При этом 30% участников убеждены, что на их профессию нейросети и ИИ не повлияют вообще (чаще всего так отвечали представители производственных специальностей). Специалист по нейронным сетям создает саму модель, помогает ей обучаться и следит за ее работой. Специальность оператора нейросетей представляет собой перспективное направление развития, особенно в контексте быстро меняющегося мира IT. С нейросетями была знакома немного до обучения.
В России вырос спрос на специалистов в области ИИ в три раза
У нейросети спросили, какими будут профессии будущего. Здесь вы узнаете про профессию специалиста по нейросетям, как пройти курсы, и сколько они зарабатывают! Я считаю, нейросети драматически изменят ландшафт нашей профессии. Профессия требует не только применять нейросети, но также строить и обучать модели для новых задач. Профессионально овладеете нейросетями, сформируете клиентскую базу, что позволит вам выйти на 5-10 т.р. в ДЕНЬ.
Эксперт назвал профессии, куда нейросети могут прийти уже в 2023 году
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. Контента будет много, но потреблять его продолжим мы с вами. А теплые человеческие коммуникации станут настолько востребованными, что появится контент-лейбл «создано людьми для людей». Кроме того, нейросети помогают быстро визуализировать идеи, экономя время и деньги. Например, в Midjourney получится быстро рисовать визуалы для презентаций, не прибегая к услугам иллюстратора.
Для этого и нужны AI-тренеры. На вакансию обычно откликаются филологи, лингвисты, историки, педагоги, психологи, журналисты, копирайтеры Источник: Дарья Пона Выпускница филфака Александра Лапина, окончив вуз, работала в газете, потом в интернет-издании — писала статьи о здоровье, дальше были пресс-службы и отдел продвижения в крупной медицинской сети. Последние полгода, кроме рекламных стратегий, Саша разрабатывала скрипты для чат-бота колл-центра клиники — обучала робота отвечать на вопросы пациентов и записывать их на прием к врачу. В этот момент она наткнулась в интернете на вакансию AI-тренера. В описании говорилось, что это специалист, который разрабатывает примеры текстов для обучения нейросети, а потом оценивает ответы и помогает ей совершенствоваться — кто-то вроде репетитора для машины.
Саша отправила свое резюме и прошла конкурсный отбор на должность руководителя AI-тренеров. Скоро месяц, как Александра работает шефом в редакции Алисы. То есть в общих чертах я представляла себе, насколько это кропотливая и монотонная работа — обучать искусственный интеллект. Мы прослушивали телефонные разговоры, сами звонили на демо-стенд, разговаривали с ботом с акцентами, не выговаривали слова. В итоге проект был воплощен и сейчас работает.
Вакансия AI-тренера появилась в тот момент, когда я начала размышлять, куда расти и какие вообще есть перспективы. Идея понравилась мне тем, что это реально будущее, которое восхищает. И ты можешь стать его частью. В переводе «крауд» — это толпа. Редакция Алисы, в которую встроена команда Саши, учит нейросеть говорить.
AI-тренеры готовят для нее примеры ответов, безупречных с точки зрения этики, языка, пользы, достоверности и безопасности. Нужно быстро разбираться в незнакомых темах — от алгебры до поэзии, критически мыслить и отличать достоверные источники информации от «мусорных». Попасть на работу сложно, нужно пройти серьезное тестовое задание и собеседования. Ценные навыки, которые пригодятся репетитору машин — очень быстро разбираться в незнакомых темах и отличать достоверные источники информации от фейковых Источник: Дарья Пона — Сначала ты откликаешься на вакансию, работодатель смотрит твое резюме, — рассказывает Саша. Это пять автотестов: по русскому языку, этике, безопасности, фактчекингу и ранжированию.
Базовые принципы выполнения работ объясняются в инструкции, есть пара референсов, которые помогают понять логику решения. Если ты прошел автотест, тебя просят написать три текста на разные темы. Обязательно есть «умный вопрос», где надо разобраться в наукоемком материале. Когда я получила задание, мне пришлось перечитать его раза три. Из всех слов, которые я там увидела, были понятны только предлоги.
Я пошла искать информацию, читать, слушать лекции. Вроде бы получилось понятно. Следующий вопрос — чувствительный. К ним относится медицина, религия, национальный вопрос, деньги, психологические проблемы, вопросы манипуляции, например, как заставить парня сделать тебе предложение.
То есть объем дизайнеров тот же, но эффективность их несопоставимо больше, потому что это масштабируется. Коротнева: Я правильно понимаю, что дизайнер, человек, выполняет творческую функцию, придумывает общий концепт, а уже Николай Иронов, ваш проект, он это все масштабирует и просто пропечатывает в огромном количестве? Или это не совсем так работает?
То есть дизайнер — это мозги и творчество, а нейросеть — это условно руки, руки и механизмы? Кулинкович: Все сложно. Давайте обрисую, в целом, систему. Николай Иронов для начала — это не одна нейросеть, это большое количество разных алгоритмов, наборов алгоритмов, которые работают в ансамбле между собой. Собственно, рождение Николая Иронова — это не рождение какой-то одной технологии генеративного дизайна. Это рождение правильно срежиссированной комбинации технологий. И с момента рождения Николая, когда мы всем рассказали о том, что он существует, о том, что он выполняет дизайн задачи, его мозги пересобрались уже очень-очень много раз.
И вот они сейчас снова в одном шаге от того, чтобы пересобраться с использование новых технологий, которые появились на рынке. Соответственно, дизайнеры, которые занимаются этим проектом, их задача заключается в том, чтобы правильные технологии объединить в правильный пайплайн — последовательность действий, когда результат одного алгоритма правильно передается правильный результат другому алгоритму, и вот так вот по этому конвейеру получается какой-то новый результат. Соответственно, дизайнеры Иронова проектируют примерный диапазон, изобразительный диапазон, учат его новым стилям, подключают к нему новые шрифты и так далее. И вот здесь мы упираемся в то, что задача дизайнера, она на самом деле и раньше была такой — применить какое-то изобразительное решение в правильный контекст. Потому что поставщиками потребностей всегда были и будут люди. Соответственно, принять правильное решение, какой из десятков и даже сотен вариантов подходит лучше всего, - это была, есть и будет истинная работа дизайнера, потому что дизайн делается людьми, для людей. А сейчас, с появлением роботов, просто у нас появляется некоторая компонента, которая называется искусственным интеллектом, которая позволяет: а делать это масштабировано, то есть в больших масштабах, вместо трех вариантов логотипа выбирать из тысячи, б позволяет это делать непредсказуемо.
Собственно, в этот все отличие от того, что сейчас называется искусственным интеллектом от алгоритмических каких-то результатов, в том, что мы часто получаем не вполне предсказуемый результат, и это очень похоже на то, как работает человек. Собственно, вот и вся разница. Но корневая суть работы дизайнера — она не поменялась. Это было и есть подбор правильного варианта в правильные контексты. Гребенников: То есть определяет. Что красиво, сегодня дизайнер все еще, а не искусственный интеллект? Кулинкович: Да, но… У нас, например, есть отдельные технологии внутри Иронова, которые позволяют отбросить совсем плохие варианты.
То есть такой примитивный арт-директор, скажем так. И он помогает не выгружать на конечного пользователя весь массив данных, которые слишком шероховатые, слишком смелые, а как бы делать такой скоринг дизайн-решений, чтобы финальное решение было в каком-то более-менее приличном диапазоне. Поэтому мы все равно используем эти технологии, даже чтобы отсортировать какой-то большой массив выдачи, но финальное решение, конечно, принимает человек. Гребенников: А как вообще происходит постановка технического задания искусственному интеллекту? Предположим, я — маленькая пекарня во Владимирской области. Я приходу в вашу студию и говорю: «Хочу себе классный логотип, чтобы ко мне приходило не 2 000 человек в месяц, а 15 000 человек. Я считаю, что вся проблема моя в логотипе».
Я говорю: «Хочу такой логотип, чтобы там был колосочек, хлебушек и круассанчик обязательно». Вы же куда-то это загружаете. Как происходит процесс формирования технического задания? И потом как искусственный интеллект осознает, что мне нужно как конечному клиенту? Кулинкович: Начнем с того, что если вы предъявите задание живым людям, живым дизайнерам, то, скорее всего, если они будут достаточно с вами честны, то они скажут, что изменение логотипа не увеличит вашу выручку в 10 раз. Это первый момент. То есть если у вас была пекарня с плохим логотипом, а потом появляется некоторый бренд с хорошим логотипом, то едва ли это напрямую окажет влияние на ваши продажи.
Косвенно, возможно, при правильном стечении обстоятельств, правильно посеве, да. Но, скорее всего, это не является критерием хорошего логотипа. Второй момент заключается в том, что, если мы посмотрим на логотип пекарен и других каких-то бизнесов, связанных с хлебобулочными изделиями, там не всегда фигурируют колоски, не всегда фигурируют круассаны. А иногда это некий образ, визуальна интерпретация образа бизнеса, которая этим дизайнером и сделана. Соответственно, когда вы приходите в брендинговое агентство, где сидят живые люди, и они получают этот бриф, что еще происходит? Они его творчески интерпретируют. Они смотрят, как выглядят булочные в этом городе, в округе, пытаются придумать что-то контрастное, что-то отличное от тех ребят, которые на той же улице торгуют круассанами.
И, соответственно, они приходят с некоторыми дизайн-гипотезами, что кто-то решил, что это будет какой-то крестик красивый, в котором угадывается что-то такое. Кто-то решил пойти через концепцию семейности, семейного кафе, и вообще нарисовал сердечко, потому что вот «Приходите к нам. Мы вас любим». И все такое. А кто-то прошел напролом и начал рисовать конкретно круассан, фотореалистично и так далее. И эти все подходы имеют право на жизнь, и в равнозначной степени вы можете получить такие варианты от живых людей. В случае с Ироновым человек, без участия людей, он заполняет бриф, описывает свою компанию.
Дальше у нас отдельная система, нейросеть, она интерпретирует бриф, то есть она из текста брифа достает некоторые образы, которые могут подходить под визуальное представление этой компании, как она может быть представлена в виде какого-то емкого символа либо знака. И дальше это по такой цепочке передается, появляются эти визуализации этих образов, они обогащаются разными шрифтовыми комбинациями, дальше подключаются отдельные алгоритмы, которые подбирают цветовые сочетания комплиментарные. В общем, там сложная-сложная штука. Но по факту это точно то же самое, что происходит при работе с живым человеком. То есть интерпретируется некоторый текстовый ввод, так же как к вам приходит человек и что-то говорит, и вы как-то это трансформируете. Мы все эти шаги условно творческих мытарств алгоритмизировали, перевели в какие-то отдельные процессы? И клиент на выходе получает опыт, очень сопоставимый с опытом общения с живым дизайнером.
Только наш дизайнер не капризничает, не болеет. Коротнева: Не уходит в отпуск. Кулинкович Да, да, да. Гребенников: Скажите, а стоимость разработки логотипа… Логотип, предположим, я пришел за логотипом, искусственным интеллектом и обычным дизайнером в студии Артемия Лебедева отличается? Есть какой-то прайс на искусственный интеллект и обычного дизайнера? Кулинкович: Да, конечно, отличается. Когда вы приходите лично в брендинговое агентство или дизайн-студию, помимо непосредственного конечного дизайнера, который сидит и визуализирует ваш логотип, в это вовлечено очень много людей на самом деле.
Это юристы, которые помогают составлять договор; менеджеры, которые позволяют клиенту и дизайнеру услышать друг друга, перевести с одного языка на другой, и много-много всего. Соответственно, когда вы работаете с живыми людьми, чаще всего дизайн — это операционный процесс, где клиент хочет, чтобы его услышали и некоторое врем поиграли с ним вот в эту игру «Согласование видения», да? Это все умножается на стоимость часов специалиста. И разные компании, конечно, по-разному, диапазон очень большой, но он может доходить до очень больших сумм. То есть если вы просто придете в большую дизайн-компанию, то разработка логотипа с нуля, где вас будут слышать, слушать долго и до победного, она может быть супердорогой, неподъемно дорогой для малого и среднего бизнеса. Поэтому Иронов и другие генеративные технологии — это не просто про скорость, это про такую демократизацию дизайна, что если у вас не слишком много денег для того, чтобы играть во все эти чаепития и подписания договоров дорогостоящее, то вы можете пойти и получить из коробки сопоставимый по качеству результат. Просто процесс будет происходить несколько иначе.
Вам нужно будет принять, что ваши какие-то правки и пожелания интерпретируются не прямым методом, а косвенным, в результате работы некоторых алгоритмов. Там могут быть шероховатости, а могут быть, наоборот, источники классных открытий в результате этого. 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.
Ранее о внедрении нейросети ChatGPT-4 в процесс обучения сообщила онлайн-школа английского языка Skyeng. Виртуальный собеседник Кеша позволит ученикам в любое время практиковать язык и закреплять полученные на уроках навыки. Самые важные и оперативные новости — в нашем телеграм-канале «Ямал-Медиа».
Что делают разработчики нейронных сетей: суть работы, обучение
Мой ответ основан на анализе данных и исследованиях по этой теме, а также на опыте стран и отраслей, в которых уже произошли процессы автоматизации. Можно предположить, что одной из самых больших угроз, которые представляет искусственный интеллект для человечества, это автоматизация труда и безработица. Искусственный интеллект может автоматизировать многие задачи и работы, ранее выполнявшиеся людьми. Это может привести к повышению эффективности и производительности, но также вызовет и серьезную озабоченность по поводу безработицы и экономического неравенства. Стремительное развитие технологий ИИ и автоматизации вероятно приведет к заметной потере рабочих мест в различных отраслях, особенно в тех, где возникает много повторяющихся задач, а работникам достаточно низких профессиональных навыков. Midjourney К работам с наибольшим риском автоматизации относятся те, которые связаны с повторяющимися задачами, такими как работа на конвейере, ввод данных и телемаркетинг. Однако ИИ также способен автоматизировать и более сложные задачи, такие как обслуживание клиентов, бухгалтерский учет и даже такие профессии как врачи, юристы и архитекторы. Это может привести к снижению спроса на людей, а в некоторых случаях и к полной автоматизации определенных профессий. Вот несколько примеров профессий, которые рискуют быть захваченными ИИ: Репетиторы и преподаватели. 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.
Так же, как не генерировать откровенно фейковые изображения — достаточно вспомнить пример с Папой Римским и рекламой Balenciaga. Но привлечь нейросеть к оптимизации финансовых отчетов — например, сделать выводы из «скормленных» ей данных о затратах компании за отчетный период, — это практичнее и экономнее, чем поручать такую задачу человеку, считает Майя Новикова. Например, SMM-щикам нейросети помогают подготовить контент-план и сделать посты для сторис за несколько минут. С помощью ИИ можно сгенерировать SEO-блог на сайте, включив в него ключевые слова — быстро и без мороки с копирайтерами. Нейросети также активно используют в графическом дизайне — они могут сгенерировать изображения под любой запрос, при этом не придется ждать и кому-то платить. Появляются и нейронные сети, способные сочетать дизайнерские и редакторские задачи, отлично понимая запросы на русском языке.
Один из таких примеров - недавно анонсированный «Сбером» GigaChat, который, кроме прочего, умеет брейнстормить и отвечать на фактологические вопросы. Если говорить про веб-разработку, то инструмент под названием GitHub Copilot помогает дописывать код, подстраиваясь под стиль программиста. А один из партнеров «ЮKassa» создал нейросеть на основе модели обучения ChatGPT — она работает без ограничений по геолокации и имеет готовые пресеты для разных форматов текста: от поста в соцсети до пресс-релиза. Владельцы и разработчики нейросетей будут пытаться монетизировать свои детища, считают эксперты. Уже сейчас, чтобы получить расширенный доступ к нейросети ChatGPT-4, которая может работать с изображениями, генерировать видео и вести более осмысленные диалоги, нужно оплатить подписку. У MidJourney тоже есть платная версия. По мнению экспертов «ЮMoney», как только нейросети станут мейнстримом и начнут регулироваться государством или большим числом компаний, решивший их «нанять» малый и средний бизнес должен будет платить — как минимум за отдельные услуги. Новые решения выходят постоянно. Те, которые несколько месяцев назад стоили Х, теперь стоят 0,1Х. Но даже по первоначальной стоимости это в 10-100 раз дешевле, чем платить профильному специалисту, отмечает Иван Скоков.
Маркетинговые профессии В маркетинге нейросети могут быть использованы для анализа данных и определения наилучших стратегий маркетинга. Они могут использоваться для анализа поведения потребителей, чтобы определить, какие продукты и услуги наиболее популярны, и предсказать, какие маркетинговые кампании будут наиболее эффективными. Профессии в области права и безопасности 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. 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.
Однако в других сферах, таких как творчество, креативный дизайн и решение сложных нетривиальных задач, человеческий интеллект пока остается неповторимым. Важно помнить, что в центре всех технологических инноваций всегда должен оставаться человек, его креативность, интуиция и способность к адаптации.
Россиянам назвали самые перспективные профессии на ближайшие пять лет
Одна из них - программирование. Чат-бот ChatGPT и его аналоги научились писать код быстро и качественно, поэтому вероятно, что скоро работодатели предпочтут использовать нейросеть для решения рутинных задач, отметил Губанов. Также чат-бот сейчас обучают вести школьные занятия. Здесь нейросеть пока справляется хуже человека: ИИ допускает ошибки, хоть со временем их и становится все меньше.
Ограничений практически нет, только ваш полет фантазий. Зарплата: мне кажется сильно зависит от вашего таланта. Чтобы получить хороший результат, иногда часами подбирать удачное описание или дополнительно редактировать изображение в Photoshop. Например, когда появились сети генераций картинок, многие заметили, что если добавить слова 4K, ultrarealism, detailed, то качество изображений на выходе выше. Теперь есть даже книги как подбирать такие "промпты". Если вы хорошо разбираетесь в какой-то области, например, в фотографии вы можете добавлять профессиональные термины или имена известных художников. Некоторые уже продают "промпты", которые помогают получать на выходе более интересные и красивые изображения.
Зарплата: пока совсем узкая ниша, но если у вас талант генерировать идеи в текстовом виде, то это можно использовать для поиска удачных "промптов", которые продавать тем же ИИ-художникам. Ведь именно благодаря ученым и разработчикам в области ИИ появились такие крутые нейросети.
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. Этот тип работы часто включает однотипные задачи и может быть автоматизирован с помощью ИИ, что снижает потребность в представителях службы поддержки клиентов. Что касается копирайтеров и программистов, то эти профессии с меньшей вероятностью будут непосредственно затронуты искусственным интеллектом в краткосрочной перспективе. Хотя системы ИИ можно использовать для создания простого текста, такого как описание продуктов, ИИ по-прежнему сложно сравниться с творческими нюансами текстов, написанных людьми. Копирайтинг часто требует глубокого понимания человеческого поведения и эмоций, что в настоящее время трудно воспроизвести системам ИИ. С другой стороны, программирование включает узкоспециализированные задачи, требующие передовых технических навыков.
Хотя системы ИИ можно использовать для автоматизации некоторых аспектов разработки программного обеспечения, таких как генерация кода, они еще не способны воспроизвести сложные навыки решения проблем и критического мышления, необходимые для большинства задач в области программирования. Однако важно отметить, что по мере того как системы ИИ продолжают совершенствоваться, они могут получить возможность автоматизировать более сложные задачи в копирайтинге, программировании и других областях. Диапазон задач, которые они способны выполнять, вероятно, будет расширяться, что еще больше снизит потребность в людях.
Никого не напоминает? Герой компьютерной игры, звезда рэпа? Вообще-то лазурный автобус! А этот задорный рыжий юнец — не кто иной, как трамвай «Чижик». Так по мнению нейросети выглядел бы очеловеченный общественный транспорт Петербурга. Мечтаете, чтобы вас изобразил великий художник Пикассо или Малевич?
В России вырос спрос на специалистов в области ИИ в три раза
| Специалист по нейросетям: профессия промт-инженер | Профессионально овладеете нейросетями, сформируете клиентскую базу, что позволит вам выйти на 5-10 т.р. в ДЕНЬ. |
| «Моя мама учит нейросети говорить»: история многодетной челябинки, которая завязала с журналистикой | Тем не менее многие работники, даже те, чья профессия по прогнозам подвергнется влиянию ИИ, с оптимизмом смотрят на развитие нейросетей. |
| Нейросети вместо человека: каким специалистам впору задуматься о смене профессии | Недавно телеканал RTVI захотел рассказать о профессиях будущего и обратился за помощью к нейросети MidJourney. |
| Нейропилот и медиаполицейский: нейросеть назвала профессии будущего | ТЕЛЕПОРТ.РФ | В этой статье я расскажу мои предположения о перспективных профессиях будущего, связанных с новыми достижениями в области искусственного интеллекта. |
Как стать специалистом по нейросетям?
Насколько реальны и востребованы в будущем предложенные нейросетью профессии, оценил руководитель направлений "Инноваций" компании Никита Бугров. На наших глазах под влиянием нейросетей меняются традиционно «гуманитарные» и творческие профессии. Я считаю, нейросети драматически изменят ландшафт нашей профессии. Профессия требует не только применять нейросети, но также строить и обучать модели для новых задач. В этой статье я расскажу мои предположения о перспективных профессиях будущего, связанных с новыми достижениями в области искусственного интеллекта. На наших глазах под влиянием нейросетей меняются традиционно «гуманитарные» и творческие профессии.
Как стать специалистом по нейросетям?
При этом сейчас появляется всё больше профессий, связанных с созданием и обслуживанием нейросетей. Профессионалам, мастерам своего дела и талантливым представителям творческих профессий нейросети вряд ли угрожают, во всяком случае в обозримой перспективе. Инженер нейросетей – это перспективная профессия, представители которой востребованы в разных отраслях. У нейросети спросили, какими будут профессии будущего. Новые профессии с нейросетями в 2023 и 2024Не можешь остановить – возглавь. Профессионально овладеете нейросетями, сформируете клиентскую базу, что позволит вам выйти на 5-10 т.р. в ДЕНЬ.
Профессии будущего. Как нейросети открывают новые направления в edtech
| ТОП-5 специальностей в сфере ИИ искусственного интеллекта | Как появилась профессия тренера нейросетей Основные обязанности AI-тренера Ключевые навыки Где могут работать AI-тренеры Сколько зарабатывает тренер нейросетей Как стать AI-тренером Перспективы профессии Главные мысли. |
| Назван список профессий, по которым сильнее всего ударит ИИ. Программисты в безопасности | Исследователи отмечают, что работа тренеров для нейросетей связана с высокой долей рутинных операций, требует навыков обработки большого объема информации, поэтому выполняется на удалении и занимает неполный рабочий день. |
Как стать специалистом по нейросетям?
Некоторые уже продают "промпты", которые помогают получать на выходе более интересные и красивые изображения. Зарплата: пока совсем узкая ниша, но если у вас талант генерировать идеи в текстовом виде, то это можно использовать для поиска удачных "промптов", которые продавать тем же ИИ-художникам. Ведь именно благодаря ученым и разработчикам в области ИИ появились такие крутые нейросети. Однако путь в профессию довольно сложный, особенно, если вы хотите не просто применять нейросети, но строить и обучать модели для абсолютно новых задач. В основном требуются хорошие знания математики, Python, а также алгоритмов и библиотек машинного обучения. Профессия в целом не новая, но вероятно мы еще увидим больше вакансий и рост зарплат, так как новые достижения могут сильно изменить экономику разных отраслей. Представьте, что кто-то нехороший нарисует несколько тысяч или даже миллионов оскорбительных картинок, да еще в разных стилях, и потом начнет заливать их в соцсети. Именно поэтому может вырасти нужда в специалистах по модерации. Конечно, часть контента уже фильтруют с помощью алгоритмов компьютерного зрения, но определять к примеру на сколько оскорбителен контент для каких-то групп пользователей все еще очень сложная задача.
Специалисты в этой области продолжают обучаться и совершенствоваться, осваивая новые методы и технологии. Благодаря уникальным навыкам, они могут стать востребованными специалистами и достичь успеха в своей карьере. Для детей, проявляющих интерес к программированию и анализу данных, обучение и развитие в области искусственного интеллекта может стать отличным выбором для успешной карьеры в будущем. Как подготовить ребенка к профессии оператора нейросетей? Если ваш ребенок проявляет интерес к программированию и анализу данных, подготовка к специальности оператора нейросетей может начаться уже в раннем возрасте. Вот несколько способов, как помочь развить необходимые навыки: Изучение основ программирования. Предоставьте ребенку возможность ознакомиться с основами программирования, начиная с простых языков, таких как Scratch или Python. Постепенно школьник сможет изучить концепции, логику и алгоритмы, которые являются основой работы с нейронными сетями. Углубленное изучение математики и статистики. Математические и статистические знания являются важным элементом взаимодействия с нейросетями. Поощряйте ребенка изучать математические концепции и решать задачи, которые помогут ему развить навыки анализа данных. Прохождение онлайн-курсов. Существует множество онлайн-курсов по программированию и нейронным сетям, которые предоставляют возможность практического применения знаний и развития навыков. IT-школы для детей помогают освоить множество смежных перспективных профессий. Создание собственных проектов.
В нем приняли участие 2,4 тыс. Готовность меняться Абсолютное большинство опрошенных готовы к каким-либо действиям в случае замены своей профессии или должности нейросетью.
В эпоху, когда массовые «сливы» данных происходят едва ли не каждую неделю, а от кибератак страдают банки, органы власти и глобальные производства, ценность таких профессионалов будет только расти. В число компетенций, необходимых для развития в качестве специалиста по кибербезопасности, входят навыки программирования, умение обрабатывать массивы данных, знание технических аспектов электронных приборов и гаджетов, а также аналитическое мышление, внимательность и аккуратность. Востребованности специалистов по кибербезопасности способствуют развитие блокчейна и рынка криптовалют, а также форм и механизмов киберпреступности. Нейропилот Нейропилотирование развивается параллельно с беспилотным транспортом, которому предсказывают большое будущее в космосе, под землёй и в Мировом океане. Профессиональные нейропилоты управляют БЛА буквально силой мысли, передавая мозговые импульсы на нейроинтерфейс: поднимает дрон в воздух, расслабляясь, а опускает, напротив, сосредотачиваясь. Отсюда особые требования не только к хард-, но и к софт-скилам — и в первую очередь необходимы стрессоустойчивость и самоконтроль. По прогнозу Минпромторга, объём рынка БЛА к 2030 году составит 120 миллиардов рублей — и часть их точно уйдёт нейропилотам. В круг задач специалистов по переработке отходов входят генерация и внедрение новых технологий, которые позволяют минимизировать или скомпенсировать воздействие на окружающую среду, повторно использовать материалы и приблизиться к безотходной экономике, или экономике замкнутого цикла. Рециклинг-технолог — кросс-функциональная специальность: такие профессионалы сочетают компетенции химика, инженера и эколога.
ChatGPT отнимет у вас работу: нейросеть перечислила профессии в зоне наибольшего риска
Профессионалам, мастерам своего дела и талантливым представителям творческих профессий нейросети вряд ли угрожают, во всяком случае в обозримой перспективе. Описание профессии Разработчик нейросетей — это программист, который разрабатывает математические модели машинного обучения по типу нейронных связей головного мозга. Современные профессии, которые они могут привести в этот мир, это: молекулярный биолог, нейробиолог, врач-невролог и нейрохирург, инженер (разрабатывающий искусственные нейронные сети), специалист по BigData, лингвист.
Нейросеть составила список самых востребованных профессий будущего
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. Но нейросети не умеют создавать контент самостоятельно: писать и уточнять запросы, проверять и анализировать результат должен человек. Программы лишь инструмент, который ускоряет выполнение рутинных задач. И если научиться им грамотно пользоваться, то можно дать фору соискателям, которые с ИИ на вы. А ещё нейросети несовершенны. Иногда они выдумывают или искажают факты.
Так происходит, например, когда у бота есть пробел в знаниях и он выдаёт пользователю наиболее статистически верную информацию. Главный редактор журнала Wired Стивен Леви считает, что это может стимулировать человеческое творчество. Распространение таких «галлюцинаций» будет препятствовать тому, чтобы доверить всю работу ИИ.
Так как профессия только зарождается, компания решила подготовить специалистов своими силами. Можно пройти вводный курс, длительностью 1-2 часа. Он поможет освоиться в теме за 5 уроков. Достоверность ответов: из чего состоит и как проверять. Важное о структуре ответов нейросети и видах текстов. От лучшего к худшему: что такое ранжирование ответов. В конце каждого параграфа есть несколько проверочных вопросов, которые помогут закрепить знания.
Уделяет по 3-4 ч в день работе в онлайне. Не было сложностей в обучении. Read More До обучения: работает охранником, брал кредиты на дорогостоящие курсы, но они не имели эффекта. 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.
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. Точно так же, как не умер театр, не умерло телевидение после появления интернета, точно так же и с появлением искусственного интеллекта, мне кажется, у дизайнера просто появилось больше инструментов для того, чтобы творить. Кулинкович: Да. Совершенно верно. Более того, интересный эффект, что тот крафт, ручная такая работа, которая… Вот этот рынок объединял в себе большое количество профессионалов и сейчас кажется, что пришли нейросети и этот рынок разрушили. И, конечно, вода из этого моря утекла в моменте. Но при этом останутся мастера, как в случае с театрами, есть гениальные постановки, которые собирают огромные залы и оказываются суперактуальными и, возможно, даже более редкими и более неожиданными, чем они были ранее. Потому что ранее это был такой массовый продукт, то сейчас это штучный. Поэтому, когда все говорят, что нейросети убивают работу дизайнера, здесь, наоборот, я это вижу, как создание каких-то интересных локальных ниш, которые, наоборот, создают возможности. Они как бы преумножают варианты применения каких-то творческих усилий. Коротнева: Сергей, вопрос о том, появится ли новая профессия на стыке дизайна и около какой-то научной истории Data Science. Вы уже сказали про профессию промт-инжиниринг. Кулинкович: Разные люди это называют по-разному. Мы в студии называем это «нейровод» — человек, который выбирает финальный вариант, потому что вариантов очень много, выбрать из них конечный — это и есть одна из самых сложных задач. У нас есть специальные нейроводы. Которые делают дизайн мозгами Николая, но принимают ответственность за принятие финального решения. Гребенников: Сергей, такой вопрос. Николай — это все-таки когда-то был реальный человек или полностью вымышленный персонаж? Кулинкович: Это полностью вымышленный персонаж. С этим есть очень интересная история, потому что, когда мы начали получать работы, которые сопоставимы по качеству с живыми людьми, мы решили, это не просто прикол. Мы решили проверить, насколько… либо это наш глюк, либо это действительно похоже на то, что делает живой человек. Поэтому мы придумали Николая Иронова и начали под его именем отдавать эти работы нашим клиентам, которые не знали о том, что это генеративный дизайн, для того чтобы обойти вот этот блок предрассудков по поводу того, что если дизайн был синтезирован, значит, он какой-то не такой, какой-то недостаточно человеческий, недостаточно качественный. И мы воспользовались вот этой секретностью и анонимностью. Более того, мы даже засекретили его внутри компании, завели ему там карточку в бухгалтерии, завели ему e-mail, Facebook и так далее, поддерживали какую-то социальную даже жизнь от его имени, придумали ему фоторобот. Мы скормили тоже генеративной системе портреты всех сотрудников студии, которые на тот момент были, и сделали усредненное лицо, загрузили его карточку в наш интернет и, собственно, прожили, пока шла разработка, мы жили с этим образом Николая Аронова. И дальше отдавали клиентам работы, подписанные этим именем. И только когда эти работы начали массово тиражироваться, появляться на объектах какого-то реального мира, на этикетках с напитками, на вывесках в кафе, только тогда мы раскрыли карты и сказали, что это не человек. Коротнева: Очень любопытно про Николая Иронова. Но вернемся к нашим сетям, которыми мы пользуемся уже с прошлого года. Пытаемся как-то с ними играться, вдохновляться. Мне кажется, я поэтому и хочу ваше профессиональное мнение спросить, что нейросеть, в частности Midjourney, работает примерно в одном и том же направлении — накладывает один и тот же паттерн? Я имею в виду сюрреализм, абстракция, киберпанк. Как-то так она работает. Или нет? Или она может работать во всех художественных направлениях, креативить совершенно разное? Кулинкович: Ее так научили. Но по факту, когда вы работаете с живым человеком, он тоже работает в одном направлении. Вы приходите к дизайнеру живому или иллюстратору и говорите: «Нарисуй мне кружку», и он вам нарисует, скорее всего, кружку таким образом, как он умел рисовать все эти годы до. И вы для того, чтобы ваш инструмент, для того, чтобы подобрать правильный стиль, найти правильного дизайнера, иллюстратора с правильной историей… Потому что в целом в реальном мире довольно мало людей живых, которые готовы рисовать в очень широком изобразительном диапазоне, создавать графические материалы. Так и с нейросетями. И они рисуют то, чему их научили. Условно, какой-то сет они повидали, то они и выдают. Поэтому всегда можно найти некоторые групповые признаки у разных технологий. Гребенников: Сегодня применение искусственного интеллекта — это дань моде или это реальный инструмент, который делает нашу жизнь и наши сервисы немножко лучше? В Москве есть ресторан, который существует без шеф-повара, и там такая концепция, что все блюда придумывает искусственный интеллект, потому что искусственный интеллект лучше знает, что в целом, в среднем люди едят. И это дань моде или это реальный сервис, который помогает дизайнерам, музыкантам, тем, кто творит, тем, кто пишет какие-то книги, учебники? Какое у вас мнение? Кулинкович: Во-первых, не стоит недооценивать дань моде. Потому что дань моде продолжает помогать продавать, помогает зарабатывать. И та обвязка, тот же самый продукт, на который навесили лейбл искусственный интеллект, он продается потенциально… В правильных руках он будет продавать с лучшей конверсией, с большей. Это даже без рассмотрения того, что стоит за концепцией искусственный интеллект. Это просто лучше продается. В моменте. Это уже реальное применение. Я знаю, о каком ресторане вы говорите. Там очень вкусно. И я там бывал много раз. Я практически уверен, что это как раз именно эксплуатация первого сценария. Потому что слишком хорошо для искусственного интеллекта, слишком вкусно. Второй момент, что мы видим, что люди используют… Это не игрушка. Если обращаться опять к Аронову, то у него несколько тысяч клиентов. И к нам приходят постоянно благодарные отзывы людей, которые просто смогли себе дешево сделать… И быстро сделать классный логотип, который они любят, используют. И этой возможности у них не было ранее. Это было либо дорого, либо они на это не решались. В этом смысле я вижу… И помимо этого мы же разрабатываем и другие технологии. И я вижу, что это вполне себе для нас создает новые рынки внутри. И если рынки существуют, это значит, что… Если энергия в этих рынках как-то двигается, это значит, что есть люди, которые в конечном итоге расстаются с деньгами за результаты работы этих алгоритмов. А если люди расстаются с деньгами систематически, значит, в этом есть какая-то систематическая польза. Поэтому тут я виду просто главное узкое место не в самих технологиях, а в их правильном режиссировании. Если мы говорим про дизайн, технологии генеративного дизайна и в целом очень сложные модели нейросетевые, они существуют уже много-много лет. Но из-за того, что они создаются в целом математиками и появляются в реальности в виде таких «вайт пейперов», научных статей, которые просто как набор некоторых формул. Но они уже есть на рынке. И сейчас я вижу, что главное узкое горлышко лежит уже не в технологиях, не в непосредственно искусственном интеллекте, есть он или нет, а в том, в какие человеческие отрасли это применено. Потому что это реально дорогое удовольствие. Взять какой-то существующий бизнес. Найти там несовершенство и какие-то вещи, которые можно автоматизировать с помощью просто технологий. Это и так дорого.
ChatGPT отнимет у вас работу: нейросеть перечислила профессии в зоне наибольшего риска
чем занимаются разработчики нейронных сетей и кто это такие, что нужно знать и уметь (обязанности). Многие задачи, связанные с обработкой и анализом больших объемов данных, могут быть автоматизированы. Анастасией Абышевой. Исследователи отмечают, что работа тренеров для нейросетей связана с высокой долей рутинных операций, требует навыков обработки большого объема информации, поэтому выполняется на удалении и занимает неполный рабочий день. Это приводит к появлению все большего числа вакансий для инженеров нейросетей, и перспективы роста этой профессии в ближайшие годы кажутся очень многообещающими. чем занимаются разработчики нейронных сетей и кто это такие, что нужно знать и уметь (обязанности).