Около трети респондентов считают, что нейросеть сможет заменить бухгалтеров и менеджеров по продажам, меньшее число опрошенных рассказали, что рискуют быть замененными финансисты, HR-специалисты, социологи. Дизайнеры, фрилансеры, копирайтеры и даже программисты могут потерять работу из-за развития нейросетей, сообщает «Общественная Служба Новостей». Нейросеть выдаёт ответ, но не учитывает нововведения, которые появились в последние годы. И нейросеть помогает сэкономить не только деньги, но и время, говорит основатель компании Екатерина Козырева.
Работа и вакансии "специалист по нейросетям" в Санкт-Петербурге
Инженер нейросетей – это перспективная профессия, представители которой востребованы в разных отраслях. Тем не менее многие работники, даже те, чья профессия по прогнозам подвергнется влиянию ИИ, с оптимизмом смотрят на развитие нейросетей. Команда VK Cloud перевела статью, в которой дата-сайентист рассказывает о новых специальностях, появление которых в грядущие годы связано с развитием искусственного интеллекта. чем занимаются разработчики нейронных сетей и кто это такие, что нужно знать и уметь (обязанности).
5 профессий, которые появились в 2023 году благодаря искусственному интеллекту
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. 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.
Навыки и компетенции Представление о средствах и приложениях ИИ — например, о клонировании голоса, дипфейках, обработке текстов и речи, компьютерном зрении и т. Способность идентифицировать и анализировать потенциальные угрозы и уязвимости ИИ, такие как перехват конфиденциальной информации, фишинг, взлом с помощью вредоносных программ, несанкционированный доступ к данным и т. Умение проектировать и внедрять стратегии и решения защиты от угроз ИИ, такие как шифрование, аутентификация, верификация, мониторинг и т. Поиск новых источников информации для обучения моделей станет важным моментом в развитии новых технологий. Поиск данных — это одно. Но кто-то должен структурировать их, чтобы с их помощью можно было обучать большие модели. Для этого и понадобятся инженеры и кураторы данных в области ИИ.
Именно они будут искать информацию и делать её пригодной для моделей ИИ. Нужно помнить, что данные, которые собирают и хранят для массивных языковых моделей, часто довольно сильно отличаются от данных для традиционного применения в интересах бизнеса. Это объясняется диспропорцией таких факторов, как разнообразие, объём и качество данных. Чтобы быть на шаг впереди остальных, можно освоить разные навыки и инструменты для работы с типами данных, подходящими для больших моделей. Думаю, такая должность появится не только в крупных компаниях, занимающихся обучением больших моделей ИИ вроде GPT. Поскольку ИИ становится демократичнее, все компании захотят обучать большие языковые Open-Source-модели для собственных задач, например для обслуживания клиентов и подготовки документации. Не предполагаю, что спрос на таких специалистов начнёт падать в обозримом будущем.
Навыки и компетенции Представление о форматах и источниках данных, таких как текст, аудио, видео, изображения и т. Умение собирать, очищать, маркировать и классифицировать данные для моделей ИИ — например, работать с пайплайнами данных, инструментами аннотирования, проверки качества данных и т. 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.
Готовность меняться Абсолютное большинство опрошенных готовы к каким-либо действиям в случае замены своей профессии или должности нейросетью. Участникам исследования также предлагалось отметить, в каких профессиях нейросети способны заменить человека.
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. В обществе потребления и даже перепотребления технологи со специализацией на переработке отходов не останутся без работы по крайней мере до тех пор, пока не сформируется устойчивый тренд на антипотребительство. Цифровой лингвист Когда мы общаемся с голосовыми помощниками, вводим промт для нейросети или пользуемся переводчиками, то даже не думаем, что часть работы за нас уже проделал цифровой лингвист.
Работа и вакансии "специалист по нейросетям" в Санкт-Петербурге
| Специалист по нейросетям: профессия промт-инженер | Команда VK Cloud перевела статью, в которой дата-сайентист рассказывает о новых специальностях, появление которых в грядущие годы связано с развитием искусственного интеллекта. |
| Специалист по нейросетям | Но благодаря большому выбору профессий, связать свою карьеру с нейросетями получится даже у того, кто не считает себя технарем. |
| Специалист по нейросетям: как стать экспертом в области искусственного интеллекта. - Chat AI | Вакансии связанные с нейросетями могут быть найдены на специализированных ресурсах, таких как |
ТОП-5 профессий в сфере ИИ, которые изменят мир
| Будущее SMM-специалистов в эпоху нейросетей – интервью с Аленой Владимирской | Тем не менее многие работники, даже те, чья профессия по прогнозам подвергнется влиянию ИИ, с оптимизмом смотрят на развитие нейросетей. |
| Нейросеть составила список самых востребованных профессий будущего | Эта специальность ИИ занимается созданием изображений, используя технологии искусственного интеллекта и нейросетей. |
| Треть российских соискателей полагает, что их профессию могут заменить нейросети | Нейросети породили новые профессии, спрос на специалистов, умеющих с ними работать, растет день ото дня, отмечают крупные IT-компании. |
Нейросети наступают: специалистов каких профессий уже готов заменить искусственный интеллект
Они смогут создавать с помощью нейросетей медиапроекты, разрабатывать для них маркетинговые стратегии, оптимизировать редакционные процессы, анализировать и визуализировать большие данные. Программу создали преподаватели университета и ведущие эксперты Яндекса. Она включает как гуманитарные дисциплины, так и курсы по анализу данных и работе с нейросетями. Всего будет восемь предметов, среди них — медиа и большие данные, статистический анализ, математическая лингвистика, правовое и этическое регулирование ИИ. Занятия по большим данным и искусственному интеллекту в медиапроектах будут вести сотрудники Яндекса. Елена Вартанова, декан факультета журналистики МГУ, профессор, академик РАО Технологическая трансформация медиакоммуникационной индустрии ставит перед профильными вузами новые вызовы.
Мы просто не можем позволить себе игнорировать происходящее.
По мнению опрошенных Зарплатой. Копирайтеры, дизайнеры, переводчики, администраторы, бухгалтеры и специалисты по кадрам и документам уже сейчас должны задуматься - нет, не об увольнении и бедности, а о том, в какую сторону развивать свою карьеру. Так как в привычном сейчас виде многих профессий может не остаться уже через 10 лет. Автоматизация и цифровизация процессов, по прогнозам экспертов ВЭФ Всемирный Экономический Форум , в ближайшие несколько лет ликвидируют 85 млн рабочих мест по всему миру. Но создадут 97 млн новых. Так что инвестируйте в дополнительное образование и профессиональную переподготовку — особенно, если ваша профессия находится в группе риска. Шутки в сторону — похоже, и правда пришло время спрашивать мнение и у искусственного интеллекта.
Для каких задач применяют ML и нейросети Есть много прикладных задач, которые решаются с помощью эксперта, простых правил и специально подобранных алгоритмов. Когда данных становится много, у нас появляется возможность извлекать из них полезные знания, обходя ограниченность простых подходов. С помощью ML можно рассчитывать риски — например, предсказать, выплатит ли человек кредит, или рассчитать будущие цены на квартиры. Есть отдельная группа задач, для которых нейросети особенно хороши: находить похожие картинки, звуки и посты, генерировать изображения и тексты. Конечно, искать похожие аудио можно и без нейросетей — приложение Shazam прекрасно работало даже в первых версиях. Но обучение алгоритмов с помощью нейросетей дает дополнительные возможности. Творчество нейросети Midjourney Как разрабатываются нейросети В этой части статьи будет немного хардовой информации, связанной с математикой и ML. Если вы ничего не поймете или захотите понять больше, советуем пройти наш курс по математической логике для программистов Нейросеть — это формула, которая из одного массива чисел делает другой массив. Формула большая и длинная, может быть с миллионами параметров, но собирается из довольно простых операций — арифметики, элементарных функций синусы, косинусы, экспоненты и даже более простые, вроде взятия степени и суперпозиции. Выше пример одной из решаемых задачек: классификация изображений на условные тысячу классов. Входной массив здесь — просто массив пикселей картинки, выходной — вектор с вероятностями, что изображено на картинке. Выходной массив может быть и картинкой например, как в задачах pix2pix на улучшение картинок или дорисовывание. Входной массив может быть не картинкой, а последовательностью слов — так, например, происходит в генерации картинок по тексту. С отдельными элементами входного массива обычно не работают: действия собирают в слои и применяют операцию ко всему массиву сразу. Котика на картинке распознают независимо от того, в какой части картинки он находится. Саму формулу пишут не как аналитическую формулу, а вычислительным графом — это рецепт для калькулятора, в каком порядке и что делать с входным и промежуточным массивами. Очень популярная, старая и довольно простая моделька. Она может показаться сложной, но операции — простые, а концепция вычислительного графа позволяет работать со сложными формулами. В этих слоях скрываются числа, они же — веса — коэффициенты в большой формуле. Сначала параметры инициализируют небольшими случайными числами, а затем улучшают с помощью градиентного спуска. Так система самообучается. Обвязку к этому движку обычно делают на Python. Но на них сейчас нейросети почти не пишут, кроме низкоуровневых сетей для устройств. Знания Python достаточно, чтобы писать крутые вещи. Есть библиотеки, позволяющие упростить процесс разработки. Крутые обертки и сборники моделей — одна из причин, почему сейчас стало популярно разрабатывать нейросети. Например, проект Hugging Face — это платформа для разработки и использования моделей и приложений на основе искусственного интеллекта, особенно в области обработки естественного языка Natural Language Processing. Интерфейсы моделей отвязаны от математики, это простые и конкретные инструкции, что именно сделать, чтоб получить результат. А вот при использовании фреймворков PyTorch, Jax и TensorFlow для работы с данными и машинного обучения придется плотнее взаимодействовать с математикой. Как попасть в индустрию Нейросетями можно заниматься как прикладной технологией в коммерческой разработке, так и использовать их в качестве инструмента для исследований в научных лабораториях. В 2016 году, чтобы попасть в лабораторию, занимающуюся нейросетями, ничего особенного знать и уметь не требовалось. Сейчас порог входа в исследовательские лаборатории, где применяют эту технологию, увеличился. Нужно соответствовать высоким требованиям: знать математику, хорошо кодить, иметь научные публикации. Такой уровень экспертизы есть у небольшой части людей. Вакансий публикуется больше не в области исследований, а в прикладных проектах. Прикладными проектами может заниматься обычный разработчик. Для этого нужно уметь кодить, решать задачи и использовать системный подход. Нужно учиться делать базовые вещи максимально аккуратно. А все остальное получится в свое время.
Это и виртуальная реальность, и гарнитуры нейроуправления. Здесь в России лидирует компания «Нейроматикс» , которая как поставляет в нашу страну гаджеты, так и сама их разрабатывает. Тут нужны и разработчики игр для нейроинтерфейсов, и разработчики самих гаджетов, и… нейропилоты. Чемпионат профессий WorldSkills , цель которого — повысить престиж рабочих профессий и улучшить профессиональное образование, уже включил нейропилотирование в программу своих соревнований. В будущем от сегмента ожидается и то, что мы научимся осуществлять контроль над потенциально опасными и неэффективными психоэмоциональными состояниями. Но тут нужна совместная работа когнитивистов специалистов, изучающих, как устроено мышление человека , психологов и нейроучёных. Скорее всего, этого смогут добиться нынешние школьники. Нейрообразование Сегмент рынка под названием «нейрообразование» сам по себе не несет каких-то особых технологических прорывов, однако несомненно, что нейротехнологии — виртуальная и дополненная реальности, нейроинтерфейсы, различные технологии стимуляции головного мозга в ближайшие годы уже войдут в образовательные программы и технологии и займут в них центральное место. Так что если вы планируете стать педагогами, то изучать всевозможные применения нейротехнологий нужно уже сейчас. Лидером применения этих технологий можно назвать Московский технологический институт. Искусственный интеллект Сегмент, который получил название «нейроассистенты» веб-сервисы или приложения, исполняющие роль виртуального секретаря бурно развивается во всём мире. Это то, что сейчас называют «искусственный интеллект». Глубокое обучение, распознавание речи… Создание персональных нейроассистентов, которые станут нашими помощниками.
ИИ ищет работу: топ-10 профессий, которые исчезнут или изменятся из-за нейросетей
Вот небольшая часть того, чем я могу помочь: 1. Создание уникальных рефератов 3. Качественный перевод статей, постов 4. Описание карточек товаров на маркетплейсах 5.
Трейдеры на бирже Причина всё та же: аналитика — это конёк ИИ. Бухгалтеры ИИ легко может выполнять работу с цифрами в больших объёмах. Главное — правильно обучить его и… контролировать. Графические дизайнеры Уже сейчас нейросети типа Midjourney и Stable Diffusion помогают работникам искусства и графическим дизайнерам выполнять заказы на более высоком уровне.
Операторы службы поддержки Наверняка вы уже не раз общались с ботами — по телефону, в приложении банка, в чате "Телеграм". И процесс внедрения ИИ в сферу работы с клиентами будет только развиваться. Как видите, большинство профессий, в которых нейросеть быстрее и умнее людей, в любом случае не обойдётся без человека — обучить, написать программу и даже вовремя отключить ИИ способен только разум человека. Плюс к этому не следует забывать, что нейросеть — это машина, которая не знает чувств, эмоций и моральных устоев. ИИ прежде всего хороший помощник человека, а не наоборот.
Сеть помогает в подготовке контента по темам маркировки и устойчивого развития в бизнесе — а сегодня сложно найти и дорого нанять англоговорящих райтеров, которые могли бы свободно писать на такие сложные темы, отмечает эксперт. Это очень полезно, например, когда нужно составить персонализированное письмо для клиента, пост в соцсетях, статью для блога или анонс для рекламного баннера.
Более того, ChatGPT способен менять тон тексты в формальный или же, наоборот, в неформальный». Второе направление, где может пригодиться нейросеть — верхнеуровневая аналитика по рынку и компаниям. Так, можно быстро собрать информацию по необходимому рынку, найти список ключевых производителей рынка и многое другое, говорит Сидоренко. Нейросеть сделала это за 5 минут с хорошей детализацией. Отделила локальные компании от глобальных, рассказала про количество производственных площадок. Более того, дальше можно детализировать запрос и узнать точную информацию по каждой компании — основные направления их ESG стратегии — и, возвращаясь к первому пункту, использовать это для создания персонализированных сообщений с упором на фокусы конкретной компании. Единственный минус — ChatGPT пока работает с информацией вплоть до 2021 г.
Наконец, нейросеть можно использовать в SEO оптимизации. Можно дать задачу ChatGPT подготовить список ключевых запросов по определенной тематике и ранжировать их, например, отделить коммерческие от обычных. В целом использование нейросети существенно ускоряет работу маркетологов в ИТ и позволяет направить ресурсы на решение других, более сложных и творческих задач. Импортонезависимость Руководитель практики машинное обучение и искусственный интеллект Axenix бывшая Accenture Алексей Сергеев в беседе с CNews отметил, что ИИ даст возможность специалистам во многих сферах направить когнитивные усилия на решение более сложных и творческих задач.
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. По идее, все выпускаемые модели ИИ должны взаимодействовать с людьми. Хочется надеяться, что это взаимодействие положительно повлияет на их жизнь. Думаю, в составе высшего руководства появится должность директора по этике. По-видимому, уже очень скоро компании будут назначать таких директоров или кого-то вроде. Основная цель такого руководителя — по максимуму уменьшить необъективность и в созданных, и в проектируемых моделях. Кроме того, директор по этике должен следить за тем, чтобы модели выдавали результаты, позитивные и справедливые для участников процесса.
Думаю, это должен быть топ-менеджер, потому что деятельность в области этики подразумевает введение множества ограничений для сотрудников. Если такой человек не занимает руководящую должность, если он не пользуется в компании заслуженным уважением, его можно без проблем уволить и заменить тем, кто закроет глаза на все нарушения. И, строго говоря, такое развитие событий совершенно не исключено. Навыки и компетенции Технические знания в области технологий ИИ и представление о том, как они могут повлиять на общество и отдельных людей. Представление о действующих и появляющихся законах и стандартах в области этики ИИ. Представление о конкретной области и контексте применения ИИ с учётом специфики бизнеса и отрасли. Навыки коммуникации и умение работать с разными организациями и стейкхолдерами.
Нейросети на работе: какие задачи они могут взять на себя уже сейчас
В этом году нейросети могут внедриться в целый ряд профессий, рассказал "Известиям" руководитель направления продаж "Авито Работы" Роман Губанов. Разбираем, на что способны нейросети уже сегодня и какие профессии сможет заменить искусственный интеллект в ближайшем будущем. Промт-инженер знает, как получить доступ к нейросетям и взаимодействовать с ними через различные платформы и инструменты. Искусственный интеллект и профессии: какие специальности, связанные с ИИ и нейросетями, ждет бурное развитие и высокий спрос. Анализ интернет-спроса на профессии, связанные с разработкой и ИТ, показал, что больше всего растет спрос на создание нейросетей (+1749%). Представители новой профессии обучают нейросеть YaLM 2.0 (она же YandexGPT), чтобы та отвечала на вопросы «не хуже людей, разбирающихся в теме».
Что такое нейросети, как они работают и что нужно освоить новичку в AI
Промт-инженер знает, как получить доступ к нейросетям и взаимодействовать с ними через различные платформы и инструменты. Вы научитесь не только эффективно взаимодействовать с нейросетями, но и интегрировать их в свою повседневную рутину и бизнес-процессы. Инженер нейросетей – это перспективная профессия, представители которой востребованы в разных отраслях. Специалист по нейронным сетям: подробный обзор профессии Профессия нейротехнолог – как стать, где обучиться, востребованность. И нейросеть помогает сэкономить не только деньги, но и время, говорит основатель компании Екатерина Козырева. Профессии, связанные с нейросетями: какой бывает работа будущего и как на нее устроиться.
Неожиданные профессии, где используют нейросети
Инженер-робототехник Как очевидно из названия, суть этой профессии заключается в создании машин, имитирующих действия человека: инженер-робототехник проектирует их прототипы, собирает и тестирует рабочие образцы, а также разрабатывает управляющее ими программное обеспечение. Поскольку робот — самая «умная» из всех машин, искусственный интеллект и современная робототехника нераздельны. Чем совершеннее ИИ робота, тем больше задач он может выполнять. К примеру, если робот-таксист четверть века назад встречался исключительно в фантастических произведениях, то сегодня роботакси авто, управляемое искусственным интеллектом компании «Яндекс» уже курсирует по Москве.
Не за горами и беспилотные комбайны и самолеты, роботы-курьеры или администраторы гостиниц, и всех их нужно будет не только спроектировать, но и натренировать, применяя методы машинного обучения. Дойдет ли до роботов — школьных учителей или терапевтов, сказать сложно, но нехватка работы инженерам-робототехникам в ближайшие десятилетия точно не грозит, а зарплаты однозначно увеличатся. Хотя эти специалисты и сейчас не могут пожаловаться на зарплату: она начинается от 100 тыс.
Инженер-электротехнолог инженер по электротехнологическим установкам Представить современный мир без результатов деятельности инженеров-электротехнологов невозможно, ведь они занимаются тысячей вещей — от промышленных плазменных печей до электростанций, от бытовой электротехники до трамваев. Они отвечают за создание и обслуживание всех систем, использующих или преобразующих электроэнергию; разрабатывают и тестируют предназначенное для этих систем оборудование и отдельные элементы; обеспечивают безопасность энергетической сферы и устанавливают ее стандарты.
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. Этот тип работы часто требует высокой степени точности и внимания к деталям, которые могут быть выполнены более эффективно с помощью ИИ. Midjourney Производственные рабочие.
Системы искусственного интеллекта можно использовать для автоматизации производственных задач, таких как работа на сборочном конвейере. Этот тип работы часто включает в себя повторяющиеся задачи, которые могут быть выполнены более эффективно и точно с помощью ИИ, что снижает потребность в людях. Технические писатели. Искусственный интеллект угрожает профессии технического писателя, потому что многие задачи, связанные с написанием технических документов, инструкций и справочных материалов, могут быть автоматизированы с помощью ИИ. Искусственный интеллект может анализировать большое количество данных и формировать документы быстрее и точнее, чем человек. Это значит, что в будущем технические писатели могут столкнуться с уменьшением спроса на свои услуги.
Эксперт рассказал, что важную роль в развитии нейросетей сыграл чат-бот ChatGPT, выпущенный на рынок компанией Илона Маска в конце 2022 года. Специалист считает, что данная разработка может найти широкое применение сразу в нескольких сферах. 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.
Нет таких алгоритмов, которые могли бы свободно переключаться между разными сферами и тематиками? Но по эффективности им далеко даже до уровня пятилетнего ребёнка. При этом Билл Гейтс выступил против таких призывов: он заявил, что мораторий не решит проблем. О каких угрозах и проблемах говорят специалисты? Есть так называемые состязательные атаки, когда злоумышленники могут использовать уязвимость архитектуры нейросетей для того, чтобы подменить распознаваемое изображение. Для человека отличия будут незаметны, но нейросеть начнёт очень сильно ошибаться, получив такую изменённую картинку. Проводились даже специальные опыты, когда нейросеть, отвечающая за работу автомобильного автопилота, переставала распознавать пешеходов в качестве препятствия. Также по теме «Нужен аудит систем ИИ»: IT-специалист — о проблемах и выгодах внедрения технологий искусственного интеллекта Технологии искусственного интеллекта могут стать инструментом контроля за людьми, если для этой сферы не будут созданы правовые рамки.... Есть и другие риски. Например, если разработчик поленится вычистить данные, на которых он обучал чат-бот, то нейросеть может выдать их злоумышленникам, если они применят специальный запрос. А среди этих данных могут быть и персональные. 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.
Эксперт назвал профессии, куда нейросети могут прийти уже в 2023 году
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. Сколько зарабатывает дизайнер интерфейсов В зависимости от опыта работы от 30 до 200 тыс. Как устроиться на работу Обычно работодатель требует предоставить портфолио и пройти собеседование. Промт-дизайнер Промт-дизайнер prompt designer — специалист, который формулирует текстовые запросы к генеративным нейросетям, чтобы получить изображение в соответствии с техническим заданием. Что нужно знать и уметь Это творческая профессия, которая предполагает глубокие знания языка, на котором формулируются запросы.
Специалист должен уметь анализировать семантические и синтаксические конструкции и хорошо разбираться в принципах работы ИИ. Сколько зарабатывает промт-дизайнер Такой специалист может работать по трудовому договору или на фрилансе с оплатой за трудочасы или фактические результаты. Зарплата оценивается в зависимости от опыта. Как устроиться на работу Работодатели требуют предоставить портфолио и документы о высшем образовании, а также рассказать на собеседовании о владении профессиональными инструментами генеративные нейросети, графические редакторы. ИИ-креатор ИИ-креатор создает изображения, тексты, видео с помощью нейросетей. Благодаря тому, что человек непосредственно не занят в генерации контента, он может тратить больше времени на творческую сторону проекта и объединять в себе сразу несколько функций. Что нужно знать и уметь Потребуется опыт в создании контента для блогов, умение строить контент-план. Плюсом будет образование в области маркетинга. Умение составлять запросы для различных генеративных нейросетей.
Сколько зарабатывает ИИ-креатор Заработная плата варьируется от 40 до 90 тыс. Как устроиться на работу ИИ-креатор может работать на фрилансе или в офисе. В первом случае для заключения договора на оказание услуг может понадобиться выполнить тестовое задание и предоставить портфолио. Во втором случае к перечисленным ранее пунктам добавится прохождение собеседования. Компьютерный лингвист Компьютерный лингвист — специалист, который занимается обработкой данных и переводом их в естественные для нейросетей языки. В дальнейшем профессионалы этого профиля передают результаты своей работы дата-сайентистам, которые обучают алгоритмы работать с текстами переводы, распознавание речи, трансформация устного языка в письменный и т. Если вы задаетесь вопросом, может ли филолог стать компьютерным лингвистом, то ответ будет утвердительным. Но ему понадобятся хорошая база программирования и понимание работы моделей машинного обучения. Что нужно знать и уметь От специалиста требуется знание естественных и компьютерных языков.
При этом приветствуется не только владение русским и английским, но и другими языками. Важно уметь программировать на Python хотя бы на базовом уровне , знать основы обработки естественного языка NLP и обладать опытом в разметке данных. Где учиться компьютерному лингвисту? Для этой профессии подходит образование по профилю «Фундаментальная и прикладная лингвистика», магистратура «Компьютерная цифровая лингвистика», курсы переподготовки в вузах. Сколько зарабатывает компьютерный лингвист Средняя зарплата составляет 100—120 тыс. Как устроиться на работу Работодатели требуют релевантного опыта в других компаниях и профильного образования с глубоким знанием естественных языков. Обычно для устройства на работу нужно выполнить тестовое задание и пройти собеседование. Промт-инженер Промт-инженер — специалист, который составляет правильные запросы к генеративным нейросетям, чтобы получить результаты, соответствующие техническому заданию. В сферу его задач входит выяснение потребностей заказчика, формирование промта подсказки для нейросети на основе полученной информации и его изменение, если изображение или текст сразу не подходят.
По сути, работа промт-инженера — искусство коммуникации с нейросетью. Что нужно знать и уметь От соискателя требуется глубокое знание естественного языка, аналитическое мышление, техническая грамотность, понимание принципов работы нейросетей.
Сыграйте в любимую игру прямо на Ленте. И сделали!
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. Нейросеть и штатный дизайнер поделили между собой обязанности — нейросеть генерирует креативы, а дизайнер отбирает самые лучшие и дорабатывает их. В результате на работу уходит намного меньше времени на подготовку баннера — в 2 раза , так как не нужно придумывать идеи, искать графику на фотобанках и самостоятельно отрисовывать картинку с нуля.
Павел Молянов, руководитель контент-агентства «Сделаем», провел интересный эксперимент — он брал заказы на бирже копирайтинга еТХТ и отдавал их в работу нейросети. Из 8 заказов не удалось сдать один, а еще 2 получились совсем плохо. К каким выводам он пришел: Нейросеть пишет не хуже дешевого копирайтера; Тексты от нейросети можно использовать как драфт, который придется доработать — тогда получится нормальный текст; Нейросеть плохо дорабатывает текст лучше пишет с нуля, чем рерайтит. Что в итоге?
Хороший специалист не только не потеряет работу, но и упростит ее — сможет автоматизировать некоторые задачи и сэкономить время. Чат-бот частично подтверждает наши догадки насчет некоторых профессий. ИИ придет туда, где нужна автоматизация. В первую очередь, это производство, транспорт и клиентский сервис.
Но даже здесь ИИ отмечает, что он не заменит полностью людей — он лишь освободит их от рутинных задач. Со списком тех, кого ИИ не заменит, та же история — это представители творческих профессий, сфер, где важны межличностные навыки, где нужно критическое мышление и стратегическое планирование или особые способности.
Участникам исследования также предлагалось отметить, в каких профессиях нейросети способны заменить человека.
Как стать специалистом по нейросетям?
Нейронные сети стремительно внедряются почти во все области жизни, и работа человека становится будто бы «ненужной». С нейросетями была знакома немного до обучения. Нейросеть ChatGPT рассказала, какие профессии заменит искусственный интеллект. Профессию тренера нейросетей можно назвать работой будущего. Это связано с тем, что нейросеть не понимает, нужно ли ей изобретать отели или брать только реальные, в которых есть свободные места. 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.