне наибольшего риска

В университете эти предметы часто оторваны от реальности, поэтому важно найти курсы, где базу дадут с примерами из задач бизнеса. Например, в GeekUniversity на факультете Искусственного интеллекта математический анализ и линейную алгебру сразу преподают с точки зрения использования методов и алгоритмов в машинном обучении. Знания ложатся в голову гораздо быстрее, если понимаешь, как будешь применять их в своей будущей работе. На курс по нейросетям лучше идти уже с небольшой базой: будет достаточно тех знаний по математике, Python и SQL, которые вы изучали самостоятельно или в университете. Курсы помогут обновить и дополнить базу, чтобы двигаться к главному — Machine Learning и работе с искусственным интеллектом. Погружаемся в машинное обучение Зная методы линейной алгебры и владея языком программирования Python, вы можете строить модели анализа данных, которые помогают реальному бизнесу оптимизировать процессы и больше зарабатывать. Сначала вы получаете задачу: например, спрогнозировать отток клиентов в следующем месяце. Для решения этой задачи вам нужно собрать данные за прошлые периоды, очистить их, подготовить признаки, по которым модель будет работать с информацией, а затем построить и внедрить эту модель. На выходе вы получите прогноз, который бизнес использует для построения стратегии маркетинга на следующий месяц, чтобы уменьшить отток — так специалист по big data сэкономит ему миллионы рублей.

Именно поэтому спрос на специалистов по машинному обучению высокий: прибыль в разы перекрывает затраты на работу с большими данными. На курсе GeekUniversity после модуля про машинное обучение вы научитесь оценивать эффективность и повышать качество своих моделей анализа данных, а для закрепления знаний самостоятельно выполните курсовой проект на выбор: классификация людей с сердечно-сосудистыми заболеваниями, предсказание спроса на товар, предсказание стоимости акций или классификация отзывов в приложении.

То есть станет больше потребность в субъективных мнениях от живых людей. Но учитывайте, что пока что в компаниях все еще нужно проверять много такого контента, после которого потом придется долго лечится у психотерапевта. Но также улучшились модели, которые создают качественные и логичные тексты см.

Возможно, в ближайшие годы появится ИИ для видео контента. Но уже сейчас появился огромный простор для креатива и блогерства. Виртуальные блогеры уже не новость, но теперь и живые смогут себя "подменять" и давать писать посты нейросетям или делать реалистичный фото контент со своим лицом не выходя из дома. Также появятся целые агентства, которые будут воплощать в жизнь ранее недоступные или дорогие идеи. Зарплата: тут опять же зависит от популярности и умения креативить с новыми инструментами, выжимая из них максимум.

В любом случае хорошим конкурентным преимуществом в ближайшие годы будет умение пользоваться подобными инструментами.

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.

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. 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.

ТОП-5 профессий в сфере ИИ, которые изменят мир

Реже специалистов по нейросетям ищут в госсекторе, строительстве, логистике, здравоохранении и тяжелом машиностроении – по 1% вакансий. «Cпециалист по нейросетям: профессия промт-инженер» – это большая программа повышения квалификации. Нейросеть выдаёт ответ, но не учитывает нововведения, которые появились в последние годы.

ChatGPT отнимет у вас работу: нейросеть перечислила профессии в зоне наибольшего риска

Профессионально овладеете нейросетями, сформируете клиентскую базу, что позволит вам выйти на 5-10 т.р. в ДЕНЬ. Насколько реальны и востребованы в будущем предложенные нейросетью профессии, оценил руководитель направлений "Инноваций" компании Никита Бугров. Инженер нейросетей – это перспективная профессия, представители которой востребованы в разных отраслях. Заработок в первую очередь идет от профессии и навыков, а не от нейросетей, хотя нейросети могут ускорить вашу работу. чем занимаются разработчики нейронных сетей и кто это такие, что нужно знать и уметь (обязанности).

«Моя мама учит нейросети говорить»: история многодетной челябинки, которая завязала с журналистикой

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. Занятия по большим данным и искусственному интеллекту в медиапроектах будут вести сотрудники Яндекса. Елена Вартанова, декан факультета журналистики МГУ, профессор, академик РАО Технологическая трансформация медиакоммуникационной индустрии ставит перед профильными вузами новые вызовы. Мы просто не можем позволить себе игнорировать происходящее. Искусственный интеллект — уже значимая для профессионалов реальность.

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. Знание основ маркетинга и умение продвигать свои услуги. Они важны для привлечения новых клиентов и увеличения дохода.

Мы решили спросить об этом у чат-бота с ИИ. Сам этот факт показывает, что ИИ способен существенно изменить правила игры во многих профессиях.

Однако текст, написанный ИИ, был неидеальным. Потребовалась работа людей, чтобы доработать и опубликовать его. Это показывает, что ИИ не может полностью заменить человека. Сегодня ИИ — инструмент, способность работать с которым в ближайшем будущем станет важным конкурентным преимуществом для самозанятых. Ниже мы собрали сферы, где ИИ можно применять уже сейчас. Копирайтеры и редакторы. ИИ уже пишет новости для крупных изданий, тексты для контент-маркетологов и рекламщиков.

Пока он способен готовить небольшие материалы, которые нуждаются в уточнении и редактуре, поэтому в ближайшее время ИИ не станет конкурентом живых самозанятых авторов. Зато от него можно получить помощь, для этого необходимо четко сформулировать, о чем и какую статью нужно получить от ИИ. Можно ожидать, что ИИ возьмет на себя подготовку типовых коротких текстов, шаблонные описания продуктов и другие небольшие форматы. Большие сложные материалы будут продолжать писать живые авторы.

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. Так же, как не генерировать откровенно фейковые изображения — достаточно вспомнить пример с Папой Римским и рекламой Balenciaga.

Нейросети вместо человека: каким специалистам впору задуматься о смене профессии

Разбираем, на что способны нейросети уже сегодня и какие профессии сможет заменить искусственный интеллект в ближайшем будущем. И нейросеть помогает сэкономить не только деньги, но и время, говорит основатель компании Екатерина Козырева. 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. Профессию тренера нейросетей можно назвать работой будущего. Разработчик нейронных сетей — специалист, который занимается созданием, оптимизацией и улучшением нейронных сетей — алгоритмов, имитирующих работу человеческого мозга. Тем не менее многие работники, даже те, чья профессия по прогнозам подвергнется влиянию ИИ, с оптимизмом смотрят на развитие нейросетей.

Как стать тренером нейросетей и почему сегодня это востребованная профессия

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. Нейросеть видит в таком специалисте баланс между "технарем" и "гуманитарием", безупречную грамотность и системное мышление.

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.

Я практически уверен, что это как раз именно эксплуатация первого сценария. Потому что слишком хорошо для искусственного интеллекта, слишком вкусно. Второй момент, что мы видим, что люди используют… Это не игрушка. Если обращаться опять к Аронову, то у него несколько тысяч клиентов. 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.

Он поможет освоиться в теме за 5 уроков. Достоверность ответов: из чего состоит и как проверять. Важное о структуре ответов нейросети и видах текстов. От лучшего к худшему: что такое ранжирование ответов. В конце каждого параграфа есть несколько проверочных вопросов, которые помогут закрепить знания. Другой способ — подать заявку на участие в школе AI-тренеров. Для поступления нужно успешно выполнить тестовое задание.

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий