Найдите работу "специалист по нейросетям" В нашей базе бесплатно доступны 35 100 вакансий в Санкт-Петербурге.
ТОП-5 профессий в сфере ИИ, которые изменят мир
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. Информацию дополнили кейсами и практико-ориентированными домашними заданиями, — рассказывает сооснователь, директор по маркетингу и стратегии Inbox Marketing Ольга Постникова.
Некоторые лидеры российских edtech-платформ проявляют интерес к нашему курсу, а это может означать, что и они задумываются о создании собственных программ». Учить общению с нейросетями станет модно Опрошенные представители рынка отметили, что курсы по обучению работе с нейросетями — вполне самостоятельный продукт. Так как скорость появления новых нейросетей, которые закрывают все больше задач, в последние месяцы выросла в каталоге ИИ уже собрано несколько тысяч инструментов, и этот список ежедневно пополняется новыми разработками , рост числа курсов по работе с нейросетями с ближайшие годы неизбежен. Пока игроки не делятся данными о выручке этих направлений, однако к началу 2024 года мы уже сможем ознакомиться со статистикой. Вот что ведущие игроки говорят о своих планах на это направление: «Что касается курсов о том, как использовать нейросети для разных специальностей, — у нас готовится несколько новых продуктов в разных направлениях», — рассказывает Надежда Бойкова из Skillbox. Последняя версия ChatGPT уже предлагает новые возможности: поиск данных в реальном времени в интернете и подключение полезных плагинов, — рассказывает Ольга Постникова из Inbox Marketing. Вполне возможно, появятся и курсы по другим нейросетям, как только у нас будет достаточно наработок, чтобы поделиться ими с рынком».
Некоторые edtech-компании не только учат людей AI-инструментам, но и пошли дальше — создают собственные, помогающие учиться. В начале июля Skyeng презентовал чат-бота на базе ChatGPT для подготовки к собеседованию, его основная задача — распознавание английской речи с русским акцентом и ошибками. Они могут распознавать только правильную речь, — рассказывает основатель Skyeng Георгий Соловьев.
Нейросети пишут неплохие тексты с высокой уникальностью, для которых требуется незначительная редактура а в перспективе и это не будет нужно. Их возможностей уже достаточно для подготовки постов в соцсети, прогнозов погоды, новостных сводок и т. ИИ не может добавить в статью свой личный опыт, взять интервью или описать кейс, по крайне мере, пока.
То есть специалисты, которые вкладывают в тексты больше, чем информацию из сети, вне зоны риска. Его скилы идеальны для рерайтинга и работы с готовыми данными, собранными в интернете. Правда, уже появились детекторы, которые призваны распознавать нейросетевой контент. Художники и дизайнеры Зачем платить художнику, объяснять ему все нюансы заказа и ждать выполнения работы, если можно просто попросить нейросеть нарисовать то, что нужно? Если нейросеть не справится — можно попросить ее сделать это снова. И так, пока не надоест.
Все это доступно даже бесплатно — например, с Kandinsky или Шедеврум. Как создать логотип с помощью ИИ 4. 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.
Нейросети помогают захватывать новые рынки, привлекать аудиторию. Поиск Google и Яндекс долгое время был построен на солидных, классических технологиях. Нейронные сети появились здесь совсем недавно. Сначала это были алгоритмы, потом — эвристики с подобранными параметрами, потом — какие-то простые ML-вещи. Нейросетей долго не было, потому что отвечать на запросы пользователей с их помощью сильно дороже, чем с помощью классических решений. А в поиске время ответа важно.
Раньше нужно было потратить год работы команды из ста человек, чтобы улучшить пользовательский опыт на пару процентов. С приходом нейросетей оказалось, что можно увеличить показатели качества на те же два процента, если в течение месяца обучать алгоритм. Стало ясно, что в это выгодно вкладываться. За годы работы крупные компании — Google, Microsoft, Яндекс — накопили много данных. Они начали тренировать на этих данных большие нейросети, чтобы решить множество внутренних и внешних задач. Пару лет назад «Яндекс» запустил нейросеть «Балабоба». Технология позволяла решать различные задачи, связанные с текстами.
Это выглядело как простой сервис для генерации текстов, но технология позволила решать разные прикладные задачи внутри компании — без сбора больших датасетов и привлечения разработчиков. Это очень прикладные вещи: иногда нужно переписать формулировки, иногда найти в объявлении контактную информацию. Затратив пару месяцев работы команды, можно не просто увеличить показатели счастья юзеров, но и сразу решить целую пачку проблем на нескольких проектах. Вот такой странноватый анекдот сочинила нейросеть «Балабоба» Благодаря вложениям больших компаний на рынке стали появляться результаты работы разработчиков нейросетей. Сейчас люди успешно пишут письма и дипломы с помощью ChatGPT, генерят картинки с помощью StableDiffusion и делают потрясающие аватарки в Lensa или Prisma. Пользователи любят с их помощью менять и стилизовать изображения. Я тоже пользуюсь этой технологией: у меня на аватарке стоит картинка, сгенерированная нейросетью.
Трудно сказать, почему это так популярно. Но факт остается фактом: в этой области все еще много стартапов, которые легко привлекают инвестиции. Моя аватарка после обработки нейросетью Вклад разработчиков в развитие нейросетей Время от времени кто-то из разработчиков предлагает классные идеи и сам же воплощает их в жизнь — в рамках коммерческого проекта или просто в виде домашнего задания. В 2016 году люди, работающие с текстами, стали пользоваться моделью, которую популяризовал Андрей Карпатый — сейчас очень известный специалист. Он написал один из популярных постов про рекуррентные нейронные сети. Все кинулись искать полезное применение этой технологии. Модель была маленькая, она не позволяла решать много задач, но люди вдохновились.
Вклад Карпатого в генерацию текстов огромный. Он популяризовал неизвестную технологию, привлек широкий круг разработчиков. Те стали генерировать идеи, проверять гипотезы и заметно продвинули отрасль вперед. Видео Карпатого про языковое моделирование Опенсорс дает большой вклад в развитие ML. Популярнейший фреймворк машинного обучения PyTorch для языка Python — полностью опенсорсный продукт. Известная библиотека для машинного обучения TensorFlow — изначально внутренняя библиотека Google, которую компания со временем перевела в опенсорс, и с тех пор ее развивает комьюнити. Среди контрибьюторов все еще много людей из Google, но влияние комьюнити велико.
Такими опенсорсными проектами пользуются абсолютно все, кто занимается обучением нейросетей и применяет их в своих проектах. Если разработчик делает коммиты в PyTorch, это классная строчка в его резюме — он сделал полезный вклад для всего сообщества. Поэтому разработчики заинтересованы в том, чтобы контрибьютить в громкие опенсорсные проекты. Важный вклад делают журналисты и блогеры в мире науки, которые занимаются пересказом статей, рассказывают аудитории, какова была изначальная идея, как она менялась. Как правило, это классные специалисты с личным брендом, им можно доверять.
Бизнес-аналитик В мире, переполненном разноплановой информацией, нужные сведения становятся «новой нефтью». Бизнес-аналитики знают о ценности информации, как никто другой, ведь их работа заключается в просеивании потока бизнес-данных, разумеется, не вручную, а с помощью специальных инструментов, включая ИИ. Они определяют ключевые для конкретного бизнеса приоритеты и требования, преобразовывают огромные массивы информации и подают ее в доступном для восприятия виде, создают прогнозирующие модели и в конечном счете способствуют принятию решений, укрепляющих позиции компании на рынке. Результаты работы бизнес-аналитиков используются как в сфере маркетинга и продаж, так и при планировании бюджета компании. Неудивительно, что на сайте hh. Аналитик информационной безопасности Хакеры и кибератаки не только элементы остросюжетных фильмов, но и суровая реальность, и потому спрос на аналитиков информационной безопасности на мировом рынке труда постоянно увеличивается: согласно некоторым прогнозам, их занятость до 2031 г. Эти специалисты непрерывно сканируют данные из журналов событий, антивирусных сканеров, маршрутизаторов и других источников, стараясь обнаружить текущие угрозы компьютерным системам, а еще лучше — предупредить их появление. 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.
Развитие нейросетей дало старт новым профессиям в России
Но благодаря большому выбору профессий, связать свою карьеру с нейросетями получится даже у того, кто не считает себя технарем. В эфире обсудили: стоит ли SMM-специалистам бояться нейросетей, как стать высокоплачиваемым специалистом и не выгореть. Быстрое развитие нейросетей обуславливает появление новых профессий. Нейросеть сделала это за 5 минут с хорошей ла локальные компании от глобальных, рассказала про количество производственных площадок. Нейросеть ChatGPT рассказала, какие профессии заменит искусственный интеллект.
ChatGPT отнимет у вас работу: нейросеть перечислила профессии в зоне наибольшего риска
AI-тренеры обучают нейросеть отвечать на вопросы безупречно с точки зрения языка, пользы, достоверности, безопасности и этики. Быстрое развитие нейросетей обуславливает появление новых профессий. Профессии, связанные с нейросетями, технологиями Big Data и VR/AR, визуальным скриптингом, киберспортом и машинным обучением будут востребованы в России в ближайшие пять лет. Искусственный интеллект угрожает профессии технического писателя, потому что многие задачи, связанные с написанием технических документов, инструкций и справочных материалов, могут быть автоматизированы с помощью ИИ. Найдите работу "специалист по нейросетям" В нашей базе бесплатно доступны 35 100 вакансий в Санкт-Петербурге. ОБУЧЕНИЕ МАРКЕТИНГУ ?utm_source=yt_m&utm_campaign=top6neiroprofВ 2024 году с помощью нейросетей можно не только подрабатывать, но и.
Специалист по нейросетям — что это за профессия
Ввод данных — это рутинная и трудоемкая задача, которую можно автоматизировать с помощью систем ИИ. Такой тип работы предполагает ввод больших объемов данных в компьютерную систему. Эта работа может быть выполнена намного быстрее и точнее с помощью ИИ. Специалисты по телемаркетингу. Телемаркетинг включает в себя повторные звонки потенциальным клиентам и является еще одной задачей, которую можно автоматизировать с помощью ИИ.
Системы искусственного интеллекта можно запрограммировать на совершение звонков и общение с потенциальными клиентами, что устраняет необходимость в привлечении людей. Midjourney 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.
Чтобы освоить профессию цифрового лингвиста, необходимо раз и навсегда забыть о споре «технарей» и «гуманитариев» и упорно искать точки соприкосновения между ними, а ещё — обладать безупречной грамотностью и системным мышлением. 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.
Однако ИИ также способен автоматизировать и более сложные задачи, такие как обслуживание клиентов, бухгалтерский учет и даже такие профессии как врачи, юристы и архитекторы. Это может привести к снижению спроса на людей, а в некоторых случаях и к полной автоматизации определенных профессий. Вот несколько примеров профессий, которые рискуют быть захваченными ИИ: Репетиторы и преподаватели. ИИ может автоматизировать многие рутинные задачи, связанные с образованием. Например, алгоритмы искусственного интеллекта можно использовать для создания индивидуальных планов уроков и автоматической проверки и оценки заданий. ИИ также можно использовать для немедленной обратной связи со студентами и помощи им в разработке более эффективных стратегий обучения. Алгоритмы ИИ могут непрерывно анализировать результаты учащихся и адаптировать учебный план к их индивидуальным сильным и слабым сторонам и стилям обучения. Системы искусственного интеллекта можно обучить выполнению бухгалтерских задач, таких как ввод данных и сверка счетов.
Этот тип работы часто требует высокой степени точности и внимания к деталям, которые могут быть выполнены более эффективно с помощью ИИ. Midjourney Производственные рабочие. Системы искусственного интеллекта можно использовать для автоматизации производственных задач, таких как работа на сборочном конвейере. Этот тип работы часто включает в себя повторяющиеся задачи, которые могут быть выполнены более эффективно и точно с помощью ИИ, что снижает потребность в людях. Технические писатели. Искусственный интеллект угрожает профессии технического писателя, потому что многие задачи, связанные с написанием технических документов, инструкций и справочных материалов, могут быть автоматизированы с помощью ИИ.
Кулинкович: Сложно сказать. Скорее, не изменилось. Как вы ранее говорили, что количество дизайнеров не меняется, но меняется суть их работы. То есть у нас помимо дизайнеров появились еще люди, которые обслуживают мозги Николая Иронова. Ну как обслуживают? Развивают и разрабатывают новые технологии, и в том числе дизайнеры, которые режиссируют эти технологии. То есть здесь главная дизайн-задача раньше была в том, чтобы создать непосредственно конечный объект дизайна, а сейчас она плавно трансформировалась в то, чтобы создать ту систему, способную масштабировано производить большое количество экземпляров арт-дизайна. Но дизайн-задачи остались теми же, просто они немного трансформировались, и плечо получается больше. То есть объем дизайнеров тот же, но эффективность их несопоставимо больше, потому что это масштабируется. Коротнева: Я правильно понимаю, что дизайнер, человек, выполняет творческую функцию, придумывает общий концепт, а уже Николай Иронов, ваш проект, он это все масштабирует и просто пропечатывает в огромном количестве? Или это не совсем так работает? То есть дизайнер — это мозги и творчество, а нейросеть — это условно руки, руки и механизмы? Кулинкович: Все сложно. Давайте обрисую, в целом, систему. Николай Иронов для начала — это не одна нейросеть, это большое количество разных алгоритмов, наборов алгоритмов, которые работают в ансамбле между собой. Собственно, рождение Николая Иронова — это не рождение какой-то одной технологии генеративного дизайна. Это рождение правильно срежиссированной комбинации технологий. И с момента рождения Николая, когда мы всем рассказали о том, что он существует, о том, что он выполняет дизайн задачи, его мозги пересобрались уже очень-очень много раз. И вот они сейчас снова в одном шаге от того, чтобы пересобраться с использование новых технологий, которые появились на рынке. Соответственно, дизайнеры, которые занимаются этим проектом, их задача заключается в том, чтобы правильные технологии объединить в правильный пайплайн — последовательность действий, когда результат одного алгоритма правильно передается правильный результат другому алгоритму, и вот так вот по этому конвейеру получается какой-то новый результат. Соответственно, дизайнеры Иронова проектируют примерный диапазон, изобразительный диапазон, учат его новым стилям, подключают к нему новые шрифты и так далее. И вот здесь мы упираемся в то, что задача дизайнера, она на самом деле и раньше была такой — применить какое-то изобразительное решение в правильный контекст. Потому что поставщиками потребностей всегда были и будут люди. Соответственно, принять правильное решение, какой из десятков и даже сотен вариантов подходит лучше всего, - это была, есть и будет истинная работа дизайнера, потому что дизайн делается людьми, для людей. А сейчас, с появлением роботов, просто у нас появляется некоторая компонента, которая называется искусственным интеллектом, которая позволяет: а делать это масштабировано, то есть в больших масштабах, вместо трех вариантов логотипа выбирать из тысячи, б позволяет это делать непредсказуемо. Собственно, в этот все отличие от того, что сейчас называется искусственным интеллектом от алгоритмических каких-то результатов, в том, что мы часто получаем не вполне предсказуемый результат, и это очень похоже на то, как работает человек. Собственно, вот и вся разница. Но корневая суть работы дизайнера — она не поменялась. Это было и есть подбор правильного варианта в правильные контексты. Гребенников: То есть определяет. Что красиво, сегодня дизайнер все еще, а не искусственный интеллект? Кулинкович: Да, но… У нас, например, есть отдельные технологии внутри Иронова, которые позволяют отбросить совсем плохие варианты. То есть такой примитивный арт-директор, скажем так. И он помогает не выгружать на конечного пользователя весь массив данных, которые слишком шероховатые, слишком смелые, а как бы делать такой скоринг дизайн-решений, чтобы финальное решение было в каком-то более-менее приличном диапазоне. Поэтому мы все равно используем эти технологии, даже чтобы отсортировать какой-то большой массив выдачи, но финальное решение, конечно, принимает человек. Гребенников: А как вообще происходит постановка технического задания искусственному интеллекту? Предположим, я — маленькая пекарня во Владимирской области. Я приходу в вашу студию и говорю: «Хочу себе классный логотип, чтобы ко мне приходило не 2 000 человек в месяц, а 15 000 человек. Я считаю, что вся проблема моя в логотипе». Я говорю: «Хочу такой логотип, чтобы там был колосочек, хлебушек и круассанчик обязательно». Вы же куда-то это загружаете. Как происходит процесс формирования технического задания? И потом как искусственный интеллект осознает, что мне нужно как конечному клиенту? Кулинкович: Начнем с того, что если вы предъявите задание живым людям, живым дизайнерам, то, скорее всего, если они будут достаточно с вами честны, то они скажут, что изменение логотипа не увеличит вашу выручку в 10 раз. Это первый момент. То есть если у вас была пекарня с плохим логотипом, а потом появляется некоторый бренд с хорошим логотипом, то едва ли это напрямую окажет влияние на ваши продажи. Косвенно, возможно, при правильном стечении обстоятельств, правильно посеве, да. Но, скорее всего, это не является критерием хорошего логотипа. Второй момент заключается в том, что, если мы посмотрим на логотип пекарен и других каких-то бизнесов, связанных с хлебобулочными изделиями, там не всегда фигурируют колоски, не всегда фигурируют круассаны. А иногда это некий образ, визуальна интерпретация образа бизнеса, которая этим дизайнером и сделана. Соответственно, когда вы приходите в брендинговое агентство, где сидят живые люди, и они получают этот бриф, что еще происходит? Они его творчески интерпретируют. Они смотрят, как выглядят булочные в этом городе, в округе, пытаются придумать что-то контрастное, что-то отличное от тех ребят, которые на той же улице торгуют круассанами. И, соответственно, они приходят с некоторыми дизайн-гипотезами, что кто-то решил, что это будет какой-то крестик красивый, в котором угадывается что-то такое. Кто-то решил пойти через концепцию семейности, семейного кафе, и вообще нарисовал сердечко, потому что вот «Приходите к нам. Мы вас любим». 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.
Новости партнеров
- Треть российских соискателей полагает, что их профессию могут заменить нейросети - МК Владимир
- Как стать специалистом по нейросетям?
- Срочно! Работа специалист по нейросетям, актуальные вакансии 2024 в Санкт-Петербурге
- Report Page
Эксперт назвал профессии, куда нейросети могут прийти уже в 2023 году
Вы научитесь не только эффективно взаимодействовать с нейросетями, но и интегрировать их в свою повседневную рутину и бизнес-процессы. Разбираем, на что способны нейросети уже сегодня и какие профессии сможет заменить искусственный интеллект в ближайшем будущем. Уже сейчас идут бурные обсуждения, что нейросети, вероятно, в будущем смогут полностью заменить специалистов ряда профессий. Введение в ИИ и нейросети, знакомство с профессией. Дизайнеры, фрилансеры, копирайтеры и даже программисты могут потерять работу из-за развития нейросетей, сообщает «Общественная Служба Новостей». Искусственный интеллект угрожает профессии технического писателя, потому что многие задачи, связанные с написанием технических документов, инструкций и справочных материалов, могут быть автоматизированы с помощью ИИ.
Нейросети: с чего начать
- Доцент ИТМО — о замещении профессий нейросетями и возможностях ИИ
- ИИ вам в помощь: почему самозанятым нужно учиться работать с нейросетями
- Поделиться:
- Нейросеть показала профессии будущего (фото) - Hi-Tech
- Нейросети: с чего начать
- Аналитики выяснили, какие профессии могут быть заменены нейросетями
ТОП-5 профессий в сфере ИИ, которые изменят мир
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! Однако в других сферах, таких как творчество, креативный дизайн и решение сложных нетривиальных задач, человеческий интеллект пока остается неповторимым.
Различные модели ИИ будут работать все эффективнее, а обходиться все дешевле, поэтому работодатели начнут предпочитать системы искусственного интеллекта живым работникам. Редакция RTVI решила узнать мнение о новом витке конкуренции на рынке труда непосредственно у источника проблемы — самого искусственного интеллекта. Как модель искусственного интеллекта, я не могу иметь мнений или убеждений ни по какому вопросу. Мой ответ основан на анализе данных и исследованиях по этой теме, а также на опыте стран и отраслей, в которых уже произошли процессы автоматизации. Можно предположить, что одной из самых больших угроз, которые представляет искусственный интеллект для человечества, это автоматизация труда и безработица. Искусственный интеллект может автоматизировать многие задачи и работы, ранее выполнявшиеся людьми. Это может привести к повышению эффективности и производительности, но также вызовет и серьезную озабоченность по поводу безработицы и экономического неравенства.
Стремительное развитие технологий ИИ и автоматизации вероятно приведет к заметной потере рабочих мест в различных отраслях, особенно в тех, где возникает много повторяющихся задач, а работникам достаточно низких профессиональных навыков. К работам с наибольшим риском автоматизации относятся те, которые связаны с повторяющимися задачами, такими как работа на конвейере, ввод данных и телемаркетинг. Однако ИИ также способен автоматизировать и более сложные задачи, такие как обслуживание клиентов, бухгалтерский учет и даже такие профессии как врачи, юристы и архитекторы. Это может привести к снижению спроса на людей, а в некоторых случаях и к полной автоматизации определенных профессий. Вот несколько примеров профессий, которые рискуют быть захваченными ИИ: Репетиторы и преподаватели. ИИ может автоматизировать многие рутинные задачи, связанные с образованием.
Переживать по поводу того, что нейросети вытеснят SMM-специалистов, — нет. Еще пользоваться нейросетями нужно, чтобы написать об этом красивой строчкой в резюме. Меня поражает, что люди боятся какого-то будущего.
Последние 4 года, начиная с ковида, мы живем в таких реалиях, что много людей боятся настоящего. Это настоящее еще надо пережить. Читайте также: « 2023 — год нейросетей в SMM: учимся автоматизировать всё ». Как стать высокооплачиваемым SMM-специалистом в 2023 году Я вам скажу парадоксальный ответ: не быть SMM-специалистом в привычном понимании. Объясню: простое ведение соцсетей стоит дешево. Это вопрос не нейросетей, а спроса и предложения. За годы существования SMM не стал в России дорогой и высокооплачиваемой нишей. Чтобы стать высокооплачиваемым SMM-специалистом, нужно очень хорошо понимать бизнес: его конкурентные преимущества, ценность. Нужно говорить заказчику: «Я не про SMM, я знаю, как вырастить ваш бизнес — в продажах, подписчиках или других метриках».
В России основная проблема: «Сделайте нам рост, но с очень малым бюджетом». Если вы умеете это делать и у вас есть хорошие кейсы, вы можете стоить бесконечно дорого. Особенно в таких нишах, как development. Изучайте комьюнити-менеджмент — сейчас у бизнеса есть спрос на лояльное комьюнити вокруг бренда. Вам нужно: иметь действительно мощные работы в портфолио, как минимум больше 3-х кейсов; хорошо понимать суть бизнеса. Еще нужно уметь раскрутить себя. Согласитесь, странно, если вы SMM-специалист без личного бренда. Когда вы это сделаете, то сможете работать на очень высоком чеке — все хотят работать с лучшими. Если вы ведете интересный блог с классными постами, вас рано или поздно купит крупный клиент за этот контент.
Это история про то, что вы делаете это для себя, вам интересно, а потом этот труд монетизируется. В последние 2 года я стала писать меньше — примерно по посту раз в 3 дня. Ни с каким выгоранием я не сталкивалась.
Дело в том, что нейросеть — это хоть и умная, но всё-таки программа, которой нужны чёткие команды. Промпт-инженер от англ. Суть новой профессии заключается в том, чтобы выяснять задачи и требования заказчика, переделывать их в промпты и получать результат с помощью нейросетей. Задачи промпт-инженера не ограничиваются составлением запросов. Он тренирует нейросети, настраивает параметры и логику их самообучения, а также участвует в разработке и тестировании продуктов на основе ИИ. Поэтому знание языков программирования, структур данных и инструментов big data будет весомым преимуществом для кандидата и поможет быстрее расти в профессии.
Зарплаты у промпт-инженеров более чем достойные. Правда, на момент выхода публикации удалось найти только одну актуальную вакансию. В одном из них, например, искали специалиста с опытом 3—6 лет — притом что сама профессия появилась в этом году. Сегодня же на популярных карьерных площадках, таких как HeadHunter и Superjob, вакансий нет.