На наших глазах под влиянием нейросетей меняются традиционно «гуманитарные» и творческие профессии. Специалист по нейронным сетям создает саму модель, помогает ей обучаться и следит за ее работой. Это приводит к появлению все большего числа вакансий для инженеров нейросетей, и перспективы роста этой профессии в ближайшие годы кажутся очень многообещающими. Специальность оператора нейросетей представляет собой перспективное направление развития, особенно в контексте быстро меняющегося мира IT.
Нейросети на работе: какие задачи они могут взять на себя уже сейчас
У нейросети спросили, какими будут профессии будущего. Искусственный интеллект и профессии: какие специальности, связанные с ИИ и нейросетями, ждет бурное развитие и высокий спрос. Нейросети вместо человека: каким специалистам впору задуматься о смене профессии.
Незаменимых нет: вытеснят ли нейросети творческие профессии?
Также под раздачу могут попасть турагентства, грантовые фонды, спортивные агенты и музыкальные продюсеры. Программистов в списке не оказалось, хотя чат-бот умеет писать код. Для этого исследователи рассмотрели профессии как набор навыков и способностей, которые требуются сотрудникам, чтобы исполнять свои обязанности. Ученые взяли 10 самых распространенных приложений ИИ, которые умеют генерировать изображения или текст, и проанализировали, как они связаны с различными профессиональными навыками. Оказалось, что, к примеру, преподаватели вузов могут использовать ChatGPT для создания учебного плана или лекций.
Технология, уверены ученые, может «высвободить руки» высококлассных специалистов, которые раньше тратили время на рутинные задачи. В то же время ученые не пришли к консенсусу о том, какие именно рабочие места будут созданы в результате повсеместного внедрения ИИ-технологии. В беседе с CNews Кирилл Чеханков , руководитель отдела ИТ-решений Konica Minolta Business Solutions Russia , отметил, что в последние годы нейросети стали более популярными в таких сферах, как медицина, финансовый сектор, телеком, наука и других. Вырос также спрос на сотрудников, которые умеют работать с нейросетями, растет.
Навык работы с ChatGPT и другими площадками для доступа к нейросетям, в основном, нужен разработчикам, так как они работают с кодом и программами, которые используют эти платформы. Но он может быть полезен и для исследователей данных, аналитиков, специалистов по машинному обучению. Сеть помогает в подготовке контента по темам маркировки и устойчивого развития в бизнесе — а сегодня сложно найти и дорого нанять англоговорящих райтеров, которые могли бы свободно писать на такие сложные темы, отмечает эксперт. Это очень полезно, например, когда нужно составить персонализированное письмо для клиента, пост в соцсетях, статью для блога или анонс для рекламного баннера.
Вырос также спрос на сотрудников, которые умеют работать с нейросетями, растет. Навык работы с ChatGPT и другими площадками для доступа к нейросетям, в основном, нужен разработчикам, так как они работают с кодом и программами, которые используют эти платформы. Но он может быть полезен и для исследователей данных, аналитиков, специалистов по машинному обучению. Сеть помогает в подготовке контента по темам маркировки и устойчивого развития в бизнесе — а сегодня сложно найти и дорого нанять англоговорящих райтеров, которые могли бы свободно писать на такие сложные темы, отмечает эксперт. Это очень полезно, например, когда нужно составить персонализированное письмо для клиента, пост в соцсетях, статью для блога или анонс для рекламного баннера. Более того, ChatGPT способен менять тон тексты в формальный или же, наоборот, в неформальный». Второе направление, где может пригодиться нейросеть — верхнеуровневая аналитика по рынку и компаниям. Так, можно быстро собрать информацию по необходимому рынку, найти список ключевых производителей рынка и многое другое, говорит Сидоренко. Нейросеть сделала это за 5 минут с хорошей детализацией. Отделила локальные компании от глобальных, рассказала про количество производственных площадок.
Более того, дальше можно детализировать запрос и узнать точную информацию по каждой компании — основные направления их ESG стратегии — и, возвращаясь к первому пункту, использовать это для создания персонализированных сообщений с упором на фокусы конкретной компании. Единственный минус — ChatGPT пока работает с информацией вплоть до 2021 г. Наконец, нейросеть можно использовать в SEO оптимизации.
И с момента рождения Николая, когда мы всем рассказали о том, что он существует, о том, что он выполняет дизайн задачи, его мозги пересобрались уже очень-очень много раз. И вот они сейчас снова в одном шаге от того, чтобы пересобраться с использование новых технологий, которые появились на рынке. Соответственно, дизайнеры, которые занимаются этим проектом, их задача заключается в том, чтобы правильные технологии объединить в правильный пайплайн — последовательность действий, когда результат одного алгоритма правильно передается правильный результат другому алгоритму, и вот так вот по этому конвейеру получается какой-то новый результат. Соответственно, дизайнеры Иронова проектируют примерный диапазон, изобразительный диапазон, учат его новым стилям, подключают к нему новые шрифты и так далее. И вот здесь мы упираемся в то, что задача дизайнера, она на самом деле и раньше была такой — применить какое-то изобразительное решение в правильный контекст. Потому что поставщиками потребностей всегда были и будут люди. Соответственно, принять правильное решение, какой из десятков и даже сотен вариантов подходит лучше всего, - это была, есть и будет истинная работа дизайнера, потому что дизайн делается людьми, для людей.
А сейчас, с появлением роботов, просто у нас появляется некоторая компонента, которая называется искусственным интеллектом, которая позволяет: а делать это масштабировано, то есть в больших масштабах, вместо трех вариантов логотипа выбирать из тысячи, б позволяет это делать непредсказуемо. Собственно, в этот все отличие от того, что сейчас называется искусственным интеллектом от алгоритмических каких-то результатов, в том, что мы часто получаем не вполне предсказуемый результат, и это очень похоже на то, как работает человек. Собственно, вот и вся разница. Но корневая суть работы дизайнера — она не поменялась. Это было и есть подбор правильного варианта в правильные контексты. Гребенников: То есть определяет. Что красиво, сегодня дизайнер все еще, а не искусственный интеллект? Кулинкович: Да, но… У нас, например, есть отдельные технологии внутри Иронова, которые позволяют отбросить совсем плохие варианты. То есть такой примитивный арт-директор, скажем так. И он помогает не выгружать на конечного пользователя весь массив данных, которые слишком шероховатые, слишком смелые, а как бы делать такой скоринг дизайн-решений, чтобы финальное решение было в каком-то более-менее приличном диапазоне.
Поэтому мы все равно используем эти технологии, даже чтобы отсортировать какой-то большой массив выдачи, но финальное решение, конечно, принимает человек. Гребенников: А как вообще происходит постановка технического задания искусственному интеллекту? Предположим, я — маленькая пекарня во Владимирской области. Я приходу в вашу студию и говорю: «Хочу себе классный логотип, чтобы ко мне приходило не 2 000 человек в месяц, а 15 000 человек. Я считаю, что вся проблема моя в логотипе». Я говорю: «Хочу такой логотип, чтобы там был колосочек, хлебушек и круассанчик обязательно». Вы же куда-то это загружаете. Как происходит процесс формирования технического задания? И потом как искусственный интеллект осознает, что мне нужно как конечному клиенту? Кулинкович: Начнем с того, что если вы предъявите задание живым людям, живым дизайнерам, то, скорее всего, если они будут достаточно с вами честны, то они скажут, что изменение логотипа не увеличит вашу выручку в 10 раз.
Это первый момент. То есть если у вас была пекарня с плохим логотипом, а потом появляется некоторый бренд с хорошим логотипом, то едва ли это напрямую окажет влияние на ваши продажи. Косвенно, возможно, при правильном стечении обстоятельств, правильно посеве, да. Но, скорее всего, это не является критерием хорошего логотипа. Второй момент заключается в том, что, если мы посмотрим на логотип пекарен и других каких-то бизнесов, связанных с хлебобулочными изделиями, там не всегда фигурируют колоски, не всегда фигурируют круассаны. А иногда это некий образ, визуальна интерпретация образа бизнеса, которая этим дизайнером и сделана. Соответственно, когда вы приходите в брендинговое агентство, где сидят живые люди, и они получают этот бриф, что еще происходит? Они его творчески интерпретируют. Они смотрят, как выглядят булочные в этом городе, в округе, пытаются придумать что-то контрастное, что-то отличное от тех ребят, которые на той же улице торгуют круассанами. И, соответственно, они приходят с некоторыми дизайн-гипотезами, что кто-то решил, что это будет какой-то крестик красивый, в котором угадывается что-то такое.
Кто-то решил пойти через концепцию семейности, семейного кафе, и вообще нарисовал сердечко, потому что вот «Приходите к нам. Мы вас любим». И все такое. А кто-то прошел напролом и начал рисовать конкретно круассан, фотореалистично и так далее. И эти все подходы имеют право на жизнь, и в равнозначной степени вы можете получить такие варианты от живых людей. В случае с Ироновым человек, без участия людей, он заполняет бриф, описывает свою компанию. Дальше у нас отдельная система, нейросеть, она интерпретирует бриф, то есть она из текста брифа достает некоторые образы, которые могут подходить под визуальное представление этой компании, как она может быть представлена в виде какого-то емкого символа либо знака. И дальше это по такой цепочке передается, появляются эти визуализации этих образов, они обогащаются разными шрифтовыми комбинациями, дальше подключаются отдельные алгоритмы, которые подбирают цветовые сочетания комплиментарные. В общем, там сложная-сложная штука. Но по факту это точно то же самое, что происходит при работе с живым человеком.
То есть интерпретируется некоторый текстовый ввод, так же как к вам приходит человек и что-то говорит, и вы как-то это трансформируете. Мы все эти шаги условно творческих мытарств алгоритмизировали, перевели в какие-то отдельные процессы? И клиент на выходе получает опыт, очень сопоставимый с опытом общения с живым дизайнером. Только наш дизайнер не капризничает, не болеет. Коротнева: Не уходит в отпуск. Кулинкович Да, да, да. Гребенников: Скажите, а стоимость разработки логотипа… Логотип, предположим, я пришел за логотипом, искусственным интеллектом и обычным дизайнером в студии Артемия Лебедева отличается? Есть какой-то прайс на искусственный интеллект и обычного дизайнера? Кулинкович: Да, конечно, отличается. Когда вы приходите лично в брендинговое агентство или дизайн-студию, помимо непосредственного конечного дизайнера, который сидит и визуализирует ваш логотип, в это вовлечено очень много людей на самом деле.
Это юристы, которые помогают составлять договор; менеджеры, которые позволяют клиенту и дизайнеру услышать друг друга, перевести с одного языка на другой, и много-много всего. Соответственно, когда вы работаете с живыми людьми, чаще всего дизайн — это операционный процесс, где клиент хочет, чтобы его услышали и некоторое врем поиграли с ним вот в эту игру «Согласование видения», да? Это все умножается на стоимость часов специалиста. И разные компании, конечно, по-разному, диапазон очень большой, но он может доходить до очень больших сумм. То есть если вы просто придете в большую дизайн-компанию, то разработка логотипа с нуля, где вас будут слышать, слушать долго и до победного, она может быть супердорогой, неподъемно дорогой для малого и среднего бизнеса. Поэтому Иронов и другие генеративные технологии — это не просто про скорость, это про такую демократизацию дизайна, что если у вас не слишком много денег для того, чтобы играть во все эти чаепития и подписания договоров дорогостоящее, то вы можете пойти и получить из коробки сопоставимый по качеству результат. Просто процесс будет происходить несколько иначе. Вам нужно будет принять, что ваши какие-то правки и пожелания интерпретируются не прямым методом, а косвенным, в результате работы некоторых алгоритмов. Там могут быть шероховатости, а могут быть, наоборот, источники классных открытий в результате этого. Гребенников: Вот вы говорите про открытия.
А бывало так, что пришли две разные компании, диапазон полгода-год, и искусственный интеллект выдал одинаковый логотип на совершенно разные задачи, которые перед вами ставили? Такое происходит и с живыми людьми, то есть можно увидеть очень много примеров того, как дизайнеры думают похоже, скажем так. Гребенников: Назовем это так, хорошо. Кулинкович: Ну да. Просто на самом деле очень часто, когда у вас большой объем работы, вы сделали 1 000 логотипов, наивно полагать, что в мире все ваши логотипы абсолютно аутентичны, потому что каждый день в мире сотни и тысячи дизайнеров генерят новые логотипы, а набор примитивов, из которых логотипная графика состоит, он довольно ограничен, потому что есть базовые формы: треугольник, прямоугольник, квадрат и так далее, которые так или иначе комбинируются. Если мы говорим условно, что даже у стран, которых ограниченное количество, есть очень похожие флаги, которые можно часто путать друг с другом, что уж говорить про логотипы, которых сотни тысяч генерируется каждый год. Соответственно, мы видим, что действительно могут появляться одинаковые работы, как у живых людей, так и нейросеть может генерировать одинаковые работы, и мы в этом не видим проблемы, потому что это было долгое время ранее. Если где-то в Сингапуре еще существует похожая птицефабрика с таким же крестиком, таким же цветом и с таким же соотношением сторон исполнен, то едва ли эти бизнесы будут друг друга локтями толкать. Поэтому мы на это смотрим совершенно нормально компенсируем это объемом, то есть проблема плагиата существенна, когда у вас стоимость каждой итерации очень большая, а дизайнер уходит на следующую итерацию, неделю молчит, пыхтит и так далее. Но когда вы можете еще одним щелчком сгенерировать еще 100 альтернатив, то, в целом, это перестает быть проблемой.
Но я предлагаю переходить от проекта Николай Иронов к другим генеративным технологиям, потому что летом прошлого года буквально весь интернет взорвала сеть Midjourney, которая создавала крутые классные визуальные картинки, и все были в полном восторге. Но вместе с этим восторгом действительно возник вопрос о том, что «Зачем мне условно в штате держать дизайнера, если я могу загрузить свой достаточно вариант брифа, и нейросеть выдаст мне несколько классных вариантов: совершенно удивительных и визуально привлекательных. Сергей, давайте поговорим немножко про это. Во-первых, как вы думаете, какие перспективы развития у этих нейросетей? Насколько действительно хорошо они генерируют визуальные изображения, и какие риски это несет для творческих профессий? Кулинкович: Спасибо за вопрос. Поскольку возможна какая-то профдеформация, и мы довольно давно находимся от в этой области генеративного дизайна. Просто сейчас из-за того, что искусственный интеллект как понятие тиражируется и как-то ассоциируется с нейросетевыми технологиями, и это сейчас на всех полосах газет и всяких изданий, на это все прожекторы устремлены, на самом деле генеративный дизайн существовал ранее просто в других жанрах. И он как тогда, так и сейчас создавая новые возможности, новые рабочие места, то есть сейчас есть отдельные ребята, которые используют эту технологию для того, чтобы решать подобные задачи за деньги. Midjourney и другие ребята, они создают под себя, как Иронов, который создал новый рынок, который мы сделали, так и другие ребята.
Они берут и просто используют это как инструмент. Раньше инструментом была кисть, к которой просто нужно было применить к ней механическое какое-то воздействие, и сколько-то лет опыта. Но, в целом, она выдавала такие же результаты. Сейчас вместо этой кисти что-то другое. Завтра будет еще что-то другое. Но, в целом, какого-то такого слома я не наблюдаю. Просто появилась новая возможность делать то, что раньше требовало большого количества часов, быстро. Но фактически это просто расширяет, как сказать, перераспределяет усилия людей. То есть сейчас мы видим, что появляются новые профессии. Они такие, околодизайнерские: наполовину дизайнерские, наполовину технические.
Я бы назвал таких людей специалистами по правовому регулированию ИИ. Именно они помогут создать законодательство, регулирующее ИИ, и обеспечить соблюдение стандартных практик, действующих в той или иной юрисдикции. Навыки и компетенции Представление о технологиях и приложениях искусственного интеллекта, их экономических и социальных последствиях. Умение использовать инструменты и методы ИИ, чтобы генерировать ценную аналитическую информацию и прогнозы для формирования политики и проведения оценок. Умение взаимодействовать и сотрудничать с разными стейкхолдерами, включая исследователей, представителей отрасли, гражданского общества и органов власти. Умение находить компромисс между рисками и возможностями правового регулирования ИИ, согласовывать его применение с принципами этики и правами человека. Умение осуществлять мониторинг и обеспечивать комплаенс системами и пользователями ИИ соответствующих законов и стандартов. Директор по этике ИИ и специалист по количественной оценке этики ИИ Специалисты по комплаенсу использования данных ИИ будут защищать компании от судебных исков уже после реализованного проектного решения. Но должен же быть кто-то, кто определяет, что такое проектное решение в принципе нужно.
По идее, все выпускаемые модели ИИ должны взаимодействовать с людьми. Хочется надеяться, что это взаимодействие положительно повлияет на их жизнь. Думаю, в составе высшего руководства появится должность директора по этике. По-видимому, уже очень скоро компании будут назначать таких директоров или кого-то вроде. Основная цель такого руководителя — по максимуму уменьшить необъективность и в созданных, и в проектируемых моделях. Кроме того, директор по этике должен следить за тем, чтобы модели выдавали результаты, позитивные и справедливые для участников процесса. Думаю, это должен быть топ-менеджер, потому что деятельность в области этики подразумевает введение множества ограничений для сотрудников. Если такой человек не занимает руководящую должность, если он не пользуется в компании заслуженным уважением, его можно без проблем уволить и заменить тем, кто закроет глаза на все нарушения. И, строго говоря, такое развитие событий совершенно не исключено.
Навыки и компетенции Технические знания в области технологий ИИ и представление о том, как они могут повлиять на общество и отдельных людей. Представление о действующих и появляющихся законах и стандартах в области этики ИИ. Представление о конкретной области и контексте применения ИИ с учётом специфики бизнеса и отрасли. Навыки коммуникации и умение работать с разными организациями и стейкхолдерами. Способность представлять и прогнозировать потенциальные последствия и возможности внедрения инноваций в области ИИ. Главным соратником директора по этике станет специалист по количественной оценке этики ИИ. Его задача — анализировать уровень предвзятости моделей и измерять воздействие на группы, интересы которых затрагивает та или иная модель. Думаю, появление такой должности кардинально изменит подход к этике в компаниях. И чтобы эти перемены произошли, людям, создающим модели, нужны данные.
Количественный подход к этике расширит круг тех, кто готов прислушаться к вопросам морали. Навыки и компетенции Технические знания в области технологий, систем, алгоритмов и инструментов ИИ. Понимание теорий и принципов, определяющих разработку и использование ИИ с точки зрения этики. Навыки аналитического и критического мышления для оценки и проработки решений по сложным этическим вопросам.
Эксперт назвал профессии, куда нейросети могут прийти уже в 2023 году
| Без работы не останемся: к 2030 году ИИ добавит семь новых профессий / Хабр | «Cпециалист по нейросетям: профессия промт-инженер» – это большая программа повышения квалификации. |
| Эксперт назвал профессии, куда нейросети могут прийти уже в 2023 году | 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. |
| Россиянам назвали самые перспективные профессии на ближайшие пять лет | На наших глазах под влиянием нейросетей меняются традиционно «гуманитарные» и творческие профессии. |
ТОЛЬКО ЦИФРЫ
- Как стать тренером нейросетей и почему сегодня это востребованная профессия
- Нейросеть составила список самых востребованных профессий будущего
- ChatGPT отнимет у вас работу: нейросеть перечислила профессии в зоне наибольшего риска
- Нейросети на работе: какие задачи они могут взять на себя уже сейчас - Лайфхакер
Что такое нейросети и как они стали популярными в России
- Развитие нейросетей дало старт новым профессиям в России
- Рынок вакансий, связанных с ИИ
- Как разрабатываются нейросети
- «Подстегнуть людей к развитию»: доцент ИТМО — о замещении профессий нейросетями и возможностях ИИ
- 5 профессий, которые появились благодаря искусственному интеллекту
- Развитие нейросетей дало старт новым профессиям в России | Ямал-Медиа
Профессии, связанные с нейросетями: какой бывает работа будущего и как на нее устроиться
Профессионально овладеете нейросетями, сформируете клиентскую базу, что позволит вам выйти на 5-10 т.р. в ДЕНЬ. Профессии, связанные с нейросетями, технологиями Big Data и VR/AR, визуальным скриптингом, киберспортом и машинным обучением будут востребованы в России в ближайшие пять лет. Уже сейчас идут бурные обсуждения, что нейросети, вероятно, в будущем смогут полностью заменить специалистов ряда профессий. Быстрое развитие нейросетей обуславливает появление новых профессий. Насколько реальны и востребованы в будущем предложенные нейросетью профессии, оценил руководитель направлений "Инноваций" компании Никита Бугров.
Развитие нейросетей дало старт новым профессиям в России
Искусственный интеллект распространился повсеместно и стал неотъемлемой частью нашей жизни. Он помогает нам в продуктивности, принимает решения и выполняет рутинные задачи, освобождая нас от монотонной работы. 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.
Специалисты по вводу данных. Ввод данных — это рутинная и трудоемкая задача, которую можно автоматизировать с помощью систем ИИ. Такой тип работы предполагает ввод больших объемов данных в компьютерную систему. Эта работа может быть выполнена намного быстрее и точнее с помощью ИИ. Специалисты по телемаркетингу. Телемаркетинг включает в себя повторные звонки потенциальным клиентам и является еще одной задачей, которую можно автоматизировать с помощью ИИ. Системы искусственного интеллекта можно запрограммировать на совершение звонков и общение с потенциальными клиентами, что устраняет необходимость в привлечении людей. Midjourney Служба поддержки клиентов. Системы искусственного интеллекта можно запрограммировать для обработки простых запросов в службу поддержки клиентов, таких как ответы на вопросы о продуктах и услугах.
Этот тип работы часто включает однотипные задачи и может быть автоматизирован с помощью ИИ, что снижает потребность в представителях службы поддержки клиентов. Что касается копирайтеров и программистов, то эти профессии с меньшей вероятностью будут непосредственно затронуты искусственным интеллектом в краткосрочной перспективе. Хотя системы ИИ можно использовать для создания простого текста, такого как описание продуктов, ИИ по-прежнему сложно сравниться с творческими нюансами текстов, написанных людьми. Копирайтинг часто требует глубокого понимания человеческого поведения и эмоций, что в настоящее время трудно воспроизвести системам ИИ. С другой стороны, программирование включает узкоспециализированные задачи, требующие передовых технических навыков.
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.
Однако это не значит, что AI-системы смогут полностью заменить обычных сотрудников. Напротив, количество специальностей, связанных с искусственным интеллектом, сильно возрастет, так как работу нейросетей тоже нужно контролировать и модернизировать.
Инженер по разработке искусственного интеллекта Это специалист, который занимается программированием ИИ, созданием алгоритмов и моделей машинного обучения, обработкой естественного языка и компьютерного зрения. Он выполняет разработку и поддержку систем, приложений на основе AI. Профессия инженера требует знаний в программировании, математике и машинном обучении. Средний уровень зарплаты этого специалиста в ИИ с опытом менее 1 года составляет 200-230 000 руб. Более опытные сотрудники получают до 500 000 руб. Однако путь в эту профессию достаточно тернистый. Чтобы добиться успеха, надо иметь уникальный склад ума.
В основном требуются знания математики, Python, алгоритмов и библиотек машинного обучения. В среднем предлагают зарплату 100-300 тыс.
Специалист по кибербезопасности
- Восстание машин: как нейросети «вытесняют» людей из профессий
- Что такое нейросети, как они работают и что нужно освоить новичку в AI
- Почему сейчас востребованы профессии, связанные с нейросетями
- Как нейросети влияют на рынок труда
- 5 профессий, которые появились благодаря искусственному интеллекту
«Моя мама учит нейросети говорить»: история многодетной челябинки, которая завязала с журналистикой
| Треть российских соискателей полагает, что их профессию могут заменить нейросети | Нейросеть сделала это за 5 минут с хорошей ла локальные компании от глобальных, рассказала про количество производственных площадок. |
| ChatGPT отнимет у вас работу: нейросеть перечислила профессии в зоне наибольшего риска | Нейросеть ChatGPT рассказала, какие профессии заменит искусственный интеллект. |
| «Подстегнуть людей к развитию»: доцент ИТМО — о замещении профессий нейросетями и возможностях ИИ | Анализ интернет-спроса на профессии, связанные с разработкой и ИТ, показал, что больше всего растет спрос на создание нейросетей (+1749%). |
| Восстание машин: как нейросети «вытесняют» людей из профессий | AI-тренеры обучают нейросеть отвечать на вопросы безупречно с точки зрения языка, пользы, достоверности, безопасности и этики. |
В России вырос спрос на специалистов в области ИИ в три раза
— Конечно, нейронные сети помогают в большом количестве профессий делать работу быстрее. При этом 30% участников убеждены, что на их профессию нейросети и ИИ не повлияют вообще (чаще всего так отвечали представители производственных специальностей). ОБУЧЕНИЕ МАРКЕТИНГУ ?utm_source=yt_m&utm_campaign=top6neiroprofВ 2024 году с помощью нейросетей можно не только подрабатывать, но и.
Специалист по нейросетям
| Популярные посты | Это связано с тем, что нейросеть хоть и обладает интеллектом, но все же является программой, а потому нуждается в четких командах. |
| Огонь нейросетей: как попасть в индустрию | Нейросети вместо человека: каким специалистам впору задуматься о смене профессии. |
Нейросеть показала профессии будущего (фото)
У нейросети спросили, какими будут профессии будущего. «Яндекс» начал нанимать людей гуманитарных профессий для обучения своей нейросети — российского аналога ChatGPT, рассказали «Известиям» в компании. Нейронная сеть может найти решение проблемы, но ей необходимо изучить структурированный набор данных.