Это приводит к появлению все большего числа вакансий для инженеров нейросетей, и перспективы роста этой профессии в ближайшие годы кажутся очень многообещающими. Профессии, связанные с нейросетями: какой бывает работа будущего и как на нее устроиться.
Нейросети вместо человека: каким специалистам впору задуматься о смене профессии
А с использованием нейросетевых технологий — это еще дороже. Я вижу, что сейчас основная борьба, основной движ происходит именно здесь, где технологии все уже есть, просто подходи, бери с полки. Но главное — это найти сейчас в существующих индустриях большие возможности. Большие несовершенства, которые можно автоматизировать с помощью этих технологий. Гребенников: Мне кажется, это хорошо продается в том числе.
Вы не просто так сказали про маркетинг и рекламу. Ведь туда сегодня добавили лейбл «создано с помощью искусственного интеллекта», «благодаря искусственному интеллекту». А тут еще ChatGPT применили. Мне кажется, что это хорошо продается.
С другой стороны, очень хорошо покупается пользователями. Я тут сейчас в своем телефоне нашел приложение. Называется Mubert. Наверное, слышали о таком.
Это музыка, созданная искусственным интеллектом. Когда мне нужно что-то включить фоновое, От Чайковского и Баха я устаю. Невозможно слушать бесконечно. Может, я кого-то сейчас обижу в нашем эфире.
Включаю Mubert фоном, я могу это слушать бесконечно. Такое ощущение, я музыку не замечаю. Но при этом у меня в квартире есть фончик, который приятно радует ухо. Поэтому куча сегодня применений искусственному интеллекту и всему этому.
Я помню, мы еще застали времена, когда компания Microsoft работала в России. И была огромнейшая презентация, как искусственный интеллект создал не только музыку, но и сопроводил это визуальным рядом. Это было потрясающе. Хочется, чтобы таких проектов становилось больше.
Наверное, подвел я к чему… К тому, что какой ваш самый любимый логотип или проект, созданный с помощью Николая Иронова внутри студии Артемия Лебедева? Чем вы прямо гордитесь? Кулинкович: Ох, это сложный вопрос. Потому что в целом Иронов сделал уже больше миллиона логотипов и продолжает генерить.
Гребенников: Понимаю. Кулинкович: Понятно, что, если отбросить весь контекст и посмотреть на логотипы живых людей и генеративные логотипы, то в целом они очень близкие. Едва ли человек или машина способен создать что-то вне контекста такое, что будет иметь какую-то невероятную силу само по себе. Поэтому логотип становится культовым, скорее, не из-за своей оригинальной формы.
Они становятся культовыми из-за того контекста, в котором они в правильный момент появились. И конечно, ранний Николай, когда он выступал инкогнито и генерил еще такие… Мы еще не до конца могли и хотели попадать в жанр неотличимости от человеческих логотипов. Поэтому он был такой немного шероховатый. И этим вызывал недоумение.
И при этом притягивал людей. И когда мы просто… Момент, когда ты вечером идешь домой, заходишь в магазин продуктовый. Ты просто видишь на полке такой ряд из бутылок пива, сделанных синтетически, и ты знаешь, что клиент это воспроизвел, не зная о том, что это был синтетический дизайн, к которому человек не прикасался. Это очень интересное чувство, ощущение.
Или когда выходили большие обзоры логотипов для блогеров, которые недоумевали, как такое можно было им предложить за такие деньги, за которые это продалось. Это, конечно, генерировало очень много внутренних переживаний, приятных ощущений о том, что ты обладаешь некоторым секретом, который другие пока не знают. Поэтому все ранние работы Николая, которые были, когда он еще скрывал свое истинное обличие, они отличаются. Для меня особо… Я с особым трепетом их вспоминаю.
Мы себе обещали, что мы не будем менять логотип. В качестве идеи. Есть ли возможность на открывающей панели представить логотип, который нарисовала нейронная сеть и показать, как это видит нейронная сеть? Кулинкович: Изи вообще.
Коротнева: Я думаю, что мы придем с этим. Мне кажется, было бы прикольно. Коротнева: Коллеги, давайте ваши договоренности мы оставим на разговор после эфира. Сергей, у меня по ходу нашего диалога еще возник вопрос, который не дает мне покоя.
Как вы думаете, не исчезнут ли сервисы стоковых изображений на фоне развития нейросетей? Что вообще будет с ними? Гребенников: Я бы мечтал, чтобы они исчезли. Кулинкович: Это происходит уже сейчас.
Мы ведем переговоры с ребятами, изначально бизнес которых — это стоковые изображения. Поскольку сейчас мы, развивая технологию, подходим к моменту, когда мы готовы массово генерировать достаточно качественные семплы иконок в каком-то узком жанре. И можно их массово продавать. Это происходит уже прямо сейчас.
Я полагаю, что мы не одни такие умные, что сейчас это наполнит стоки генеративная графика. Это нормально. Не то, чтобы что-то от этого поломается. Раньше вы использовали фотографии, которые снимались на фотики.
А сейчас это фотографии, которые сделаны нейросетью. Разницы особой нет. Просто структура доходов людей поменяется, перераспределятся потоки и все. Сейчас мы разговариваем, например, про кейс с РИФом.
По факту, если посмотреть, что происходит — искусственный дизайнер отбирает работу у реального. Потому что есть некоторые дополненные ценности в самом факте того, что он искусственный. Иногда приходят клиенты и говорят, что, несмотря на все преимущества работы с живым человеком, что его можно конкретно заставить что-то нарисовать, а клиенты видят, что в генеративности есть дополненная ценность, которая уже в некоторых контекстах превышает дополненную ценность живого человека. Когда только начали появляться эти генеративные технологии, все такие: «О Боже, роботы заберут работу у живых людей».
И сейчас мы свидетели того, как это буквально происходит. Потому что мы не обсуждаем, что давайте вы нам сделаете просто логотип для рифа, мы обсуждаем — давайте нам нейросеть сделает логотип для РИФа. Это именно то, что происходит. Это то, как роботы забирают работу у живых людей.
Коротнева: Да, у нас сегодня в студии два Сергея. Можно загадывать желание. Я загадаю, чтобы все-таки роботы не отобрали работу у наших дизайнеров. Подводя итог, как вы думаете, как бы вы могли определить главные задачи дизайнера будущего?
Например, дизайнера следующего десятилетия? Что будет выходить на первый план? Кулинкович: Я считаю, что задачи дизайнера настоящего, будущего и прошлого не менялись. И самыми лучшими дизайнерами всегда являются те ребята, которые понимают контекст.
Понятно, что та часть, которая касается непосредственно воспроизведения дизайнерского продукта будет постоянно трансформироваться. Но из-за того, что конечным потребителем дизайнерских услуг все равно являются люди, то люди являются, дизайнеры являются поставщиками системы ценностей, куда этот дизайн приземляется. И конечно, это будет нам облегчать работу. Всеми силами мы будем делать ее быстрее, более массово.
Но все равно конечный потребитель дизайна — это человек. А самый лучший дизайнер — это тот, кто просто очень хорошо понимает потребности человека и находит прямо решения, как в паззле, куда какой-то объект дизайна пристроить, в какой контекст для того, чтобы он идеально туда вписался. Это если говорить более конкретно, то побеждают те дизайнеры, дизайн которых окупается и приносит больше денег заказчикам. А деньги — это следствие ценности очень часто.
Более качественный дизайн больше стоит, потому что люди готовы больше за него платить, потому что он приносит больше ценности эстетической, практической и любой другой. И это не менялось уже сотни лет. И это будет еще сотни лет вперед. Просто дизайнер — прошаренный чел, который понимает, как устроена экономика, внимание.
Специалист, который создает оригинальные искусственные аналоги природным материалам, чтобы в дальнейшем использовать их в медицине, архитектуре, электронике и других областях. Впрочем, нынешние представители профессии отмечают, что отнюдь не все созданные на бумаге прототипы могут работать в реальности. Но пока оценить перспективы специалистов по нейроэтике сложно.
Эксперт полагает, что именно "медиаполицейские" появятся вряд ли - скорее, их обязанности перераспределят между другими профессионалами в органах правопорядка.
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. Midjourney 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. Чтобы свести к минимуму потенциальное негативное воздействие ИИ на занятость, крайне важно, чтобы преимущества ИИ использовались всеми членами общества, и чтобы были предприняты усилия для оказания поддержки и переподготовки работников, уволенных из-за искусственного интеллекта. В то же время существует вероятность, что ИИ может служить источником создания новых рабочих мест и стимулировать общий экономический рост, поэтому влияние ИИ на ситуацию на рынке труда является сложным и многогранным.
Количество отказов на приглашения о работе после собеседований стало рекордным за последние восемь лет. Чаще всего соискатели не принимают предложения из-за низких зарплат. Также среди причин назвали несоответствия между тем, что указано в описании вакансии и реальными обязанностями. Еще одна часть отказов связана с неудобным графиком.
Аналитики выяснили, какие профессии могут быть заменены нейросетями
Нейросеть ChatGPT рассказала, какие профессии заменит искусственный интеллект. Самая известная нейросеть ChatGPT составила рейтинг специальностей, которые, по ее мнению, будут наиболее востребованы в будущем. Нейросети вместо человека: каким специалистам впору задуматься о смене профессии.
Треть российских соискателей полагает, что их профессию могут заменить нейросети
В этой статье я расскажу мои предположения о перспективных профессиях будущего, связанных с новыми достижениями в области искусственного интеллекта. Я считаю, нейросети драматически изменят ландшафт нашей профессии. Промт-инженер знает, как получить доступ к нейросетям и взаимодействовать с ними через различные платформы и инструменты. Чтобы не поддаваться популистским уверениям, что роботы и нейросети отберут хлеб у трудящихся, и адаптироваться к новым технологиям, полезно в рамках своей профессии определить.
Нейросети наступают: специалистов каких профессий уже готов заменить искусственный интеллект
Или присоединятся к командам, их разрабатывающим». Все эти курсы — авторский контент от действующих senior-специалистов крупных компаний. 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.
Быть одним из первых, кто начнет работать в этой сфере, может быть очень выгодно. Все эти модели позволяют написать текстовый запрос, например "кот смотрит на луну в стиле Ван Гога", а затем получить изображения кота в нужном стиле. Ограничений практически нет, только ваш полет фантазий. Зарплата: мне кажется сильно зависит от вашего таланта. Чтобы получить хороший результат, иногда часами подбирать удачное описание или дополнительно редактировать изображение в Photoshop. Например, когда появились сети генераций картинок, многие заметили, что если добавить слова 4K, ultrarealism, detailed, то качество изображений на выходе выше. Теперь есть даже книги как подбирать такие "промпты". Если вы хорошо разбираетесь в какой-то области, например, в фотографии вы можете добавлять профессиональные термины или имена известных художников.
Некоторые уже продают "промпты", которые помогают получать на выходе более интересные и красивые изображения.
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.
В дальнейшем система опирается на эти ответы как на эталонные, формируя собственные. Promt-инженеры обучают нейросеть работе с голосовыми интерфейсами. Такой человек должен знать языки программирования, уметь формулировать задачи и видеть, что искусственный интеллект может предложить для их решения, подчеркнули в Sitronics Group. По мнению экспертов, рынок профессий, взаимодействующих с ИИ, будет только расширяться.
«Подстегнуть людей к развитию»: доцент ИТМО — о замещении профессий нейросетями и возможностях ИИ
| Популярные посты | Из этой статьи вы узнаете о трех новых профессиях, которые стали востребованными на рынке после появления нейросетей, и какие навыки нужны для того, чтобы успешно в них развиваться. |
| Нейросети-2023: на что способен ИИ и кого он заменит в первую очередь | РИАМО | РИАМО | Быстрое развитие нейросетей обуславливает появление новых профессий. |
Россиянам назвали самые перспективные профессии на ближайшие пять лет
С нейросетями была знакома немного до обучения. Насколько реальны и востребованы в будущем предложенные нейросетью профессии, оценил руководитель направлений "Инноваций" компании Никита Бугров. Дизайнеры, фрилансеры, копирайтеры и даже программисты могут потерять работу из-за развития нейросетей, сообщает «Общественная Служба Новостей». Нейросети породили новые профессии, спрос на специалистов, умеющих с ними работать, растет день ото дня, отмечают крупные IT-компании. Быстрое развитие нейросетей обуславливает появление новых профессий. Уже сегодня к нейросетям возникают вопросы, связанные с интеллектуальной собственностью и использованием персональных данных, и по мере развития технологий эти проблемы будут неизбежно нарастать.
Восстание машин: как нейросети «вытесняют» людей из профессий
| 5 профессий, которые появились благодаря искусственному интеллекту | Профессия «Специалист по нейросетям» предполагает глубокие знания и специализацию в различных областях, связанных с нейросетями. |
| Специалист по нейросетям — что это за профессия | Анализ интернет-спроса на профессии, связанные с разработкой и ИТ, показал, что больше всего растет спрос на создание нейросетей (+1749%). |
| Как стать специалистом по нейросетям? | Реже специалистов по нейросетям ищут в госсекторе, строительстве, логистике, здравоохранении и тяжелом машиностроении – по 1% вакансий. |
Нейросети наступают: специалистов каких профессий уже готов заменить искусственный интеллект
История создания нейросетей и основные принципы их работы — 3 часа Тема 2. Обзор чат-систем нейросетей, генерирующих тексты и графических нейросетей — 3 часа Тема 3. Правила безопасности при работе с нейросетями. Защита персональных данных. Практика защиты и разделения авторского права — 5 часов Чат-системы с искусственным интеллектом — 26 часов Тема 1. ChatGPT-помощник: для тех, кому некогда писать — 8 часов Тема 2. BING AI от Microsoft: как пользоваться умным чат-ботом для решения профессиональных задач — 6 часов Live-консультация по итогам модуля Графические нейросети: курс на высокое разрешение — 33 часа Тема 1. Основа генерации изображений в Midjourney.
Правила формирования промптов.
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:.
Основная проблема нейросетей в том, что им нужно «скармливать» огромные массивы данных и регулярно поправлять алгоритмы обучения. Для этого нужны специалисты с особыми знаниями и навыками. Описание профессии Разработчик нейросетей — это программист, который разрабатывает математические модели машинного обучения по типу нейронных связей головного мозга. В отличие от привычных программ, которые выполняют единичные действия по скрипту, нейросети обучаются и могут улучшать свои алгоритмы самостоятельно по мере того, как накапливают и обрабатывают данные. Это можно увидеть, например, в сервисах распознавания лиц: чем больше фотографий людей «видит» нейросеть, тем больше типичных черт лица она будет воспринимать и тем проще ей будет найти конкретного человека.
А все остальное получится в свое время. Самое тяжелое умение — на грани hard skills и soft skills — понимать, что делаешь. Подвох в том, что данные могут лежать в каком угодно виде, и надо уметь грамотно их обрабатывать. Если есть десятки CSV, которые ссылаются друг на друга, нужно правильно соединить их между собой по ключам и в процессе ничего не потерять и не приобрести. Это сложная задача для людей, которые хотят создавать искусственный интеллект. Чтобы стать разработчиком нейросетей, должен быть искренний, неиссякаемый интерес к этому. Желательно иметь в голове образ результата, абстрактное желание заниматься нейросетями ни к чему не приведет. Сильная образовательная база не так важна, как любознательность и усидчивость. Однако, если в вузе вы хорошо изучили математику и алгоритмы, ваш инструментарий будет богаче. Многие задачи, которые встречаются в моей работе сейчас, я научился решать еще в университете. Помимо математических знаний и опыта разработки, здорово обладать профильной экспертизой — это помогает быстрее находить очевидные глупости и лучше понимать ценность решения. Нейросеть — это лишь инструмент, которым можно овладеть за короткий срок, а профильный опыт накапливается довольно долго. Выбирайте сферу, в которой у вас есть такой опыт. Например, если умеете работать с микроконтроллерами, портировать какие-то штуки на железки, то идите специалистом по нейросетям в промышленность. А если хорошо знаете банковскую сферу, ее риски и ограничения, то в банк. Определитесь, к какому результату стремитесь именно вы. Можно копать в сторону определенного класса задач и пройти специализированные курсы: По компьютерному зрению — например, Стэнфордский курс CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition По обработке текстов на естественном языке NLP По графовым нейронным сетям. Эти курсы дадут хорошее представление о том, как все работает и что можно делать с помощью нейросетей. А параллельно с обучением стоит искать работу: лучше всего учится и запоминается то, что совпадает с рабочими обязанностями. Я точно не знаю, как сейчас выглядит рынок ML-вакансий в России. Но те, что есть, в основном не для джуниоров. Все ищут сеньоров, и это очень плохо — отсутствует преемственность поколений. Будущий хороший специалист должен приходить в компанию джуном и учиться там у сеньоров и мидлов. Через некоторое время он матереет, легко справляется с типовыми задачами, становится способен исследовать что-то новое и продвигать индустрию. Если компания нанимает только сеньоров, она не растит джунов и не поставляет на рынок новых специалистов. На мировой рынок, безусловно, сейчас влияет кризис в бигтехе Big Tech. Стартапы стали получать значительно меньше инвестиций и перестали нанимать стажеров. Мы вынуждены указывать это по требованию российских властей , Google, Microsoft привели к уменьшению вакансий, и это беда. Кризис в основном бьет по джунам и мидлам, которые хотели вкатиться в эту область. Кажется, Яндекс все еще приглашает на стажировки. Это хорошо, потому что прийти стажером в крупную технологическую компанию — большая удача. На стажировку берут вчерашних выпускников и собеседуют их не так, как опытных разработчиков: смотрят, хороши ли они в математике — в области, релевантной задачам компании. Мидлов на собеседованиях спрашивают про опыт работы, а по математике не гоняют. Если опыта нет, полезно работать над опенсорс-проектами. Есть такое движение — AI for social good, когда специалисты по ML решают какую-нибудь общественно полезную задачу. Например, были проекты помощи в поисках пропавших людей или затонувших кораблей. Это очень хорошее направление деятельности, в которое можно прийти новичком с горящими глазами, а уйти с ценным опытом. Читайте также: Как выбрать свой первый опенсорс проект: большая инструкция от Хекслета Необязательно ставить высокие благородные цели. Важно взять задачу и довести ее до конца, наступив на положенное количество граблей.