Нейросеть ChatGPT рассказала, какие профессии заменит искусственный интеллект. Нейронные сети стремительно внедряются почти во все области жизни, и работа человека становится будто бы «ненужной». где учиться работе с нейросетями. 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. В прошлый раз, неделю назад, мы обсуждали ChatGPT, нейросети, технические аспекты, нюансы этих механизмов.
ChatGPT отнимет у вас работу: нейросеть перечислила профессии в зоне наибольшего риска
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. Но фактически это просто расширяет, как сказать, перераспределяет усилия людей. То есть сейчас мы видим, что появляются новые профессии. Они такие, околодизайнерские: наполовину дизайнерские, наполовину технические. Люди, которые занимаются промт-инжинирингом, которые учатся взаимодействовать с этим инструментом, задавать ему правильные вопросы и получают правильные ответы. Но по факту это тот же дизайн, просто инструментом дизайнера является уже не кисть, уже не какие-то программы редактирования графики. А просто нейросеть. Поэтому ничего не меняется на самом деле, просто трансформируются инструменты производства. И это было и 100 лет назад, когда происходили какие-то переходы от ручного труда к фабричному, так и сейчас.
Так я себе это представляю. Гребенников: Правильно, если простым языком сказать, когда нам говорили, что появилось телевидение, то театр умрет. Точно так же, как не умер театр, не умерло телевидение после появления интернета, точно так же и с появлением искусственного интеллекта, мне кажется, у дизайнера просто появилось больше инструментов для того, чтобы творить. Кулинкович: Да. Совершенно верно. Более того, интересный эффект, что тот крафт, ручная такая работа, которая… Вот этот рынок объединял в себе большое количество профессионалов и сейчас кажется, что пришли нейросети и этот рынок разрушили. И, конечно, вода из этого моря утекла в моменте. Но при этом останутся мастера, как в случае с театрами, есть гениальные постановки, которые собирают огромные залы и оказываются суперактуальными и, возможно, даже более редкими и более неожиданными, чем они были ранее. Потому что ранее это был такой массовый продукт, то сейчас это штучный. Поэтому, когда все говорят, что нейросети убивают работу дизайнера, здесь, наоборот, я это вижу, как создание каких-то интересных локальных ниш, которые, наоборот, создают возможности.
Они как бы преумножают варианты применения каких-то творческих усилий. Коротнева: Сергей, вопрос о том, появится ли новая профессия на стыке дизайна и около какой-то научной истории Data Science. Вы уже сказали про профессию промт-инжиниринг. Кулинкович: Разные люди это называют по-разному. Мы в студии называем это «нейровод» — человек, который выбирает финальный вариант, потому что вариантов очень много, выбрать из них конечный — это и есть одна из самых сложных задач. У нас есть специальные нейроводы.
Это дополнение позволяет получить более конкретное представление о том, каким образом ИИ будет влиять на различные профессии в ближайшем будущем. Заменят ли нейросети художников, программистов, дизайнеров… человека? Вопрос о том, стоит ли нам переживать из-за возможной замены человеческого труда нейросетями и искусственным интеллектом, остается открытым, и мы активно обсуждаем его и другие важные события в мире ИИ и бизнеса в своём TG канале!
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. Этому мы учимся еще в начальной школе. Но последующие годы — в школе и университете — мы все равно работаем с преподавателями. Они стараются передать нам свой опыт и знания в наиболее доступном формате и ищут индивидуальный подход к каждому. А робот сможет лишь озвучить книгу. Но без живых людей здесь не обойтись. Чтобы наложить графику нужна какая-то основа. Например, человек в специальном костюме, его лицо чтобы считывать эмоции. Бенедикт Камбербэтч в костюме для захвата движений в процессе создания образа дракона Смауга для кинотрилогии «Хоббит»: Опытный артист знает все о влиянии на зрителя, а искусственный интеллект в лучшем случае лишь скопирует его. Юристы Одно дело знать закон, а совсем другое — уметь использовать его в пользу клиента особенно, если он сам и нарушил этот закон. А еще нужно уметь строить линию защиты или нападения в судебных заседаниях, приводить подходящие в конкретной ситуации аргументы, убеждать в своей правоте и многое другое.
Поощряйте ребенка к самостоятельному созданию собственных проектов, используя нейросети. Это может быть разработка игры, создание рекомендательной системы или анализ данных. Это поможет ребёнку применить знания на практике и развить творческий подход к решению задач. Продолжительное обучение и самообразование. Стимулируйте ребенка читать книги, изучать новые технологии, следить за актуальными исследованиями и статьями. Помогите ему найти ресурсы и сообщества, где можно обмениваться опытом и учиться от других специалистов. Поддерживайте ребенка, поощряйте его интересы и предоставьте возможности для практического применения знаний. Таким образом, вы поможете ему подготовиться к будущей профессии оператора нейросетей и открыть двери в мир новых технологий. Преимущества, которые предоставляют нейронные сети, становятся все более широкими, и востребованность специалистов в этой области постоянно растет. Однако, чтобы успешно справиться с задачами оператора нейросетей, необходимо начать подготовку с раннего возраста. Ребенок должен освоить основы программирования, математики и статистики, а также развить навыки анализа данных. Онлайн-курсы, участие в соревнованиях и создание собственных проектов помогут ему получить практический опыт и применить знания на практике. Важно помнить, что профессия оператора нейросетей требует постоянного обучения и самообразования. Будущие специалисты должны быть готовы к непрерывным изменениям и развитию в сфере искусственного интеллекта. Поддержка со стороны родителей и наставников, доступ к актуальным ресурсам и подходящей образовательной среде помогут ребенку успешно освоить навыки, необходимые для деятельности оператора нейросетей.
Доцент ИТМО — о замещении профессий нейросетями и возможностях ИИ
- Назван список профессий, по которым сильнее всего ударит ИИ. Программисты в безопасности - CNews
- Как Саша решилась сменить профессию и почему не пожалела
- Как разрабатываются нейросети
- Профессия будущего для детей: оператор нейросетей
- Что еще почитать
- План курса “Заработок на нейросетях”
Будущее SMM-специалистов в эпоху нейросетей: интервью с хантером Аленой Владимирской
То есть дизайнер — это мозги и творчество, а нейросеть — это условно руки, руки и механизмы? Кулинкович: Все сложно. Давайте обрисую, в целом, систему. Николай Иронов для начала — это не одна нейросеть, это большое количество разных алгоритмов, наборов алгоритмов, которые работают в ансамбле между собой.
Собственно, рождение Николая Иронова — это не рождение какой-то одной технологии генеративного дизайна. Это рождение правильно срежиссированной комбинации технологий. И с момента рождения Николая, когда мы всем рассказали о том, что он существует, о том, что он выполняет дизайн задачи, его мозги пересобрались уже очень-очень много раз.
И вот они сейчас снова в одном шаге от того, чтобы пересобраться с использование новых технологий, которые появились на рынке. Соответственно, дизайнеры, которые занимаются этим проектом, их задача заключается в том, чтобы правильные технологии объединить в правильный пайплайн — последовательность действий, когда результат одного алгоритма правильно передается правильный результат другому алгоритму, и вот так вот по этому конвейеру получается какой-то новый результат. Соответственно, дизайнеры Иронова проектируют примерный диапазон, изобразительный диапазон, учат его новым стилям, подключают к нему новые шрифты и так далее.
И вот здесь мы упираемся в то, что задача дизайнера, она на самом деле и раньше была такой — применить какое-то изобразительное решение в правильный контекст. Потому что поставщиками потребностей всегда были и будут люди. Соответственно, принять правильное решение, какой из десятков и даже сотен вариантов подходит лучше всего, - это была, есть и будет истинная работа дизайнера, потому что дизайн делается людьми, для людей.
А сейчас, с появлением роботов, просто у нас появляется некоторая компонента, которая называется искусственным интеллектом, которая позволяет: а делать это масштабировано, то есть в больших масштабах, вместо трех вариантов логотипа выбирать из тысячи, б позволяет это делать непредсказуемо. Собственно, в этот все отличие от того, что сейчас называется искусственным интеллектом от алгоритмических каких-то результатов, в том, что мы часто получаем не вполне предсказуемый результат, и это очень похоже на то, как работает человек. Собственно, вот и вся разница.
Но корневая суть работы дизайнера — она не поменялась. Это было и есть подбор правильного варианта в правильные контексты. Гребенников: То есть определяет.
Что красиво, сегодня дизайнер все еще, а не искусственный интеллект? Кулинкович: Да, но… У нас, например, есть отдельные технологии внутри Иронова, которые позволяют отбросить совсем плохие варианты. То есть такой примитивный арт-директор, скажем так.
И он помогает не выгружать на конечного пользователя весь массив данных, которые слишком шероховатые, слишком смелые, а как бы делать такой скоринг дизайн-решений, чтобы финальное решение было в каком-то более-менее приличном диапазоне. Поэтому мы все равно используем эти технологии, даже чтобы отсортировать какой-то большой массив выдачи, но финальное решение, конечно, принимает человек. Гребенников: А как вообще происходит постановка технического задания искусственному интеллекту?
Предположим, я — маленькая пекарня во Владимирской области. Я приходу в вашу студию и говорю: «Хочу себе классный логотип, чтобы ко мне приходило не 2 000 человек в месяц, а 15 000 человек. Я считаю, что вся проблема моя в логотипе».
Я говорю: «Хочу такой логотип, чтобы там был колосочек, хлебушек и круассанчик обязательно». Вы же куда-то это загружаете. Как происходит процесс формирования технического задания?
И потом как искусственный интеллект осознает, что мне нужно как конечному клиенту? Кулинкович: Начнем с того, что если вы предъявите задание живым людям, живым дизайнерам, то, скорее всего, если они будут достаточно с вами честны, то они скажут, что изменение логотипа не увеличит вашу выручку в 10 раз. Это первый момент.
То есть если у вас была пекарня с плохим логотипом, а потом появляется некоторый бренд с хорошим логотипом, то едва ли это напрямую окажет влияние на ваши продажи. Косвенно, возможно, при правильном стечении обстоятельств, правильно посеве, да. Но, скорее всего, это не является критерием хорошего логотипа.
Второй момент заключается в том, что, если мы посмотрим на логотип пекарен и других каких-то бизнесов, связанных с хлебобулочными изделиями, там не всегда фигурируют колоски, не всегда фигурируют круассаны. А иногда это некий образ, визуальна интерпретация образа бизнеса, которая этим дизайнером и сделана. Соответственно, когда вы приходите в брендинговое агентство, где сидят живые люди, и они получают этот бриф, что еще происходит?
Они его творчески интерпретируют. Они смотрят, как выглядят булочные в этом городе, в округе, пытаются придумать что-то контрастное, что-то отличное от тех ребят, которые на той же улице торгуют круассанами. И, соответственно, они приходят с некоторыми дизайн-гипотезами, что кто-то решил, что это будет какой-то крестик красивый, в котором угадывается что-то такое.
Кто-то решил пойти через концепцию семейности, семейного кафе, и вообще нарисовал сердечко, потому что вот «Приходите к нам. Мы вас любим». И все такое.
А кто-то прошел напролом и начал рисовать конкретно круассан, фотореалистично и так далее. И эти все подходы имеют право на жизнь, и в равнозначной степени вы можете получить такие варианты от живых людей. В случае с Ироновым человек, без участия людей, он заполняет бриф, описывает свою компанию.
Дальше у нас отдельная система, нейросеть, она интерпретирует бриф, то есть она из текста брифа достает некоторые образы, которые могут подходить под визуальное представление этой компании, как она может быть представлена в виде какого-то емкого символа либо знака. И дальше это по такой цепочке передается, появляются эти визуализации этих образов, они обогащаются разными шрифтовыми комбинациями, дальше подключаются отдельные алгоритмы, которые подбирают цветовые сочетания комплиментарные. В общем, там сложная-сложная штука.
Но по факту это точно то же самое, что происходит при работе с живым человеком. То есть интерпретируется некоторый текстовый ввод, так же как к вам приходит человек и что-то говорит, и вы как-то это трансформируете. Мы все эти шаги условно творческих мытарств алгоритмизировали, перевели в какие-то отдельные процессы?
И клиент на выходе получает опыт, очень сопоставимый с опытом общения с живым дизайнером. Только наш дизайнер не капризничает, не болеет. Коротнева: Не уходит в отпуск.
Кулинкович Да, да, да. Гребенников: Скажите, а стоимость разработки логотипа… Логотип, предположим, я пришел за логотипом, искусственным интеллектом и обычным дизайнером в студии Артемия Лебедева отличается? Есть какой-то прайс на искусственный интеллект и обычного дизайнера?
Кулинкович: Да, конечно, отличается. Когда вы приходите лично в брендинговое агентство или дизайн-студию, помимо непосредственного конечного дизайнера, который сидит и визуализирует ваш логотип, в это вовлечено очень много людей на самом деле. Это юристы, которые помогают составлять договор; менеджеры, которые позволяют клиенту и дизайнеру услышать друг друга, перевести с одного языка на другой, и много-много всего.
Соответственно, когда вы работаете с живыми людьми, чаще всего дизайн — это операционный процесс, где клиент хочет, чтобы его услышали и некоторое врем поиграли с ним вот в эту игру «Согласование видения», да? Это все умножается на стоимость часов специалиста. И разные компании, конечно, по-разному, диапазон очень большой, но он может доходить до очень больших сумм.
То есть если вы просто придете в большую дизайн-компанию, то разработка логотипа с нуля, где вас будут слышать, слушать долго и до победного, она может быть супердорогой, неподъемно дорогой для малого и среднего бизнеса. Поэтому Иронов и другие генеративные технологии — это не просто про скорость, это про такую демократизацию дизайна, что если у вас не слишком много денег для того, чтобы играть во все эти чаепития и подписания договоров дорогостоящее, то вы можете пойти и получить из коробки сопоставимый по качеству результат. Просто процесс будет происходить несколько иначе.
Вам нужно будет принять, что ваши какие-то правки и пожелания интерпретируются не прямым методом, а косвенным, в результате работы некоторых алгоритмов. Там могут быть шероховатости, а могут быть, наоборот, источники классных открытий в результате этого. Гребенников: Вот вы говорите про открытия.
А бывало так, что пришли две разные компании, диапазон полгода-год, и искусственный интеллект выдал одинаковый логотип на совершенно разные задачи, которые перед вами ставили? Такое происходит и с живыми людьми, то есть можно увидеть очень много примеров того, как дизайнеры думают похоже, скажем так. Гребенников: Назовем это так, хорошо.
Кулинкович: Ну да. Просто на самом деле очень часто, когда у вас большой объем работы, вы сделали 1 000 логотипов, наивно полагать, что в мире все ваши логотипы абсолютно аутентичны, потому что каждый день в мире сотни и тысячи дизайнеров генерят новые логотипы, а набор примитивов, из которых логотипная графика состоит, он довольно ограничен, потому что есть базовые формы: треугольник, прямоугольник, квадрат и так далее, которые так или иначе комбинируются. Если мы говорим условно, что даже у стран, которых ограниченное количество, есть очень похожие флаги, которые можно часто путать друг с другом, что уж говорить про логотипы, которых сотни тысяч генерируется каждый год.
Соответственно, мы видим, что действительно могут появляться одинаковые работы, как у живых людей, так и нейросеть может генерировать одинаковые работы, и мы в этом не видим проблемы, потому что это было долгое время ранее. Если где-то в Сингапуре еще существует похожая птицефабрика с таким же крестиком, таким же цветом и с таким же соотношением сторон исполнен, то едва ли эти бизнесы будут друг друга локтями толкать. Поэтому мы на это смотрим совершенно нормально компенсируем это объемом, то есть проблема плагиата существенна, когда у вас стоимость каждой итерации очень большая, а дизайнер уходит на следующую итерацию, неделю молчит, пыхтит и так далее.
Но когда вы можете еще одним щелчком сгенерировать еще 100 альтернатив, то, в целом, это перестает быть проблемой. Но я предлагаю переходить от проекта Николай Иронов к другим генеративным технологиям, потому что летом прошлого года буквально весь интернет взорвала сеть Midjourney, которая создавала крутые классные визуальные картинки, и все были в полном восторге. Но вместе с этим восторгом действительно возник вопрос о том, что «Зачем мне условно в штате держать дизайнера, если я могу загрузить свой достаточно вариант брифа, и нейросеть выдаст мне несколько классных вариантов: совершенно удивительных и визуально привлекательных.
Сергей, давайте поговорим немножко про это. Во-первых, как вы думаете, какие перспективы развития у этих нейросетей? Насколько действительно хорошо они генерируют визуальные изображения, и какие риски это несет для творческих профессий?
Кулинкович: Спасибо за вопрос. Поскольку возможна какая-то профдеформация, и мы довольно давно находимся от в этой области генеративного дизайна. Просто сейчас из-за того, что искусственный интеллект как понятие тиражируется и как-то ассоциируется с нейросетевыми технологиями, и это сейчас на всех полосах газет и всяких изданий, на это все прожекторы устремлены, на самом деле генеративный дизайн существовал ранее просто в других жанрах.
И он как тогда, так и сейчас создавая новые возможности, новые рабочие места, то есть сейчас есть отдельные ребята, которые используют эту технологию для того, чтобы решать подобные задачи за деньги. Midjourney и другие ребята, они создают под себя, как Иронов, который создал новый рынок, который мы сделали, так и другие ребята. Они берут и просто используют это как инструмент.
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.
Например, инженеры могут использовать новые библиотеки и фреймворки для облегчения создания и оптимизации нейронных сетей. Такие инструменты, как TensorFlow и PyTorch, позволяют инженерам создавать нейросети с помощью готовых блоков, что ускоряет процесс разработки и обучения. В заключение, профессия инженера нейросетей представляет собой очень перспективную и многообещающую область деятельности в ближайшие годы. С ростом применения нейросетей во многих отраслях и увеличением спроса на квалифицированных специалистов, инженеры нейросетей могут ожидать высоких зарплат и возможностей для профессионального роста. Те, кто заинтересованы в работе с новейшими технологиями и имеют соответствующие навыки и образование, могут быть уверены в перспективности своего выбора профессии. Последние записи:.
Там нейросети способны давать подсказки и советы, которые помогают быстрее и эффективнее решить задачу. А ещё нейросети позволяют автоматизировать процесс тестирования. Аналитики Нейросеть можно попросить сделать прогноз на основе накопленных данных, найти в них аномалии или визуализировать информацию. Допустим, изучить информацию о продажах товаров и доходах компании и предсказать, как цены будут меняться в будущем. 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.
Способность представлять и прогнозировать потенциальные последствия и возможности внедрения инноваций в области ИИ. Главным соратником директора по этике станет специалист по количественной оценке этики ИИ. Его задача — анализировать уровень предвзятости моделей и измерять воздействие на группы, интересы которых затрагивает та или иная модель. Думаю, появление такой должности кардинально изменит подход к этике в компаниях. И чтобы эти перемены произошли, людям, создающим модели, нужны данные. Количественный подход к этике расширит круг тех, кто готов прислушаться к вопросам морали. Навыки и компетенции Технические знания в области технологий, систем, алгоритмов и инструментов ИИ. Понимание теорий и принципов, определяющих разработку и использование ИИ с точки зрения этики. Навыки аналитического и критического мышления для оценки и проработки решений по сложным этическим вопросам. Навыки коммуникации и умение объяснять и обосновывать этические решения при взаимодействии с разными аудиториями. Навыки статистической и математической количественной оценки уровня необъективности и справедливости в моделях ИИ и результатах их работы. Правда, я уже практически не пишу код сам. Большую часть времени я составляю и корректирую запросы по улучшению кода, который пишет ChatGPT. В моём понимании будущее умственного труда — это работа с запросами, умение создавать нужные исходные данные, на основании которых ИИ генерирует желательный результат. А можно назначить его на роль известного искусствоведа, который берёт мои картины и дорабатывает их с помощью моделей вроде Midjourney, создающих изображения на основе текста. Создавать скрипты, с помощью которых модели делают именно то, что вам нужно, — это целое искусство. Думаю, в тех или иных отраслях появится рынок труда для инженеров запросов. Я уже видел вакансии — за такую работу предлагают больше 300 000 долларов. Навыки и компетенции Критическое мышление и навыки решения проблем для создания эффективных запросов, доносящих намерение человека до моделей ИИ. Навыки работы с количественными данными и аналитические навыки, способность понимать и использовать математические формулы и данные. Навыки устной и письменной коммуникации для создания чётких, ясных запросов на естественном языке. Внимательность к деталям и точность, позволяющие избегать двусмысленности и ошибок в запросах. Гибкость и готовность осваивать разные системы и области ИИ. Навыки совместной и командной работы для взаимодействия с другими инженерами запросов и стейкхолдерами. Навыки программирования для использования разных инструментов и фреймворков при составлении запросов. Думаю, ситуация быстро изменится. Компаниям захочется, чтобы ИИ был незаметно встроен в нашу жизнь. Основная часть этой работы ляжет на плечи UX-дизайнеров и инженеров. Если люди будут постоянно пользоваться этими инструментами, компании задумаются о том, чтобы сделать их максимально удобными. Возможно, именно это будет выгодно отличать один продукт от всех остальных. На мой взгляд, пользоваться ChatGPT гораздо удобнее: мне нравится его дизайн, нравится, что он пишет весь текст на экране и что я могу выбрать тёмную тему.
«Подстегнуть людей к развитию»: доцент ИТМО — о замещении профессий нейросетями и возможностях 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. Как видите, большинство профессий, в которых нейросеть быстрее и умнее людей, в любом случае не обойдётся без человека — обучить, написать программу и даже вовремя отключить ИИ способен только разум человека. Плюс к этому не следует забывать, что нейросеть — это машина, которая не знает чувств, эмоций и моральных устоев. ИИ прежде всего хороший помощник человека, а не наоборот.
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. Маркетинговые профессии В маркетинге нейросети могут быть использованы для анализа данных и определения наилучших стратегий маркетинга. Они могут использоваться для анализа поведения потребителей, чтобы определить, какие продукты и услуги наиболее популярны, и предсказать, какие маркетинговые кампании будут наиболее эффективными. Профессии в области права и безопасности В профессиях, связанных с правом и безопасностью, нейросети могут быть использованы для анализа больших объемов данных, чтобы выявлять законопреступления и определять наиболее эффективные стратегии противодействия. Они также могут быть использованы для обнаружения мошенничества и кибератак.
Второй в списке — работотехник. В его задачи будет входить создание роботов и внедрение их в производство. Этот же специалист будет отвечать за ремонт и обслуживание машин. Следующий в перечне — ответственный за кибербезопасность.
Поощряйте ребенка к самостоятельному созданию собственных проектов, используя нейросети. Это может быть разработка игры, создание рекомендательной системы или анализ данных. Это поможет ребёнку применить знания на практике и развить творческий подход к решению задач. Продолжительное обучение и самообразование. Стимулируйте ребенка читать книги, изучать новые технологии, следить за актуальными исследованиями и статьями. Помогите ему найти ресурсы и сообщества, где можно обмениваться опытом и учиться от других специалистов. Поддерживайте ребенка, поощряйте его интересы и предоставьте возможности для практического применения знаний. Таким образом, вы поможете ему подготовиться к будущей профессии оператора нейросетей и открыть двери в мир новых технологий. Преимущества, которые предоставляют нейронные сети, становятся все более широкими, и востребованность специалистов в этой области постоянно растет. Однако, чтобы успешно справиться с задачами оператора нейросетей, необходимо начать подготовку с раннего возраста. Ребенок должен освоить основы программирования, математики и статистики, а также развить навыки анализа данных. Онлайн-курсы, участие в соревнованиях и создание собственных проектов помогут ему получить практический опыт и применить знания на практике. Важно помнить, что профессия оператора нейросетей требует постоянного обучения и самообразования. Будущие специалисты должны быть готовы к непрерывным изменениям и развитию в сфере искусственного интеллекта. Поддержка со стороны родителей и наставников, доступ к актуальным ресурсам и подходящей образовательной среде помогут ребенку успешно освоить навыки, необходимые для деятельности оператора нейросетей.
Профессии будущего. Как нейросети открывают новые направления в edtech
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.
Никого не напоминает? Герой компьютерной игры, звезда рэпа? Вообще-то лазурный автобус! А этот задорный рыжий юнец — не кто иной, как трамвай «Чижик». Так по мнению нейросети выглядел бы очеловеченный общественный транспорт Петербурга. Мечтаете, чтобы вас изобразил великий художник Пикассо или Малевич?
Служба поддержки клиентов. Системы искусственного интеллекта можно запрограммировать для обработки простых запросов в службу поддержки клиентов, таких как ответы на вопросы о продуктах и услугах. Этот тип работы часто включает однотипные задачи и может быть автоматизирован с помощью ИИ, что снижает потребность в представителях службы поддержки клиентов. Что касается копирайтеров и программистов, то эти профессии с меньшей вероятностью будут непосредственно затронуты искусственным интеллектом в краткосрочной перспективе. Хотя системы ИИ можно использовать для создания простого текста, такого как описание продуктов, ИИ по-прежнему сложно сравниться с творческими нюансами текстов, написанных людьми. Копирайтинг часто требует глубокого понимания человеческого поведения и эмоций, что в настоящее время трудно воспроизвести системам ИИ. С другой стороны, программирование включает узкоспециализированные задачи, требующие передовых технических навыков. Хотя системы ИИ можно использовать для автоматизации некоторых аспектов разработки программного обеспечения, таких как генерация кода, они еще не способны воспроизвести сложные навыки решения проблем и критического мышления, необходимые для большинства задач в области программирования. Однако важно отметить, что по мере того как системы ИИ продолжают совершенствоваться, они могут получить возможность автоматизировать более сложные задачи в копирайтинге, программировании и других областях. Диапазон задач, которые они способны выполнять, вероятно, будет расширяться, что еще больше снизит потребность в людях. Это вызовет серьезную озабоченность, особенно у низкоквалифицированных работников, которым будет сложно найти другую работу, если их рабочие места будут автоматизированы. Людям, занятым в этих областях, важно быть в курсе последних разработок в области ИИ и проявлять инициативу в развитии новых навыков, чтобы оставаться конкурентоспособными на рынке труда. Развитие технологий искусственного интеллекта также может оказать более широкое влияние на экономику, поскольку безработица и неполная занятость могут привести к снижению потребительских расходов и замедлению экономического роста.
У опытных сотрудников доход может достигать 200 000-300 000 руб. Нейро-иллюстратор Эта специальность ИИ занимается созданием изображений, используя технологии искусственного интеллекта и нейросетей. Работа художника заключается в разработке алгоритмов и моделей AI, которые смогут создавать художественные произведения, отталкиваясь от определенных правил и параметров. Одна из задач нейро-художника — создание алгоритмов, которые могут анализировать и интерпретировать художественные произведения. Делать выводы о том, какие картинки и объекты наиболее привлекательны для зрителей, использовать эту информацию для создания новых изображений. Еще одна задача специалистов в области искусственного интеллекта — создание компьютерных моделей, которые могут воссоздавать изображения в стиле классических художников с использованием технологий нейронных сетей. Они могут быть использованы в различных целях. Например, для создания специальных эффектов в фильмах и видеоиграх, восстановления утерянных художественных произведений и так далее. Нейро-художники могут работать как самостоятельно, так и в составе команды, состоящей из других ИИ-специалистов, художников, дизайнеров и технического персонала. Это позволит создать совершенно новый и уникальный продукт. Начинающие художники зарабатывают 60-80 тыс.
Работа и вакансии "специалист по нейросетям" в Санкт-Петербурге
Однако в других сферах, таких как творчество, креативный дизайн и решение сложных нетривиальных задач, человеческий интеллект пока остается неповторимым. Важно помнить, что в центре всех технологических инноваций всегда должен оставаться человек, его креативность, интуиция и способность к адаптации.
Они определяют хорошие и плохие ответы, ранжируют их и сами пишут тексты, на которых учится нейросеть. Кандидатов, которые пройдут первичный отбор по резюме, ждёт задание из двух частей. В первой — тесты на грамотность, этику и фактчекинг. Во второй предстоит написать за нейросеть тексты на заданную тему. 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.
Так как профессия только зарождается, компания решила подготовить специалистов своими силами.
Можно пройти вводный курс, длительностью 1-2 часа. Он поможет освоиться в теме за 5 уроков. Достоверность ответов: из чего состоит и как проверять. Важное о структуре ответов нейросети и видах текстов.
От лучшего к худшему: что такое ранжирование ответов. В конце каждого параграфа есть несколько проверочных вопросов, которые помогут закрепить знания.
Учитывая, что с развитием искусственного интеллекта часто связывают скорое «вымирание» некоторых специальностей, мы решили узнать у него самого, каких профессионалов ИИ всё-таки настроен видеть в числе будущих коллег, и сгенерировать рейтинг перспективных специальностей по версии искусственного интеллекта, а также оценить «реальность» каждой из них. Для генерации рейтинга мы обратились к Notion AI — мультиязычной нейросети одноимённого таск-менеджера.
В качестве промта, или заявки для генерации, использовали текст «Рейтинг наиболее перспективных и востребованных специальностей в России в ближайшем будущем». Что из этого получилось, расскажем ниже. Анна Неделько, продюсер проекта «Топ Джобс» на телеканале «Ключ» Специалист по кибербезопасности Задача специалиста по кибербезопасности — создавать защищённую архитектуру пользования данными, предотвращая киберпреступления и исключая кибертеррористические атаки. В эпоху, когда массовые «сливы» данных происходят едва ли не каждую неделю, а от кибератак страдают банки, органы власти и глобальные производства, ценность таких профессионалов будет только расти.
В число компетенций, необходимых для развития в качестве специалиста по кибербезопасности, входят навыки программирования, умение обрабатывать массивы данных, знание технических аспектов электронных приборов и гаджетов, а также аналитическое мышление, внимательность и аккуратность. Востребованности специалистов по кибербезопасности способствуют развитие блокчейна и рынка криптовалют, а также форм и механизмов киберпреступности. Нейропилот Нейропилотирование развивается параллельно с беспилотным транспортом, которому предсказывают большое будущее в космосе, под землёй и в Мировом океане.
ТОП-5 профессий в сфере ИИ, которые изменят мир
Заработок в первую очередь идет от профессии и навыков, а не от нейросетей, хотя нейросети могут ускорить вашу работу. Уже сегодня к нейросетям возникают вопросы, связанные с интеллектуальной собственностью и использованием персональных данных, и по мере развития технологий эти проблемы будут неизбежно нарастать. — Какие профессии заменят нейросети? 19 реальных примеров! — Заменит ли ИИ специалистов этих профессий на 100%?
«Моя мама учит нейросети говорить»: история многодетной челябинки, которая завязала с журналистикой
Специалист по нейронным сетям создает саму модель, помогает ей обучаться и следит за ее работой. Это приводит к появлению все большего числа вакансий для инженеров нейросетей, и перспективы роста этой профессии в ближайшие годы кажутся очень многообещающими. Специалист по нейронным сетям создает саму модель, помогает ей обучаться и следит за ее работой. Тем не менее многие работники, даже те, чья профессия по прогнозам подвергнется влиянию ИИ, с оптимизмом смотрят на развитие нейросетей.
Специалист по устойчивому развитию
- Мир нейросетей - новости, обучение и заработок – Telegram
- ТОП-5 специальностей в сфере ИИ искусственного интеллекта
- Развитие нейросетей дало старт новым профессиям в России | Ямал-Медиа
- Срочно! Работа специалист по нейросетям, актуальные вакансии 2024 в Санкт-Петербурге
Назван список профессий, по которым сильнее всего ударит ИИ. Программисты в безопасности
Нейросеть сделала это за 5 минут с хорошей ла локальные компании от глобальных, рассказала про количество производственных площадок. С нейросетями была знакома немного до обучения. «Cпециалист по нейросетям: профессия промт-инженер» – это большая программа повышения квалификации. Нейронные сети стремительно внедряются почти во все области жизни, и работа человека становится будто бы «ненужной». Профессии, связанные с нейросетями, технологиями Big Data и VR/AR, визуальным скриптингом, киберспортом и машинным обучением будут востребованы в России в ближайшие пять лет.