Разбираем, на что способны нейросети уже сегодня и какие профессии сможет заменить искусственный интеллект в ближайшем будущем.
5 профессий, которые появились благодаря искусственному интеллекту
Профессии, связанные с нейросетями: какой бывает работа будущего и как на нее устроиться. Специалист по нейронным сетям: подробный обзор профессии Профессия нейротехнолог – как стать, где обучиться, востребованность. На наших глазах под влиянием нейросетей меняются традиционно «гуманитарные» и творческие профессии.
Работа и вакансии "специалист по нейросетям" в Санкт-Петербурге
Нейронные сети стремительно внедряются почти во все области жизни, и работа человека становится будто бы «ненужной». Профессию тренера нейросетей можно назвать работой будущего. Сначала нейросети пришли за художниками, дизайнерами, композиторами, теперь добрались и до нас — работников телевидения. Создатель сайта Кремля предрек исчезновение ряда профессий из-за нейросетей.
Как стать тренером нейросетей и почему сегодня это востребованная профессия
Восстание машин: как нейросети «вытесняют» людей из профессий «Россия 24» Российские специалисты впервые успешно встроили языковую нейросеть в систему управления промышленными роботами, которые выполняют функции человеческой руки. Теперь техника сможет решать сложные задачи на литейном производстве, в строительной отрасли, химической промышленности и других сферах без участия человека. Технологический процесс впечатляет, но в результате часть людей потеряет рабочие места. Или нет? Нейронные сети стремительно внедряются почти во все области жизни, и работа человека становится будто бы «ненужной». Что такое ИИ и нейросети Искусственный интеллект ИИ — это область компьютерных наук и технологий, создающих особые программы и системы, которые умеют решать задачи путем имитации работы человеческого мозга. Для достижения этих способностей разработчики используют машинное обучение — это метод «натаскивания» компьютеров через большие объемы информации, чтобы они могли делать прогнозы, находить решения сложных задач, распознавать образы и т.
В мире существует два вида ИИ: сильный и слабый. Первый предполагает, что однажды компьютеры обретут способность мыслить и ощущать себя полноценной личностью. Второй вид искусственного интеллекта уже существует — это программы, которые решают вполне конкретные задачи. Например, к ним относятся беспилотные автомобили. Нейронные сети представляют собой продвинутые платформы и являются частью слабого ИИ. Они работают подобно нейронам в человеческом мозге — передают сигналы друг другу.
Каждая нейросеть состоит из множества искусственных вычислительных единиц нейронов. Именно они обрабатывают поступающую информацию. Набором данных систему наделяют разработчики.
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. Midjourney 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. 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.
Поэтому квалифицированные самозанятые в этих сферах также могут не опасаться за свои заказы. Скорее всего, ИИ будет применяться в этой сфере для выполнения типовых заданий и подготовки различных вариантов на основе существующего решения. В будущем дизайнерам, скорее всего, обязательно будет необходим навык работы с системами с ИИ. Ретушеры фотографий. ИИ может заменить часть работы ретушеров: например, с помощью ИИ можно автоматически удалять шумы и дефекты на фотографиях, а также улучшать качество изображений. Это может существенно упростить и ускорить труд профессиональных фотографов и фоторедакторов, в том числе самозанятых. Специалисты по контекстной рекламе и SEO-оптимизации. ИИ уже сейчас можно использовать для автоматического подбора ключевых слов и оптимизации контента для поисковых систем. Это позволяет сократить время, затрачиваемое на оптимизацию контента, и улучшить его качество. Финальное решение и формулировка задач по-прежнему остаются за человеком, так что самозанятые специалисты в этих сферах смогут сосредоточиться на более интересных задачах. Аналитики данных. Многие задачи, связанные с обработкой и анализом больших объемов данных, могут быть автоматизированы. ИИ может анализировать данные и выявлять закономерности лучше людей, что позволяет сократить время, затрачиваемое на анализ, и уменьшить вероятность ошибок.
Технология, уверены ученые, может «высвободить руки» высококлассных специалистов, которые раньше тратили время на рутинные задачи. В то же время ученые не пришли к консенсусу о том, какие именно рабочие места будут созданы в результате повсеместного внедрения ИИ-технологии. В беседе с CNews Кирилл Чеханков , руководитель отдела ИТ-решений Konica Minolta Business Solutions Russia , отметил, что в последние годы нейросети стали более популярными в таких сферах, как медицина, финансовый сектор, телеком, наука и других. Вырос также спрос на сотрудников, которые умеют работать с нейросетями, растет. Навык работы с ChatGPT и другими площадками для доступа к нейросетям, в основном, нужен разработчикам, так как они работают с кодом и программами, которые используют эти платформы. Но он может быть полезен и для исследователей данных, аналитиков, специалистов по машинному обучению. Сеть помогает в подготовке контента по темам маркировки и устойчивого развития в бизнесе — а сегодня сложно найти и дорого нанять англоговорящих райтеров, которые могли бы свободно писать на такие сложные темы, отмечает эксперт. Это очень полезно, например, когда нужно составить персонализированное письмо для клиента, пост в соцсетях, статью для блога или анонс для рекламного баннера. Более того, ChatGPT способен менять тон тексты в формальный или же, наоборот, в неформальный». Второе направление, где может пригодиться нейросеть — верхнеуровневая аналитика по рынку и компаниям. Так, можно быстро собрать информацию по необходимому рынку, найти список ключевых производителей рынка и многое другое, говорит Сидоренко. Нейросеть сделала это за 5 минут с хорошей детализацией. Отделила локальные компании от глобальных, рассказала про количество производственных площадок.
Аналитики выяснили, какие профессии могут быть заменены нейросетями
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. Midjourney 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. 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.
Нейронные сети стремительно внедряются почти во все области жизни, и работа человека становится будто бы «ненужной». Что такое ИИ и нейросети Искусственный интеллект ИИ — это область компьютерных наук и технологий, создающих особые программы и системы, которые умеют решать задачи путем имитации работы человеческого мозга. Для достижения этих способностей разработчики используют машинное обучение — это метод «натаскивания» компьютеров через большие объемы информации, чтобы они могли делать прогнозы, находить решения сложных задач, распознавать образы и т. В мире существует два вида ИИ: сильный и слабый.
Первый предполагает, что однажды компьютеры обретут способность мыслить и ощущать себя полноценной личностью. Второй вид искусственного интеллекта уже существует — это программы, которые решают вполне конкретные задачи. Например, к ним относятся беспилотные автомобили. Нейронные сети представляют собой продвинутые платформы и являются частью слабого ИИ. Они работают подобно нейронам в человеческом мозге — передают сигналы друг другу. Каждая нейросеть состоит из множества искусственных вычислительных единиц нейронов. Именно они обрабатывают поступающую информацию. Набором данных систему наделяют разработчики.
На основе полученных сведений нейросеть может обучаться. Она анализирует информацию, находит общие закономерности и создает собственные правила, по которым будет работать. После обучения нейронные сети могут выполнять самые разные задачи. Где используют нейросети Многие даже не догадываются, что уже давно живут бок о бок с нейросетями.
Также по теме Если объяснять термин «нейросеть» простыми словами, то это программа, которая способна самообучаться, извлекать опыт и накапливать... При этом продукт, который выдаёт нейросеть, обычно довольно банальный, невысокого качества.
По сути, это всё равно имитация создания текстов, преобразователь текстовой информации. К слову, ChatGPT обучался на данных, собранных до 2021 года, так что задавать ему вопросы по актуальной повестке точно не стоит. При этом нужно понимать, что за появлением такой нейросети стоит серьёзный технологический прорыв. Во-первых, для обучения ChatGPT был собран колоссальный объём данных, во-вторых — очень большие вычислительные мощности, создание и обслуживание которых весьма затратно. Если у бизнеса возникнет соответствующий запрос, то подобная нейросеть может быть создана российскими специалистами на российских вычислительных ресурсах. Что вы думаете об этой истории?
Если честно, не очень понятно, что сенсационного в данной истории, что её так раздули в СМИ. Генераторы текстов появились уже давно, как и попытки студентов автоматизировать работу над дипломами и курсовыми. Другое дело, что раньше был более строгий отбор, подобные работы не допускались до защиты. На самом деле преподаватель может отличить работу, написанную нейросетью, — достаточно прочитать одну страницу такого диплома. Также по теме «Принципиально новый подход»: российские учёные применили искусственный интеллект для диагностики опасной болезни Российские учёные разработали программу для быстрой и точной диагностики опасного заболевания — врождённого гиперинсулинизма. При этой...
Тот, о котором говорят обычно, был придуман Аланом Тьюрингом ещё в далёком 1950 году. В принципе, генератор текста может обмануть людей, и формально можно было бы сказать, что тест Тьюринга пройден. Но на самом деле говорить о появлении настоящего человекоподобного искусственного интеллекта мы не можем — это не так. Нейросети решают только достаточно узкие задачи. В каких сферах они сейчас задействуются? И какие ещё области и процессы могут быть оптимизированы с помощью нейросетей в будущем?
В широком смысле нейросеть — это анализатор информации. Они могут выявлять сложные закономерности в больших массивах данных, на что человеку потребовалось бы очень много времени и предельная внимательность. Такие задачи есть практически в любой области народного хозяйства. Приведу пример: в экономике есть такое понятие, как бизнес-инжиниринг, когда мы выявляем «узкие места» в бизнес-цепочках и оптимизируем всю систему.
Инженер по машинному обучению Специалист по машинному обучению Machine Learning Engineer — это инженер-программист, который создает и настраивает нейросети под выполнение конкретных задач. С помощью разработанных этим специалистом решений бизнес может оптимизировать и автоматизировать многие процессы.
В частности, они применяются для сбора данных, лучшего понимания аудитории, формирования персональных предложений, увеличения продаж. Что нужно знать и уметь Для качественного выполнения работы специалисту необходимы математические знания теория вероятностей, статистика, линейная алгебра и умение моделировать данные. В зависимости от работодателя может потребоваться умение работать с библиотеками Keras, scikit-learn, Pandas, NumPy. Также специалист в области машинного обучения должен обладать логическим складом мышления и владеть английским языком. Сколько зарабатывает инженер по машинному обучению В зависимости от опыта и навыков зарплата специалиста по машинному обучению может варьироваться от 40 тыс. Читайте также: Специалист по машинному обучению: в чем специфика и сколько можно заработать Как устроиться на работу На рынке машинного обучения наблюдается дефицит квалифицированных кадров, поэтому за хорошими специалистами компании «охотятся» сами.
Если на такую вакансию откликнется начинающий соискатель, работодатель попросит выполнить тестовое задание и пройти собеседование. Документы о профильном образовании и релевантный опыт работы будут преимуществом. Специалист по анализу данных Data Scientist Data Scientist — специалист, работающий на стыке трех направлений: программирования, статистики и машинного обучения. Главной его задачей является создание прикладных решений для бизнеса. Например, это могут быть умные ленты социальных сетей и стриминговых сервисов, инструменты для комплексного маркетингового анализа и стратегического планирования. Специалист по анализу данных работает с огромным объемом информации и разрабатывает пути ее применения.
Обязательным требованием является владение Apache Spark, Hadoop Mapreduce или аналогичными инструментами. Как и в любой другой IT-специальности, аналитик Data Scientist должен хорошо знать английский язык. Сколько зарабатывает Data Scientist В вакансиях для Data Scientist зарплатная вилка начинается от 90 тыс. Обычно уровень зарплаты определяется непосредственно на собеседовании. Читайте также: Профессия Data Scientist: задачи, применение, заработок Как устроиться на работу От кандидата требуют опыта работы на такой же должности от 1 года. Компании могут как сами выходить на специалиста, так и принимать отклики по вакансиям.
Прием на работу может осуществляться даже без тестового задания, достаточно портфолио и собеседования. Это направление IT — новая ветвь Data Science и машинного обучения. Инженер по обработке естественного языка работает с огромным массивом данных, обучая нейросеть понимать человеческий язык. Он проводит семантический анализ, находит закономерности, занимается тематическим моделированием с целью решить задачи бизнеса. Это очень узкая ниша с дефицитом квалифицированных специалистов. Что нужно знать и уметь Для работы необходимы глубокие знания в статистике, математике, теории вероятностей, владение навыками языкового анализа на уровне графем, морфологии, синтаксиса.
Сколько зарабатывает инженер по обработке естественного языка Востребованность специалистов этого направления высокая, но на рынке их мало. Из-за большого набора умений и знаний они могут претендовать на высокую зарплату — выше 100 тыс. Более опытные профессионалы могут получать от 250 тыс. Читайте также: Инженер по обработке естественного языка: особенности новой профессии Как устроиться на работу Часто NLP-engineer переходят на эту работу с позиции Data Scientist или Machine Learning Engineer, потому что это более распространенные профессии. Работодатели требуют от соискателей продемонстрировать портфолио с выполненными проектами и пройти собеседование. В некоторых случаях необходимо решить тестовое задание в формате live-coding.
Специалист по глубокому обучению Глубокое обучение Deep Learning, или DL — раздел машинного обучения, занимающийся созданием сложных многослойных нейросетей. Deep Learning Engineer — специалист, который создает и развивает алгоритмы глубокого обучения. Он уделяет внимание архитектуре системы, работает на более высоком уровне, чем инженер по машинному обучению. Также он преобразует прототипы в рабочий код, настраивает облачную инфраструктуру и развертывает производственные модели. Что нужно знать и уметь Необходимо знание распространенных архитектур нейросетей: генеративно-состязательные сети GAN , автокодеры, глубокие сети доверия DBN , рекуррентные нейросети, сверточные нейронные сети CNN , сети долгой краткосрочной памяти LSTM. В остальном требования похожи на те, которые предъявляются к специалистам по машинному обучению о них мы писали выше.
Сколько зарабатывает DL-engineer Это специалисты очень высокого уровня, которые получают хорошую зарплату. Обычно вилка начинается от 250 тыс. Читайте также: Инженер по глубокому обучению: задачи, знания, зарплата Как устроиться на работу На эту должность часто переходят с позиции Data Scientist или ML-engineer. При устройстве на работу соискателя могут попросить рассказать о проектах, на которых он был занят, и в некоторых случаях пройти тестовое задание. Инженер по компьютерному зрению Computer Vision Engineer инженер по компьютерному зрению — специалист, который обучает машину извлекать информацию из визуальных данных. Написанные им алгоритмы могут распознавать объекты и явления на изображениях и видеозаписях.
Такие технологии используются в системах безопасности и идентификации, в логистике, в беспилотном транспорте и т. Это узкая ниша, поэтому на рынке дефицит специалистов по компьютерному зрению. Что нужно знать и уметь Инженеру понадобится владеть объектно-ориентированным программированием. Чтобы работать в этой области, пригодятся знания линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, преобразования Фурье, дифференциального и интегрального исчисления.
Профессии будущего. Как нейросети открывают новые направления в edtech
Во время обучения: изучил только 4 из 7 модулей и сконцентрировался на поиске заказчиков. Нашел больше 15 заказчиков и заработал 41 700 р. Read More До обучения: работа в найме, желание найти дополнительный заработок Во время обучения: активный искал клиентов по нашей технологии и как результат заработал 27 000 р. Сейчас: совмещает работу в найме и онлайн-работу. Read More До обучения: пенсионер, работает психологом в доме-интернате для престарелых. Во фрилансе 5 лет - создание сайтов на Тильда Во время обучения: начала работать с текстами. Первый заказ был на 12 000 р. Сейчас: на данный момент заработала 24 960 р. Решила уйти на удаленку, так как сгорела на работе по наймуg Во время обучения: уделяла учебе 1-3 часа в день, заработала свои первые 14 600 руб.
Более того, дальше можно детализировать запрос и узнать точную информацию по каждой компании — основные направления их ESG стратегии — и, возвращаясь к первому пункту, использовать это для создания персонализированных сообщений с упором на фокусы конкретной компании. Единственный минус — ChatGPT пока работает с информацией вплоть до 2021 г.
Наконец, нейросеть можно использовать в SEO оптимизации. Можно дать задачу ChatGPT подготовить список ключевых запросов по определенной тематике и ранжировать их, например, отделить коммерческие от обычных. В целом использование нейросети существенно ускоряет работу маркетологов в ИТ и позволяет направить ресурсы на решение других, более сложных и творческих задач. Импортонезависимость Руководитель практики машинное обучение и искусственный интеллект Axenix бывшая Accenture Алексей Сергеев в беседе с CNews отметил, что ИИ даст возможность специалистам во многих сферах направить когнитивные усилия на решение более сложных и творческих задач. При этом бояться, что машины заменят людей, не стоит, уверен эксперт. Технологии, в частности разработки в области ИИ, скорее трансформируют рынок труда, занимая рутинизированные области деятельности, ИИ «поднимает» базовую линию навыков выше. Появление GPT и будущие улучшения языковых моделей гарантировано окажут сильное влияние на все сферы деятельности человека, на все профессии — от специализаций в области коммуникаций обслуживание, продажи, маркетинг , до вполне интровертских — исследовательских, инженерных и творческих — ролей». Это чат-бот с искусственным интеллектом , в основе которого лежит языковая модель GPT-3. Чат-бот дает ответы на большую часть вопросов, умеет писать текст и программные коды. Интерес к технологии появился сразу у нескольких крупнейших корпораций: стало известно, что Microsoft собирается внедрить эту технологию в свой поисковик Bing.
Заинтересовался чатботом и китайский поисковик Baidu , а в начале февраля 2023 г.
Нейрокопирайтер обычно работает быстрее, чем простой автор. С помощью ИИ он может разобраться в сложной теме и собрать фактуру для статьи за 10—15 минут. Если качество при этом остаётся высоким, спрос на услуги таких специалистов только растёт. Особенно нейрокопирайтеры будут востребованы там, где часто нужно писать много и быстро, например в маркетинге. AI-блогер Как появилась.
Цифровые звёзды появились больше 20 лет назад: в 1998 году группа Gorillaz выпустила первые треки, а в 2007 году в Японии стала популярной виртуальная певица Хацунэ Мику. С 2021 года в медиапространство проникли инфлюенсеры, полностью сгенерированные искусственным интеллектом. В соцсетях AI-блогеры ведут полноценные блоги, например про путешествия или бьюти. Внешность им делают с помощью ИИ: получается сгенерировать не только «фотографии», но и 3D-модель с мимикой как у живого человека. Посты за AI-инфлюенсеров также пишут нейросети. Через два года команда стартапа Brud призналась, что это они создали «робота».
Интерес к виртуальной селебрити не утих и продолжает расти до сих пор. Девушка записывает треки, снимается в клипах и сотрудничает с мировыми брендами. Поклонники рады следить за жизнью любимого блогера, а компании — быть на одной волне с новым поколением. За AI-блогерами могут стоять не только отдельные люди, но и целые креативные агентства или бренды. Таких персонажей создают, чтобы привлечь внимание аудитории и получить дополнительные возможности для заработка на рекламе. В 2021 году телеканал «ТНТ» представил зрителям аватара Аню.
У Ани были свои промоинтеграции в развлекательных шоу, популярные комики и ведущие записывали с ней ролики. А ещё Аня получила эпизодическую роль в сериале. AI-блогерам не нужны услуги визажистов, стилистов и прочих мастеров. Они могут быть везде и сразу и быстро делать рекламные интеграции. Брендам удобно работать с такими персонажами, а обычным пользователям интересно за ними следить. Скорее всего, в будущем AI-блогеров будет становиться всё больше.
Благодаря нейросетям у людей появляется больше возможностей. На рынке рождается спрос на новых специалистов, которые решают бизнес-задачи с помощью ИИ. За развитие и обучение искусственного интеллекта тоже отвечают профессионалы, в которых раньше не было необходимости.
Хотя нейросети и учатся распознавать эмоции, они пока слабо приближаются к тому, чтобы обладать уникальным характером, харизмой, опытом и эмпатией, которую ценят в коммуникации. Робот все еще действует механистически и этим вызывает отторжение. Так, например, недавнее исследование показало, что больше половины опрошенных россиян вешают трубку, услышав, что им звонит робот.
А если возникает проблема, каждый второй предпочитает общаться с реальным оператором. Кстати, несмотря на предположение Фрея и Осборна, что с развитием ИИ работники call-центров первыми окажутся под угрозой, в США с 2014 по 2022 год наблюдается неизменный рост занятости в этой сфере. Выходит, что новые технологии в силу своей искусственности пока не могут полноценно конкурировать с человеком. Но они уже выставляют новые требования к тому, как организовать труд и какие навыки развивать, чтобы оставаться адекватным изменениям в индустрии. Как использовать новые технологии Чтобы не поддаваться популистским уверениям, что роботы и нейросети отберут хлеб у трудящихся, и адаптироваться к новым технологиям, полезно в рамках своей профессии определить: какие задачи по-прежнему в силах решать только человек; какую часть работы передать ИИ; где продуктивно сотрудничество человека и машины. На удаленке у креативных специалистов не всегда есть возможность «разогнать» свои идеи с коллегами.
5 перспективных профессий в области искусственного интеллекта
— Конечно, нейронные сети помогают в большом количестве профессий делать работу быстрее. Современные профессии, которые они могут привести в этот мир, это: молекулярный биолог, нейробиолог, врач-невролог и нейрохирург, инженер (разрабатывающий искусственные нейронные сети), специалист по BigData, лингвист. Недавно телеканал RTVI захотел рассказать о профессиях будущего и обратился за помощью к нейросети MidJourney. В профессиях, связанных с правом и безопасностью, нейросети могут быть использованы для анализа больших объемов данных, чтобы выявлять законопреступления и определять наиболее эффективные стратегии противодействия.
«Подстегнуть людей к развитию»: доцент ИТМО — о замещении профессий нейросетями и возможностях ИИ
Уже сейчас идут бурные обсуждения, что нейросети, вероятно, в будущем смогут полностью заменить специалистов ряда профессий. Чтобы не поддаваться популистским уверениям, что роботы и нейросети отберут хлеб у трудящихся, и адаптироваться к новым технологиям, полезно в рамках своей профессии определить. ОБУЧЕНИЕ МАРКЕТИНГУ ?utm_source=yt_m&utm_campaign=top6neiroprofВ 2024 году с помощью нейросетей можно не только подрабатывать, но и. Профессионалам, мастерам своего дела и талантливым представителям творческих профессий нейросети вряд ли угрожают, во всяком случае в обозримой перспективе. «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%. Нейросети вместо человека: каким специалистам впору задуматься о смене профессии.
ИИ ищет работу: топ-10 профессий, которые исчезнут или изменятся из-за нейросетей
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.
И понимает, как устроены технологии. Умеет это все дело перемножать и находить возможности. Коротнева: Я знаю, что нас сейчас смотрит не только наша привычная аудитория, но к нам подключились сегодня дизайнеры и иллюстраторы, потому что хотели увидеть этот эфир и услышать ваше мнение.
На какие тренды в дизайне стоит обратить внимание в 2023 году? Кулинкович: Ой, с трендами такая тема… Как астрономы изучают историю звезд, потому что к тому моменту, когда сигнал от какой-то звезды успевает долететь, мы уже не знаем, что фактически с этой звездой было. Так и с трендами.
Если вдруг все о чем-то говорят или все понимают, куда идет какой-то тренд, это единственный сигнал, который можно из этого достать — это то, что уже поздно этим заниматься. Потому что это уже стало трендом. В целом я внутри не тот человек, который ориентируется на тренды, скорее, просто… Мы сейчас… Тренды очевидны.
Просто заходим на любой дизайнерский или просто технологический сайт и видим все материалы с меткой «Дизайн» о том, куда все идет. Да, автоматизация. Да, сужение attention span, времени кредита внимания, которое пользователь дает новому продукту в своей жизни.
Именно поэтому сейчас появление всех систем быстрого обмена контентом, типа «Тик-Токов», рилсов, начинают играть очень большую роль играть первые две секудны… Но это все уже разыгранные карты, это уже существующие рынки. Про них говорить бессмысленно, потому что к тому моменту, когда какой-то дизайнер, который захочет овладеть этим мастерством, успеет им овладеть, конъюнктура уже поменяется. Поэтому нужно слушать сердце.
Профессионалы техподдержки могут выполнять работы с нейросетью онлайн и подсказывать решения в сложных ситуациях. Аналитики могут проводить аудит, чтобы выяснить, в какие бизнес-процессы можно интегрировать нейросети. Работа с решениями на основе ИИ.
Искусственный интеллект не является полноценным профессионалом, поэтому он обычно выступает в качестве помощника для человека. С течением времени работа с нейросетями в вакансиях многих компаний станет одним из важных требований. В этом случае ИИ освобождает человека от рутины, но при этом напрямую с ним специалист не контактирует.
Например, банковские клерки только отправляют запросы в скоринговую систему и получают от нее решения о выдаче кредита. В этом материале мы будем говорить о профессиях, которые напрямую взаимодействуют с ИИ в своей работе. Гуманитарные специальности Специалист по искусственному интеллекту не обязательно должен обладать высшим техническим образованием.
Существует большое количество гуманитарных профессий, которые могут в своей деятельности использовать решения на основе ИИ. Такие специалисты в области искусственного интеллекта могут не участвовать непосредственно в разработке алгоритмов, но при этом обучать нейросеть, пользоваться прикладными решениями на ее основе, давать обратную связь. Читайте также: Нетехнические профессии, связанные с нейросетями: искусственный интеллект за пределами программирования Нейрокопирайтер Копирайтер, который использует нейросети для написания текстов.
Это увеличивает производительность труда и меняет направление деятельности: человек не пишет текст сам, а только проверяет и корректирует его. Взаимодействие копирайтера с искусственным интеллектом можно описать как ввод запросов и доработка ответов. Что нужно знать и уметь Обычно требуется высшее филологическое или журналистское образование, опыт в написании текстов, редактуре и проверке информации.
От соискателя зачастую требуется скрупулезность, усидчивость, способность обрабатывать большой объем данных, умение правильно формулировать техническое задание для языковой нейросети. Сколько зарабатывает нейрокопирайтер Заработок зависит от объема выполненных работ. Как правило, такие специалисты работают как фрилансеры сразу с несколькими заказчиками.
При устройстве на работу в компанию нейрокопирайтер может получать от 40 до 80 тыс. Как устроиться на такую работу Предоставьте резюме, выполните тестовое задание работодателя и заключите договор сотрудничества. Маркетолог-аналитик Это специализация маркетолога, предполагающая анализ данных рынка, подготовку отчетов, изучение продуктов компании и выдвижение гипотез по их улучшению, помощь в ценообразовании и т.
В этом случае нейросети для маркетологов становятся одним из основных инструментов работы: они помогают структурировать и анализировать большие объемы данных. Что нужно знать и уметь От соискателей требуется высшее образование в области маркетинга, математики, экономики или статистики. Специалист должен уметь обрабатывать большой объем данных, собирать маркетинговую информацию, составлять отчеты.
Сколько зарабатывает маркетолог-аналитик Зарплата в среднем составляет около 100 тыс. Как устроиться на работу Чтобы устроиться AI-маркетологом, нужно откликнуться на вакансию и пройти собеседование. Часто требуется выполнить тестовое задание.
ИИ помогает лучше и быстрее анализировать аудиторию и определять ее потребности, при этом он способен обрабатывать гораздо больший объем данных, чем человек. Благодаря этому AI с дизайнером в паре способны создавать персонализированные интерфейсы. Также может потребоваться опыт работы с большими данными для анализа ЦА.
Сколько зарабатывает дизайнер интерфейсов В зависимости от опыта работы от 30 до 200 тыс. Как устроиться на работу Обычно работодатель требует предоставить портфолио и пройти собеседование. Промт-дизайнер Промт-дизайнер prompt designer — специалист, который формулирует текстовые запросы к генеративным нейросетям, чтобы получить изображение в соответствии с техническим заданием.
Что нужно знать и уметь Это творческая профессия, которая предполагает глубокие знания языка, на котором формулируются запросы. Специалист должен уметь анализировать семантические и синтаксические конструкции и хорошо разбираться в принципах работы ИИ. Сколько зарабатывает промт-дизайнер Такой специалист может работать по трудовому договору или на фрилансе с оплатой за трудочасы или фактические результаты.
Зарплата оценивается в зависимости от опыта. Как устроиться на работу Работодатели требуют предоставить портфолио и документы о высшем образовании, а также рассказать на собеседовании о владении профессиональными инструментами генеративные нейросети, графические редакторы. ИИ-креатор ИИ-креатор создает изображения, тексты, видео с помощью нейросетей.
Благодаря тому, что человек непосредственно не занят в генерации контента, он может тратить больше времени на творческую сторону проекта и объединять в себе сразу несколько функций. Что нужно знать и уметь Потребуется опыт в создании контента для блогов, умение строить контент-план. Плюсом будет образование в области маркетинга.
Умение составлять запросы для различных генеративных нейросетей. Сколько зарабатывает ИИ-креатор Заработная плата варьируется от 40 до 90 тыс. Как устроиться на работу ИИ-креатор может работать на фрилансе или в офисе.
В первом случае для заключения договора на оказание услуг может понадобиться выполнить тестовое задание и предоставить портфолио. Во втором случае к перечисленным ранее пунктам добавится прохождение собеседования. Компьютерный лингвист Компьютерный лингвист — специалист, который занимается обработкой данных и переводом их в естественные для нейросетей языки.
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. Зарплата: пока совсем узкая ниша, но если у вас талант генерировать идеи в текстовом виде, то это можно использовать для поиска удачных "промптов", которые продавать тем же ИИ-художникам. Ведь именно благодаря ученым и разработчикам в области ИИ появились такие крутые нейросети. Однако путь в профессию довольно сложный, особенно, если вы хотите не просто применять нейросети, но строить и обучать модели для абсолютно новых задач. В основном требуются хорошие знания математики, Python, а также алгоритмов и библиотек машинного обучения. Профессия в целом не новая, но вероятно мы еще увидим больше вакансий и рост зарплат, так как новые достижения могут сильно изменить экономику разных отраслей. Представьте, что кто-то нехороший нарисует несколько тысяч или даже миллионов оскорбительных картинок, да еще в разных стилях, и потом начнет заливать их в соцсети. Именно поэтому может вырасти нужда в специалистах по модерации.
К примеру, если необходимо определить животное на фото, модель выделяет отдельные признаки, по которым можно классифицировать предложенное изображение. Последний слой принимает решение и выдает результат. Используя всю полученную ранее информацию и параметры изображенного животного, модель соотносит их и готовит ответ. В работе искусственного интеллекта используется машинное обучение. Человек, если он посмотрит на курицу, знает, что это курица. Если он посмотрит на гуся, то он сразу поймет, что это гусь. Искусственному интеллекту сначала понадобится распознать множество изображений куриц и гусей разных цветов и подвидов, чтобы обучиться и суметь принять правильное решение. Это, конечно, достаточно простой пример, но он показывает, как именно работает нейросеть. Это не просто алгоритм автоматизации расчетов. Система обучается и использует полученные знания для принятия решения. Нейросеть обрабатывает видео и изображения благодаря компьютерному зрению, а текст — с помощью методов распознавания естественного языка. Специалист по нейронным сетям создает саму модель, помогает ей обучаться и следит за ее работой. Он должен отслеживать ошибки программы, когда она дает неправильные ответы, и исправлять их. Таким образом, модель на основе исправленной погрешности сделает выводы и в следующий раз примет правильное решение. Специалист по нейросетям может создавать модели, способные отслеживать траекторию движения на видео, распознавать лица, извлекать суть из текста, синтезировать голос, проводить расчеты, строить прогнозы и т. Нейронные сети — это одна из узких специализаций Data Scientist. Дата-саентисты, имеющие хороший опыт работы с машинным обучением и обработкой больших массивов информации, нередко уходят в это направление. Оно сегодня невероятно актуально и имеет хорошие перспективы в будущем. Посмотрим, где уже сегодня применяются нейронные сети: Сфера финансов, кредитов и экономической безопасности. Многие брокеры при расчете прогнозов используют модели на основе нейронных сетей. Это помогает минимизировать влияние человеческого фактора ведь мы не машины, можем уставать и допускать ошибки , составлять более точные и актуальные прогнозы. В банках решение о выдаче кредита уже давно принимает не человек, а искусственный интеллект.
Нейросеть составила список самых востребованных профессий будущего
В России за последние несколько месяцев на 62 % выросло число вакансий специалистов по работе с нейросетями, пишут «Ведомости» со ссылкой на сервис HeadHunter. Около трети респондентов считают, что нейросеть сможет заменить бухгалтеров и менеджеров по продажам, меньшее число опрошенных рассказали, что рискуют быть замененными финансисты, HR-специалисты, социологи. Насколько реальны и востребованы в будущем предложенные нейросетью профессии, оценил руководитель направлений "Инноваций" компании Никита Бугров. Представляем 5 уникальных профессий будущего, связанных с обработкой данных и искусственным интеллектом.
Специалист по кибербезопасности
- После прохождения курса выдаем сертификат специалиста по нейросетям
- «Отсев большой. Важно найти лучших из лучших»
- Работа и вакансии "специалист по нейросетям" в Санкт-Петербурге
- Восстание машин: как нейросети «вытесняют» людей из профессий – Telegraph