AI-тренеры обучают нейросеть отвечать на вопросы безупречно с точки зрения языка, пользы, достоверности, безопасности и этики.
Популярные посты
Анастасией Абышевой. Я считаю, нейросети драматически изменят ландшафт нашей профессии. Как появилась профессия тренера нейросетей Основные обязанности AI-тренера Ключевые навыки Где могут работать AI-тренеры Сколько зарабатывает тренер нейросетей Как стать AI-тренером Перспективы профессии Главные мысли.
Нейросети на работе: какие задачи они могут взять на себя уже сейчас
| Профессии будущего: под грифом «нейро» | | Насколько реальны и востребованы в будущем предложенные нейросетью профессии, оценил руководитель направлений "Инноваций" компании Никита Бугров. |
| Будущее SMM-специалистов в эпоху нейросетей: интервью с хантером Аленой Владимирской | Профессионально овладеете нейросетями, сформируете клиентскую базу, что позволит вам выйти на 5-10 т.р. в ДЕНЬ. |
| Эксперт назвал профессии, куда нейросети могут прийти уже в 2023 году | Наша гипотеза состояла в том, что скорее всего именно эти профессии нейросеть вряд ли заменит. |
| Профессия будущего для детей: оператор нейросетей | Также, существуют профессии, которые трудно или невозможно заменить искусственным интеллектом, например, профессии, связанные с творчеством, социальным взаимодействием и эмоциональной поддержкой», — приводит текст чат-бота ChatGPT Pro на русском языке. |
| ИИ ищет работу: топ-10 профессий, которые исчезнут или изменятся из-за нейросетей | И нейросеть помогает сэкономить не только деньги, но и время, говорит основатель компании Екатерина Козырева. |
ТОП-5 профессий в сфере ИИ, которые изменят мир
| 5 перспективных профессий в области искусственного интеллекта | 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: какой бывает работа будущего и как на нее устроиться | В прошлый раз, неделю назад, мы обсуждали ChatGPT, нейросети, технические аспекты, нюансы этих механизмов. |
| Разработчик нейросетей: кто это, вакансии, где учиться | Наша гипотеза состояла в том, что скорее всего именно эти профессии нейросеть вряд ли заменит. |
| 5 перспективных профессий в области искусственного интеллекта | Дизайнеры, фрилансеры, копирайтеры и даже программисты могут потерять работу из-за развития нейросетей, сообщает «Общественная Служба Новостей». |
Маркетолог назвал профессии, которые могут исчезнуть из-за нейросетей
AI-тренеры готовят для нее примеры ответов, безупречных с точки зрения этики, языка, пользы, достоверности и безопасности. Нужно быстро разбираться в незнакомых темах — от алгебры до поэзии, критически мыслить и отличать достоверные источники информации от «мусорных». Попасть на работу сложно, нужно пройти серьезное тестовое задание и собеседования. Ценные навыки, которые пригодятся репетитору машин — очень быстро разбираться в незнакомых темах и отличать достоверные источники информации от фейковых Источник: Дарья Пона — Сначала ты откликаешься на вакансию, работодатель смотрит твое резюме, — рассказывает Саша.
Это пять автотестов: по русскому языку, этике, безопасности, фактчекингу и ранжированию. Базовые принципы выполнения работ объясняются в инструкции, есть пара референсов, которые помогают понять логику решения. Если ты прошел автотест, тебя просят написать три текста на разные темы.
Обязательно есть «умный вопрос», где надо разобраться в наукоемком материале. Когда я получила задание, мне пришлось перечитать его раза три. Из всех слов, которые я там увидела, были понятны только предлоги.
Я пошла искать информацию, читать, слушать лекции. Вроде бы получилось понятно. Следующий вопрос — чувствительный.
К ним относится медицина, религия, национальный вопрос, деньги, психологические проблемы, вопросы манипуляции, например, как заставить парня сделать тебе предложение. Тут очень важно ответить этично и безопасно. Именно этому учат Алису.
Я сказала спасибо моему «бэку», потому что мне досталась медицинская тема, в которой я «варилась» полжизни. И финальная задача — продающий текст, где нужно досконально разобраться в товаре, его технических характеристиках, ничего не перепутать. Задания у всех соискателей разные.
В итоге я прошла эти круги испытаний. Следующий шаг — собеседование в онлайне. Из всех слов, которые я там увидела, были понятны только предлоги» Работать можно из любой точки страны.
Кто где. В расписании Саши — много летучек с командами. Есть собеседования, поскольку команда еще набирается.
Все события отражаются в календаре. Даже сегодняшняя встреча с вами. Есть пул тестовых заданий, которые я должна проверить, и некий объем текстов от редакторов моей команды.
Есть задачи с жесткими дедлайнами.
В ее основе лежит машинное обучение. Чтобы искусственно созданный прототип мог выполнять свои функции, он разделен на несколько слоев: Первый слой принимает информацию картинки, текст, видеоряд и т.
Средние слои обрабатывают информацию. К примеру, если необходимо определить животное на фото, модель выделяет отдельные признаки, по которым можно классифицировать предложенное изображение. Последний слой принимает решение и выдает результат.
Используя всю полученную ранее информацию и параметры изображенного животного, модель соотносит их и готовит ответ. В работе искусственного интеллекта используется машинное обучение. Человек, если он посмотрит на курицу, знает, что это курица.
Если он посмотрит на гуся, то он сразу поймет, что это гусь. Искусственному интеллекту сначала понадобится распознать множество изображений куриц и гусей разных цветов и подвидов, чтобы обучиться и суметь принять правильное решение. Это, конечно, достаточно простой пример, но он показывает, как именно работает нейросеть.
Это не просто алгоритм автоматизации расчетов. Система обучается и использует полученные знания для принятия решения. Нейросеть обрабатывает видео и изображения благодаря компьютерному зрению, а текст — с помощью методов распознавания естественного языка.
Специалист по нейронным сетям создает саму модель, помогает ей обучаться и следит за ее работой. Он должен отслеживать ошибки программы, когда она дает неправильные ответы, и исправлять их. Таким образом, модель на основе исправленной погрешности сделает выводы и в следующий раз примет правильное решение.
Специалист по нейросетям может создавать модели, способные отслеживать траекторию движения на видео, распознавать лица, извлекать суть из текста, синтезировать голос, проводить расчеты, строить прогнозы и т. Нейронные сети — это одна из узких специализаций Data Scientist. Дата-саентисты, имеющие хороший опыт работы с машинным обучением и обработкой больших массивов информации, нередко уходят в это направление.
Оно сегодня невероятно актуально и имеет хорошие перспективы в будущем. Посмотрим, где уже сегодня применяются нейронные сети: Сфера финансов, кредитов и экономической безопасности.
Появляются новые профессии как в самой медиаотрасли, так и на стыке с другими областями, например с Data Science. И мы стараемся помочь эти возможности найти и раскрыть. Совместная программа с МГУ — очередной шаг в этом направлении. Пройти обучение могут выпускники бакалавриата любых направлений. Для поступления нужно сдать вступительный экзамен, проверяющий знания по теории медиа, медиаэкономике и медиаменеджменту, социологии медиа и другим сферам медиакоммуникаций. Возможно обучение на бюджетной основе. Занятия начнутся осенью 2024 года.
Менее 40 процентов респондентов могут обратиться к нейросети в деле ведении коммуникации, написания кода и задачах, связанных с обучением людей. При этом наиболее остро, на взгляд респондентов, во внедрении искусственного интеллекта нуждаются сферы IT и финансов, маркетинг и сфера услуг. Накануне стало известно, что российские работодатели готовятся к массовым увольнениям в текущем году.
Огонь нейросетей: как попасть в индустрию
Где используют нейросети Многие даже не догадываются, что уже давно живут бок о бок с нейросетями. В повседневности такими примерами служат общесоциальные программы. К ним можно отнести систему Face ID распознавание лица в смартфонах, которая умеет так выстраивать модель лица пользователя, чтобы узнавать его при любых обстоятельствах — в очках, темноте, шапке и т. Соцсети наделены программными кодами, которые тоже работают с помощью нейросетей.
Они анализируют деятельность человека на просторах интернета, чтобы потом предлагать новости, рекламу и развлекательный контент по интересам. Однако больший страх у общества вызывают нейросети, которые внедряются в профессиональные сферы жизни: Финансы. Банки прибегают к «услугам» ИИ, чтобы совершенствовать бизнес и предоставлять клиентам качественный сервис.
Например, у «Сбера» и «Тинькофф» есть голосовые помощники, которые могут разобрать человеческую речь. Так компьютер помогает клиентам решить сложные проблемы, а у банков отпадает необходимость в большом количестве сотрудников техподдержки. Особую популярность получили чат-боты — своего рода виртуальные собеседники и помощники.
Например, американская разработка ChatGPT умеет составлять тексты на любой вкус и запрос. С ее помощью один российский студент даже смог «написать» и защитить дипломную работу. Подобные технологии сейчас активно применяются в графическом дизайне и написании музыки.
Роботов, наделенных ИИ, используют в хирургии с 2018 года. Они выполняют функцию ассистентов главного врача во время операций разной сложности. Всего год назад американские ученые создали маленького робота-краба толщиной в 0,5 мм — с его функциями можно избавлять пациентов от закупорки артерий и опухолей.
ChatGPT отнимет у вас работу: нейросеть перечислила профессии в зоне наибольшего риска Midjourney Быстрое развитие и рост доступности систем искусственного интеллекта дали массу поводов для всеобщего восторга. Нейросети уже помогают тысячам людей самых разных профессий и даже буквально «работают за них» — создают изображения и логотипы, анализируют данные, пишут код и тексты. Однако высока вероятность того, что в ближайшей перспективе человеку придется столкнуться с очевидными последствиями прогресса. Различные модели ИИ будут работать все эффективнее, а обходиться все дешевле, поэтому работодатели начнут предпочитать системы искусственного интеллекта живым работникам. Редакция RTVI решила узнать мнение о новом витке конкуренции на рынке труда непосредственно у источника проблемы — самого искусственного интеллекта. Как модель искусственного интеллекта, я не могу иметь мнений или убеждений ни по какому вопросу. Мой ответ основан на анализе данных и исследованиях по этой теме, а также на опыте стран и отраслей, в которых уже произошли процессы автоматизации. Можно предположить, что одной из самых больших угроз, которые представляет искусственный интеллект для человечества, это автоматизация труда и безработица. Искусственный интеллект может автоматизировать многие задачи и работы, ранее выполнявшиеся людьми.
Это может привести к повышению эффективности и производительности, но также вызовет и серьезную озабоченность по поводу безработицы и экономического неравенства. Стремительное развитие технологий ИИ и автоматизации вероятно приведет к заметной потере рабочих мест в различных отраслях, особенно в тех, где возникает много повторяющихся задач, а работникам достаточно низких профессиональных навыков. Midjourney К работам с наибольшим риском автоматизации относятся те, которые связаны с повторяющимися задачами, такими как работа на конвейере, ввод данных и телемаркетинг. Однако ИИ также способен автоматизировать и более сложные задачи, такие как обслуживание клиентов, бухгалтерский учет и даже такие профессии как врачи, юристы и архитекторы. Это может привести к снижению спроса на людей, а в некоторых случаях и к полной автоматизации определенных профессий.
Жизнь до бума. Например, в «Нетологии» первый поток по Data Science с блоком про нейронные сети запустился 6 лет назад. Поэтому на рынке уже давно существуют образовательные программы, которые помогают закрывать запрос компаний и развивать сферу. Но также мы думаем, что этот тренд сегодня будет расти еще больше, и количество курсов увеличится».
Несколько лет существует направление и в Skillbox: «Курсы по ИИ всегда входили в нашу комплексную программу по обучению профессии Data Science. Они существуют с 2019 года, — объясняет руководитель образовательных программ по анализу данных в Skillbox Надежда Бойкова. Или присоединятся к командам, их разрабатывающим». Все эти курсы — авторский контент от действующих senior-специалистов крупных компаний. Кроме практических заданий в рамках учебных программ студенты решают реальные задачи бизнеса. Компании-партнеры регулярно приглашают студентов попробовать силы на стажировках, в том числе оплачиваемых. В рамках образовательной программы студенты изучают Python — самый популярный язык для машинного обучения и создания нейросетей, SQL для работы с базами данных, линейную алгебру, статистику и теорию вероятностей, так как без них не получится построить прогнозную модель или найти скрытые закономерности. Ключевым в программе является модуль по машинному обучению, на нем студенты изучают классические алгоритмы, создают рекомендательные системы и уже непосредственно обучают нейросети. На модуле по Deep Learning студентов знакомят с продвинутыми технологиями по работе с нейросетями, например трансформерами — архитектурой нейронных сетей, которая лежит в основе ChatGPT.
После окончания курса выпускники получает полноценную профессию и готовы решать прикладные задачи бизнеса или науки. Однако после взрыва спроса на ChatGPT, Midjourney и другие нейросети у обучения нейросетям постепенно отрастает новая ветка. Промпт-инженеры на старте Количество разработок, проектов и стартапов c использованием технологий искусственного интеллекта растет с каждым годом, поэтому рынку требуется больше специалистов, которые умеют работать с такими инструментами. Нейросети помогают обнаруживать аномалии на медицинских снимках, в промышленности — контролировать энергопотребление и безопасность на производстве. Голосовые помощники, которые распознают речь и связно отвечают человеку, — тоже работа нейросетей.
Кулинкович: На самом деле это такая череда счастливых случайностей, потому что исторически мы занимались дизайном много лет, и у нас была сильная техническая экспертиза, и все начиналось с сайтов и разработки всяких систем технически сложных, то есть не только чисто графический дизайн в каком-то виде. И, соответственно, у нас в команде были ребята, которые не только делают дизайн, но еще и программируют. И о мере роста количества дизайн-задач мы начали замахиваться на задачи по автоматизации. Там сверстать 100 каких-нибудь шаблонов чего-либо или еще что-то автоматизировать. Мы привлекали ребят из вот этой части, которая связана с программированием. Вот, но потом в какой-то момент, когда мы автоматизировали все, что можно было автоматизировать из области рутинного дизайна, мы просто в рамках эксперимента подумали: «А что если замахнуться на то, что люди называют творчеством, на творческую часть дизайна? И мы начали этим заниматься и постепенно слой за слоем начали снимать какие-то покровы с того, что называется творчеством, то, что мы сами считали творчеством. И к нашему удивлению, мы обнаружили, что очень много из этого может быть автоматизировано. И даже хуже — не для всего нужны нейросети. Не для всего того, что люди называют творчеством, нужно использовать нейросеть и то, что называется искусственный интеллект. Так и закрутилось. Мы начали делать эксперименты, и со временем результаты этих экспериментов стали по качеству своему сопоставимы с результатами живых дизайнеров, то, что графика начинала выглядеть непредсказуемо свежо. И дальше случилось так, как должно было случиться, - родился Николай Иронов. Гребенников: Сергей, а вот после того, как появился проект Николай Иронов, количество дизайнеров у вас в студии стало больше или меньше? Кулинкович: Сложно сказать. Скорее, не изменилось. 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.
Какие профессии заменит искусственный интеллект
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. Качества разработчика нейросетей:.
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.
Но они уже выставляют новые требования к тому, как организовать труд и какие навыки развивать, чтобы оставаться адекватным изменениям в индустрии.
Многие задачи, связанные с обработкой и анализом больших объемов данных, могут быть автоматизированы. ИИ может анализировать данные и выявлять закономерности лучше людей, что позволяет сократить время, затрачиваемое на анализ, и уменьшить вероятность ошибок. Самозанятые в этой сфере смогут ускорить работу за счет сотрудничества с ИИ. Тестировщики программного обеспечения. ИИ может использоваться для автоматического тестирования программного обеспечения, что позволяет сократить время, затрачиваемое на тестирование, и уменьшить вероятность ошибок.
Специалисты в этой сфере смогут делегировать ИИ стандартные задачи. Главное: ИИ не может полностью заменить человека, он не придумает свежего неординарного решения, не сможет провести переговоры, не учтет всех клиентских замечаний и не способен выгодно продать результат своего труда. ИИ — инструмент, работе с которым предстоит научиться многим самозанятым и фрилансерам, чтобы сохранить свои конкурентные преимущества на рынке. Чему надо учиться Самозанятые, работающие в отраслях, в которых будет активно применяться ИИ, могут сохранить свою конкурентоспособность, если будут развивать следующие навыки:. Навыки программирования. Они позволят стать разработчиком систем ИИ, спрос на которых будет только расти, или эффективнее использовать эти системы в работе, адаптируя их под свои нужды.
Креативность и творческий подход. Они помогут создавать уникальный контент и находить новые способы решения задач, недоступные ИИ.
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. Но привлечь нейросеть к оптимизации финансовых отчетов — например, сделать выводы из «скормленных» ей данных о затратах компании за отчетный период, — это практичнее и экономнее, чем поручать такую задачу человеку, считает Майя Новикова. Например, SMM-щикам нейросети помогают подготовить контент-план и сделать посты для сторис за несколько минут. С помощью ИИ можно сгенерировать SEO-блог на сайте, включив в него ключевые слова — быстро и без мороки с копирайтерами. Нейросети также активно используют в графическом дизайне — они могут сгенерировать изображения под любой запрос, при этом не придется ждать и кому-то платить. Появляются и нейронные сети, способные сочетать дизайнерские и редакторские задачи, отлично понимая запросы на русском языке.
Один из таких примеров - недавно анонсированный «Сбером» GigaChat, который, кроме прочего, умеет брейнстормить и отвечать на фактологические вопросы. Если говорить про веб-разработку, то инструмент под названием GitHub Copilot помогает дописывать код, подстраиваясь под стиль программиста. А один из партнеров «ЮKassa» создал нейросеть на основе модели обучения ChatGPT — она работает без ограничений по геолокации и имеет готовые пресеты для разных форматов текста: от поста в соцсети до пресс-релиза. Владельцы и разработчики нейросетей будут пытаться монетизировать свои детища, считают эксперты. Уже сейчас, чтобы получить расширенный доступ к нейросети ChatGPT-4, которая может работать с изображениями, генерировать видео и вести более осмысленные диалоги, нужно оплатить подписку. У MidJourney тоже есть платная версия.
В России вырос спрос на специалистов в области ИИ в три раза
Инженер нейросетей – это перспективная профессия, представители которой востребованы в разных отраслях. Нейросети вместо человека: каким специалистам впору задуматься о смене профессии. ОБУЧЕНИЕ МАРКЕТИНГУ ?utm_source=yt_m&utm_campaign=top6neiroprofВ 2024 году с помощью нейросетей можно не только подрабатывать, но и. Нейронные сети стремительно внедряются почти во все области жизни, и работа человека становится будто бы «ненужной». Здесь вы узнаете про профессию специалиста по нейросетям, как пройти курсы, и сколько они зарабатывают!
5 профессий, которые появились в 2023 году благодаря искусственному интеллекту
Специалист считает, что данная разработка может найти широкое применение сразу в нескольких сферах. Одна из них - программирование. Чат-бот ChatGPT и его аналоги научились писать код быстро и качественно, поэтому вероятно, что скоро работодатели предпочтут использовать нейросеть для решения рутинных задач, отметил Губанов. Также чат-бот сейчас обучают вести школьные занятия.
ИИ находит свое применение в различных сферах от медицины до транспорта и даже в искусстве. В этой статье я расскажу мои предположения о перспективных профессиях будущего, связанных с новыми достижениями в области искусственного интеллекта.
Некоторые из этих профессий пока еще не представлены на рынке труда, но я думаю, что они станут востребованы уже в ближайшем будущем. Быть одним из первых, кто начнет работать в этой сфере, может быть очень выгодно. Все эти модели позволяют написать текстовый запрос, например "кот смотрит на луну в стиле Ван Гога", а затем получить изображения кота в нужном стиле. Ограничений практически нет, только ваш полет фантазий. Зарплата: мне кажется сильно зависит от вашего таланта.
Чтобы получить хороший результат, иногда часами подбирать удачное описание или дополнительно редактировать изображение в Photoshop. Например, когда появились сети генераций картинок, многие заметили, что если добавить слова 4K, ultrarealism, detailed, то качество изображений на выходе выше.
А компании, у которых больше ресурсов на тестирование, обучение ИИ и аналитику, используют AI-сервисы с более разнообразным набором опций, отмечает Иван Скоков. Это могут быть нейросети для производства лекарств, ведения переговоров и создания оригинальных изображений. Например, система искусственного интеллекта AlphaFold, разработанная компанией DeepMind, способна предсказывать 3D-структуру белков с невероятной точностью. Это может произвести революцию в открытии лекарств и способствовать появлению новых методов лечения заболеваний. А виртуальный помощник на базе ИИ под названием Google Duplex может совершать телефонные звонки и назначать встречи от имени пользователей, вести переговоры и даже обрабатывать сложные сценарии, такие как бронирование столиков в ресторане. Например, изображение пингвина в сомбреро и с бокалом мартини в руках. Пользователь может нарисовать простой эскиз пейзажа, а GauGAN сделает из него реалистичное изображение с деревьями, водой и облаками. Ещё один интересный пример — AlphaStar от DeepMind.
Эта нейросеть может играть в видеоигру StarCraft II на профессиональном уровне — она уже одолела игроков, которые считаются одними из лучших в мире, и продемонстрировала, что умеет стратегически мыслить и грамотно принимать решения. Кого заменят нейросети? Это, например, адаптация контента для разных соцсетей: статью для блога напишет живой копирайтер, а вот посты по ней сгенерит нейросеть. Другой пример — ресайз картинок в разных размерах для рекламных кампаний. Эту задачу вместо дизайнера может сделать ИИ. Нейросети не умеют строить гипотезы о том, как скорректировать бюджет в рекламе или какой канал отключить из-за высокой стоимости конверсий. Для этого ИИ нужно много обучать, предоставлять ему большие объемы данных и логических цепочек», — говорит руководитель направления контент-маркетинга и соцсетей в «ЮMoney». Из очевидных плюсов ИИ — он может быстро находить в большом массиве информации ответы на поставленные вопросы.
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. Сейчас: цель - создание своего онлайн-курса, сейчас доход составляет от 300 000 - 500 000 в мес. Тяжелая жизненная история заставила столкнуться с заработком в интернете Во время обучения: обучалась глубокой ночью, по возможности. С нейросетями была знакома немного до обучения. Read More До обучения: живет в Воркуте далеко от родственников, хочет зарабатывать, чтобы переехать поближе к дочке и снимать жилье, текущего дохода не хватает.
5 профессий, которые появились в 2023 году благодаря искусственному интеллекту
Это связано с тем, что нейросеть хоть и обладает интеллектом, но все же является программой, а потому нуждается в четких командах. В прошлый раз, неделю назад, мы обсуждали ChatGPT, нейросети, технические аспекты, нюансы этих механизмов. При этом сейчас появляется всё больше профессий, связанных с созданием и обслуживанием нейросетей. Вы научитесь не только эффективно взаимодействовать с нейросетями, но и интегрировать их в свою повседневную рутину и бизнес-процессы.
Как стать специалистом по нейросетям?
| Россиянам назвали самые перспективные профессии на ближайшие пять лет | Из этой статьи вы узнаете о трех новых профессиях, которые стали востребованными на рынке после появления нейросетей, и какие навыки нужны для того, чтобы успешно в них развиваться. |
| Мир нейросетей - новости, обучение и заработок – Telegram | Найдите работу "специалист по нейросетям" В нашей базе бесплатно доступны 35 100 вакансий в Санкт-Петербурге. |
| 5 профессий, которые появились в 2023 году благодаря искусственному интеллекту | Почти половина руководителей российских компаний и начальников отделов фирм считают, что нейросети сумеют заменить специалистов нескольких профессий. |
Восстание машин: как нейросети «вытесняют» людей из профессий
Вы научитесь не только эффективно взаимодействовать с нейросетями, но и интегрировать их в свою повседневную рутину и бизнес-процессы. Около трети респондентов считают, что нейросеть сможет заменить бухгалтеров и менеджеров по продажам, меньшее число опрошенных рассказали, что рискуют быть замененными финансисты, HR-специалисты, социологи. В эфире обсудили: стоит ли SMM-специалистам бояться нейросетей, как стать высокоплачиваемым специалистом и не выгореть.
Как Саша решилась сменить профессию и почему не пожалела
- Описание профессии
- Программист
- Нейросети на работе: какие задачи они могут взять на себя уже сейчас - Лайфхакер
- Какой может быть работа с нейросетями
- Профессии будущего. Как нейросети открывают новые направления в edtech
Треть российских соискателей полагает, что их профессию могут заменить нейросети
Сколько зарабатывает промт-дизайнер Такой специалист может работать по трудовому договору или на фрилансе с оплатой за трудочасы или фактические результаты. Зарплата оценивается в зависимости от опыта. Как устроиться на работу Работодатели требуют предоставить портфолио и документы о высшем образовании, а также рассказать на собеседовании о владении профессиональными инструментами генеративные нейросети, графические редакторы. ИИ-креатор ИИ-креатор создает изображения, тексты, видео с помощью нейросетей. Благодаря тому, что человек непосредственно не занят в генерации контента, он может тратить больше времени на творческую сторону проекта и объединять в себе сразу несколько функций. Что нужно знать и уметь Потребуется опыт в создании контента для блогов, умение строить контент-план.
Плюсом будет образование в области маркетинга. Умение составлять запросы для различных генеративных нейросетей. Сколько зарабатывает ИИ-креатор Заработная плата варьируется от 40 до 90 тыс. Как устроиться на работу ИИ-креатор может работать на фрилансе или в офисе. В первом случае для заключения договора на оказание услуг может понадобиться выполнить тестовое задание и предоставить портфолио.
Во втором случае к перечисленным ранее пунктам добавится прохождение собеседования. Компьютерный лингвист Компьютерный лингвист — специалист, который занимается обработкой данных и переводом их в естественные для нейросетей языки. В дальнейшем профессионалы этого профиля передают результаты своей работы дата-сайентистам, которые обучают алгоритмы работать с текстами переводы, распознавание речи, трансформация устного языка в письменный и т. Если вы задаетесь вопросом, может ли филолог стать компьютерным лингвистом, то ответ будет утвердительным. Но ему понадобятся хорошая база программирования и понимание работы моделей машинного обучения.
Что нужно знать и уметь От специалиста требуется знание естественных и компьютерных языков. При этом приветствуется не только владение русским и английским, но и другими языками. Важно уметь программировать на Python хотя бы на базовом уровне , знать основы обработки естественного языка NLP и обладать опытом в разметке данных. Где учиться компьютерному лингвисту? Для этой профессии подходит образование по профилю «Фундаментальная и прикладная лингвистика», магистратура «Компьютерная цифровая лингвистика», курсы переподготовки в вузах.
Сколько зарабатывает компьютерный лингвист Средняя зарплата составляет 100—120 тыс. Как устроиться на работу Работодатели требуют релевантного опыта в других компаниях и профильного образования с глубоким знанием естественных языков. Обычно для устройства на работу нужно выполнить тестовое задание и пройти собеседование. Промт-инженер Промт-инженер — специалист, который составляет правильные запросы к генеративным нейросетям, чтобы получить результаты, соответствующие техническому заданию. В сферу его задач входит выяснение потребностей заказчика, формирование промта подсказки для нейросети на основе полученной информации и его изменение, если изображение или текст сразу не подходят.
По сути, работа промт-инженера — искусство коммуникации с нейросетью. Что нужно знать и уметь От соискателя требуется глубокое знание естественного языка, аналитическое мышление, техническая грамотность, понимание принципов работы нейросетей. IT-образование не обязательно, но приветствуется. Кандидат должен владеть не только русским, но и английским, потому что промты на нем лучше всего «понимает» нейросеть. Сколько зарабатывает промт-инженер Ниша промт-инжиниринга очень узкая, специалисты в основном работают на фрилансе.
Размер зарплаты варьируется в зависимости от уровня инженера и бюджетов заказчика. Как устроиться на работу Как правило, для того, чтобы получить заказ, специалисту нужно предоставить портфолио. Если оформление происходит по трудовому договору, соискателю нужно предоставить документы об образовании и пройти собеседование. Тренер ИИ Моделям машинного обучения необходимы качественные данные для того, чтобы правильно работать. При формировании своих ответов они используют информацию из открытых источников в интернете, в которых могут встречаться непроверенные или неверные факты.
Чтобы научить машину правильно искать информацию и давать человеку качественные ответы, существуют AI-тренеры. Они оценивают текст, который генерирует нейросеть, помогают улучшить качество контента, маркируют источники и т. Что нужно знать и уметь Профессия будущего AI-тренер не требует глубоких технических знаний. Чтобы получить эту работу, нужно быстро и хорошо писать и корректировать, уметь проверять факты и аргументированно объяснять, чем один текст лучше другого. Для этой должности хорошо подойдут перепрофилированные копирайтеры, журналисты, редакторы, переводчики.
Знание английского будет большим преимуществом. Как устроиться на работу Главный наниматель в России — Яндекс. В своих материалах компания рассказывает, как стать AI-тренером: предлагает бесплатные уроки и проводит курсы для специалистов. Чтобы устроиться на работу, нужно пройти ряд тестовых испытаний, собеседование не предусмотрено. Специалист по этике Специалист по этике искусственного интеллекта решает сложные ситуации, которые возникают при использовании нейросетей.
Востребованность этих специалистов связана с тем, что ИИ проникает во все области жизни человека, и из-за этого возникают этические сложности: защита персональной информации, соблюдение личных границ пользователей, предвзятость и спорные решения, которые принимает или предлагает модель машинного обучения. Что нужно знать и уметь Чтобы работать в этой профессии, нужно иметь глубокие познания в одной из сфер: культурология, юриспруденция, информационная безопасность.
Некоторые edtech-компании не только учат людей AI-инструментам, но и пошли дальше — создают собственные, помогающие учиться.
В начале июля Skyeng презентовал чат-бота на базе ChatGPT для подготовки к собеседованию, его основная задача — распознавание английской речи с русским акцентом и ошибками. Они могут распознавать только правильную речь, — рассказывает основатель Skyeng Георгий Соловьев. И продолжает учиться, снижая ошибочное распознавание речи, а как следствие, улучшает качество работы».
Учитывая тенденции в AI-сфере, можно предполагать, что edtech-рынок, как мировой, так и российский, будет только расширяться — следом за новыми нейросетями и их возможностями будут появляться новые профессии и курсы по их освоению, а уже существующие программы по созданию ИИ родят еще большее число инструментов, которые пригодятся промпт-инженерам. Впервые за долгое время фактически сравнялась динамика двух основных сегментов — ДПО и детского образования. Smart Ranking пообщался с компаниями сегмента и узнал перспективы рынка, его тренды, драйверы и барьеры.
Аналитика25 Апрель 2024 Корпобучение привлекает инвесторов. 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.
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.
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.
Огонь нейросетей: как попасть в индустрию
Профессии, связанные с нейросетями, технологиями Big Data и VR/AR, визуальным скриптингом, киберспортом и машинным обучением будут востребованы в России в ближайшие пять лет. Современные профессии, которые они могут привести в этот мир, это: молекулярный биолог, нейробиолог, врач-невролог и нейрохирург, инженер (разрабатывающий искусственные нейронные сети), специалист по BigData, лингвист. Специальность оператора нейросетей представляет собой перспективное направление развития, особенно в контексте быстро меняющегося мира IT. На модуле по Deep Learning студентов знакомят с продвинутыми технологиями по работе с нейросетями, например трансформерами — архитектурой нейронных сетей, которая лежит в основе ChatGPT. Это связано с тем, что нейросеть хоть и обладает интеллектом, но все же является программой, а потому нуждается в четких командах.