ОБУЧЕНИЕ МАРКЕТИНГУ ?utm_source=yt_m&utm_campaign=top6neiroprofВ 2024 году с помощью нейросетей можно не только подрабатывать, но и.
Нейросеть составила список самых востребованных профессий будущего
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. Вероятно, вырастет потребность в модераторах более "высоких" сущностей: смешная ли картинка, красивая ли? То есть станет больше потребность в субъективных мнениях от живых людей.
Но учитывайте, что пока что в компаниях все еще нужно проверять много такого контента, после которого потом придется долго лечится у психотерапевта. Но также улучшились модели, которые создают качественные и логичные тексты см.
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. По сути, нейросеть живёт в информационном пузыре.
Например, чат-боты позволяют автоматически генерировать простые официальные письма, справки. Ранее в новостях сообщалось, что руководство Сбербанка частично сократило юристов низшего звена, которые писали претензионные письма. Теперь эти функции выполняет нейросеть.
Также по теме «Настанет день, когда машина обретёт сознание»: фантаст Франк Шетцинг о будущем человечества и инопланетном разуме Книги немецкого писателя-фантаста Франка Шетцинга расходятся большими тиражами, а экранизацией одного из его главных бестселлеров —... Однако нужно понимать, что возможности нейросетей очень ограниченны. По сути, появление нейросетей должно подстегнуть людей к развитию.
Кроме того, создание, обслуживание и внедрение таких технологий приводит к появлению новых рабочих мест и специальностей. Хотя, конечно, не массовых.
А ещё модели часто обучают на тексте или изображениях, которые предоставляют пользователи. Вот ещё дополнительная область, где всё как-то мутно. Всё это актуальная повестка, и вскоре компаниям понадобятся люди с юридическим образованием и опытом работы с данными на должность специалиста по комплаенсу использования данных ИИ. Именно такие люди помогут разобраться в этих трудностях и снизить риски судебных разбирательств. Навыки и компетенции Представление о законах и нормах о защите персональных данных, таких как GDPR, законах о защите конфиденциальности потребителей и т. Умение оценить воздействие на защиту данных DPIA , выявлять потенциальные риски и меры по уменьшению рисков в связи с использованием персональных данных в системах ИИ. Умение применять и анализировать законодательные нормы и требования к комплаенсу в области ИИ, сопоставлять их с целями компаний и мерами защиты бизнеса.
Умение проводить мониторинг и аудит производительности и эффективности систем ИИ, следить за их соответствием принципам и стандартам этики. Умение взаимодействовать и сотрудничать со стейкхолдерами, включая дата-сайентистов, инженеров, специалистов по надзору, клиентов и т. Специалист по правовому регулированию ИИ Конечно, компании стремятся соблюдать закон и избегать юридических проблем; другим же придётся всерьёз напрячься, чтобы понять, как вписать в законодательство невиданные ранее системы ИИ. Каждый год принимают всё больше законов об искусственном интеллекте. Думаю, по мере развития ChatGPT нас ожидает взрывной рост такого законодательства. Скорее всего, оно зародится в аналитических центрах, университетах и профильных группах. Но в конечном счёте у нас появятся грамотные специалисты, которые будут осуществлять правовое регулирование и мониторинг в области использования ИИ совместно с местными и национальными органами власти. Я бы назвал таких людей специалистами по правовому регулированию ИИ. Именно они помогут создать законодательство, регулирующее ИИ, и обеспечить соблюдение стандартных практик, действующих в той или иной юрисдикции.
Навыки и компетенции Представление о технологиях и приложениях искусственного интеллекта, их экономических и социальных последствиях. Умение использовать инструменты и методы ИИ, чтобы генерировать ценную аналитическую информацию и прогнозы для формирования политики и проведения оценок. Умение взаимодействовать и сотрудничать с разными стейкхолдерами, включая исследователей, представителей отрасли, гражданского общества и органов власти. Умение находить компромисс между рисками и возможностями правового регулирования ИИ, согласовывать его применение с принципами этики и правами человека. Умение осуществлять мониторинг и обеспечивать комплаенс системами и пользователями ИИ соответствующих законов и стандартов. Директор по этике ИИ и специалист по количественной оценке этики ИИ Специалисты по комплаенсу использования данных ИИ будут защищать компании от судебных исков уже после реализованного проектного решения. Но должен же быть кто-то, кто определяет, что такое проектное решение в принципе нужно. 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.
Нейросети наступают: специалистов каких профессий уже готов заменить искусственный интеллект Нейросети наступают: специалистов каких профессий уже готов заменить искусственный интеллект 27 марта , 07:45 To view this video please enable JavaScript, and consider upgrading to a web browser that supports HTML5 video Всмотритесь в этого брутального парня. 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.
Эксперт назвал профессии, куда нейросети могут прийти уже в 2023 году
| ИИ ищет работу: топ-10 профессий, которые исчезнут или изменятся из-за нейросетей | чем занимаются разработчики нейронных сетей и кто это такие, что нужно знать и уметь (обязанности). |
| Нейросети наступают: специалистов каких профессий уже готов заменить искусственный интеллект | И нейросеть помогает сэкономить не только деньги, но и время, говорит основатель компании Екатерина Козырева. |
| Россиянам назвали самые перспективные профессии на ближайшие пять лет | «Яндекс» начал нанимать людей гуманитарных профессий для обучения своей нейросети — российского аналога ChatGPT, рассказали «Известиям» в компании. |
| Профессия будущего для детей: оператор нейросетей | Профессия требует не только применять нейросети, но также строить и обучать модели для новых задач. |
| Работа и вакансии "специалист по нейросетям" в Санкт-Петербурге | Профессии, связанные с нейросетями, технологиями Big Data и VR/AR, визуальным скриптингом, киберспортом и машинным обучением будут востребованы в России в ближайшие пять лет. |
Россиянам назвали самые перспективные профессии на ближайшие пять лет
Описание профессии Разработчик нейросетей — это программист, который разрабатывает математические модели машинного обучения по типу нейронных связей головного мозга. Профессионалам, мастерам своего дела и талантливым представителям творческих профессий нейросети вряд ли угрожают, во всяком случае в обозримой перспективе. Также, существуют профессии, которые трудно или невозможно заменить искусственным интеллектом, например, профессии, связанные с творчеством, социальным взаимодействием и эмоциональной поддержкой», — приводит текст чат-бота ChatGPT Pro на русском языке. Описание профессии Разработчик нейросетей — это программист, который разрабатывает математические модели машинного обучения по типу нейронных связей головного мозга. Наша гипотеза состояла в том, что скорее всего именно эти профессии нейросеть вряд ли заменит.
Что такое нейросети, как они работают и что нужно освоить новичку в AI
Александр Крайнов, директор по развитию технологий искусственного интеллекта в Яндексе Медиа — среди отраслей, в которых открываются самые большие возможности, связанные с генеративным ИИ. Появляются новые профессии как в самой медиаотрасли, так и на стыке с другими областями, например с Data Science. И мы стараемся помочь эти возможности найти и раскрыть. Совместная программа с МГУ — очередной шаг в этом направлении. Пройти обучение могут выпускники бакалавриата любых направлений. Для поступления нужно сдать вступительный экзамен, проверяющий знания по теории медиа, медиаэкономике и медиаменеджменту, социологии медиа и другим сферам медиакоммуникаций.
Возможно обучение на бюджетной основе.
Пожалуй, самая сложная профессия, и чисто «техническая». Но — фундаментальная, без которой не имеют смысла все остальные. Нет ИИ-чипа — нет и самой сети. Как получить профессию Независимо от выбранной специальности, профессии нужно учиться.
Сегодня есть три варианта: Самостоятельное обучение. Не всегда, но практика показывает — талантливые самоучки достигают больших успехов. Но для достижения должного уровня придется стараться намного больше, чем при обучении где-либо, самостоятельно разрабатывать систему обучения. Самоконтроль, целеустремленность, эффективное планирование времени — все это нужно при самостоятельном обучении. Надежный вариант для тех, кто желает освоить профессию с нуля.
Но современные программы не всегда предлагают то, что нужно. Впрочем, освоить языки программирования и получить нужные навыки возможно. Плюсы решения — диплом, подтверждающий знания. Минусы — не всегда программа ВУЗа отвечает требованиям современности. В каком из университетов можно стать инженером ИИ?
В МГУ также действует образовательная программа для всех аспирантов университета. Онлайн-курсы, платные и бесплатные. Оптимальный вариант для тех, кто уже имеет представление о нейронных сетях, но не имеет должной подготовки.
То есть станет больше потребность в субъективных мнениях от живых людей. Но учитывайте, что пока что в компаниях все еще нужно проверять много такого контента, после которого потом придется долго лечится у психотерапевта. Но также улучшились модели, которые создают качественные и логичные тексты см. Возможно, в ближайшие годы появится ИИ для видео контента. Но уже сейчас появился огромный простор для креатива и блогерства.
Виртуальные блогеры уже не новость, но теперь и живые смогут себя "подменять" и давать писать посты нейросетям или делать реалистичный фото контент со своим лицом не выходя из дома. Также появятся целые агентства, которые будут воплощать в жизнь ранее недоступные или дорогие идеи. Зарплата: тут опять же зависит от популярности и умения креативить с новыми инструментами, выжимая из них максимум. В любом случае хорошим конкурентным преимуществом в ближайшие годы будет умение пользоваться подобными инструментами.
Также опасность идет для тех, кто занимается сбором и анализом информации. Нейросеть это прекрасно делает, что показывают последние разработки. Например, такие как ChatGPT. И работа рерайтера, который берет 2-3 новости, материалы какие-то или вставляет новые для написания текста, тоже в ближайшее время, вероятно, будет заменена нейросетями», — рассуждает собеседник.
Есть и другие профессии, где участие человека не потребуется, и в этом нет никакого «всемирного заговора», отметил Чечулин. Речь идет о бизнесе, которому выгоднее задействовать компьютеры: они не спят, не едят, не отвлекаются, а только выполняют поставленную задачу. При этом развитие нейросетей даст новые профессии и рабочие места. Помимо самих создателей таких программ, потребуются операторы, которые будут давать системе грамотные запросы и задачи. Часто предприниматели не могут доступно сформулировать, что им нужно, а нейросеть не способна дать ожидаемого результата без четкой инструкции. Это будут делать аналитики, умеющие перевести запрос бизнеса в понятную для компьютера формулу», — объяснил эксперт. Развитие технологий в России, как и во всем мире, потребует определенной корректировки в образовании, предположил собеседник. Подписывайтесь на наш канал — «Россия 24».
Говорим о том, что нас ждет в будущем. Объясняем то, что вызывает вопросы. Edit Report content on this page Report Page.
ChatGPT отнимет у вас работу: нейросеть перечислила профессии в зоне наибольшего риска
Профессии, связанные с нейросетями: какой бывает работа будущего и как на нее устроиться. Анализ интернет-спроса на профессии, связанные с разработкой и ИТ, показал, что больше всего растет спрос на создание нейросетей (+1749%). чем занимаются разработчики нейронных сетей и кто это такие, что нужно знать и уметь (обязанности). Инженер нейросетей – это перспективная профессия, представители которой востребованы в разных отраслях. где учиться работе с нейросетями. Специалист по нейронным сетям создает саму модель, помогает ей обучаться и следит за ее работой.
Нейросети в креативе, дизайн 2023 и новые творческие профессии
Пока что такие взломы не носят массового характера, но компьютерные вирусы в своё время тоже поначалу были только достоянием лабораторий. А что касается открытого письма с призывом ввести мораторий на разработку нейросетей, то тут вряд ли речь идёт о реальных опасениях за будущее человечества — скорее оно связано с корпоративными интересами. Сейчас идёт напряжённая гонка между IT-гигантами в сфере создания нейросетей. Тот же ChatGPT уже не раз ловили на том, что он выдаёт фейки, сочиняет их сам, а не берёт из каких-то источников. Дело в том, что ChatGPT — это генератор текстов, работа которого основана на сложной математике. И поскольку эти вычисления очень сложные и очень приблизительные, то на выходе порой получаются сбои. И вообще, нейросети создаются для помощи людям, а не для того, чтобы их заменить. Это невозможно, особенно в таких областях, как медицина, например. Последнее слово всё равно остаётся за врачом, какие бы нейросети ни применялись для постановки диагноза.
В своё время IBM пыталась продвинуть на американском рынке продукт Watson Health — планировалось, что ИИ найдёт применение в здравоохранении. Однако продукт так и не завоевал доверие врачей: нейросеть часто ошибалась, а в тех случаях, когда ставила точные диагнозы, давала очень узкие рекомендации по лечению. Потому что выборка данных, на которой учат нейросети, — она всё-таки очень ограниченная. И нейросетям не присуща человеческая интуиция, широкая образованность. По сути, нейросеть живёт в информационном пузыре. Например, чат-боты позволяют автоматически генерировать простые официальные письма, справки. Ранее в новостях сообщалось, что руководство Сбербанка частично сократило юристов низшего звена, которые писали претензионные письма. Теперь эти функции выполняет нейросеть.
Также по теме «Настанет день, когда машина обретёт сознание»: фантаст Франк Шетцинг о будущем человечества и инопланетном разуме Книги немецкого писателя-фантаста Франка Шетцинга расходятся большими тиражами, а экранизацией одного из его главных бестселлеров —... Однако нужно понимать, что возможности нейросетей очень ограниченны. По сути, появление нейросетей должно подстегнуть людей к развитию. Кроме того, создание, обслуживание и внедрение таких технологий приводит к появлению новых рабочих мест и специальностей. Хотя, конечно, не массовых. Допустим, сейчас пишут о спросе на специалистов по составлению запросов для нейросетей — есть ли такая профессия? К слову, такое направление, как анализ данных data scientist , появилось уже очень давно, в 2000-е годы.
За нейропилотированием будущее, направление развивается параллельно с БЛА. Искусственный интеллект полагает, что нейропилоты-профессионалы умеют управлять БЛА с помощью мозговых импульсов, а потому должны отличаться стрессоустойчивостью и самоконтролем. Это химик, инженер и эколог в одном лице. И такие профессионалы действительно не останутся без работы, считает эксперт hh. Обрабатывает и оцифровывает языковые данные, генерируя их в технологические и производственные процессы.
Пока AI-тренеров ищет только «Яндекс». Найти вакансию можно на сайте компании и на карьерных платформах вроде hh. Кроме того, весной компания запустила бесплатную школу AI-тренеров , в которой желающие смогут освоить профессию будущего, из чего можно сделать вывод, что для «Яндекса» это очень важный проект «в долгую». Видимо, компания всерьёз планирует потеснить OpenAI на рынке больших языковых моделей. Читайте также: Пример вакансии Промпт-инженер Что делает: решает широкий круг задач с помощью нейросетей, тестирует запросы и ведёт базу промптов, вместе с другими специалистами улучшает модели ИИ. Сколько зарабатывает: 90—375 тысяч долларов в год по данным вакансий в США. Что нужно: составлять точные и корректные инструкции для больших языковых моделей; знать принципы и особенности работы популярных LLM, уметь работы с их API; знать языки программирования Python и Java в приоритете ; владеть PyTorch и технологиями big data, такими как Hadoop, Apache Spark и Hive; владеть английским языком будет преимуществом. Тем, кто пользуется ChatGPT и Midjourney лишь в развлекательных целях, может показаться, что современная нейросеть — это джинн в лампе, который исполняет желания и отвечает на любые вопросы. Однако уже при первых попытках решить реальную задачу с её помощью пользователи обнаруживают, что результаты не всегда соответствуют ожиданиям. Дело в том, что нейросеть — это хоть и умная, но всё-таки программа, которой нужны чёткие команды.
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. 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.
Будущее SMM-специалистов в эпоху нейросетей: интервью с хантером Аленой Владимирской
При этом сейчас появляется всё больше профессий, связанных с созданием и обслуживанием нейросетей. Дизайнеры, фрилансеры, копирайтеры и даже программисты могут потерять работу из-за развития нейросетей, сообщает «Общественная Служба Новостей». Инженер нейросетей – это перспективная профессия, представители которой востребованы в разных отраслях. – Безусловно, нейросеть будет помогать и упрощать рабочие процессы, – рассказывает руководитель направления информационной безопасности Центра цифровой экспертизы Роскачества Сергей Кузьменко. Чтобы не поддаваться популистским уверениям, что роботы и нейросети отберут хлеб у трудящихся, и адаптироваться к новым технологиям, полезно в рамках своей профессии определить.
Треть российских соискателей полагает, что их профессию могут заменить нейросети
На наших глазах под влиянием нейросетей меняются традиционно «гуманитарные» и творческие профессии. Представляем 5 уникальных профессий будущего, связанных с обработкой данных и искусственным интеллектом. Быстрое развитие нейросетей обуславливает появление новых профессий.
«Моя мама учит нейросети говорить»: история многодетной челябинки, которая завязала с журналистикой
Как модель искусственного интеллекта, я не могу иметь мнений или убеждений ни по какому вопросу. 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. 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.
Если есть десятки CSV, которые ссылаются друг на друга, нужно правильно соединить их между собой по ключам и в процессе ничего не потерять и не приобрести. Это сложная задача для людей, которые хотят создавать искусственный интеллект. Чтобы стать разработчиком нейросетей, должен быть искренний, неиссякаемый интерес к этому. Желательно иметь в голове образ результата, абстрактное желание заниматься нейросетями ни к чему не приведет. Сильная образовательная база не так важна, как любознательность и усидчивость.
Однако, если в вузе вы хорошо изучили математику и алгоритмы, ваш инструментарий будет богаче. Многие задачи, которые встречаются в моей работе сейчас, я научился решать еще в университете. Помимо математических знаний и опыта разработки, здорово обладать профильной экспертизой — это помогает быстрее находить очевидные глупости и лучше понимать ценность решения. Нейросеть — это лишь инструмент, которым можно овладеть за короткий срок, а профильный опыт накапливается довольно долго. Выбирайте сферу, в которой у вас есть такой опыт. Например, если умеете работать с микроконтроллерами, портировать какие-то штуки на железки, то идите специалистом по нейросетям в промышленность. А если хорошо знаете банковскую сферу, ее риски и ограничения, то в банк. Определитесь, к какому результату стремитесь именно вы. Можно копать в сторону определенного класса задач и пройти специализированные курсы: По компьютерному зрению — например, Стэнфордский курс CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition По обработке текстов на естественном языке NLP По графовым нейронным сетям. Эти курсы дадут хорошее представление о том, как все работает и что можно делать с помощью нейросетей.
А параллельно с обучением стоит искать работу: лучше всего учится и запоминается то, что совпадает с рабочими обязанностями. Я точно не знаю, как сейчас выглядит рынок ML-вакансий в России. Но те, что есть, в основном не для джуниоров. Все ищут сеньоров, и это очень плохо — отсутствует преемственность поколений. Будущий хороший специалист должен приходить в компанию джуном и учиться там у сеньоров и мидлов. Через некоторое время он матереет, легко справляется с типовыми задачами, становится способен исследовать что-то новое и продвигать индустрию. Если компания нанимает только сеньоров, она не растит джунов и не поставляет на рынок новых специалистов. На мировой рынок, безусловно, сейчас влияет кризис в бигтехе Big Tech. Стартапы стали получать значительно меньше инвестиций и перестали нанимать стажеров. Мы вынуждены указывать это по требованию российских властей , Google, Microsoft привели к уменьшению вакансий, и это беда.
Кризис в основном бьет по джунам и мидлам, которые хотели вкатиться в эту область. Кажется, Яндекс все еще приглашает на стажировки. Это хорошо, потому что прийти стажером в крупную технологическую компанию — большая удача. На стажировку берут вчерашних выпускников и собеседуют их не так, как опытных разработчиков: смотрят, хороши ли они в математике — в области, релевантной задачам компании. Мидлов на собеседованиях спрашивают про опыт работы, а по математике не гоняют. Если опыта нет, полезно работать над опенсорс-проектами. Есть такое движение — AI for social good, когда специалисты по ML решают какую-нибудь общественно полезную задачу. Например, были проекты помощи в поисках пропавших людей или затонувших кораблей. Это очень хорошее направление деятельности, в которое можно прийти новичком с горящими глазами, а уйти с ценным опытом. Читайте также: Как выбрать свой первый опенсорс проект: большая инструкция от Хекслета Необязательно ставить высокие благородные цели.
Важно взять задачу и довести ее до конца, наступив на положенное количество граблей. Почти наверняка у каждого разработчика есть знакомый ML-специалист, преподаватель в области искусственного интеллекта или блогер, который делает материалы на эту тему. Имеет смысл написать ему и попросить задачку для новичка — так можно найти ментора или научного руководителя. У IT в целом репутация непыльной работы.
Выпускники будут уверенно работать с генеративными инструментами, которые уже сегодня активно применяются в медиа. Набор начнётся этим летом. Студенты освоят инструменты для работы с текстом, генерации изображений и идей для проектов и статей, разработки контент-планов, анализа аудитории и решения других задач. Специалисты с такими навыками будут востребованы на рынке.
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.
Шутки в сторону — похоже, и правда пришло время спрашивать мнение и у искусственного интеллекта. Тем более, что пообщаться с нейросеточкой сейчас может любой желающий.
Его мы и попросили прокомментировать наболевший вопрос - какие профессии и когда заменит искусственный интеллект? И вот какой ответ получили: «Искусственный интеллект уже сейчас заменяет некоторые профессии, включая операторов на производстве, технических работников, бухгалтеров, юристов, медицинских работников и многих других. В будущем, с развитием технологий искусственного интеллекта, он может заменить еще больше профессий, таких как водители, кассиры, операторы call-центров, торговые агенты, учителя и т. Однако, в то же время, искусственный интеллект создаст новые профессии, которые будут связаны с его разработкой, управлением и поддержкой. Также, существуют профессии, которые трудно или невозможно заменить искусственным интеллектом, например, профессии, связанные с творчеством, социальным взаимодействием и эмоциональной поддержкой».
Профессии, связанные с нейросетями: какой бывает работа будущего и как на нее устроиться
Сначала нейросети пришли за художниками, дизайнерами, композиторами, теперь добрались и до нас — работников телевидения. Промт-инженер знает, как получить доступ к нейросетям и взаимодействовать с ними через различные платформы и инструменты. Инженер нейросетей – это перспективная профессия, представители которой востребованы в разных отраслях.