Нейросеть выдаёт ответ, но не учитывает нововведения, которые появились в последние годы. Нейросеть выдаёт ответ, но не учитывает нововведения, которые появились в последние годы. — 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). Нейросеть сделала это за 5 минут с хорошей ла локальные компании от глобальных, рассказала про количество производственных площадок.
Назван список профессий, по которым сильнее всего ударит ИИ. Программисты в безопасности
Например, можно попросить программу собрать и уточнить данные из доступных источников при подготовке квартального финансового отчёта. Менеджеры Здесь нейросети пригодятся, чтобы проанализировать предыдущие продажи и предположить, когда лучше вновь связаться с покупателями. Кроме того, программу можно попросить сделать выдержку из записи встречи с клиентом или командой. ИИ поможет улучшить внутреннюю коммуникацию. Например, как написать заявление на отпуск или к кому обратиться, если возникли проблемы с компьютером. Дизайнеры ИИ можно попросить не только создать изображение, но и подготовить анимацию, сделать рендер с нарисованного вручную наброска, подобрать пару шрифтов или палитру.
Дизайнерам интерьеров нейросети пригодятся, чтобы подготовить мудборд или разработать интерьер на основе референсов и чертежей. Программы помогут искать новые идеи. Предположим, дизайнер одежды при создании коллекции может попросить нейросеть проанализировать, что люди носят сейчас, и предсказать тенденции в будущем. Когда на макете есть заголовки, приближённые к реальным, клиенту может быть проще оценить дизайн. Какое будущее ждёт нейросети и заменят ли они людей Эксперты предполагают, что к концу десятилетия генеративный ИИ будет выполнять некоторые задачи на уровне среднего сотрудника.
Развитие программ породило дискуссию о том, смогут ли они отнять работу у человека. Увольнение пророчат программистам, аналитикам, дизайнерам и многим другим.
Пока что такие взломы не носят массового характера, но компьютерные вирусы в своё время тоже поначалу были только достоянием лабораторий. А что касается открытого письма с призывом ввести мораторий на разработку нейросетей, то тут вряд ли речь идёт о реальных опасениях за будущее человечества — скорее оно связано с корпоративными интересами. Сейчас идёт напряжённая гонка между IT-гигантами в сфере создания нейросетей. 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.
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.
Знакомьтесь, новое ведущее прогноза погоды на Ставропольском телеканале. Образ, речь, студия — всё создано творческим тандемом нескольких нейросетей. Снежана не болеет, не нуждается в отпуске, но при этом помнит о людских слабостях.. Человеки если промокают, то могут простудиться. Другие сюжеты.
Россиянам назвали самые перспективные профессии на ближайшие пять лет
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. Хочешь научиться использовать нейросети в своих проектах? Запишись на наш курс! Режиссёр видеомонтажа до конца записи осталось: 00:00:00:00 Начни с нуля монтировать видео как в Голливуде и получай стабильный доход в любой валюте, изучив все этапы производства видео и автоматизацию в нейросетях. Присоединяйся к сообществу, нас уже более 500 000 1 письмо в неделю.
Способность адаптироваться и улучшаться с накоплением опыта позволяет делать на их основе системы для решения разнообразных задач и создавать для людей работу в сфере искусственного интеллекта. Большие генеративные возможности. Обучающиеся нейросети способны создавать изображения и тексты. После обработки этот контент можно использовать для наполнения сайтов и социальных сетей. Широкие возможности для развития. С появлением более мощных вычислительных ресурсов и развитием облачных технологий нейросети станут еще более доступными для компаний, исследователей, частных лиц. Это поспособствует их распространению, обучению и дальнейшему развитию. Эти факторы влияют на то, что появляется все больше вакансий по работе с искусственным интеллектом. Какой может быть работа с нейросетями Развитие нейросетей открывает широкие перспективы для создания новых профессий и помощи уже существующим. Перечислим, какие работы может выполнять человек с ИИ. Исследование и разработка. Человек может заниматься сбором и подготовкой данных для создания нейросетей. Также он может непосредственно разрабатывать их алгоритмы. Прикладная разработка. Работа с нейросетями может представлять собой создание приложений и программ для конечных пользователей. В логике этих программных решений будут использоваться один или несколько нейросетевых алгоритмов. Консалтинг, обучение, техподдержка. Специалист может консультировать других людей, как правильно создавать и обучать ИИ. Профессионалы техподдержки могут выполнять работы с нейросетью онлайн и подсказывать решения в сложных ситуациях. Аналитики могут проводить аудит, чтобы выяснить, в какие бизнес-процессы можно интегрировать нейросети. Работа с решениями на основе ИИ. Искусственный интеллект не является полноценным профессионалом, поэтому он обычно выступает в качестве помощника для человека. С течением времени работа с нейросетями в вакансиях многих компаний станет одним из важных требований. В этом случае ИИ освобождает человека от рутины, но при этом напрямую с ним специалист не контактирует. Например, банковские клерки только отправляют запросы в скоринговую систему и получают от нее решения о выдаче кредита. В этом материале мы будем говорить о профессиях, которые напрямую взаимодействуют с ИИ в своей работе. Гуманитарные специальности Специалист по искусственному интеллекту не обязательно должен обладать высшим техническим образованием. Существует большое количество гуманитарных профессий, которые могут в своей деятельности использовать решения на основе ИИ. Такие специалисты в области искусственного интеллекта могут не участвовать непосредственно в разработке алгоритмов, но при этом обучать нейросеть, пользоваться прикладными решениями на ее основе, давать обратную связь. Читайте также: Нетехнические профессии, связанные с нейросетями: искусственный интеллект за пределами программирования Нейрокопирайтер Копирайтер, который использует нейросети для написания текстов. Это увеличивает производительность труда и меняет направление деятельности: человек не пишет текст сам, а только проверяет и корректирует его. Взаимодействие копирайтера с искусственным интеллектом можно описать как ввод запросов и доработка ответов. Что нужно знать и уметь Обычно требуется высшее филологическое или журналистское образование, опыт в написании текстов, редактуре и проверке информации. От соискателя зачастую требуется скрупулезность, усидчивость, способность обрабатывать большой объем данных, умение правильно формулировать техническое задание для языковой нейросети. Сколько зарабатывает нейрокопирайтер Заработок зависит от объема выполненных работ. Как правило, такие специалисты работают как фрилансеры сразу с несколькими заказчиками. При устройстве на работу в компанию нейрокопирайтер может получать от 40 до 80 тыс. Как устроиться на такую работу Предоставьте резюме, выполните тестовое задание работодателя и заключите договор сотрудничества. Маркетолог-аналитик Это специализация маркетолога, предполагающая анализ данных рынка, подготовку отчетов, изучение продуктов компании и выдвижение гипотез по их улучшению, помощь в ценообразовании и т. В этом случае нейросети для маркетологов становятся одним из основных инструментов работы: они помогают структурировать и анализировать большие объемы данных. Что нужно знать и уметь От соискателей требуется высшее образование в области маркетинга, математики, экономики или статистики. Специалист должен уметь обрабатывать большой объем данных, собирать маркетинговую информацию, составлять отчеты. Сколько зарабатывает маркетолог-аналитик Зарплата в среднем составляет около 100 тыс. Как устроиться на работу Чтобы устроиться AI-маркетологом, нужно откликнуться на вакансию и пройти собеседование. Часто требуется выполнить тестовое задание. ИИ помогает лучше и быстрее анализировать аудиторию и определять ее потребности, при этом он способен обрабатывать гораздо больший объем данных, чем человек. Благодаря этому AI с дизайнером в паре способны создавать персонализированные интерфейсы. Также может потребоваться опыт работы с большими данными для анализа ЦА.
Это дополнение позволяет получить более конкретное представление о том, каким образом ИИ будет влиять на различные профессии в ближайшем будущем. Заменят ли нейросети художников, программистов, дизайнеров… человека? Вопрос о том, стоит ли нам переживать из-за возможной замены человеческого труда нейросетями и искусственным интеллектом, остается открытым, и мы активно обсуждаем его и другие важные события в мире ИИ и бизнеса в своём TG канале!
Сценарий сериала, которому позавидует даже Тарантино, удалось воплотить в жизнь, благодаря технологии deepfake — нейросетевой программе, меняющей лица видеороликов. Сначала нейросети пришли за художниками, дизайнерами, композиторами, теперь добрались и до нас — работников телевидения. Знакомьтесь, новое ведущее прогноза погоды на Ставропольском телеканале. Образ, речь, студия — всё создано творческим тандемом нескольких нейросетей. Снежана не болеет, не нуждается в отпуске, но при этом помнит о людских слабостях.. Человеки если промокают, то могут простудиться.
ChatGPT отнимет у вас работу: нейросеть перечислила профессии в зоне наибольшего риска
Профессия требует не только применять нейросети, но также строить и обучать модели для новых задач. Промт-инженер знает, как получить доступ к нейросетям и взаимодействовать с ними через различные платформы и инструменты. Тенденция к большей заинтересованности рынка в гуманитариях со знанием ИИ, нежели в аналогичных навыках у программистов, может быть связана с относительной "молодостью" нейросети, считает генеральный директор EvApps Альфред Столяров. – Безусловно, нейросеть будет помогать и упрощать рабочие процессы, – рассказывает руководитель направления информационной безопасности Центра цифровой экспертизы Роскачества Сергей Кузьменко. В прошлый раз, неделю назад, мы обсуждали ChatGPT, нейросети, технические аспекты, нюансы этих механизмов. Заработок в первую очередь идет от профессии и навыков, а не от нейросетей, хотя нейросети могут ускорить вашу работу.
Профессии, связанные с нейросетями: какой бывает работа будущего и как на нее устроиться
Я считаю, нейросети драматически изменят ландшафт нашей профессии. Наша гипотеза состояла в том, что скорее всего именно эти профессии нейросеть вряд ли заменит. Разработчик нейросетей — это программист, который разрабатывает математические модели машинного обучения по типу нейронных связей головного мозга. В этом году нейросети могут внедриться в целый ряд профессий, рассказал "Известиям" руководитель направления продаж "Авито Работы" Роман Губанов. В профессиях, связанных с правом и безопасностью, нейросети могут быть использованы для анализа больших объемов данных, чтобы выявлять законопреступления и определять наиболее эффективные стратегии противодействия. Нейросеть выдаёт ответ, но не учитывает нововведения, которые появились в последние годы.
Будущее SMM-специалистов в эпоху нейросетей: интервью с хантером Аленой Владимирской
Соответственно, основная задача IT-специалиста — создать такую нейросеть, которая способна обучаться и научить её это делать. Чем занимается разработчик нейросетей конкретно, зависит от того, для каких целей создается продукт. Это могут быть: Системы распознавания лиц; Системы «компьютерного зрения» для беспилотного транспорта; Системы распознавания и синтеза речи; Средства сбора и анализа текстовой информации; Системы диагностики и выявления неполадок на транспорте например, в авиации ; Боты-консультанты для бизнеса с функциями, близкими к человеку. Поэтому работа разработчика нейросетей строится на том, что сначала он получает техзадание и концепт будущей программы. Далее он: Изучает информацию по области применения нейросети и какие задачи она должна решать; Проводит исследование архитектуры уже готовых нейронных сетей, либо проектирует собственную; Проводит бета-тестирование нейросети, отладку её работы на основе промежуточных данных; Интегрирует полученный продукт в программную платформу заказчика, пишет специальное ПО для поддержания работы нейросети; Взаимодействует с командами аналитики, тестирования и технической поддержки.
Куда пойти работать AI-тренеру Работа тренера нейросети — полностью удаленная. Количество рабочих часов можно выбрать: от 20 до 40 в неделю. Заработная плата составляет: от 75 до 150 тысяч рублей. Такие вакансии сейчас размещают «Яндекс» и «Тинькофф-банк».
За рубежом профессия тренера нейросетей более развита. Оплата составляет в среднем 24 доллара в час или 4,2 тысячи долларов в месяц. Плюсы и минусы новой профессии Основные преимущества работы тренером нейросетей: возможность удаленной занятости,.
AI-тренер Как появилась. Как только искусственный интеллект стал обрабатывать данные, понадобились соответствующие специалисты. Нужны были люди, которые тренировали бы машину давать логически и фактически верные ответы на запросы пользователей. В России вакансия на рынке появилась в 2023 году, когда Яндекс запустил обучение для специалистов по ИИ. AI-тренер работает с моделями, которые уже умеют распознавать запросы, искать данные и выдавать результат.
Но не всё получается с первого раза. В текстах могут быть смысловые, фактические и логические ошибки. Допустим, пользователь захотел разобраться в баскетболе и попросил ИИ рассказать ему все актуальные правила. Нейросеть выдаёт ответ, но не учитывает нововведения, которые появились в последние годы. Нужно внести в алгоритм команду, которая укажет на ошибку и дополнит базу знаний актуальной информацией. AI-тренер анализирует ответы нейросети и пишет грамотные тексты как образец, на которых она учится. Всё больше людей пользуются нейросетями, и запросы становятся разнообразнее. Из-за этого всплывают новые ошибки, которые нельзя оставлять без внимания.
Яндекс продолжает активно нанимать и обучать AI-тренеров, чтобы внедрять в свои системы новые и качественные версии нейросетей. Вакансия подходит для всех, кто умеет работать с текстами и смыслом: авторов, редакторов, копирайтеров, переводчиков и других специалистов. Промпт-инженер Как появилась. Когда нейросети достаточно обучились и стали реагировать на запросы, встал вопрос: как добиться от них нужного ответа? Решить простую задачу с помощью ChatGPT и других нейросетей сможет любой пользователь с первого раза. Но если вам понадобится текст с определённой структурой и лексикой или изображение со множеством деталей и разными стилями, придётся правильно подбирать слова, чтобы получить желаемый результат. Основной вопрос — какие слова и команды подобрать, чтобы искусственный интеллект правильно понял запрос и выдал пользователю то, что нужно. Эти слова и формулировки называются промптами.
Именно их разрабатывают инженеры для получения качественных результатов. Промпт-инженер составляет точные инструкции, по которым нейросеть сможет выдавать качественные текстовые ответы и иллюстрации. Он знает, какие фразы и «подсказки» использовать, чтобы нейросеть правильно поняла запрос. Например, если нужно изображение в определённом стиле, стоит добавить профессиональные термины, эпоху и имена художников. Тогда ИИ тщательнее обработает запрос.
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. Люди, которые занимаются промт-инжинирингом, которые учатся взаимодействовать с этим инструментом, задавать ему правильные вопросы и получают правильные ответы.
Но по факту это тот же дизайн, просто инструментом дизайнера является уже не кисть, уже не какие-то программы редактирования графики. А просто нейросеть. Поэтому ничего не меняется на самом деле, просто трансформируются инструменты производства. И это было и 100 лет назад, когда происходили какие-то переходы от ручного труда к фабричному, так и сейчас. Так я себе это представляю. Гребенников: Правильно, если простым языком сказать, когда нам говорили, что появилось телевидение, то театр умрет.
Нейросети на работе: какие задачи они могут взять на себя уже сейчас
Это связано с тем, что нейросеть хоть и обладает интеллектом, но все же является программой, а потому нуждается в четких командах. Уже сегодня к нейросетям возникают вопросы, связанные с интеллектуальной собственностью и использованием персональных данных, и по мере развития технологий эти проблемы будут неизбежно нарастать. Здесь вы узнаете про профессию специалиста по нейросетям, как пройти курсы, и сколько они зарабатывают! Промт-инженер знает, как получить доступ к нейросетям и взаимодействовать с ними через различные платформы и инструменты. Инженер нейросетей – это перспективная профессия, представители которой востребованы в разных отраслях.
Новая профессия – ПРОМПТ-инженер. Будет очень востребованной!
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. Куда пойти работать AI-тренеру Работа тренера нейросети — полностью удаленная. Количество рабочих часов можно выбрать: от 20 до 40 в неделю. Заработная плата составляет: от 75 до 150 тысяч рублей.
Умение организовать хранение и работу с крупномасштабными наборами данных, в том числе с использованием облачных платформ, баз данных, хранилищ и озёр данных и т. Способность понимать и применять принципы этики и конфиденциальности данных, такие как Общий регламент ЕС по защите персональных данных GDPR , законы о защите конфиденциальности потребителей, деперсонализация данных, Data Governance и т. Знакомство со средствами и фреймворками ИИ, включая обработку текстов и речи, компьютерное зрение, TensorFlow, PyTorch и т. Специалист по комплаенсу использования данных ИИ Конечно, всё вертится вокруг данных, но как-то не до конца понятно, кому, собственно, они принадлежат. В разных странах действуют разные законы о защите персональных данных, разные представления о том, какие данные разрешается использовать для обучения больших моделей. По-видимому, компаниям понадобятся юристы, чувствующие себя в серой зоне законодательства по обращению с данными как рыбы в воде, потому что именно в этой зоне все сейчас и работают. На OpenAI, Microsoft и GitHub уже подали в суд за то, что они брали чужой программный код, распространяющийся по лицензии. Размышляют и о том, что многие модели обучаются на пиратских книгах и другом контенте. А ещё модели часто обучают на тексте или изображениях, которые предоставляют пользователи. Вот ещё дополнительная область, где всё как-то мутно. Всё это актуальная повестка, и вскоре компаниям понадобятся люди с юридическим образованием и опытом работы с данными на должность специалиста по комплаенсу использования данных ИИ. Именно такие люди помогут разобраться в этих трудностях и снизить риски судебных разбирательств. Навыки и компетенции Представление о законах и нормах о защите персональных данных, таких как GDPR, законах о защите конфиденциальности потребителей и т. Умение оценить воздействие на защиту данных DPIA , выявлять потенциальные риски и меры по уменьшению рисков в связи с использованием персональных данных в системах ИИ. Умение применять и анализировать законодательные нормы и требования к комплаенсу в области ИИ, сопоставлять их с целями компаний и мерами защиты бизнеса. Умение проводить мониторинг и аудит производительности и эффективности систем ИИ, следить за их соответствием принципам и стандартам этики. Умение взаимодействовать и сотрудничать со стейкхолдерами, включая дата-сайентистов, инженеров, специалистов по надзору, клиентов и т. Специалист по правовому регулированию ИИ Конечно, компании стремятся соблюдать закон и избегать юридических проблем; другим же придётся всерьёз напрячься, чтобы понять, как вписать в законодательство невиданные ранее системы ИИ. Каждый год принимают всё больше законов об искусственном интеллекте. Думаю, по мере развития ChatGPT нас ожидает взрывной рост такого законодательства. Скорее всего, оно зародится в аналитических центрах, университетах и профильных группах. Но в конечном счёте у нас появятся грамотные специалисты, которые будут осуществлять правовое регулирование и мониторинг в области использования ИИ совместно с местными и национальными органами власти. 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.
Создание контент-плана для соц. Анализ целевой аудитории для онлайн-бизнеса 7. Написание рекламных заголовков 8. Написать сценарий для роликов YouTube и др.
С женой развелся, оставил ей квартиру. Во время обучения: обучению уделяет свободное от работы время, в среднем 4-5 ч в день. Первые заказы получил во время обучения и смог заработать 15 000 руб, которые потратил на лечение любимой кошки. Сейчас: на данный момент есть 2 постоянных заказчика. За активность Андрея я подарил ему один из курсов и он будет помогать в учебном чате 2-го потока. 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.