Вакансии связанные с нейросетями могут быть найдены на специализированных ресурсах, таких как Разработчик нейронных сетей — специалист, который занимается созданием, оптимизацией и улучшением нейронных сетей — алгоритмов, имитирующих работу человеческого мозга. Специальность оператора нейросетей представляет собой перспективное направление развития, особенно в контексте быстро меняющегося мира IT. Тем не менее многие работники, даже те, чья профессия по прогнозам подвергнется влиянию ИИ, с оптимизмом смотрят на развитие нейросетей.
Развитие нейросетей дало старт новым профессиям в России
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.
Они определяют ключевые для конкретного бизнеса приоритеты и требования, преобразовывают огромные массивы информации и подают ее в доступном для восприятия виде, создают прогнозирующие модели и в конечном счете способствуют принятию решений, укрепляющих позиции компании на рынке. Результаты работы бизнес-аналитиков используются как в сфере маркетинга и продаж, так и при планировании бюджета компании. Неудивительно, что на сайте hh. Аналитик информационной безопасности Хакеры и кибератаки не только элементы остросюжетных фильмов, но и суровая реальность, и потому спрос на аналитиков информационной безопасности на мировом рынке труда постоянно увеличивается: согласно некоторым прогнозам, их занятость до 2031 г. Эти специалисты непрерывно сканируют данные из журналов событий, антивирусных сканеров, маршрутизаторов и других источников, стараясь обнаружить текущие угрозы компьютерным системам, а еще лучше — предупредить их появление.
Кроме этого, они разрабатывают стандарты безопасности, ищут лучшие способы защиты конфиденциальной информации, выявляют риски и уязвимости, расследуют случаи утечки данных. Поскольку извлекать и обрабатывать приходится даже не сотни тысяч, а миллионы системных событий, аналитикам информационной безопасности не обойтись без ИИ. Большинство специалистов трудятся в IT-корпорациях, консалтинговых фирмах или коммерческих и финансовых компаниях, зарабатывая в среднем от 160 до 250 тыс. Специалист по финансовым технологиям Финансовые технологии FinTech — это совокупность программного обеспечения, созданного для улучшения и автоматизации финансовой сферы и предназначенного как бизнеса, так и для рядовых потребителей.
Сергей, как ты оцениваешь, насколько реален риск того, что дизайнеры и художники потеряют свою работу и свою востребованность? Гребенников: Смотри, мне кажется, что мы в прошлый раз эту тему даже активно начали обсуждать и делали такой мостик к сегодняшней теме.
Я уже даже озвучивал, что в 2022 году все визуальные материалы к премии Рунета были так или иначе созданы с помощью искусственного интеллекта. При этом мы все равно в 2022 году использовали ровно ту команду дизайнеров, которую использовали на протяжении предыдущих лет. Поэтому говорить о том, что искусственный интеллект вдруг сделает так, что мы перестанем нуждаться в дизайнерах, мне кажется, это неправда. Но я предлагаю все-таки поговорить с настоящим экспертом в этой теме. Представишь нашего гостя? Сергей, здравствуйте.
Спасибо, что нашли время. Спасибо, что подключились. Кулинкович: Привет-привет! Коротнева: Ну что, я начну мучить вопросами Сергея? Гребенников: Конечно, конечно. Коротнева: Сергей, вы… ваша студия — одна из первых, кто начали работать с искусственным интеллектом, еще до того, как это стало повсеместно, до того, как это стало мейнстримом.
В 2019 вы запустили ваш проект Николай Иронов, правильно? Кулинкович: Полагаю, что да. Но разрабатывать мы его начали гораздо раньше, но в секретном режиме, никому об этом не рассказываем. Пока не понимаем, что из этого выйдет, мы помалкиваем. Коротнева: Ну вот расскажите, как тогда еще, почти 5 лет назад, когда, в принципе, о генерации визуального контента искусственны интеллектом говорили очень мало и редко, почему вы пошли на это? Вы тогда уже понимали, что за этим будущее или это был какой-то эксперимент?
Или для чего это было создано? 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.
ИИ уже сейчас можно использовать для автоматического подбора ключевых слов и оптимизации контента для поисковых систем. Это позволяет сократить время, затрачиваемое на оптимизацию контента, и улучшить его качество. Финальное решение и формулировка задач по-прежнему остаются за человеком, так что самозанятые специалисты в этих сферах смогут сосредоточиться на более интересных задачах. Аналитики данных. 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:.
Поделиться:
- ИИ для самозанятых: что может, чему научиться, новые профессии
- Как стать тренером нейросетей и почему сегодня это востребованная профессия
- Аналитик информационной безопасности
- Курсы валюты:
Аналитики выяснили, какие профессии могут быть заменены нейросетями
Представители новой профессии обучают нейросеть YaLM 2.0 (она же YandexGPT), чтобы та отвечала на вопросы «не хуже людей, разбирающихся в теме». Наша гипотеза состояла в том, что скорее всего именно эти профессии нейросеть вряд ли заменит. Нейросеть выдаёт ответ, но не учитывает нововведения, которые появились в последние годы. Инженер нейросетей – это перспективная профессия, представители которой востребованы в разных отраслях.
«Моя мама учит нейросети говорить»: история многодетной челябинки, которая завязала с журналистикой
Нейронные сети стремительно внедряются почти во все области жизни, и работа человека становится будто бы «ненужной». Нейросети вместо человека: каким специалистам впору задуматься о смене профессии. Разработчик нейронных сетей — специалист, который занимается созданием, оптимизацией и улучшением нейронных сетей — алгоритмов, имитирующих работу человеческого мозга. Узнали у нейросети, каких профессионалов искусственный интеллект настроен видеть в числе будущих коллег.
Что такое нейросети, как они работают и что нужно освоить новичку в AI
Это позволяет сократить время, затрачиваемое на оптимизацию контента, и улучшить его качество. Финальное решение и формулировка задач по-прежнему остаются за человеком, так что самозанятые специалисты в этих сферах смогут сосредоточиться на более интересных задачах. Аналитики данных. 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.
Описания товаров, рекламные объявления, статьи для поисковой оптимизации сайтов, инструкции и гайды, развлекательный контент легко генерирует ChatGPT и подобные инструменты. Например, издание BuzzFeed создает контент, такой как викторины и путеводители, с помощью ChatGPT: Очевидно, что уже в ближайшем будущем создание простых текстов человеком станет нецелесообразным, ведь нейросети будут выполнять эту работу быстро и достаточно хорошо. Но авторы могут переквалифицироваться в редакторов, которые будут исправлять ошибки, делать фактчекинг, совершенствовать тексты. Рискуют ли потерять работу журналисты и авторы контента? Собственно, в сфере медиа уже начались такие тревожные процессы. Например, немецкий таблоид Bild объявил о программе сокращения расходов на 100 млн евро, что приведет к увольнению почти 200 сотрудников. На какие технологии будущего бизнесу необходимо обратить внимание По крайней мере один случай свидетельствует , что этот риск реален. Автора из технологического стартапа уволили без объяснения причин.
Позже она получила сообщение от руководителей, что ChatGPT дешевле, чем использование ее услуг. Матиас Депфнер, гендиректор Axel Springer, куда входят Bild, Insider, Politico и Welt, прогнозирует , что ИИ вскоре сможет работать с информацией значительно лучше, чем люди. Однако по его словам, журналисты все равно будут нужны, чтобы понять «истинные мотивы» людей. Он призвал редакции уделять больше внимания эксклюзивным новостям, расследованиям, комментариям экспертов, которые пока не способны делать машины. Успех издателей будет зависеть от способности создавать такой оригинальный контент. Журналисты уже сейчас могут писать авторские колонки, репортажи и исследования, используя инструменты искусственного интеллекта для сбора и анализа данных. А также могут выбрать узкую специализацию и сосредоточиться на развернутой, глубокой журналистике, требующей критического мышления и человеческой мысли. Писатель На сайте Amazon появились книги, подписанные именем американского автора Джейн Фридман.
Однако писательница заявила, что они написаны искусственным интеллектом. Много моего контента является общедоступным для обучения моделей ИИ», — написала автор на собственном сайте. Ранее писательница создала несколько книг об издательской индустрии, и фальшивые книги довольно удачно имитировали ее произведения. Союз писателей и сценаристов Америки уже объявил забастовку. Авторы требуют правового регулирования искусственного интеллекта в дополнение к повышению зарплат. Если они заберут работу писателей, они заберут и работу всех остальных. Как вы знаете по фильмам, в конце работы обычно убивают всех», — говорит Миранда Берман. Дошло уже и до суда: 17 знаменитых писателей, среди которых и Джордж Р.
Мартин, подали групповой иск в суд Нью-Йорка. Авторы заявили, что OpenAI без разрешения копировала работы истцов и использовала защищенные авторским правом материалы для обучения языковых моделей. А это, по мнению писателей, ставит под угрозу прибыль и нарушает право на контроль над собственными произведениями.
Но все равно вручную выполняют большую часть работы — ставят диагнозы, проводят операции и т.
А еще они могут проявлять сочувствие, которое не менее важно в работе с людьми. Поэтому, например, психологи точно не останутся без работы. Спортсмены Казалось бы, в чем интерес смотреть, как 22 миллионера гоняют один мяч по траве на протяжении 90 минут? А разгадка проста — люди всегда жаждут «хлеба и зрелищ», ярких эмоций и криков.
Поэтому профессиональный спорт до сих пор пользуется огромной популярностью. И роботы здесь никогда не заменят людей. Преподаватели и воспитатели Чтобы изучить что-то новое, нужно только одно — уметь читать. Этому мы учимся еще в начальной школе.
Но последующие годы — в школе и университете — мы все равно работаем с преподавателями. Они стараются передать нам свой опыт и знания в наиболее доступном формате и ищут индивидуальный подход к каждому. А робот сможет лишь озвучить книгу. Но без живых людей здесь не обойтись.
Чтобы наложить графику нужна какая-то основа. Например, человек в специальном костюме, его лицо чтобы считывать эмоции. Бенедикт Камбербэтч в костюме для захвата движений в процессе создания образа дракона Смауга для кинотрилогии «Хоббит»: Опытный артист знает все о влиянии на зрителя, а искусственный интеллект в лучшем случае лишь скопирует его. Юристы Одно дело знать закон, а совсем другое — уметь использовать его в пользу клиента особенно, если он сам и нарушил этот закон.
А еще нужно уметь строить линию защиты или нападения в судебных заседаниях, приводить подходящие в конкретной ситуации аргументы, убеждать в своей правоте и многое другое. Роботы этого не умеют. Нейросети не так развиты, чтобы отнять работу у людей. Соответственно, лучше всего — научиться использовать их в решении своих задач.
Артем Попов, руководитель отдела маркетинга в магазине XCOM-SHOP компьютеры, комплектующие, периферия , рассказал, как их компания использует Midjourney для подготовки красивого визуала.
Описание профессии Разработчик нейросетей — это программист, который разрабатывает математические модели машинного обучения по типу нейронных связей головного мозга. В отличие от привычных программ, которые выполняют единичные действия по скрипту, нейросети обучаются и могут улучшать свои алгоритмы самостоятельно по мере того, как накапливают и обрабатывают данные. Это можно увидеть, например, в сервисах распознавания лиц: чем больше фотографий людей «видит» нейросеть, тем больше типичных черт лица она будет воспринимать и тем проще ей будет найти конкретного человека. Проблема в том, какие вводные были заложены в алгоритм изначально и насколько хорошо разработчик прописал «поведение» нейросети. Соответственно, основная задача IT-специалиста — создать такую нейросеть, которая способна обучаться и научить её это делать.
Работа и вакансии "специалист по нейросетям" в Санкт-Петербурге
В этом году нейросети могут внедриться в целый ряд профессий, рассказал "Известиям" руководитель направления продаж "Авито Работы" Роман Губанов. «Яндекс» начал нанимать людей гуманитарных профессий для обучения своей нейросети — российского аналога ChatGPT, рассказали «Известиям» в компании. При этом сейчас появляется всё больше профессий, связанных с созданием и обслуживанием нейросетей. Реже специалистов по нейросетям ищут в госсекторе, строительстве, логистике, здравоохранении и тяжелом машиностроении – по 1% вакансий. 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. где учиться работе с нейросетями.
Что такое нейросети, как они работают и что нужно освоить новичку в AI
Следовательно, под управлением 1-2 человек они в состоянии заместить целую команду. Технологические компании, в частности OpenAI — производитель ChatGPT, уже рассматривают возможность замены инженеров-программистов искусственным интеллектом. А это как раз хорошая новость. Журналисты, копирайтеры, редакторы ChatGPT уже сейчас хорошо ладит с созданием контента, ведь он умеет хорошо читать, писать и понимать текстовые данные. Медиаиндустрия уже начинает экспериментировать с контентом, генерируемым ИИ. Однако полностью сферу написания текстов искусственный интеллект заменить не сможет.
Да, ему подвластны новостные направления и создание новых форм контента типа викторин и путеводителей. В остальном сгенерированные ИИ тексты нужно полностью перепроверять и редактировать, потому что там много "воды". Выходит, что редактору легче самому написать материал начисто, а значит, есть процессы, которые не поддаются автоматизации.
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. Как использовать новые технологии Чтобы не поддаваться популистским уверениям, что роботы и нейросети отберут хлеб у трудящихся, и адаптироваться к новым технологиям, полезно в рамках своей профессии определить: какие задачи по-прежнему в силах решать только человек; какую часть работы передать ИИ; где продуктивно сотрудничество человека и машины. На удаленке у креативных специалистов не всегда есть возможность «разогнать» свои идеи с коллегами. А нейросеть помогает быстро проверить гипотезы, описать механику работы какого-то процесса, сравнить сложные данные. Виталий Микрюков, директор по маркетингу глобальной команды ИКРЫ уже несколько месяцев использует инструменты ИИ для решения задач, связанных с маркетингом, стратегией и продажами. Он уверен, что настоящее и особенно будущее полно ИИ-контента, который будет становиться только лучше.
Другой способ — подать заявку на участие в школе AI-тренеров. Для поступления нужно успешно выполнить тестовое задание. Обучение в школе бесплатное, состоит из двух частей. Курс включает лекции, практические занятия и их разбор. Очный этап. Проходит в московском офисе «Яндекса», где под руководством опытных шеф-редакторов ученики решают реальные задачи. Участникам из других городов России компания оплачивает проезд и проживание.
Создание собственных проектов. Поощряйте ребенка к самостоятельному созданию собственных проектов, используя нейросети. Это может быть разработка игры, создание рекомендательной системы или анализ данных. Это поможет ребёнку применить знания на практике и развить творческий подход к решению задач. Продолжительное обучение и самообразование. Стимулируйте ребенка читать книги, изучать новые технологии, следить за актуальными исследованиями и статьями. Помогите ему найти ресурсы и сообщества, где можно обмениваться опытом и учиться от других специалистов. Поддерживайте ребенка, поощряйте его интересы и предоставьте возможности для практического применения знаний. Таким образом, вы поможете ему подготовиться к будущей профессии оператора нейросетей и открыть двери в мир новых технологий.
Преимущества, которые предоставляют нейронные сети, становятся все более широкими, и востребованность специалистов в этой области постоянно растет. Однако, чтобы успешно справиться с задачами оператора нейросетей, необходимо начать подготовку с раннего возраста. Ребенок должен освоить основы программирования, математики и статистики, а также развить навыки анализа данных. Онлайн-курсы, участие в соревнованиях и создание собственных проектов помогут ему получить практический опыт и применить знания на практике. Важно помнить, что профессия оператора нейросетей требует постоянного обучения и самообразования. Будущие специалисты должны быть готовы к непрерывным изменениям и развитию в сфере искусственного интеллекта.