Многие задачи, связанные с обработкой и анализом больших объемов данных, могут быть автоматизированы. На наших глазах под влиянием нейросетей меняются традиционно «гуманитарные» и творческие профессии. Специалист по нейронным сетям: подробный обзор профессии Профессия нейротехнолог – как стать, где обучиться, востребованность. Инженер нейросетей – это перспективная профессия, представители которой востребованы в разных отраслях. Искусственный интеллект и профессии: какие специальности, связанные с ИИ и нейросетями, ждет бурное развитие и высокий спрос.
5 профессий, которые появились благодаря искусственному интеллекту
Уже сегодня к нейросетям возникают вопросы, связанные с интеллектуальной собственностью и использованием персональных данных, и по мере развития технологий эти проблемы будут неизбежно нарастать. 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. И нейросеть помогает сэкономить не только деньги, но и время, говорит основатель компании Екатерина Козырева. Разработчик нейросетей — это программист, который разрабатывает математические модели машинного обучения по типу нейронных связей головного мозга. Профессионально овладеете нейросетями, сформируете клиентскую базу, что позволит вам выйти на 5-10 т.р. в ДЕНЬ.
ChatGPT отнимет у вас работу: нейросеть перечислила профессии в зоне наибольшего риска
— Какие профессии заменят нейросети? 19 реальных примеров! — Заменит ли ИИ специалистов этих профессий на 100%? Специалист по нейронным сетям: подробный обзор профессии Профессия нейротехнолог – как стать, где обучиться, востребованность. 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. Самая известная нейросеть ChatGPT составила рейтинг специальностей, которые, по ее мнению, будут наиболее востребованы в будущем. Разбираем, на что способны нейросети уже сегодня и какие профессии сможет заменить искусственный интеллект в ближайшем будущем. Нейросеть сделала это за 5 минут с хорошей ла локальные компании от глобальных, рассказала про количество производственных площадок.
Как стать специалистом по нейросетям?
чем занимаются разработчики нейронных сетей и кто это такие, что нужно знать и уметь (обязанности). Как появилась профессия тренера нейросетей Основные обязанности AI-тренера Ключевые навыки Где могут работать AI-тренеры Сколько зарабатывает тренер нейросетей Как стать AI-тренером Перспективы профессии Главные мысли. Искусственный интеллект и профессии: какие специальности, связанные с ИИ и нейросетями, ждет бурное развитие и высокий спрос. Но Universal потребовал от музыкальных агрегаторов запретить нейросетям учиться на их плейлистах. Нейронная сеть может найти решение проблемы, но ей необходимо изучить структурированный набор данных. Анастасией Абышевой.
ChatGPT отнимет у вас работу: нейросеть перечислила профессии в зоне наибольшего риска
Один из примеров, связанных с использованием нейросетей на рынке труда — это автоматизация работ, которые ранее выполняли люди. Создатель сайта Кремля предрек исчезновение ряда профессий из-за нейросетей. Реже специалистов по нейросетям ищут в госсекторе, строительстве, логистике, здравоохранении и тяжелом машиностроении – по 1% вакансий. AI-тренеры обучают нейросеть отвечать на вопросы безупречно с точки зрения языка, пользы, достоверности, безопасности и этики. Я считаю, нейросети драматически изменят ландшафт нашей профессии. Наша гипотеза состояла в том, что скорее всего именно эти профессии нейросеть вряд ли заменит.
ИИ ищет работу: топ-10 профессий, которые исчезнут или изменятся из-за нейросетей
Описания товаров, рекламные объявления, статьи для поисковой оптимизации сайтов, инструкции и гайды, развлекательный контент легко генерирует ChatGPT и подобные инструменты. Например, издание BuzzFeed создает контент, такой как викторины и путеводители, с помощью ChatGPT: Очевидно, что уже в ближайшем будущем создание простых текстов человеком станет нецелесообразным, ведь нейросети будут выполнять эту работу быстро и достаточно хорошо. Но авторы могут переквалифицироваться в редакторов, которые будут исправлять ошибки, делать фактчекинг, совершенствовать тексты. Рискуют ли потерять работу журналисты и авторы контента? Собственно, в сфере медиа уже начались такие тревожные процессы. Например, немецкий таблоид Bild объявил о программе сокращения расходов на 100 млн евро, что приведет к увольнению почти 200 сотрудников. На какие технологии будущего бизнесу необходимо обратить внимание По крайней мере один случай свидетельствует , что этот риск реален. Автора из технологического стартапа уволили без объяснения причин. Позже она получила сообщение от руководителей, что ChatGPT дешевле, чем использование ее услуг.
Матиас Депфнер, гендиректор Axel Springer, куда входят Bild, Insider, Politico и Welt, прогнозирует , что ИИ вскоре сможет работать с информацией значительно лучше, чем люди. Однако по его словам, журналисты все равно будут нужны, чтобы понять «истинные мотивы» людей. Он призвал редакции уделять больше внимания эксклюзивным новостям, расследованиям, комментариям экспертов, которые пока не способны делать машины. Успех издателей будет зависеть от способности создавать такой оригинальный контент. Журналисты уже сейчас могут писать авторские колонки, репортажи и исследования, используя инструменты искусственного интеллекта для сбора и анализа данных. А также могут выбрать узкую специализацию и сосредоточиться на развернутой, глубокой журналистике, требующей критического мышления и человеческой мысли. Писатель На сайте Amazon появились книги, подписанные именем американского автора Джейн Фридман. Однако писательница заявила, что они написаны искусственным интеллектом.
Много моего контента является общедоступным для обучения моделей ИИ», — написала автор на собственном сайте. Ранее писательница создала несколько книг об издательской индустрии, и фальшивые книги довольно удачно имитировали ее произведения. Союз писателей и сценаристов Америки уже объявил забастовку. Авторы требуют правового регулирования искусственного интеллекта в дополнение к повышению зарплат. Если они заберут работу писателей, они заберут и работу всех остальных. Как вы знаете по фильмам, в конце работы обычно убивают всех», — говорит Миранда Берман. Дошло уже и до суда: 17 знаменитых писателей, среди которых и Джордж Р. Мартин, подали групповой иск в суд Нью-Йорка.
Авторы заявили, что OpenAI без разрешения копировала работы истцов и использовала защищенные авторским правом материалы для обучения языковых моделей. А это, по мнению писателей, ставит под угрозу прибыль и нарушает право на контроль над собственными произведениями.
Изменения профессионального ландшафта ждать не заставят, на трансформацию потребуется 5—10 лет, считают участники опроса, который проходил с 10 по 27 марта 2023 года. В нем приняли участие 2,4 тыс.
С января по ноябрь 2023 года российские работодатели разместили более 12,6 тыс. Прирост год к году - 2,8 раза. Об это сообщает пресс-служба рекрутингового сервиса HeadHunter со ссылкой на собственную аналитику. Мария Кузнецова Мария Кузнецова С января по ноябрь 2023 года российские работодатели разместили более 12,6 тыс.
Кто его еще не видел, обязательно заходите, смотрите. В прошлый раз, неделю назад, мы обсуждали ChatGPT, нейросети, технические аспекты, нюансы этих механизмов. Потом сравнивали это с поисковыми системами и с голосовыми помощниками. В общем, классный был, любопытный выпуск. Мы получили много откликов, поэтому решили продолжить говорить про нейросети, они сейчас на пике популярности. Сегодня поговорим о нейросетях в творчестве, в дизайне и в генерации креатива. Сергей, как ты оцениваешь, насколько реален риск того, что дизайнеры и художники потеряют свою работу и свою востребованность? Гребенников: Смотри, мне кажется, что мы в прошлый раз эту тему даже активно начали обсуждать и делали такой мостик к сегодняшней теме. Я уже даже озвучивал, что в 2022 году все визуальные материалы к премии Рунета были так или иначе созданы с помощью искусственного интеллекта. При этом мы все равно в 2022 году использовали ровно ту команду дизайнеров, которую использовали на протяжении предыдущих лет. Поэтому говорить о том, что искусственный интеллект вдруг сделает так, что мы перестанем нуждаться в дизайнерах, мне кажется, это неправда. Но я предлагаю все-таки поговорить с настоящим экспертом в этой теме. Представишь нашего гостя? Сергей, здравствуйте. Спасибо, что нашли время. Спасибо, что подключились. Кулинкович: Привет-привет! Коротнева: Ну что, я начну мучить вопросами Сергея? Гребенников: Конечно, конечно. 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».
Нейросети вместо человека: каким специалистам впору задуматься о смене профессии
Насколько реальны и востребованы в будущем предложенные нейросетью профессии, оценил руководитель направлений "Инноваций" компании Никита Бугров. Его задачи - предотвращать киберпреступления и кибертеррористические атаки, создавать защищенную архитектуру пользования данными. По мнению эксперта, ценность таких профессионалов будет только расти. 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.
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. Выходит, что новые технологии в силу своей искусственности пока не могут полноценно конкурировать с человеком.
При выводе на рынок новых продуктов ИИ тоже полезен — он способен проанализировать данные о спросе, предложении и конкуренции, предположить, что популярно у пользователей и какие ниши будут наиболее перспективными. Кроме того, нейросети облегчат процесс создания различных документов. Например, можно попросить программу собрать и уточнить данные из доступных источников при подготовке квартального финансового отчёта. Менеджеры Здесь нейросети пригодятся, чтобы проанализировать предыдущие продажи и предположить, когда лучше вновь связаться с покупателями.
Кроме того, программу можно попросить сделать выдержку из записи встречи с клиентом или командой. ИИ поможет улучшить внутреннюю коммуникацию. Например, как написать заявление на отпуск или к кому обратиться, если возникли проблемы с компьютером. Дизайнеры ИИ можно попросить не только создать изображение, но и подготовить анимацию, сделать рендер с нарисованного вручную наброска, подобрать пару шрифтов или палитру. Дизайнерам интерьеров нейросети пригодятся, чтобы подготовить мудборд или разработать интерьер на основе референсов и чертежей. Программы помогут искать новые идеи. Предположим, дизайнер одежды при создании коллекции может попросить нейросеть проанализировать, что люди носят сейчас, и предсказать тенденции в будущем. Когда на макете есть заголовки, приближённые к реальным, клиенту может быть проще оценить дизайн. Какое будущее ждёт нейросети и заменят ли они людей Эксперты предполагают, что к концу десятилетия генеративный ИИ будет выполнять некоторые задачи на уровне среднего сотрудника.
Мы просто не можем позволить себе игнорировать происходящее. Искусственный интеллект — уже значимая для профессионалов реальность. Ломоносова возможность подготовить по-настоящему современных специалистов в области цифровых медиа и коммуникаций.
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.
Что делают разработчики нейронных сетей: суть работы, обучение
Это пять автотестов: по русскому языку, этике, безопасности, фактчекингу и ранжированию. Базовые принципы выполнения работ объясняются в инструкции, есть пара референсов, которые помогают понять логику решения. Если ты прошел автотест, тебя просят написать три текста на разные темы. Обязательно есть «умный вопрос», где надо разобраться в наукоемком материале.
Когда я получила задание, мне пришлось перечитать его раза три. Из всех слов, которые я там увидела, были понятны только предлоги. Я пошла искать информацию, читать, слушать лекции.
Вроде бы получилось понятно. Следующий вопрос — чувствительный. К ним относится медицина, религия, национальный вопрос, деньги, психологические проблемы, вопросы манипуляции, например, как заставить парня сделать тебе предложение.
Тут очень важно ответить этично и безопасно. Именно этому учат Алису. Я сказала спасибо моему «бэку», потому что мне досталась медицинская тема, в которой я «варилась» полжизни.
И финальная задача — продающий текст, где нужно досконально разобраться в товаре, его технических характеристиках, ничего не перепутать. Задания у всех соискателей разные. В итоге я прошла эти круги испытаний.
Следующий шаг — собеседование в онлайне. Из всех слов, которые я там увидела, были понятны только предлоги» Работать можно из любой точки страны. Кто где.
В расписании Саши — много летучек с командами. Есть собеседования, поскольку команда еще набирается. Все события отражаются в календаре.
Даже сегодняшняя встреча с вами. Есть пул тестовых заданий, которые я должна проверить, и некий объем текстов от редакторов моей команды. Есть задачи с жесткими дедлайнами.
Работа AI-тренера заключается в том, чтобы давать языковой модели правильные, полезные и правдивые ответы. Мы составляем тексты на самые разные темы — аналитические материалы и анекдоты, воспитываем у нейросети чувство юмора. Если ты начал пораньше и сдал пораньше — можешь закончить рабочий день и идти отдыхать.
Работа AI-тренера заключается в том, чтобы давать языковой модели правильные, полезные, емкие и правдивые ответы Источник: Дарья Пона «Работа с Алисой — как игра в слова.
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. Во многих компаниях сотрудники перерабатывают и выгорают. Работа может быть и не пыльная, но стресс и нервы тут точно есть. Прошлое, настоящее и будущее Картины, нарисованные нейросетями, которые так восхищают современных пользователей, — не новость для нашей индустрии.
GANы для генерации картинок появились еще в 2014 году и произвели фурор среди специалистов, но для широкой публики результаты получались невзрачными. Большие компании копят данные и контент всю историю своего существования. С картинками прорыв случился в 2012 со знаменитым Imagenet, а вот в текстах Imagenet-момент зрел почему-то дольше. Теперь, когда нашлось столько вариантов применения для картинок и текстов, созданных нейросетями, дело за музыкой и голосом.
Это, например, адаптация контента для разных соцсетей: статью для блога напишет живой копирайтер, а вот посты по ней сгенерит нейросеть. Другой пример — ресайз картинок в разных размерах для рекламных кампаний. Эту задачу вместо дизайнера может сделать ИИ. Нейросети не умеют строить гипотезы о том, как скорректировать бюджет в рекламе или какой канал отключить из-за высокой стоимости конверсий. Для этого ИИ нужно много обучать, предоставлять ему большие объемы данных и логических цепочек», — говорит руководитель направления контент-маркетинга и соцсетей в «ЮMoney». Из очевидных плюсов ИИ — он может быстро находить в большом массиве информации ответы на поставленные вопросы.
Намного быстрее, чем реальный сотрудник. К тому же нейросети не грозит выгорание и прокрастинация. Но как делать выводы из аналитики или давать этически корректные ответы на вопросы, нейросети по-прежнему обучает человек. Так же, как не генерировать откровенно фейковые изображения — достаточно вспомнить пример с Папой Римским и рекламой Balenciaga. Но привлечь нейросеть к оптимизации финансовых отчетов — например, сделать выводы из «скормленных» ей данных о затратах компании за отчетный период, — это практичнее и экономнее, чем поручать такую задачу человеку, считает Майя Новикова. Например, SMM-щикам нейросети помогают подготовить контент-план и сделать посты для сторис за несколько минут. С помощью ИИ можно сгенерировать SEO-блог на сайте, включив в него ключевые слова — быстро и без мороки с копирайтерами. Нейросети также активно используют в графическом дизайне — они могут сгенерировать изображения под любой запрос, при этом не придется ждать и кому-то платить. Появляются и нейронные сети, способные сочетать дизайнерские и редакторские задачи, отлично понимая запросы на русском языке. Один из таких примеров - недавно анонсированный «Сбером» GigaChat, который, кроме прочего, умеет брейнстормить и отвечать на фактологические вопросы.
Зарплата: пока совсем узкая ниша, но если у вас талант генерировать идеи в текстовом виде, то это можно использовать для поиска удачных "промптов", которые продавать тем же ИИ-художникам. Ведь именно благодаря ученым и разработчикам в области ИИ появились такие крутые нейросети. Однако путь в профессию довольно сложный, особенно, если вы хотите не просто применять нейросети, но строить и обучать модели для абсолютно новых задач. В основном требуются хорошие знания математики, Python, а также алгоритмов и библиотек машинного обучения. Профессия в целом не новая, но вероятно мы еще увидим больше вакансий и рост зарплат, так как новые достижения могут сильно изменить экономику разных отраслей. Представьте, что кто-то нехороший нарисует несколько тысяч или даже миллионов оскорбительных картинок, да еще в разных стилях, и потом начнет заливать их в соцсети. Именно поэтому может вырасти нужда в специалистах по модерации. Конечно, часть контента уже фильтруют с помощью алгоритмов компьютерного зрения, но определять к примеру на сколько оскорбителен контент для каких-то групп пользователей все еще очень сложная задача. Вероятно, вырастет потребность в модераторах более "высоких" сущностей: смешная ли картинка, красивая ли?
Как стать тренером нейросетей и почему сегодня это востребованная профессия
| Промт инженер – новая профессия, связанная с ИИ | Профессии, связанные с нейросетями: какой бывает работа будущего и как на нее устроиться. |
| Россиянам назвали самые перспективные профессии на ближайшие пять лет | Тем не менее многие работники, даже те, чья профессия по прогнозам подвергнется влиянию ИИ, с оптимизмом смотрят на развитие нейросетей. |
| 5 профессий, которые появились в 2023 году благодаря искусственному интеллекту | Дизайнеры, фрилансеры, копирайтеры и даже программисты могут потерять работу из-за развития нейросетей, сообщает «Общественная Служба Новостей». |
Восстание машин: как нейросети «вытесняют» людей из профессий
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. Возможно, в ближайшие годы появится ИИ для видео контента.
Новые решения выходят постоянно. Те, которые несколько месяцев назад стоили Х, теперь стоят 0,1Х. Но даже по первоначальной стоимости это в 10-100 раз дешевле, чем платить профильному специалисту, отмечает Иван Скоков. Такие сотрудники необходимы, чтобы обучать нейросети корректно обрабатывать любые запросы — не важно, просят их написать код или комментарий для пресс-релиза. По словам Ивана Скокова, работа специалиста по промтам становится все популярнее — уже есть вакансии с годовой зарплатой в 300 тысяч долларов. Компании ищут способы создавать контент высокого качества с помощью искусственного интеллекта, а навыки по отдельным скиллам для работы с нейросетями уже включают в некоторые вакансии в контент-маркетинге и SMM в России. Чтобы развивать навыки работы с нейросетями, есть курсы по ИИ, но качественной базы пока немного.
Чтобы начать двигаться в этом направлении, эксперт «ЮMoney» рекомендует практиковаться и самостоятельно решать с помощью нейросетей разные задачи, а также изучать готовые промты. Иван считает, что спрос на специалистов по промтам будет расти по мере развития ИИ, поэтому люди должны быть готовы осваивать новые навыки. Для этого пишем запросы с максимальным количеством ключевых слов или словосочетаний на английском языке — с уточнением, что ответить нужно на русском. Так можно получить более осмысленный результат», — рассказывает Майя Новикова. Если внедрить в свои процессы или продукты ИИ пока не получается, можно потренироваться на инструментах, которые требуют меньше ресурсов и разработки. Например, сделать чат-бота в телеграме — сейчас есть много бесплатных способов, в том числе и в API мессенджера. Для предпринимателей, которые продают в интернете без сайта, в «ЮKassa» недавно сделали бота, который умеет выставлять счета клиентам в телеграме. С его помощью можно отправить ссылку на оплату за несколько секунд, не прерывая диалога.
Кроме того, тем, кто хочет продвинуться в этой профессии, необходимо воспитывать в себе следующие качества: Внимательность. Работа специалиста по нейросетям требует крайней педантичности и аккуратности. Представители этой профессии работают с большими объемами данных.
Чтобы правильно организовать машинное обучение, им понадобится много сил и времени. Любознательность и обучаемость. Искусственный интеллект — это та сфера, которая только открывается.
Поэтому специалистам нужно будет много учиться на протяжении всей своей карьеры, самостоятельно изучать информацию. Кроме того, необходимо вникать в направление деятельности заказчика, чтобы понять, что именно он хочет и как это можно реализовать. Когда работа связана с такими масштабными и многообещающими проектами, к ней нужно относиться серьезно.
Тем более, что на их реализацию тратятся огромные бюджеты. Читайте также: Подробнее о том, кто такой агроинженер Сколько можно зарабатывать Теперь поговорим о финансовой стороне вопроса. Специалисты по нейронным сетям считаются одними из самых высокооплачиваемых в сфере IT.
Востребованность этой профессии постоянно увеличивается, и с каждым годом спрос будет только расти. Особенно много вакансий в таких крупных городах как Москва и Санкт-Петербург. Если рассматривать в среднем по России, то оклад для начинающих специалистов варьируется в пределах 60-80 тыс.
Более опытные разработчики могут получать от 90 до 200 тыс. А вот доход профессионалов своего дела достигает 250-300 тыс. Но стоит понимать, что специалистам этой области бывает сложно найти работу в регионах.
И зарплата там значительно меньше названных нами цифр. Зато они без проблем могут работать удаленно на крупные российские или зарубежные компании. Все дело в желании и профессионализме.
Стоит ли сегодня проходить обучение Чтобы понять, стоит ли осваивать эту непростую профессию, рассмотрим ее преимущества и недостатки.
Проще простого — Русский музей запустил собственную нейросеть, которая генерирует портреты в стиле работ Брюллова, Серова, Врубеля и других гениев живописи. Художники творили свои произведения месяцами, нейросеть справится за несколько часов.
А вот ещё одно преображение и на фасаде дома в стиле фильмов Алексея Балабанова. Вместо рождественского Нью-Йорка мрачные улицы и панельные дома, Кевин МакКаллистер выживает в суровой России и 90- х. После долгих съемок в России звезда боевиков Джейсон Стэйтем нашёл-таки своё счастье и к 60-ти годам остался жить в глубинке нашей необъятной родины, приворожённый борщом местной поварихи.
Сценарий сериала, которому позавидует даже Тарантино, удалось воплотить в жизнь, благодаря технологии deepfake — нейросетевой программе, меняющей лица видеороликов.