В эфире обсудили: стоит ли SMM-специалистам бояться нейросетей, как стать высокоплачиваемым специалистом и не выгореть. Представители новой профессии обучают нейросеть YaLM 2.0 (она же YandexGPT), чтобы та отвечала на вопросы «не хуже людей, разбирающихся в теме». Быстрое развитие нейросетей обуславливает появление новых профессий. Нейросети породили новые профессии, спрос на специалистов, умеющих с ними работать, растет день ото дня, отмечают крупные IT-компании.
📈Оптимизация Бизнес-Аналитики: Роль и Преимущества Дашбордов в Power BI
- Специалист по нейросетям: профессия промт-инженер
- Какие профессии заменит искусственный интеллект
- 5 профессий, которые появились благодаря искусственному интеллекту
- Промпт-инженеры
- КОММЕНТАРИЙ ОТ НЕЙРОСЕТИ
Восстание машин: как нейросети «вытесняют» людей из профессий
Специалист по нейронным сетям: подробный обзор профессии Профессия нейротехнолог – как стать, где обучиться, востребованность. Заработок в первую очередь идет от профессии и навыков, а не от нейросетей, хотя нейросети могут ускорить вашу работу. — Конечно, нейронные сети помогают в большом количестве профессий делать работу быстрее.
5 профессий, которые появились в 2023 году благодаря искусственному интеллекту
Представители новой профессии обучают нейросеть YaLM 2.0 (она же YandexGPT), чтобы та отвечала на вопросы «не хуже людей, разбирающихся в теме». Один из примеров, связанных с использованием нейросетей на рынке труда — это автоматизация работ, которые ранее выполняли люди. Инженер нейросетей – это перспективная профессия, представители которой востребованы в разных отраслях. Многие задачи, связанные с обработкой и анализом больших объемов данных, могут быть автоматизированы. Уже сейчас идут бурные обсуждения, что нейросети, вероятно, в будущем смогут полностью заменить специалистов ряда профессий.
Партнеры проекта
- ТОП-5 профессий в сфере ИИ, которые изменят мир
- Назван список профессий, по которым сильнее всего ударит ИИ. Программисты в безопасности - CNews
- Каким специалистам стоит освоить нейросети уже сегодня
- Какие профессии скоро может вытеснить нейросеть с рынка труда Metro
- Неожиданные профессии, где используют нейросети
- Неожиданные профессии, где используют нейросети
Нейросеть составила список самых востребованных профессий будущего
С нейросетями была знакома немного до обучения. Но благодаря большому выбору профессий, связать свою карьеру с нейросетями получится даже у того, кто не считает себя технарем. Это связано с тем, что нейросеть хоть и обладает интеллектом, но все же является программой, а потому нуждается в четких командах.
Неожиданные профессии, где используют нейросети
Нейросети вместо человека: каким специалистам впору задуматься о смене профессии. Самая известная нейросеть ChatGPT составила рейтинг специальностей, которые, по ее мнению, будут наиболее востребованы в будущем. Нейронная сеть может найти решение проблемы, но ей необходимо изучить структурированный набор данных. Нейросеть ChatGPT рассказала, какие профессии заменит искусственный интеллект. Искусственный интеллект и профессии: какие специальности, связанные с ИИ и нейросетями, ждет бурное развитие и высокий спрос. Недавно телеканал RTVI захотел рассказать о профессиях будущего и обратился за помощью к нейросети MidJourney.
Профессии, связанные с нейросетями: какой бывает работа будущего и как на нее устроиться
ИИ может автоматизировать многие рутинные задачи, связанные с образованием. Например, алгоритмы искусственного интеллекта можно использовать для создания индивидуальных планов уроков и автоматической проверки и оценки заданий. ИИ также можно использовать для немедленной обратной связи со студентами и помощи им в разработке более эффективных стратегий обучения. Алгоритмы ИИ могут непрерывно анализировать результаты учащихся и адаптировать учебный план к их индивидуальным сильным и слабым сторонам и стилям обучения. Системы искусственного интеллекта можно обучить выполнению бухгалтерских задач, таких как ввод данных и сверка счетов. Этот тип работы часто требует высокой степени точности и внимания к деталям, которые могут быть выполнены более эффективно с помощью ИИ. Midjourney Производственные рабочие. Системы искусственного интеллекта можно использовать для автоматизации производственных задач, таких как работа на сборочном конвейере.
Этот тип работы часто включает в себя повторяющиеся задачи, которые могут быть выполнены более эффективно и точно с помощью ИИ, что снижает потребность в людях. Технические писатели. Искусственный интеллект угрожает профессии технического писателя, потому что многие задачи, связанные с написанием технических документов, инструкций и справочных материалов, могут быть автоматизированы с помощью ИИ. Искусственный интеллект может анализировать большое количество данных и формировать документы быстрее и точнее, чем человек. Это значит, что в будущем технические писатели могут столкнуться с уменьшением спроса на свои услуги. Специалисты по вводу данных.
Технические писатели. Искусственный интеллект угрожает профессии технического писателя, потому что многие задачи, связанные с написанием технических документов, инструкций и справочных материалов, могут быть автоматизированы с помощью ИИ. Искусственный интеллект может анализировать большое количество данных и формировать документы быстрее и точнее, чем человек. Это значит, что в будущем технические писатели могут столкнуться с уменьшением спроса на свои услуги. Специалисты по вводу данных. Ввод данных — это рутинная и трудоемкая задача, которую можно автоматизировать с помощью систем ИИ. Такой тип работы предполагает ввод больших объемов данных в компьютерную систему. 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.
В дальнейшем система опирается на эти ответы как на эталонные, формируя собственные. Promt-инженеры обучают нейросеть работе с голосовыми интерфейсами. Такой человек должен знать языки программирования, уметь формулировать задачи и видеть, что искусственный интеллект может предложить для их решения, подчеркнули в Sitronics Group. По мнению экспертов, рынок профессий, взаимодействующих с ИИ, будет только расширяться.
Read More До обучения: живет в Воркуте далеко от родственников, хочет зарабатывать, чтобы переехать поближе к дочке и снимать жилье, текущего дохода не хватает. Во время обучения: изучил только 4 из 7 модулей и сконцентрировался на поиске заказчиков. Нашел больше 15 заказчиков и заработал 41 700 р. Read More До обучения: работа в найме, желание найти дополнительный заработок Во время обучения: активный искал клиентов по нашей технологии и как результат заработал 27 000 р. Сейчас: совмещает работу в найме и онлайн-работу. Read More До обучения: пенсионер, работает психологом в доме-интернате для престарелых. Во фрилансе 5 лет - создание сайтов на Тильда Во время обучения: начала работать с текстами. Первый заказ был на 12 000 р. Сейчас: на данный момент заработала 24 960 р.
Назван список профессий, по которым сильнее всего ударит ИИ. Программисты в безопасности
На стажировку берут вчерашних выпускников и собеседуют их не так, как опытных разработчиков: смотрят, хороши ли они в математике — в области, релевантной задачам компании. Мидлов на собеседованиях спрашивают про опыт работы, а по математике не гоняют. Если опыта нет, полезно работать над опенсорс-проектами. Есть такое движение — AI for social good, когда специалисты по ML решают какую-нибудь общественно полезную задачу. Например, были проекты помощи в поисках пропавших людей или затонувших кораблей. Это очень хорошее направление деятельности, в которое можно прийти новичком с горящими глазами, а уйти с ценным опытом. Читайте также: Как выбрать свой первый опенсорс проект: большая инструкция от Хекслета Необязательно ставить высокие благородные цели. Важно взять задачу и довести ее до конца, наступив на положенное количество граблей. Почти наверняка у каждого разработчика есть знакомый ML-специалист, преподаватель в области искусственного интеллекта или блогер, который делает материалы на эту тему.
Имеет смысл написать ему и попросить задачку для новичка — так можно найти ментора или научного руководителя. У IT в целом репутация непыльной работы. Во многих компаниях сотрудники перерабатывают и выгорают. Работа может быть и не пыльная, но стресс и нервы тут точно есть. Прошлое, настоящее и будущее Картины, нарисованные нейросетями, которые так восхищают современных пользователей, — не новость для нашей индустрии. GANы для генерации картинок появились еще в 2014 году и произвели фурор среди специалистов, но для широкой публики результаты получались невзрачными. Большие компании копят данные и контент всю историю своего существования. С картинками прорыв случился в 2012 со знаменитым Imagenet, а вот в текстах Imagenet-момент зрел почему-то дольше.
Теперь, когда нашлось столько вариантов применения для картинок и текстов, созданных нейросетями, дело за музыкой и голосом. Сфера AI получила такое развитие только тогда, когда крупные компании увидели в этом перспективу. Нейросети помогают захватывать новые рынки, привлекать аудиторию. Поиск Google и Яндекс долгое время был построен на солидных, классических технологиях. Нейронные сети появились здесь совсем недавно. Сначала это были алгоритмы, потом — эвристики с подобранными параметрами, потом — какие-то простые ML-вещи. Нейросетей долго не было, потому что отвечать на запросы пользователей с их помощью сильно дороже, чем с помощью классических решений. А в поиске время ответа важно.
Раньше нужно было потратить год работы команды из ста человек, чтобы улучшить пользовательский опыт на пару процентов. С приходом нейросетей оказалось, что можно увеличить показатели качества на те же два процента, если в течение месяца обучать алгоритм. Стало ясно, что в это выгодно вкладываться. За годы работы крупные компании — Google, Microsoft, Яндекс — накопили много данных. Они начали тренировать на этих данных большие нейросети, чтобы решить множество внутренних и внешних задач. Пару лет назад «Яндекс» запустил нейросеть «Балабоба». Технология позволяла решать различные задачи, связанные с текстами. Это выглядело как простой сервис для генерации текстов, но технология позволила решать разные прикладные задачи внутри компании — без сбора больших датасетов и привлечения разработчиков.
Это очень прикладные вещи: иногда нужно переписать формулировки, иногда найти в объявлении контактную информацию. Затратив пару месяцев работы команды, можно не просто увеличить показатели счастья юзеров, но и сразу решить целую пачку проблем на нескольких проектах. Вот такой странноватый анекдот сочинила нейросеть «Балабоба» Благодаря вложениям больших компаний на рынке стали появляться результаты работы разработчиков нейросетей. Сейчас люди успешно пишут письма и дипломы с помощью ChatGPT, генерят картинки с помощью StableDiffusion и делают потрясающие аватарки в Lensa или Prisma. Пользователи любят с их помощью менять и стилизовать изображения. Я тоже пользуюсь этой технологией: у меня на аватарке стоит картинка, сгенерированная нейросетью.
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. Поэтому и мировому, и российскому рынку вскоре понадобятся не только специалисты, умеющие создавать нейросети, но и те, кто грамотно общается с ними, получая необходимый результат. Edtech-компании адаптируются под новый тренд — на платформах начали появляться курсы, обучающие знаниям как для бытового использования нейросетей, так и для глубокого применения в профессиях например, «Нейрохищник» от Geekbrains, «Нейросети для маркетинга и продаж» от Zerocoder и другие. Наличие в каталоге программ по ИИ не только хайп и имиджевая штука, но и рабочее направление, которое приносит прибыль. Такие курсы стоят недешево от 50 до 120 тысяч рублей , но в перспективе для клиента оправдывают себя — например, руководитель AL-тренеров в июне зарабатывал от 110 тысяч рублей. На рынке уже есть специализированные программы для HR, копирайтеров, дизайнеров, маркетологов, менеджеров по продажам и даже селлеров маркетплейсов. Пионером же обучения пользованию нейросетями стала Inbox Marketing — еще с конца 2022 года компания создала курсы по ChatGPT и Midjourney. Агентство протестировало ChatGPT Midjourney и стало использовать нейросети для создания маркетинговых коммуникаций компании и клиентов, а положительные результаты подтолкнули компанию поделиться опытом и знаниями с другими. Мы собрали все эти правила и полезные советы по обработке запросов, предотвращению ошибок, фактчекингу и положили в основу курса. Информацию дополнили кейсами и практико-ориентированными домашними заданиями, — рассказывает сооснователь, директор по маркетингу и стратегии Inbox Marketing Ольга Постникова.
Однако уже при первых попытках решить реальную задачу с её помощью пользователи обнаруживают, что результаты не всегда соответствуют ожиданиям. Дело в том, что нейросеть — это хоть и умная, но всё-таки программа, которой нужны чёткие команды. Промпт-инженер от англ. Суть новой профессии заключается в том, чтобы выяснять задачи и требования заказчика, переделывать их в промпты и получать результат с помощью нейросетей. Задачи промпт-инженера не ограничиваются составлением запросов. Он тренирует нейросети, настраивает параметры и логику их самообучения, а также участвует в разработке и тестировании продуктов на основе ИИ. Поэтому знание языков программирования, структур данных и инструментов big data будет весомым преимуществом для кандидата и поможет быстрее расти в профессии. Зарплаты у промпт-инженеров более чем достойные. Правда, на момент выхода публикации удалось найти только одну актуальную вакансию. В одном из них, например, искали специалиста с опытом 3—6 лет — притом что сама профессия появилась в этом году.
Правила безопасности при работе с нейросетями. Защита персональных данных. Практика защиты и разделения авторского права — 5 часов Чат-системы с искусственным интеллектом — 26 часов Тема 1. ChatGPT-помощник: для тех, кому некогда писать — 8 часов Тема 2. BING AI от Microsoft: как пользоваться умным чат-ботом для решения профессиональных задач — 6 часов Live-консультация по итогам модуля Графические нейросети: курс на высокое разрешение — 33 часа Тема 1. Основа генерации изображений в Midjourney. Правила формирования промптов. Контролируем искусственный интеллект — 6 часов Тема 2. Работа с изображениями в Kandinsky.
«Подстегнуть людей к развитию»: доцент ИТМО — о замещении профессий нейросетями и возможностях ИИ
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. Все проекты — примеры реальных задач, которые вам предстоит решать в будущем в качестве специалиста по машинному обучению. Посмотрите большой вебинар о нейросетях и их использовании в жизни и бизнесе от GeekBrains: Введение в нейронные сети Понимая, как собирать и анализировать большие данные, вы можете работать с более сложными моделями и задачами. Нейросети в какой-то степени пытаются приблизиться к человеческому мозгу: мы распознаем окружающие предметы мгновенно, знаем, когда перед нами такса, а когда — персидская кошка, а компьютеру для выполнения таких задач нужно обучиться и обработать миллионы изображений кошек и собак разных пород. Специалист по нейросетям знает, как именно нужно ее обучать, какие данные загружать и какие алгоритмы использовать. Для этого нужно изучить структуру глубоких, свёрточных и рекуррентных нейронных сетей, понимать алгоритмы обратного распространения ошибки, принципы обучения и подбор гиперпараметров для нейронных сетей. Нейросети разрабатывают во фреймворках: Tensorflow, Keras, PyTorch, работать с ними тоже нужно учиться, причем не в теории, а на практике. Изображения и видео обрабатывают с помощью методов компьютерного зрения, а текст — с помощью методов NLP, обработки естественного языка. Специалист по нейросетям умеет создавать модели, которые могут распознавать лица и действия, отслеживать траекторию объекта на видео, извлекать краткое содержания текста, синтезировать голос из текста.
Но не все профессии оказались под угрозой исчезновения. Самая известная нейросеть ChatGPT составила рейтинг специальностей, которые, по ее мнению, будут наиболее востребованы в будущем. На первом месте топа — инженер-программист самого искусственного интеллекта. Он будет разрабатывать алгоритмы и системы машинного обучения, собственно обучать и оптимизировать новые модели.
Они также могут быть использованы для обнаружения мошенничества и кибератак.
Технические профессии В технических профессиях нейросети могут быть использованы для различных задач, таких как оптимизация процессов производства, улучшение качества продуктов, предсказание отказов оборудования и управление техническим обслуживанием. Они также могут быть использованы для создания инновационных технологий, таких как автоматизированные системы управления транспортом или роботизированные производственные линии. Нейросети имеют огромный потенциал во многих профессиях и могут быть использованы для повышения эффективности и точности принятия решений. Однако, необходимо помнить, что использование нейросетей требует высокой экспертизы и знаний, и что алгоритмы нейросетей могут быть чувствительны к качеству входных данных и настроек. Поэтому, использование нейросетей должно осуществляться в тесном сотрудничестве с экспертами в соответствующих областях.
Изменения профессионального ландшафта ждать не заставят, на трансформацию потребуется 5—10 лет, считают участники опроса, который проходил с 10 по 27 марта 2023 года. В нем приняли участие 2,4 тыс.
Незаменимых нет: вытеснят ли нейросети творческие профессии?
Технические писатели. Искусственный интеллект угрожает профессии технического писателя, потому что многие задачи, связанные с написанием технических документов, инструкций и справочных материалов, могут быть автоматизированы с помощью ИИ. Искусственный интеллект может анализировать большое количество данных и формировать документы быстрее и точнее, чем человек. Это значит, что в будущем технические писатели могут столкнуться с уменьшением спроса на свои услуги. Специалисты по вводу данных. Ввод данных — это рутинная и трудоемкая задача, которую можно автоматизировать с помощью систем ИИ.
Такой тип работы предполагает ввод больших объемов данных в компьютерную систему. 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.
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.
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. 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.
Они определяют хорошие и плохие ответы, ранжируют их и сами пишут тексты, на которых учится нейросеть. Кандидатов, которые пройдут первичный отбор по резюме, ждёт задание из двух частей. В первой — тесты на грамотность, этику и фактчекинг. Во второй предстоит написать за нейросеть тексты на заданную тему.
Пока AI-тренеров ищет только «Яндекс». Найти вакансию можно на сайте компании и на карьерных платформах вроде hh. Кроме того, весной компания запустила бесплатную школу AI-тренеров , в которой желающие смогут освоить профессию будущего, из чего можно сделать вывод, что для «Яндекса» это очень важный проект «в долгую». Видимо, компания всерьёз планирует потеснить OpenAI на рынке больших языковых моделей. Читайте также: Пример вакансии Промпт-инженер Что делает: решает широкий круг задач с помощью нейросетей, тестирует запросы и ведёт базу промптов, вместе с другими специалистами улучшает модели ИИ. Сколько зарабатывает: 90—375 тысяч долларов в год по данным вакансий в США.
Тот же ChatGPT уже не раз ловили на том, что он выдаёт фейки, сочиняет их сам, а не берёт из каких-то источников. Дело в том, что ChatGPT — это генератор текстов, работа которого основана на сложной математике. И поскольку эти вычисления очень сложные и очень приблизительные, то на выходе порой получаются сбои. И вообще, нейросети создаются для помощи людям, а не для того, чтобы их заменить. Это невозможно, особенно в таких областях, как медицина, например. Последнее слово всё равно остаётся за врачом, какие бы нейросети ни применялись для постановки диагноза. В своё время IBM пыталась продвинуть на американском рынке продукт Watson Health — планировалось, что ИИ найдёт применение в здравоохранении. Однако продукт так и не завоевал доверие врачей: нейросеть часто ошибалась, а в тех случаях, когда ставила точные диагнозы, давала очень узкие рекомендации по лечению. Потому что выборка данных, на которой учат нейросети, — она всё-таки очень ограниченная. И нейросетям не присуща человеческая интуиция, широкая образованность. По сути, нейросеть живёт в информационном пузыре. Например, чат-боты позволяют автоматически генерировать простые официальные письма, справки. Ранее в новостях сообщалось, что руководство Сбербанка частично сократило юристов низшего звена, которые писали претензионные письма. Теперь эти функции выполняет нейросеть. Также по теме «Настанет день, когда машина обретёт сознание»: фантаст Франк Шетцинг о будущем человечества и инопланетном разуме Книги немецкого писателя-фантаста Франка Шетцинга расходятся большими тиражами, а экранизацией одного из его главных бестселлеров —... Однако нужно понимать, что возможности нейросетей очень ограниченны. По сути, появление нейросетей должно подстегнуть людей к развитию. Кроме того, создание, обслуживание и внедрение таких технологий приводит к появлению новых рабочих мест и специальностей. Хотя, конечно, не массовых. Допустим, сейчас пишут о спросе на специалистов по составлению запросов для нейросетей — есть ли такая профессия? К слову, такое направление, как анализ данных data scientist , появилось уже очень давно, в 2000-е годы. Это, по сути, универсальный специалист, способный проанализировать данные, написать и внедрить нейросеть, а далее её сопровождать. Сейчас эта специальность уже уходит на второй план, появляются всё более специализированные направления, такие как ML-инженер: он не создаёт новый математический аппарат нейронных сетей, а занимается обучением существующих архитектур и вводом их в эксплуатацию. Ранее против владельцев популярных нейросетей подали иск художники — они обвинили IT-компании в нарушении авторских прав.
Развитие нейросетей дало старт новым профессиям в России
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. Промт-инженер знает, как получить доступ к нейросетям и взаимодействовать с ними через различные платформы и инструменты. При этом 30% участников убеждены, что на их профессию нейросети и ИИ не повлияют вообще (чаще всего так отвечали представители производственных специальностей). Представляем 5 уникальных профессий будущего, связанных с обработкой данных и искусственным интеллектом.