Новости профессии связанные с нейросетями

Самая известная нейросеть ChatGPT составила рейтинг специальностей, которые, по ее мнению, будут наиболее востребованы в будущем. С нейросетями была знакома немного до обучения. Разработчик нейронных сетей — специалист, который занимается созданием, оптимизацией и улучшением нейронных сетей — алгоритмов, имитирующих работу человеческого мозга. Разбираем, на что способны нейросети уже сегодня и какие профессии сможет заменить искусственный интеллект в ближайшем будущем.

Нейросеть составила список самых востребованных профессий будущего

Какие профессии скоро может вытеснить нейросеть с рынка труда Metro Нейросеть ChatGPT рассказала, какие профессии заменит искусственный интеллект.
ИИ ищет работу: топ-10 профессий, которые исчезнут или изменятся из-за нейросетей На модуле по Deep Learning студентов знакомят с продвинутыми технологиями по работе с нейросетями, например трансформерами — архитектурой нейронных сетей, которая лежит в основе ChatGPT.

ИИ ищет работу: топ-10 профессий, которые исчезнут или изменятся из-за нейросетей

Сначала нейросети пришли за художниками, дизайнерами, композиторами, теперь добрались и до нас — работников телевидения. AI-тренеры обучают нейросеть отвечать на вопросы безупречно с точки зрения языка, пользы, достоверности, безопасности и этики. В прошлый раз, неделю назад, мы обсуждали ChatGPT, нейросети, технические аспекты, нюансы этих механизмов. Нейронные сети стремительно внедряются почти во все области жизни, и работа человека становится будто бы «ненужной».

ИИ вам в помощь: почему самозанятым нужно учиться работать с нейросетями

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. А с использованием нейросетевых технологий — это еще дороже.

Я вижу, что сейчас основная борьба, основной движ происходит именно здесь, где технологии все уже есть, просто подходи, бери с полки. Но главное — это найти сейчас в существующих индустриях большие возможности. Большие несовершенства, которые можно автоматизировать с помощью этих технологий. Гребенников: Мне кажется, это хорошо продается в том числе. Вы не просто так сказали про маркетинг и рекламу. Ведь туда сегодня добавили лейбл «создано с помощью искусственного интеллекта», «благодаря искусственному интеллекту». А тут еще ChatGPT применили. Мне кажется, что это хорошо продается.

С другой стороны, очень хорошо покупается пользователями. Я тут сейчас в своем телефоне нашел приложение. Называется Mubert. Наверное, слышали о таком. Это музыка, созданная искусственным интеллектом. Когда мне нужно что-то включить фоновое, От Чайковского и Баха я устаю. Невозможно слушать бесконечно. Может, я кого-то сейчас обижу в нашем эфире.

Включаю Mubert фоном, я могу это слушать бесконечно. Такое ощущение, я музыку не замечаю. Но при этом у меня в квартире есть фончик, который приятно радует ухо. Поэтому куча сегодня применений искусственному интеллекту и всему этому. Я помню, мы еще застали времена, когда компания Microsoft работала в России. И была огромнейшая презентация, как искусственный интеллект создал не только музыку, но и сопроводил это визуальным рядом. Это было потрясающе. Хочется, чтобы таких проектов становилось больше.

Наверное, подвел я к чему… К тому, что какой ваш самый любимый логотип или проект, созданный с помощью Николая Иронова внутри студии Артемия Лебедева? Чем вы прямо гордитесь? Кулинкович: Ох, это сложный вопрос. Потому что в целом Иронов сделал уже больше миллиона логотипов и продолжает генерить. Гребенников: Понимаю. Кулинкович: Понятно, что, если отбросить весь контекст и посмотреть на логотипы живых людей и генеративные логотипы, то в целом они очень близкие. Едва ли человек или машина способен создать что-то вне контекста такое, что будет иметь какую-то невероятную силу само по себе. Поэтому логотип становится культовым, скорее, не из-за своей оригинальной формы.

Они становятся культовыми из-за того контекста, в котором они в правильный момент появились. И конечно, ранний Николай, когда он выступал инкогнито и генерил еще такие… Мы еще не до конца могли и хотели попадать в жанр неотличимости от человеческих логотипов. Поэтому он был такой немного шероховатый. И этим вызывал недоумение. И при этом притягивал людей. И когда мы просто… Момент, когда ты вечером идешь домой, заходишь в магазин продуктовый. Ты просто видишь на полке такой ряд из бутылок пива, сделанных синтетически, и ты знаешь, что клиент это воспроизвел, не зная о том, что это был синтетический дизайн, к которому человек не прикасался. Это очень интересное чувство, ощущение.

Или когда выходили большие обзоры логотипов для блогеров, которые недоумевали, как такое можно было им предложить за такие деньги, за которые это продалось. Это, конечно, генерировало очень много внутренних переживаний, приятных ощущений о том, что ты обладаешь некоторым секретом, который другие пока не знают. Поэтому все ранние работы Николая, которые были, когда он еще скрывал свое истинное обличие, они отличаются. Для меня особо… Я с особым трепетом их вспоминаю. Мы себе обещали, что мы не будем менять логотип. В качестве идеи. Есть ли возможность на открывающей панели представить логотип, который нарисовала нейронная сеть и показать, как это видит нейронная сеть? Кулинкович: Изи вообще.

Коротнева: Я думаю, что мы придем с этим. Мне кажется, было бы прикольно. Коротнева: Коллеги, давайте ваши договоренности мы оставим на разговор после эфира. Сергей, у меня по ходу нашего диалога еще возник вопрос, который не дает мне покоя. Как вы думаете, не исчезнут ли сервисы стоковых изображений на фоне развития нейросетей? Что вообще будет с ними? Гребенников: Я бы мечтал, чтобы они исчезли. Кулинкович: Это происходит уже сейчас.

Мы ведем переговоры с ребятами, изначально бизнес которых — это стоковые изображения. Поскольку сейчас мы, развивая технологию, подходим к моменту, когда мы готовы массово генерировать достаточно качественные семплы иконок в каком-то узком жанре. И можно их массово продавать. Это происходит уже прямо сейчас. Я полагаю, что мы не одни такие умные, что сейчас это наполнит стоки генеративная графика. Это нормально. Не то, чтобы что-то от этого поломается. Раньше вы использовали фотографии, которые снимались на фотики.

А сейчас это фотографии, которые сделаны нейросетью. Разницы особой нет. Просто структура доходов людей поменяется, перераспределятся потоки и все. Сейчас мы разговариваем, например, про кейс с РИФом. По факту, если посмотреть, что происходит — искусственный дизайнер отбирает работу у реального. Потому что есть некоторые дополненные ценности в самом факте того, что он искусственный. Иногда приходят клиенты и говорят, что, несмотря на все преимущества работы с живым человеком, что его можно конкретно заставить что-то нарисовать, а клиенты видят, что в генеративности есть дополненная ценность, которая уже в некоторых контекстах превышает дополненную ценность живого человека. Когда только начали появляться эти генеративные технологии, все такие: «О Боже, роботы заберут работу у живых людей».

И сейчас мы свидетели того, как это буквально происходит. Потому что мы не обсуждаем, что давайте вы нам сделаете просто логотип для рифа, мы обсуждаем — давайте нам нейросеть сделает логотип для РИФа. Это именно то, что происходит. Это то, как роботы забирают работу у живых людей. Коротнева: Да, у нас сегодня в студии два Сергея. Можно загадывать желание. Я загадаю, чтобы все-таки роботы не отобрали работу у наших дизайнеров. Подводя итог, как вы думаете, как бы вы могли определить главные задачи дизайнера будущего?

Например, дизайнера следующего десятилетия? Что будет выходить на первый план? Кулинкович: Я считаю, что задачи дизайнера настоящего, будущего и прошлого не менялись. И самыми лучшими дизайнерами всегда являются те ребята, которые понимают контекст. Понятно, что та часть, которая касается непосредственно воспроизведения дизайнерского продукта будет постоянно трансформироваться. Но из-за того, что конечным потребителем дизайнерских услуг все равно являются люди, то люди являются, дизайнеры являются поставщиками системы ценностей, куда этот дизайн приземляется. И конечно, это будет нам облегчать работу. Всеми силами мы будем делать ее быстрее, более массово.

Поэтому в этой сфере он легко сможет заменить людей. Однако учителей он не вытеснит, так как потребность в личном контакте и человеческом участии будет всегда. Финансовые консультанты Часть их работы можно автоматизировать, ведь аналитика — одна из сильнейших сторон ИИ. 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.

Исследование компании McKinsey и вовсе показывает: только незначительное количество профессий будут полностью автоматизированы с помощью современных технологий. В остальных роботы или ИИ станут выполнять только отдельные задачи. Дело в том, что, хотя ChatGPT или Midjourney нейросеть, которая генерирует изображения способны быстрее человека обрабатывать огромные объемы информации и предлагать большое количество разных решений, запрос, корректировка и оценка работы остаются за людьми. Ведущая роль — роль креатора — по-прежнему принадлежит дизайнерам, копирайтерам, преподавателям или программистам.

Но теперь их задача — правильно задать вопрос, чтобы быстрее получить результат, с которым можно работать. В этом смысле технологии остаются тем, чем и были ранее — инструментом в руках Homo sapiens. Хотя нейросети и учатся распознавать эмоции, они пока слабо приближаются к тому, чтобы обладать уникальным характером, харизмой, опытом и эмпатией, которую ценят в коммуникации. Робот все еще действует механистически и этим вызывает отторжение. Так, например, недавнее исследование показало, что больше половины опрошенных россиян вешают трубку, услышав, что им звонит робот.

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. Этот тип работы часто требует высокой степени точности и внимания к деталям, которые могут быть выполнены более эффективно с помощью ИИ.

Профессии, связанные с нейросетями: какой бывает работа будущего и как на нее устроиться

Зато от него можно получить помощь, для этого необходимо четко сформулировать, о чем и какую статью нужно получить от ИИ. Можно ожидать, что ИИ возьмет на себя подготовку типовых коротких текстов, шаблонные описания продуктов и другие небольшие форматы. Большие сложные материалы будут продолжать писать живые авторы. ИИ способен, например, создавать логотипы, баннеры, веб-сайты, дизайн упаковки и маркетинговых материалов. Однако выбор финального результата, понимание всех тонкостей задач, работа с клиентом и внесение правок остается за человеком. Поэтому квалифицированные самозанятые в этих сферах также могут не опасаться за свои заказы. Скорее всего, ИИ будет применяться в этой сфере для выполнения типовых заданий и подготовки различных вариантов на основе существующего решения.

В будущем дизайнерам, скорее всего, обязательно будет необходим навык работы с системами с ИИ. Ретушеры фотографий. ИИ может заменить часть работы ретушеров: например, с помощью ИИ можно автоматически удалять шумы и дефекты на фотографиях, а также улучшать качество изображений. Это может существенно упростить и ускорить труд профессиональных фотографов и фоторедакторов, в том числе самозанятых. Специалисты по контекстной рекламе и SEO-оптимизации. ИИ уже сейчас можно использовать для автоматического подбора ключевых слов и оптимизации контента для поисковых систем.

Дело в том, что, хотя ChatGPT или Midjourney нейросеть, которая генерирует изображения способны быстрее человека обрабатывать огромные объемы информации и предлагать большое количество разных решений, запрос, корректировка и оценка работы остаются за людьми. Ведущая роль — роль креатора — по-прежнему принадлежит дизайнерам, копирайтерам, преподавателям или программистам. Но теперь их задача — правильно задать вопрос, чтобы быстрее получить результат, с которым можно работать. В этом смысле технологии остаются тем, чем и были ранее — инструментом в руках Homo sapiens. Хотя нейросети и учатся распознавать эмоции, они пока слабо приближаются к тому, чтобы обладать уникальным характером, харизмой, опытом и эмпатией, которую ценят в коммуникации. Робот все еще действует механистически и этим вызывает отторжение. Так, например, недавнее исследование показало, что больше половины опрошенных россиян вешают трубку, услышав, что им звонит робот. А если возникает проблема, каждый второй предпочитает общаться с реальным оператором.

Кстати, несмотря на предположение Фрея и Осборна, что с развитием ИИ работники call-центров первыми окажутся под угрозой, в США с 2014 по 2022 год наблюдается неизменный рост занятости в этой сфере.

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. При этом бояться, что машины заменят людей, не стоит, уверен эксперт. Технологии, в частности разработки в области ИИ, скорее трансформируют рынок труда, занимая рутинизированные области деятельности, ИИ «поднимает» базовую линию навыков выше.

Появление GPT и будущие улучшения языковых моделей гарантировано окажут сильное влияние на все сферы деятельности человека, на все профессии — от специализаций в области коммуникаций обслуживание, продажи, маркетинг , до вполне интровертских — исследовательских, инженерных и творческих — ролей». Это чат-бот с искусственным интеллектом , в основе которого лежит языковая модель GPT-3. Чат-бот дает ответы на большую часть вопросов, умеет писать текст и программные коды. Интерес к технологии появился сразу у нескольких крупнейших корпораций: стало известно, что Microsoft собирается внедрить эту технологию в свой поисковик Bing. Заинтересовался чатботом и китайский поисковик Baidu , а в начале февраля 2023 г.

Обучение нейросети скоро стартует, первые интеграции ожидаются до конца 2023 г. В Google после презентации нейросети ChatGPT, впрочем, заявили , что она угрожает ее поисковой системе. Дело в том, что ChatGPT, способна давать простые ответы на большую часть вопросов и не раздражает всплывающей рекламой, которая является главным источником доходов компании. В России популярность новой технологии вызвала нешуточное беспокойство: так, Национальная комиссия по этике в сфере искусственного интеллекта попросила Минобразования создать регламент использования нейросетей в учебном процессе.

Курс включает лекции, практические занятия и их разбор. Очный этап. Проходит в московском офисе «Яндекса», где под руководством опытных шеф-редакторов ученики решают реальные задачи.

Участникам из других городов России компания оплачивает проезд и проживание. Куда пойти работать AI-тренеру Работа тренера нейросети — полностью удаленная. Количество рабочих часов можно выбрать: от 20 до 40 в неделю. Заработная плата составляет: от 75 до 150 тысяч рублей.

Что делают разработчики нейронных сетей: суть работы, обучение

Тенденция к большей заинтересованности рынка в гуманитариях со знанием ИИ, нежели в аналогичных навыках у программистов, может быть связана с относительной "молодостью" нейросети, считает генеральный директор EvApps Альфред Столяров. Вакансии связанные с нейросетями могут быть найдены на специализированных ресурсах, таких как — Конечно, нейронные сети помогают в большом количестве профессий делать работу быстрее. У нейросети спросили, какими будут профессии будущего. Один из примеров, связанных с использованием нейросетей на рынке труда — это автоматизация работ, которые ранее выполняли люди.

Как стать тренером нейросетей и почему сегодня это востребованная профессия

Использовать нейросети под силу каждому, независимо от опыта и профессии. Использовать нейросети под силу каждому, независимо от опыта и профессии. — Какие профессии заменят нейросети? 19 реальных примеров! — Заменит ли ИИ специалистов этих профессий на 100%? С нейросетями была знакома немного до обучения. Создатель сайта Кремля предрек исчезновение ряда профессий из-за нейросетей. «Яндекс» начал нанимать людей гуманитарных профессий для обучения своей нейросети — российского аналога ChatGPT, рассказали «Известиям» в компании.

Нейросеть составила список самых востребованных профессий будущего

Идеальное решение для грузовых и пассажирских перевозок такси. В эту же категорию можно отнести роботов-курьеров. Например, жителям Иннополиса в Татарстане доставку развозит ровер от Яндекса: Это наиболее уязвимые профессии. Теоретически, сюда еще можно добавить банковских служащих и бухгалтеров, турагентов, диспетчеров, спортивных судей и много кого еще. Так это или нет — покажет время. Очевидно, что рынок труда ждут серьезные изменения. Каких специалистов ИИ не сможет заменить 1. Эксперты в области искусственного интеллекта Если предположить, что ИИ действительно лишит работы много специалистов, то вот кого он точно никогда не заменит — так это тех, кто разрабатывает ИИ.

И тех, кто занимается исследованиями в этой области, проектированием новых систем, их тестированием и т. А еще в эту категорию можно отнести всех разработчиков с опытом. Руководители В управлении организацией невозможно все автоматизировать. Компании нужен сильный лидер, который сможет мотивировать сотрудников, разрешать конфликты и пр. Этого лишен ИИ. Специалисты в области здравоохранения Медики активно применяют технологии в своей работе. Но все равно вручную выполняют большую часть работы — ставят диагнозы, проводят операции и т.

А еще они могут проявлять сочувствие, которое не менее важно в работе с людьми. Поэтому, например, психологи точно не останутся без работы. Спортсмены Казалось бы, в чем интерес смотреть, как 22 миллионера гоняют один мяч по траве на протяжении 90 минут? А разгадка проста — люди всегда жаждут «хлеба и зрелищ», ярких эмоций и криков. Поэтому профессиональный спорт до сих пор пользуется огромной популярностью. И роботы здесь никогда не заменят людей. Преподаватели и воспитатели Чтобы изучить что-то новое, нужно только одно — уметь читать.

Что же касается социологических опросов, то, как правило, чем лучше человек осведомлён, что находится «под капотом» нейронных сетей, тем лучше он понимает и все ограничения этой технологии. Пока широкая аудитория находится под впечатлением голливудских историй о восстании машин. И даже если в математических алгоритмах зародится сознание, рычаги управления машинами всё равно останутся в руках человека. Например, если она должна идентифицировать людей по фотографиям, то на входе она получает изображения с камер, сличает их со всей базой данных, на которой её учили, и быстро находит соответствия, сравнивая признаки, например цвет глаз или форму носа.

Грубо говоря, этот процесс напоминает детскую игру в поиск десяти отличий. Для аудитории, знакомой с курсом линейной алгебры, я бы сказал, что нейросети — это много матричных преобразований. Legion-Media — То есть каждая нейронная сеть написана под очень конкретные задачи? 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.

Уже сейчас работодатели ищут в штат сотрудников, которые разбираются в наиболее известной на сегодня нейросети ChatGPT и ее возможностях. Чаще всего это компании в IT-сфере и финансовой. Прямо сегодня технологиям на основе искусственного интеллекта предприятия готовы доверить довольно многие задачи. В первую очередь — переводы, техподдержку, подготовку аналитики, создание несложных текстов, дизайна. Ну а что в будущем?

Кто может остаться без работы из-за этого научно-технического прогресса? По мнению опрошенных Зарплатой.

Smart Ranking пообщался с компаниями сегмента и узнал перспективы рынка, его тренды, драйверы и барьеры. Аналитика25 Апрель 2024 Корпобучение привлекает инвесторов. Softline вложится в edtech-стартапы по обучению сотрудников Академия Softline в партнерстве с Softline Venture Partners запустила инвестиционную программу: небольшие edtech-компании и стартапы получат миллиард рублей на развитие своих проектов.

Преимущество будет на стороне тех компаний, которые ориентируются на B2B, — Академия Softline включит их решения в свой портфель. Так, сегмент корпоративного обучения может стать самой привлекательной нишей для инвесторов в 2024 году. Их суммарная выручка составила более 3 млрд рублей, как показало исследование Smart Ranking. Несмотря на перспективность направления, заходить в сегмент пока готовы не все — участников рынка отпугивают госстандарты и сложные бизнес-модели. По оценке Smart Ranking, сумма сделки может составить не менее 7 млрд рублей.

Покупка школ закономерна: «Сбер» стремится усилить экосистему крупными образовательными проектами. На рынке грядет рост конкуренции и битва экосистем. Новости15 Апрель 2024 Создатель инфобизнесменов. Тренд на более раннее освоение профессии и улучшение имиджа колледжей и техникумов приводит к тому, что количество студентов СПО в России приближается к показателям высшего образования. Однако многие отмечают, что работать с аудиторией 15—17-летних учеников в онлайне очень сложно.

Аналитика04 Апрель 2024 Крупные онлайн-школы, обучающие цифровым профессиям, осваивают новое направление — нутрициологию. Об открытии направления «Здоровье» в марте также заявил Skillbox. Рассказываем о новом тренде в сегменте ДПО. На этом фоне бизнес стал чаще вкладываться в корпоративное обучение, чтобы удержать кадры и повысить квалификацию сотрудников. Edtech подстраивается под растущий спрос на обучение персонала: развивает уже имеющиеся B2B-продукты или запускает новые.

Нейросети на работе: какие задачи они могут взять на себя уже сейчас

К слову, такое направление, как анализ данных data scientist , появилось уже очень давно, в 2000-е годы. Это, по сути, универсальный специалист, способный проанализировать данные, написать и внедрить нейросеть, а далее её сопровождать. Сейчас эта специальность уже уходит на второй план, появляются всё более специализированные направления, такие как ML-инженер: он не создаёт новый математический аппарат нейронных сетей, а занимается обучением существующих архитектур и вводом их в эксплуатацию. Ранее против владельцев популярных нейросетей подали иск художники — они обвинили IT-компании в нарушении авторских прав. Нарушают ли нейросети авторские права? И если да, то как этот вопрос может быть урегулирован? Не зря большинство крупных IT-компаний приняли так называемый кодекс этики искусственного интеллекта, который определяет этичное поведение разработчика ИИ. Как отличить использование контента в учебных и коммерческих целях? Вероятно, основания для юридических претензий к создателям нейросети могут возникнуть, если она не просто учится на изображениях, а воспроизводит чей-то фирменный стиль или фрагменты работ. В принципе, есть возможность избежать такого копирования, но для этого нейросеть нужно учить довольно долго.

А компании часто хотят сэкономить время. Кстати, по этой же причине сохраняются и уязвимости нейросетей в плане безопасности, о которых я говорил ранее. Также по теме Если объяснять термин «нейросеть» простыми словами, то это программа, которая способна самообучаться, извлекать опыт и накапливать... При этом продукт, который выдаёт нейросеть, обычно довольно банальный, невысокого качества. По сути, это всё равно имитация создания текстов, преобразователь текстовой информации. К слову, ChatGPT обучался на данных, собранных до 2021 года, так что задавать ему вопросы по актуальной повестке точно не стоит. При этом нужно понимать, что за появлением такой нейросети стоит серьёзный технологический прорыв. Во-первых, для обучения ChatGPT был собран колоссальный объём данных, во-вторых — очень большие вычислительные мощности, создание и обслуживание которых весьма затратно. Если у бизнеса возникнет соответствующий запрос, то подобная нейросеть может быть создана российскими специалистами на российских вычислительных ресурсах.

Что вы думаете об этой истории? Если честно, не очень понятно, что сенсационного в данной истории, что её так раздули в СМИ. Генераторы текстов появились уже давно, как и попытки студентов автоматизировать работу над дипломами и курсовыми. Другое дело, что раньше был более строгий отбор, подобные работы не допускались до защиты. На самом деле преподаватель может отличить работу, написанную нейросетью, — достаточно прочитать одну страницу такого диплома.

Хороший SMM — это история про мозг, про придумать. Максимум — могу дать своим ассистенткам какой-нибудь контент-план. Изучить нейросети для того, чтобы применять их в работе — да. Переживать по поводу того, что нейросети вытеснят SMM-специалистов, — нет. Еще пользоваться нейросетями нужно, чтобы написать об этом красивой строчкой в резюме. Меня поражает, что люди боятся какого-то будущего. Последние 4 года, начиная с ковида, мы живем в таких реалиях, что много людей боятся настоящего. Это настоящее еще надо пережить. Читайте также: « 2023 — год нейросетей в SMM: учимся автоматизировать всё ». Как стать высокооплачиваемым SMM-специалистом в 2023 году Я вам скажу парадоксальный ответ: не быть SMM-специалистом в привычном понимании. Объясню: простое ведение соцсетей стоит дешево. Это вопрос не нейросетей, а спроса и предложения. За годы существования SMM не стал в России дорогой и высокооплачиваемой нишей. Чтобы стать высокооплачиваемым SMM-специалистом, нужно очень хорошо понимать бизнес: его конкурентные преимущества, ценность. Нужно говорить заказчику: «Я не про SMM, я знаю, как вырастить ваш бизнес — в продажах, подписчиках или других метриках». В России основная проблема: «Сделайте нам рост, но с очень малым бюджетом». Если вы умеете это делать и у вас есть хорошие кейсы, вы можете стоить бесконечно дорого. Особенно в таких нишах, как development. Изучайте комьюнити-менеджмент — сейчас у бизнеса есть спрос на лояльное комьюнити вокруг бренда. Вам нужно: иметь действительно мощные работы в портфолио, как минимум больше 3-х кейсов; хорошо понимать суть бизнеса. Еще нужно уметь раскрутить себя. Согласитесь, странно, если вы SMM-специалист без личного бренда. Когда вы это сделаете, то сможете работать на очень высоком чеке — все хотят работать с лучшими. Если вы ведете интересный блог с классными постами, вас рано или поздно купит крупный клиент за этот контент.

Однако больший страх у общества вызывают нейросети, которые внедряются в профессиональные сферы жизни: Финансы. Банки прибегают к «услугам» ИИ, чтобы совершенствовать бизнес и предоставлять клиентам качественный сервис. Например, у «Сбера» и «Тинькофф» есть голосовые помощники, которые могут разобрать человеческую речь. Так компьютер помогает клиентам решить сложные проблемы, а у банков отпадает необходимость в большом количестве сотрудников техподдержки. Особую популярность получили чат-боты — своего рода виртуальные собеседники и помощники. Например, американская разработка ChatGPT умеет составлять тексты на любой вкус и запрос. С ее помощью один российский студент даже смог «написать» и защитить дипломную работу. Подобные технологии сейчас активно применяются в графическом дизайне и написании музыки. Роботов, наделенных ИИ, используют в хирургии с 2018 года. Они выполняют функцию ассистентов главного врача во время операций разной сложности. Всего год назад американские ученые создали маленького робота-краба толщиной в 0,5 мм — с его функциями можно избавлять пациентов от закупорки артерий и опухолей. Кроме того, компьютеры научились назначать дозировки лекарств более точно, чем это делают сейчас доктора. Нейросети применяются даже на заводах. С их помощью производители осуществляют контроль качества, проводят диагностику оборудования, проектируют новую продукцию и т. Особую нишу заняли промышленные роботы, которые могут полноценно заменить сварщиков, шлифовщиков, сборщиков и других специалистов. Что будет дальше Аналитики считают, что в ближайшем будущем нейросети продолжат «завоевывать» профессиональное и повседневное пространство людей.

В этой статье мы рассмотрим несколько профессий, где нейросети могут быть особенно полезны. Медицинские профессии В медицине нейросети могут быть использованы для диагностики заболеваний, определения прогноза и выбора лечения. Например, нейросети могут анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки или МРТ, для определения наличия определенных заболеваний. Они также могут использоваться для анализа генетических данных и предсказания риска заболевания определенными заболеваниями. Финансовые профессии В финансовой сфере нейросети могут быть использованы для прогнозирования цен на акции, анализа финансовых отчетов компаний и рискового управления. Нейросети могут анализировать большие объемы данных, чтобы предсказывать будущие изменения цен на акции и определять наиболее перспективные инвестиционные возможности.

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий