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. Развитие нейросетей в России создаст, в числе прочих, профессию специалиста по этике в сфере искусственного интеллекта (ИИ), также в вузах появятся профильные. Нейросеть выдаёт ответ, но не учитывает нововведения, которые появились в последние годы. Узнали у нейросети, каких профессионалов искусственный интеллект настроен видеть в числе будущих коллег. Самая известная нейросеть ChatGPT составила рейтинг специальностей, которые, по ее мнению, будут наиболее востребованы в будущем.
Что такое нейросети и как они стали популярными в России
- Маркетолог назвал профессии, которые могут исчезнуть из-за нейросетей - АБН 24
- Специалист по кибербезопасности
- Кто такой Специалист по нейросетям - значение профессии, плюсы и минусы, зарплата, отзывы
- Обязанности и задачи
- Будущее SMM-специалистов в эпоху нейросетей: интервью с хантером Аленой Владимирской
Неожиданные профессии, где используют нейросети
С нейросетями была знакома немного до обучения. Но Universal потребовал от музыкальных агрегаторов запретить нейросетям учиться на их плейлистах. AI-тренеры обучают нейросеть отвечать на вопросы безупречно с точки зрения языка, пользы, достоверности, безопасности и этики.
ИИ вам в помощь: почему самозанятым нужно учиться работать с нейросетями
Думала, сниму, наверное, коворкинг. Боялась, что буду отвлекаться. А теперь понимаю, что не надо никакого коворкинга. Работа с Алисой — как игра в слова. Сажусь утром и до самого вечера не могу оторваться. Надо оттаскивать себя от компьютера. Сказать стоп, пора заканчивать. Руководители всегда говорят, что надо работать не более 8 часов и соблюдать work-life-balance. Сажусь утром и до самого вечера не могу оторваться» Как шеф Саша организует работу редакции, проверяет тестовые, проводит собеседования, отвечает за онбординг своих ребят.
Смотрит, чтобы на платформе задания выполнялись в нужном порядке. Инженеры, которые разрабатывают и учат нейросеть, дают нам задания. Например, сегодня мы учим Алису шутить. Или на этой неделе надо оценить, насколько адекватно Алиса отвечает на чувствительные темы. На некоторые вопросы она может ставить заглушки типа: «Я не готова об этом говорить». Иногда ее может триггерить на слова, касающиеся здоровья. Мы должны ее научить отвечать не хуже человека. В том числе и на троллинг.
Хочется сказать: «Товарищи, будьте терпимее с Алисой и не говорите с ней матом». Читаешь некоторые диалоги и думаешь, какая Алиса молодец, какая она приличная девушка с чувством собственного достоинства. У пишущего редактора доход — от 75 000 рублей в месяц при 8-часовом рабочем дне, и это не предел. Сейчас для AI-тренеров внедряется система контроля качества и количества, то есть можно зарабатывать и больше. Работа AI-тренером очень захватывает, и она доступна для всех, кто владеет словом Источник: Дарья Пона — Когда я получила оффер, у меня округлились глаза. Думаю, а что… такое бывает? Доход для региона выше, чем я могла бы рассчитывать. Уровень зарплат у шеф-редакторов — от 100 000 рублей.
Работа очень захватывает, и она доступна для всех. Моей коллеге 70 лет — она профессор, доктор технических наук и сейчас онбордится. У нее есть такие скиллы, которых нет у других, но которые пригодятся Алисе. Скоро начнется учебный год.
Контролируем искусственный интеллект — 6 часов Тема 2. Работа с изображениями в Kandinsky. Предсказуемый перенос стиля — 6 часов Тема 3.
Генерирование изображений в Dall-E — 6 часов Тема 4. Stable Diffusion для новичков. Эффектная работа с графикой без требовательного ПО — 9 часов Live-консультация по итогам модуля Нейросети как инструмент для генерации успешной карьеры — 10 часов Тема 1. Создание портфолио и подготовка к собеседованию при помощи нейросетей — 3 часа Тема 2. Использование нейросетей для повышения эффективности HR-экспертов — 3 часа Live-консультация по итогам модуля Нейросети для работы с видео и аудио — 44 часа Тема 1. Возможности генерации видео в Stable Diffusion — 8 часов Тема 3.
Мы уже не обращаем внимания, как точно попадают в наши вкусы видео и посты в рекомендательных лентах, как четко работает поиск по изображениям, не удивляемся, когда видим релевантную и полезную рекламу — все это возможно благодаря ИИ.
Искусственный интеллект используют и в бизнесе: например, в небольшой пекарне на основе данных за несколько лет можно рассчитать, сколько хлеба и выпечки производить, чтобы не выкидывать лишнее, а в крупном банке ИИ за 5 минут принимает решение о выдаче кредита без участия менеджера. Помните новости о том, что скоро многих работников заменит искусственный интеллект? Это происходит уже сейчас, но точно не с AI-разработчиками — специалистами по работе с ИИ, спрос на которых растет каждый год. Чтобы нейросеть работала правильно, ее нужно обучать: загружать в нее миллионы строк данных, в которых она будет находить закономерности и распределять объекты по определенным признакам. Обучением и моделированием нейросетей занимаются люди. Специалистом по машинному обучению легко стать даже с минимальными знаниями математики и языка Python, знакомых еще с вуза, если знать, как выстроить процесс обучения. В этой статье рассмотрим путь специалиста по нейросетям и искусственному интеллекту, который хочет в будущем работать в этой сфере.
Нейросети: с чего начать Нейросети и ИИ — это узкая специализация Data Scientist , специалиста по большим данным. Поэтому сначала нужно изучить науку о данных, а потом выходить на следующий уровень. Обучение Data Science начинается с основ: математика, статистика, математический анализ и теория вероятности.
Кроме этого, они разрабатывают стандарты безопасности, ищут лучшие способы защиты конфиденциальной информации, выявляют риски и уязвимости, расследуют случаи утечки данных. Поскольку извлекать и обрабатывать приходится даже не сотни тысяч, а миллионы системных событий, аналитикам информационной безопасности не обойтись без ИИ. Большинство специалистов трудятся в IT-корпорациях, консалтинговых фирмах или коммерческих и финансовых компаниях, зарабатывая в среднем от 160 до 250 тыс. Специалист по финансовым технологиям Финансовые технологии FinTech — это совокупность программного обеспечения, созданного для улучшения и автоматизации финансовой сферы и предназначенного как бизнеса, так и для рядовых потребителей.
В FinTech входят бухгалтерские программы, сети блокчейнов, банковские мобильные приложения, чат-боты, онлайн-обменники валют и т. Круг обязанностей специалиста по финансовым технологиям очень широк: помимо создания программ и приложений, он может применять инструменты машинного обучения ML , чтобы построить модели для обнаружения мошенничества, оптимизации процентных ставок, оценки кредитоспособности или улучшения потока денежных транзакций. Пока на рынке труда наблюдается дефицит специалистов этого профиля, и потому 350—400 тыс. Инженер-робототехник Как очевидно из названия, суть этой профессии заключается в создании машин, имитирующих действия человека: инженер-робототехник проектирует их прототипы, собирает и тестирует рабочие образцы, а также разрабатывает управляющее ими программное обеспечение. Поскольку робот — самая «умная» из всех машин, искусственный интеллект и современная робототехника нераздельны.
«Подстегнуть людей к развитию»: доцент ИТМО — о замещении профессий нейросетями и возможностях ИИ
Почти половина руководителей российских компаний и начальников отделов фирм считают, что нейросети сумеют заменить специалистов нескольких профессий. Введение в ИИ и нейросети, знакомство с профессией. AI-тренеры обучают нейросеть отвечать на вопросы безупречно с точки зрения языка, пользы, достоверности, безопасности и этики. Нейросети вместо человека: каким специалистам впору задуматься о смене профессии.
5 профессий, которые появились благодаря искусственному интеллекту
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.
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. Если говорить про веб-разработку, то инструмент под названием GitHub Copilot помогает дописывать код, подстраиваясь под стиль программиста. А один из партнеров «ЮKassa» создал нейросеть на основе модели обучения ChatGPT — она работает без ограничений по геолокации и имеет готовые пресеты для разных форматов текста: от поста в соцсети до пресс-релиза. Владельцы и разработчики нейросетей будут пытаться монетизировать свои детища, считают эксперты. Уже сейчас, чтобы получить расширенный доступ к нейросети ChatGPT-4, которая может работать с изображениями, генерировать видео и вести более осмысленные диалоги, нужно оплатить подписку. У MidJourney тоже есть платная версия. По мнению экспертов «ЮMoney», как только нейросети станут мейнстримом и начнут регулироваться государством или большим числом компаний, решивший их «нанять» малый и средний бизнес должен будет платить — как минимум за отдельные услуги. 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.
Зная, как должен выглядеть и функционировать здоровый организм, нейросеть сможет найти неполадки в работе органов и диагностировать заболевания.
Эксперты считают, что с помощью искусственного интеллекта возможно будет заметить предпосылки зарождающихся заболеваний и предотвратить их, так сказать «зарубить на корню». Сфера сельского хозяйства. Несмотря на некоторое отставание в развитии, эта отрасль становится все более технологичной. В ней уже сегодня активно используются нейросети. С помощью дронов фермеры могут осматривать свои угодья, а специальные программы помогают им анализировать состояние посевов, выделяя «больные» участки. Искусственный интеллект применяется для расчета прогнозов, составления планов, сортировки урожая и т. Конечно, это далеко не все направления, где активно используется нейросеть. Но искусственный интеллект все глубже проникает в нашу жизнь.
Осваивать эту профессию — значит, смотреть в будущее и строить новый мир. Читайте также: Что такое краудфандинговая платформа? Если говорить о трудовых обязанностях специалиста по нейронным сетям, то они сводятся к разработке и созданию нейросети, проведению машинного обучения модели, проверке ее работы, исправлению ошибок и т. Таким мастерам, также как и дата-саентистам, необходимо уметь обращаться с большими массивами данных, обрабатывать их, находить связи и правила. Что должен уметь такой специалист Если говорить начистоту, то специалист по нейросетям — это совсем не та история, когда пришел с улицы и начал работать. А потом по ходу дела обучился и набрался опыта. Чтобы освоить эту непростую профессию, конечно, необязательно заканчивать ВУЗ по профильной специальности, но необходимо иметь техническое образование с математическим уклоном. Азы можно освоить, пройдя или онлайн-курсы в хорошем университете, или офлайн на базе специализированного образовательного учреждения.
Чаще всего в данную сферу уходят дата-саентисты или другие программисты, которые видят себя именно в этой отрасли. А теперь посмотрим, какими знаниями и навыками нужно обладать, чтобы стать хорошим специалистом по нейронным сетям: хорошо знать математику, статистику, основы и методы работы в IT сфере; уметь визуализировать полученную информацию, создавать инфографику, дашборды в наглядном и понятном формате; знать основные языки программирования особенно Python и уметь с ними работать; создавать модели машинного мышления, проверять их работу и вносить коррективы; применять модели машинного мышления для решения реальных задач; знать фреймворки TensorFlow, PyTorch, Keras и т. 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.
Поэтому многие трудоустроенные в настоящий момент граждане рискуют очень скоро остаться без работы и вообще каких-либо перспектив на будущее. Но не все профессии оказались под угрозой исчезновения. Самая известная нейросеть ChatGPT составила рейтинг специальностей, которые, по ее мнению, будут наиболее востребованы в будущем. На первом месте топа — инженер-программист самого искусственного интеллекта.
Нейросети вместо человека: каким специалистам впору задуматься о смене профессии
С помощью Midjourney, DALL-E или других подобных нейросетей иллюстратор может создать одно изображение или серию картинок в едином стиле. Например, Шедеврум от Яндекса выдаёт четыре варианта картинки, чтобы пользователь выбрал самую подходящую. Но для точного результата художнику нужно грамотно составить запрос, — на это иногда могут уходить часы. Нейроиллюстраторам не обязательно уметь рисовать на бумаге, но им нужны знания фотошопа и других графических редакторов, а также насмотренность и чувство стиля. Картинку от ИИ придётся дорабатывать: корректировать цвет, стирать или детальнее прорисовать предметы. Нейросети помогают создавать логотипы, арты, баннеры, картины, фотосессии и прочее. Это быстрый и зачастую бюджетный вариант сделать дизайн чего-то. Но это не значит, что графические дизайнеры больше не нужны: просто теперь им важно совершенствовать свои скиллы и изучать нейросети.
Такие услуги нужны многим компаниям, поэтому чем лучше иллюстратор разбирается в алгоритмах и запросах в этой сфере, тем востребованнее его услуги на рынке. Нейрокопирайтер Как появилась. Если можно генерировать изображения, получать ответы на вопросы, почему не попробовать писать тексты? Параллельно с развитием других профессий в сфере ИИ появились и нейрокопирайтеры. Они начали тестировать новый инструмент: придумывать с его помощью идеи для контента, заголовки, структуры для объёмных статей или сразу готовые посты и письма. Мы спросили у нейросети YandexGPT, кто такой нейрокопирайтер, и получили следующий ответ: «Нейрокопирайтеры — это специалисты в области создания и редактирования текстов, которые используют технологии нейросетей и искусственного интеллекта для улучшения качества и эффективности контента. Они анализируют данные, проводят исследования и применяют алгоритмы машинного обучения для оптимизации текстов, чтобы повысить их привлекательность для целевой аудитории и достичь поставленных бизнес-целей».
А на вопрос, какие задачи решает нейрокопирайтер с помощью нейросетей, YandexGPT выдала целый список: Анализ данных. Нейросети могут анализировать большие объёмы данных, таких как поведение пользователей на сайте, поисковые запросы, социальные медиа и т. Создание контента. Нейросети также могут использоваться для генерации идей и создания контента для рекламных кампаний, email-рассылок или веб-сайта. Редактирование и оптимизация текстов. Нейросети могут быть использованы для автоматического редактирования текстов, чтобы улучшить их привлекательность. Оценка эффективности контента.
Нейросети могут использоваться для оценки эффективности контента, например для определения того, какие статьи получают больше кликов или просмотров. Улучшение SEO. Нейросети можно использовать для улучшения SEO-оптимизации текстов, что может помочь улучшить позиции сайта в результатах поиска. Нейросети используют информацию из интернета, но она не всегда достоверная.
Границы профессиональной деятельности цифровых лингвистов пока очень условны, однако таких специалистов точно ждут в компаниях, связанных с machine-to-machine-технологиями и изучением потребительского поведения.
Биомиметик Область интересов биомиметиков лучше всего иллюстрируют примеры: купальник из «акульей кожи», искусственная кость или непромокаемые ткани, структурно напоминающие листья лотоса. Вдохновляясь природными материалами, свойствами и процессами, биомиметики создают их оригинальные искусственные аналоги, которые используются в медицине например, для замены повреждённых тканей , архитектуре несущие конструкции «по мотивам» суккулента и машиностроении, электронике и многих других областях. А ещё биомиметика тесно связана с робототехникой: популярные вирусные ролики о робоживотных в стиле киберпанка — как раз про это. Среди ограничений своей профессии сами биомиметики или бионики называют излишнюю теоретизацию: далеко не все прототипы и модели, идеальные на бумаге, работают в реальном мире. Специалист по ИИ-этике Эксперт, ответственный за этичное использование наработок ИИ, рано или поздно потребуется в любой компании, которая планирует задействовать эти самые наработки.
Даже сегодня к искусственному интеллекту возникают вопросы, связанные с интеллектуальной собственностью и использованием персональных данных, и по мере развития ИИ их количество многократно вырастет. Специалисты по нейроэтике обязаны одинаково хорошо разбираться в алгоритмах профильного ИИ, локальной и международной нормативной документации, ИТ-праве, этике и психологии. Прикладная этика — так называемая зависимая специальность, перспективы которой определяют темпы развития смежных сфер.
Посмотрите большой вебинар о нейросетях и их использовании в жизни и бизнесе от GeekBrains: Введение в нейронные сети Понимая, как собирать и анализировать большие данные, вы можете работать с более сложными моделями и задачами. Нейросети в какой-то степени пытаются приблизиться к человеческому мозгу: мы распознаем окружающие предметы мгновенно, знаем, когда перед нами такса, а когда — персидская кошка, а компьютеру для выполнения таких задач нужно обучиться и обработать миллионы изображений кошек и собак разных пород. Специалист по нейросетям знает, как именно нужно ее обучать, какие данные загружать и какие алгоритмы использовать. Для этого нужно изучить структуру глубоких, свёрточных и рекуррентных нейронных сетей, понимать алгоритмы обратного распространения ошибки, принципы обучения и подбор гиперпараметров для нейронных сетей. Нейросети разрабатывают во фреймворках: Tensorflow, Keras, PyTorch, работать с ними тоже нужно учиться, причем не в теории, а на практике. Изображения и видео обрабатывают с помощью методов компьютерного зрения, а текст — с помощью методов NLP, обработки естественного языка. Специалист по нейросетям умеет создавать модели, которые могут распознавать лица и действия, отслеживать траекторию объекта на видео, извлекать краткое содержания текста, синтезировать голос из текста.
На факультете Искусственного интеллекта GeekUniversity после модуля про нейросети вы выполняете вторую курсовую работу: создадите чат-бота в Telegram, предскажете отток пользователей сотового оператора или разработаете собственную рекомендательную систему фильмов или книг. Курс даст вам не просто знания и навыки, но и реальный опыт, с которым вам будет доступно в 5 раз больше вакансий, чем для новичков. Важный и приятный бонус: после обучения GeekUniversity гарантирует трудоустройство, а также выдает сертификат о профессиональной переподготовке, поэтому вы сразу сможете найти работу. Если хотите разрабатывать нейросети и готовы погрузиться в мир ИИ, приходите на курс.
Кроме практических заданий в рамках учебных программ студенты решают реальные задачи бизнеса.
Компании-партнеры регулярно приглашают студентов попробовать силы на стажировках, в том числе оплачиваемых. В рамках образовательной программы студенты изучают Python — самый популярный язык для машинного обучения и создания нейросетей, SQL для работы с базами данных, линейную алгебру, статистику и теорию вероятностей, так как без них не получится построить прогнозную модель или найти скрытые закономерности. Ключевым в программе является модуль по машинному обучению, на нем студенты изучают классические алгоритмы, создают рекомендательные системы и уже непосредственно обучают нейросети. На модуле по Deep Learning студентов знакомят с продвинутыми технологиями по работе с нейросетями, например трансформерами — архитектурой нейронных сетей, которая лежит в основе ChatGPT. После окончания курса выпускники получает полноценную профессию и готовы решать прикладные задачи бизнеса или науки.
Однако после взрыва спроса на ChatGPT, Midjourney и другие нейросети у обучения нейросетям постепенно отрастает новая ветка. Промпт-инженеры на старте Количество разработок, проектов и стартапов c использованием технологий искусственного интеллекта растет с каждым годом, поэтому рынку требуется больше специалистов, которые умеют работать с такими инструментами. Нейросети помогают обнаруживать аномалии на медицинских снимках, в промышленности — контролировать энергопотребление и безопасность на производстве. Голосовые помощники, которые распознают речь и связно отвечают человеку, — тоже работа нейросетей. Поэтому и мировому, и российскому рынку вскоре понадобятся не только специалисты, умеющие создавать нейросети, но и те, кто грамотно общается с ними, получая необходимый результат.
Edtech-компании адаптируются под новый тренд — на платформах начали появляться курсы, обучающие знаниям как для бытового использования нейросетей, так и для глубокого применения в профессиях например, «Нейрохищник» от Geekbrains, «Нейросети для маркетинга и продаж» от Zerocoder и другие. Наличие в каталоге программ по ИИ не только хайп и имиджевая штука, но и рабочее направление, которое приносит прибыль. Такие курсы стоят недешево от 50 до 120 тысяч рублей , но в перспективе для клиента оправдывают себя — например, руководитель AL-тренеров в июне зарабатывал от 110 тысяч рублей. На рынке уже есть специализированные программы для HR, копирайтеров, дизайнеров, маркетологов, менеджеров по продажам и даже селлеров маркетплейсов. Пионером же обучения пользованию нейросетями стала Inbox Marketing — еще с конца 2022 года компания создала курсы по ChatGPT и Midjourney.
Агентство протестировало ChatGPT Midjourney и стало использовать нейросети для создания маркетинговых коммуникаций компании и клиентов, а положительные результаты подтолкнули компанию поделиться опытом и знаниями с другими. Мы собрали все эти правила и полезные советы по обработке запросов, предотвращению ошибок, фактчекингу и положили в основу курса.
Нейросети вместо человека: каким специалистам впору задуматься о смене профессии
– Безусловно, нейросеть будет помогать и упрощать рабочие процессы, – рассказывает руководитель направления информационной безопасности Центра цифровой экспертизы Роскачества Сергей Кузьменко. В этой статье я расскажу мои предположения о перспективных профессиях будущего, связанных с новыми достижениями в области искусственного интеллекта. Тем не менее многие работники, даже те, чья профессия по прогнозам подвергнется влиянию ИИ, с оптимизмом смотрят на развитие нейросетей.
Специалист по нейросетям — что это за профессия
При этом сейчас появляется всё больше профессий, связанных с созданием и обслуживанием нейросетей. Использовать нейросети под силу каждому, независимо от опыта и профессии. Многие задачи, связанные с обработкой и анализом больших объемов данных, могут быть автоматизированы. Представляем 5 уникальных профессий будущего, связанных с обработкой данных и искусственным интеллектом.
Будущее SMM-специалистов в эпоху нейросетей: интервью с хантером Аленой Владимирской
Здесь нейросеть пока справляется хуже человека: ИИ допускает ошибки, хоть со временем их и становится все меньше. Нейронные сети еще в 2022 году научились составлять новостные сводки", - сказал Роман Губанов. Однако, по мнению специалиста, ИИ еще несовершенен и будет развиваться многие годы. Подписывайтесь одним нажатием!
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. Завтра будет еще что-то другое. Но, в целом, какого-то такого слома я не наблюдаю.
Например, показывать рекламные баннеры на конкретные товары с учётом предыдущих покупок клиента. Использовать нейросети под силу каждому, независимо от опыта и профессии. Они могут помочь в создании идей, написании текстов, автоматизации задач. Вы научитесь правильно составлять запросы, генерировать тексты и изображения, а также разберётесь, как использовать новые технологии этично и безопасно. Чаще всего они поддерживают популярные языки программирования вроде Python, Java, C. Кроме того, ИИ можно попросить подготовить документацию, чтобы пояснить смысл написанного другим разработчикам. Умные инструменты используют и в интегрированных средах разработки — программах, в которых специалисты пишут и проверяют собственный код. 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.
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. Стоит ли проходить обучение на специалиста по нейронным сетям? Прежде чем ответить на этот вопрос, подумайте: вы готовы сейчас очень много учиться, чтобы получить достойную во всех отношениях профессию будущего? Если да, то это отличный вариант, как идти в ногу со времени и никогда не остаться без работы.
Нейросеть составила список самых востребованных профессий будущего
«Как правило, специалистов, знающих как работать с нейросетью или для ее развития ищут работодатели из ИТ-сферы: 19% или каждая пятая вакансия с начала 2023, за год спрос на таких специалистов в этом секторе вырос на 94%. В ближайшие годы ИИ сможет заменить профессии, связанные с работой с повторяющимися рутинными операциями. — Конечно, нейронные сети помогают в большом количестве профессий делать работу быстрее.
Строка навигации
- Специалист по работе с нейросетями в онлайн-школу
- Специалист по нейросетям: профессия промт-инженер
- Что такое нейросети и как они стали популярными в России
- Специалист по ИИ и нейросетям: как им стать и где учиться?
- Эксперт назвал профессии, куда нейросети могут прийти уже в 2023 году
Как стать тренером нейросетей и почему сегодня это востребованная профессия
Junior-разработчики Что умеет джун? Писать код и работать над простыми задачами под контролем более опытных коллег. То же самое умеет ChatGPT — причем на разных языках программирования. Ему проще ставить задачи и контролировать их выполнение. А еще он не ошибается пользователи Хабра проверили это — нейросеть пишет код, компилируя и перемешивая то, что видела. Сотрудники call-центров Голосовые роботы отлично справляются с большинством задач по обзвону — они могут проинформировать клиента, подтвердить запись, сообщить об акции и пр. А еще они могут принимать звонки, консультировать, записывать на прием и многое другое.
И все это одновременно для сотен абонентов. Пример — голосовой помощник от Сбера. Он мгновенно отвечает на звонок не нужно ждать, пока оператор на линии освободится , сразу «узнает» клиента и дает нужную информацию по запросу. Единственная проблема — его очень трудно заставить переключить на живого оператора. Водители и курьеры Технологии автопилотирования появились давно и активно применяются в некоторых областях например, гражданской авиации. Их совершенствование и внедрение ИИ привело к появлению автопилотов в Tesla.
Системы анализируют информацию вокруг автомобиля и реагируют на любые изменения в разы быстрее, чем человек, грамотно прокладываю маршрут с учетом пробок на дороге. Идеальное решение для грузовых и пассажирских перевозок такси. В эту же категорию можно отнести роботов-курьеров. Например, жителям Иннополиса в Татарстане доставку развозит ровер от Яндекса: Это наиболее уязвимые профессии. Теоретически, сюда еще можно добавить банковских служащих и бухгалтеров, турагентов, диспетчеров, спортивных судей и много кого еще. Так это или нет — покажет время.
Очевидно, что рынок труда ждут серьезные изменения. Каких специалистов ИИ не сможет заменить 1. Эксперты в области искусственного интеллекта Если предположить, что ИИ действительно лишит работы много специалистов, то вот кого он точно никогда не заменит — так это тех, кто разрабатывает ИИ.
Предсказуемый перенос стиля — 6 часов Тема 3. Генерирование изображений в Dall-E — 6 часов Тема 4. Stable Diffusion для новичков. Эффектная работа с графикой без требовательного ПО — 9 часов Live-консультация по итогам модуля Нейросети как инструмент для генерации успешной карьеры — 10 часов Тема 1.
Создание портфолио и подготовка к собеседованию при помощи нейросетей — 3 часа Тема 2. Использование нейросетей для повышения эффективности HR-экспертов — 3 часа Live-консультация по итогам модуля Нейросети для работы с видео и аудио — 44 часа Тема 1. Возможности генерации видео в Stable Diffusion — 8 часов Тема 3. Копирование голоса и удаление шума при помощи искусственного интеллекта в Adobe Podcast — 7 часов Тема 6. Нейросети для генерирования музыки и озвучки видеороликов — 7 часов Live-консультация по итогам модуля Презентация финального проекта, созданного на основе практических занятий и самостоятельных работ.
Какие задачи может выполнять ИИ в сфере продаж?
Помощники, созданные на основе ИИ, могут отвечать на запросы и взаимодействовать с клиентами. Со временем они все лучше смогут имитировать человеческие качества: вежливость, доброжелательность, чувство юмора. И вести персонализированное общение, вызывая доверие и лояльность пользователей. ИИ может анализировать данные, идентифицировать потребности, настроения, интересы пользователей, определять приоритетность потенциальных клиентов. ИИ также будет предлагать работникам лучшие следующие шаги — для улучшения взаимодействия с клиентами в каждой точке контакта. ИИ будет помогать менеджерам вести лидов по воронке продаж, пока они не будут готовы к взаимодействию с живым менеджером.
Сможет заполнять анкету на основе диалога. Автоматизировать внесение информации в CRM и дальнейшие действия после продажи, а также развивать постоянные отношения с клиентами. Вскоре будут широко применяться помощники сейлзов с искусственным интеллектом. Например, прямо во время разговора с покупателем эти боты будут давать менеджеру подсказки и советы: какой вопрос задать, что предложить, как ответить на сомнения или возражения собеседника. Или те, которые стали лишними, потому что клиент, например, предоставил больше информации. При этом, как прогнозируется, вовлечение человека будет оставаться решающим в ближайшей перспективе.
Делегировав часть работы ИИ, опытные специалисты могут развивать взаимоотношения с клиентами, разрабатывать стратегии продаж и персонализированного обслуживания. А время, сэкономленное благодаря возможностям ИИ, может быть инвестировано в собственное профессиональное развитие и достижение успеха в продажах. Журналист, автор контента ChatGPT и подобные формы искусственного интеллекта, которые уже способны читать, писать и понимать текстовые данные, могут существенно повлиять на работу СМИ. Медиаиндустрия уже начинает экспериментировать с контентом, созданным искусственным интеллектом. Австралийский филиал издания News Corp создает почти 3000 статей в неделю с помощью ИИ: местные новости, прогнозы погоды и анализ цен на топливо. Статьи выходят под псевдонимами.
Таким образом, журналисты, авторы технического и рекламного контента также рискуют потерять работу из-за широкого внедрения технологий ИИ. 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.
Весной 2023 года «Яндекс» открыл набор кандидатов на вакансию AI-тренера. Представители новой профессии обучают нейросеть YaLM 2.
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.