Исследователи отмечают, что работа тренеров для нейросетей связана с высокой долей рутинных операций, требует навыков обработки большого объема информации, поэтому выполняется на удалении и занимает неполный рабочий день. Нейросеть ChatGPT рассказала, какие профессии заменит искусственный интеллект. Специальность оператора нейросетей представляет собой перспективное направление развития, особенно в контексте быстро меняющегося мира IT. На модуле по Deep Learning студентов знакомят с продвинутыми технологиями по работе с нейросетями, например трансформерами — архитектурой нейронных сетей, которая лежит в основе ChatGPT.
В России вырос спрос на специалистов в области ИИ в три раза
Но за первоклассными специалистами ведется настоящая охота крупнейшими компаниями. Потолка дохода для них нет. Аналитик данных Такие специалисты области ИИ работают с большими объемами данных для выявления тенденций и закономерностей, создания моделей и прогнозов на основе этих данных. Для работы в этой сфере необходимо иметь знания в статистике и программировании, уметь взаимодействовать с базами данных и специальными инструментами. У опытных сотрудников доход может достигать 200 000-300 000 руб. Нейро-иллюстратор Эта специальность ИИ занимается созданием изображений, используя технологии искусственного интеллекта и нейросетей. Работа художника заключается в разработке алгоритмов и моделей AI, которые смогут создавать художественные произведения, отталкиваясь от определенных правил и параметров. Одна из задач нейро-художника — создание алгоритмов, которые могут анализировать и интерпретировать художественные произведения. Делать выводы о том, какие картинки и объекты наиболее привлекательны для зрителей, использовать эту информацию для создания новых изображений. Еще одна задача специалистов в области искусственного интеллекта — создание компьютерных моделей, которые могут воссоздавать изображения в стиле классических художников с использованием технологий нейронных сетей.
Они могут быть использованы в различных целях.
Это дополнение позволяет получить более конкретное представление о том, каким образом ИИ будет влиять на различные профессии в ближайшем будущем. Заменят ли нейросети художников, программистов, дизайнеров… человека? Вопрос о том, стоит ли нам переживать из-за возможной замены человеческого труда нейросетями и искусственным интеллектом, остается открытым, и мы активно обсуждаем его и другие важные события в мире ИИ и бизнеса в своём TG канале!
На полвека вперёд загадывать я бы не стал — за такой срок многое может измениться. Что же касается социологических опросов, то, как правило, чем лучше человек осведомлён, что находится «под капотом» нейронных сетей, тем лучше он понимает и все ограничения этой технологии. Пока широкая аудитория находится под впечатлением голливудских историй о восстании машин. И даже если в математических алгоритмах зародится сознание, рычаги управления машинами всё равно останутся в руках человека. Например, если она должна идентифицировать людей по фотографиям, то на входе она получает изображения с камер, сличает их со всей базой данных, на которой её учили, и быстро находит соответствия, сравнивая признаки, например цвет глаз или форму носа. Грубо говоря, этот процесс напоминает детскую игру в поиск десяти отличий.
Для аудитории, знакомой с курсом линейной алгебры, я бы сказал, что нейросети — это много матричных преобразований. Legion-Media — То есть каждая нейронная сеть написана под очень конкретные задачи? Нет таких алгоритмов, которые могли бы свободно переключаться между разными сферами и тематиками? Но по эффективности им далеко даже до уровня пятилетнего ребёнка. При этом Билл Гейтс выступил против таких призывов: он заявил, что мораторий не решит проблем. О каких угрозах и проблемах говорят специалисты? Есть так называемые состязательные атаки, когда злоумышленники могут использовать уязвимость архитектуры нейросетей для того, чтобы подменить распознаваемое изображение. Для человека отличия будут незаметны, но нейросеть начнёт очень сильно ошибаться, получив такую изменённую картинку. Проводились даже специальные опыты, когда нейросеть, отвечающая за работу автомобильного автопилота, переставала распознавать пешеходов в качестве препятствия. Также по теме «Нужен аудит систем ИИ»: IT-специалист — о проблемах и выгодах внедрения технологий искусственного интеллекта Технологии искусственного интеллекта могут стать инструментом контроля за людьми, если для этой сферы не будут созданы правовые рамки....
Есть и другие риски. Например, если разработчик поленится вычистить данные, на которых он обучал чат-бот, то нейросеть может выдать их злоумышленникам, если они применят специальный запрос. А среди этих данных могут быть и персональные. Пока что такие взломы не носят массового характера, но компьютерные вирусы в своё время тоже поначалу были только достоянием лабораторий. А что касается открытого письма с призывом ввести мораторий на разработку нейросетей, то тут вряд ли речь идёт о реальных опасениях за будущее человечества — скорее оно связано с корпоративными интересами. Сейчас идёт напряжённая гонка между IT-гигантами в сфере создания нейросетей. Тот же ChatGPT уже не раз ловили на том, что он выдаёт фейки, сочиняет их сам, а не берёт из каких-то источников. Дело в том, что ChatGPT — это генератор текстов, работа которого основана на сложной математике.
И такие профессионалы действительно не останутся без работы, считает эксперт hh. Обрабатывает и оцифровывает языковые данные, генерируя их в технологические и производственные процессы. Нейросеть видит в таком специалисте баланс между "технарем" и "гуманитарием", безупречную грамотность и системное мышление. Шансы у этой профессии будущего есть, по крайней мере, в компаниях, связанных с machine-to-machine-технологиями. Специалист, который создает оригинальные искусственные аналоги природным материалам, чтобы в дальнейшем использовать их в медицине, архитектуре, электронике и других областях.
Популярные посты
Проходит в московском офисе «Яндекса», где под руководством опытных шеф-редакторов ученики решают реальные задачи. Участникам из других городов России компания оплачивает проезд и проживание. Куда пойти работать AI-тренеру Работа тренера нейросети — полностью удаленная. Количество рабочих часов можно выбрать: от 20 до 40 в неделю. Заработная плата составляет: от 75 до 150 тысяч рублей. Такие вакансии сейчас размещают «Яндекс» и «Тинькофф-банк». За рубежом профессия тренера нейросетей более развита.
Шутки в сторону — похоже, и правда пришло время спрашивать мнение и у искусственного интеллекта.
Тем более, что пообщаться с нейросеточкой сейчас может любой желающий. Его мы и попросили прокомментировать наболевший вопрос - какие профессии и когда заменит искусственный интеллект? И вот какой ответ получили: «Искусственный интеллект уже сейчас заменяет некоторые профессии, включая операторов на производстве, технических работников, бухгалтеров, юристов, медицинских работников и многих других. В будущем, с развитием технологий искусственного интеллекта, он может заменить еще больше профессий, таких как водители, кассиры, операторы call-центров, торговые агенты, учителя и т. Однако, в то же время, искусственный интеллект создаст новые профессии, которые будут связаны с его разработкой, управлением и поддержкой. Также, существуют профессии, которые трудно или невозможно заменить искусственным интеллектом, например, профессии, связанные с творчеством, социальным взаимодействием и эмоциональной поддержкой».
Успешные специалисты в области нейросетей обладают глубокими знаниями теории нейросетей и умеют применять их на практике для решения реальных проблем и задач. Они также постоянно обновляют свои навыки и следят за последними тенденциями в области нейросетей. Важно помнить, что обучение и достижение успеха в области нейросетей требует постоянного обновления знаний и самообразования. Нейросети постоянно развиваются и эволюционируют, поэтому важно оставаться в тренде и изучать современные подходы и технологии.
Стать специалистом по нейросетям требует образования и специализации в этой области. При выборе пути обучения важно учитывать свои интересы, карьерные цели и доступные ресурсы. Независимо от выбранного пути, самообразование и актуализация знаний являются важными компонентами успешной карьеры в области нейросетей. Профессия «Специалист по нейросетям» относится к профилю инженерных и научных исследований и разработок в области искусственного интеллекта. Инженерные и научные исследования и разработки в области искусственного интеллекта — это профиль деятельности, в котором специалисты работают над созданием и оптимизацией нейросетей для решения различных задач. Такие задачи могут включать распознавание образов, анализ данных, обработку естественного языка и другие приложения искусственного интеллекта. Специалисты по нейросетям проводят исследования, разрабатывают новые алгоритмы и модели, а также оптимизируют и обучают нейронные сети для достижения высокой точности и эффективности. Специалист по нейросетям рассматривает процессы обработки и анализа данных, создания и обучения нейронных сетей, разработки новых моделей и алгоритмов машинного обучения. Он активно применяет математические методы и алгоритмы для работы с данными, анализа их структуры, построения и обучения моделей нейросетей. Ключевые задачи специалиста по нейросетям: Исследование и разработка новых алгоритмов и моделей нейросетей; Анализ данных и разработка структур нейросетей для решения конкретных задач; Обучение нейронных сетей на основе различных наборов данных; Оптимизация работы нейросетей и повышение их эффективности; Развитие и оптимизация существующих методов машинного обучения и искусственного интеллекта; Применение нейросетей для решения различных задач, таких как распознавание образов, анализ текстов, прогнозирование и т.
Навыки Описание Знание алгоритмов и моделей нейросетей Специалист по нейросетям должен обладать глубоким пониманием принципов работы различных алгоритмов и моделей нейросетей, а также уметь выбирать наиболее подходящие методы для решения конкретных задач. Математические и статистические знания Для работы с нейросетями необходимо владеть знаниями в области линейной алгебры, математического анализа и статистики. Это позволит эффективно анализировать данные, реализовывать алгоритмы и оптимизировать работу нейросетей. Программирование и работа с фреймворками Специалисту по нейросетям необходимы навыки программирования, особенно знание языков Python и R. Кроме того, важно уметь работать с фреймворками для машинного обучения и нейронных сетей, такими как TensorFlow, PyTorch и другими. Аналитическое мышление Специалист по нейросетям должен обладать аналитическим мышлением, способностью анализировать сложные данные, выявлять закономерности и принимать взвешенные решения на основе результатов анализа. Коммуникационные навыки Специалист по нейросетям должен уметь эффективно общаться с коллегами, владеть навыками презентации результатов своей работы и объяснения сложных концепций простым и понятным языком. Специалисты по нейросетям могут работать в научно-исследовательских институтах, компаниях, занимающихся разработкой и внедрением искусственного интеллекта, а также вузах и лабораториях. Рынок труда в области искусственного интеллекта постоянно растет, и специалисты по нейросетям востребованы в различных сферах, включая медицину, финансы, транспорт, розничную торговлю и многие другие. Развитие карьеры в области нейросетей В данной статье мы рассмотрим возможности развития и перспективы карьерного роста в области нейросетей.
Специалист по нейросетям Основной целью специалиста по нейросетям является создание, разработка и обучение нейронных сетей для решения сложных задач. Исследователь Возможность заниматься научной деятельностью и проводить собственные исследования в области нейросетей. Аналитик данных Анализ данных с использованием нейросетей для получения ценной информации и практических рекомендаций. Инженер Разработка и оптимизация алгоритмов нейросетей на основе специфических требований проекта. Разработчик приложений для машинного обучения Создание приложений и программного обеспечения, которые используют нейросети для решения различных задач. Консультант по машинному обучению Предоставление экспертных знаний и консультаций в области нейросетей для различных компаний и организаций. Преподаватель или тренер по нейросетям Обучение и передача знаний в области нейросетей другим людям. Ученый Проведение научных исследований и разработка новых методов и алгоритмов в области нейросетей. Карьера специалиста по нейросетям предоставляет широкий спектр возможностей для карьерного роста и развития. Так как материал по нейросетям исследуется и развивается, становятся доступными новые методики, технологии и инструменты.
Специалисты по нейросетям имеют возможность участвовать в разных проектах, применять накопленные знания и навыки и постоянно совершенствоваться. Специалисты в области нейросетей могут также развивать свои общие профессиональные навыки в таких областях, как коммуникация, руководство, управление проектами и других областях, связанных с их специализацией. Итак, карьера в области нейросетей обещает интересные и перспективные возможности для роста и развития специалистов. Это эволюционирующая область, которая предоставляет возможности для исследований, инноваций и внедрения новых технологий. Специалисты по нейросетям востребованы в различных секторах, включая научные исследования, бизнес-аналитику и разработку программного обеспечения, и могут ожидать карьерного роста и достижения успеха в своей области. Востребованность В настоящее время профессия специалиста по нейросетям пользуется высоким спросом и ценится на рынке труда. Это связано с быстрым развитием сферы искусственного интеллекта и машинного обучения, а также с возросшими потребностями в применении нейросетей в различных секторах экономики. Текущая ситуация на рынке труда В настоящее время специалисты по нейросетям являются одними из самых востребованных специалистов в IT-сфере. Вакансии для таких специалистов открываются как в крупных IT-компаниях, так и в других отраслях, которые активно применяют искусственный интеллект в своей деятельности. Востребованность профессии в различных сферах Специалисты по нейросетям востребованы в таких отраслях, как: Медицина.
Нейросети используются для анализа медицинских данных, диагностики заболеваний и поддержки врачей принятии решений.
В ответ на этот запрос появилась отдельная профессия — нейроиллюстраторы. С помощью Midjourney, DALL-E или других подобных нейросетей иллюстратор может создать одно изображение или серию картинок в едином стиле. Например, Шедеврум от Яндекса выдаёт четыре варианта картинки, чтобы пользователь выбрал самую подходящую. Но для точного результата художнику нужно грамотно составить запрос, — на это иногда могут уходить часы. Нейроиллюстраторам не обязательно уметь рисовать на бумаге, но им нужны знания фотошопа и других графических редакторов, а также насмотренность и чувство стиля.
Картинку от ИИ придётся дорабатывать: корректировать цвет, стирать или детальнее прорисовать предметы. Нейросети помогают создавать логотипы, арты, баннеры, картины, фотосессии и прочее. Это быстрый и зачастую бюджетный вариант сделать дизайн чего-то. Но это не значит, что графические дизайнеры больше не нужны: просто теперь им важно совершенствовать свои скиллы и изучать нейросети. Такие услуги нужны многим компаниям, поэтому чем лучше иллюстратор разбирается в алгоритмах и запросах в этой сфере, тем востребованнее его услуги на рынке. Нейрокопирайтер Как появилась.
Если можно генерировать изображения, получать ответы на вопросы, почему не попробовать писать тексты? Параллельно с развитием других профессий в сфере ИИ появились и нейрокопирайтеры. Они начали тестировать новый инструмент: придумывать с его помощью идеи для контента, заголовки, структуры для объёмных статей или сразу готовые посты и письма. Мы спросили у нейросети YandexGPT, кто такой нейрокопирайтер, и получили следующий ответ: «Нейрокопирайтеры — это специалисты в области создания и редактирования текстов, которые используют технологии нейросетей и искусственного интеллекта для улучшения качества и эффективности контента. Они анализируют данные, проводят исследования и применяют алгоритмы машинного обучения для оптимизации текстов, чтобы повысить их привлекательность для целевой аудитории и достичь поставленных бизнес-целей». А на вопрос, какие задачи решает нейрокопирайтер с помощью нейросетей, YandexGPT выдала целый список: Анализ данных.
Нейросети могут анализировать большие объёмы данных, таких как поведение пользователей на сайте, поисковые запросы, социальные медиа и т. Создание контента. Нейросети также могут использоваться для генерации идей и создания контента для рекламных кампаний, email-рассылок или веб-сайта. Редактирование и оптимизация текстов. Нейросети могут быть использованы для автоматического редактирования текстов, чтобы улучшить их привлекательность. Оценка эффективности контента.
Нейросети могут использоваться для оценки эффективности контента, например для определения того, какие статьи получают больше кликов или просмотров. Улучшение SEO. Нейросети можно использовать для улучшения SEO-оптимизации текстов, что может помочь улучшить позиции сайта в результатах поиска.
В России вырос спрос на специалистов в области ИИ в три раза
AI-тренеры обучают нейросеть отвечать на вопросы безупречно с точки зрения языка, пользы, достоверности, безопасности и этики. Нейросеть сделала это за 5 минут с хорошей ла локальные компании от глобальных, рассказала про количество производственных площадок. AI-тренеры обучают нейросеть отвечать на вопросы безупречно с точки зрения языка, пользы, достоверности, безопасности и этики. Но Universal потребовал от музыкальных агрегаторов запретить нейросетям учиться на их плейлистах. Как появилась профессия тренера нейросетей Основные обязанности AI-тренера Ключевые навыки Где могут работать AI-тренеры Сколько зарабатывает тренер нейросетей Как стать AI-тренером Перспективы профессии Главные мысли.
Нейросети в креативе, дизайн 2023 и новые творческие профессии
Уже сегодня к нейросетям возникают вопросы, связанные с интеллектуальной собственностью и использованием персональных данных, и по мере развития технологий эти проблемы будут неизбежно нарастать. Как появилась профессия тренера нейросетей Основные обязанности AI-тренера Ключевые навыки Где могут работать AI-тренеры Сколько зарабатывает тренер нейросетей Как стать AI-тренером Перспективы профессии Главные мысли. Нейросеть выдаёт ответ, но не учитывает нововведения, которые появились в последние годы. Один из примеров, связанных с использованием нейросетей на рынке труда — это автоматизация работ, которые ранее выполняли люди.
Нейросеть показала профессии будущего (фото)
Например, нейросети могут анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки или МРТ, для определения наличия определенных заболеваний. Они также могут использоваться для анализа генетических данных и предсказания риска заболевания определенными заболеваниями. Финансовые профессии В финансовой сфере нейросети могут быть использованы для прогнозирования цен на акции, анализа финансовых отчетов компаний и рискового управления. Нейросети могут анализировать большие объемы данных, чтобы предсказывать будущие изменения цен на акции и определять наиболее перспективные инвестиционные возможности. Маркетинговые профессии В маркетинге нейросети могут быть использованы для анализа данных и определения наилучших стратегий маркетинга. Они могут использоваться для анализа поведения потребителей, чтобы определить, какие продукты и услуги наиболее популярны, и предсказать, какие маркетинговые кампании будут наиболее эффективными.
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. В повседневности такими примерами служат общесоциальные программы. К ним можно отнести систему Face ID распознавание лица в смартфонах, которая умеет так выстраивать модель лица пользователя, чтобы узнавать его при любых обстоятельствах — в очках, темноте, шапке и т. Соцсети наделены программными кодами, которые тоже работают с помощью нейросетей. Они анализируют деятельность человека на просторах интернета, чтобы потом предлагать новости, рекламу и развлекательный контент по интересам. Однако больший страх у общества вызывают нейросети, которые внедряются в профессиональные сферы жизни: Финансы.
Нейросети используются в самых разных отраслях, включая здравоохранение, финансы, розничную торговлю и производство. А буквально на днях «Сбер» первым из российских техногигантов выпустил собственную версию мультимодальной нейросети GigaChat, которая на первом этапе будет доступна в режиме тестирования по приглашениям. Она умеет отвечать на вопросы пользователей, поддерживать диалог, писать программный код, создавать тексты и картинки на основе описаний в рамках единого контекста. В отличие от ChatGPT, сервис GigaChat изначально поддерживает мультимодальное взаимодействие и более грамотно общается на русском языке. А компании, у которых больше ресурсов на тестирование, обучение ИИ и аналитику, используют AI-сервисы с более разнообразным набором опций, отмечает Иван Скоков. Это могут быть нейросети для производства лекарств, ведения переговоров и создания оригинальных изображений. Например, система искусственного интеллекта AlphaFold, разработанная компанией DeepMind, способна предсказывать 3D-структуру белков с невероятной точностью. Это может произвести революцию в открытии лекарств и способствовать появлению новых методов лечения заболеваний. А виртуальный помощник на базе ИИ под названием Google Duplex может совершать телефонные звонки и назначать встречи от имени пользователей, вести переговоры и даже обрабатывать сложные сценарии, такие как бронирование столиков в ресторане. Например, изображение пингвина в сомбреро и с бокалом мартини в руках. Пользователь может нарисовать простой эскиз пейзажа, а GauGAN сделает из него реалистичное изображение с деревьями, водой и облаками. Ещё один интересный пример — AlphaStar от DeepMind. Эта нейросеть может играть в видеоигру StarCraft II на профессиональном уровне — она уже одолела игроков, которые считаются одними из лучших в мире, и продемонстрировала, что умеет стратегически мыслить и грамотно принимать решения. Кого заменят нейросети? Это, например, адаптация контента для разных соцсетей: статью для блога напишет живой копирайтер, а вот посты по ней сгенерит нейросеть. Другой пример — ресайз картинок в разных размерах для рекламных кампаний.
Нейросеть пока не пишет хорошие длинные статьи и не может шутить или придавать тексту естественную эмоциональную окраску. Но она неплохо придумывает идеи и предлагает варианты текстов. 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.
Незаменимых нет: вытеснят ли нейросети творческие профессии?
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. Он выделяет все ключевые признаки и оценивает по ним платежеспособность клиента. Экономическая безопасность тоже не обходится без нейронных сетей. Искусственный интеллект помогает определить подозрительные платежи среди миллионов транзакций. Благодаря ему удается вовремя остановить деятельность мошенников и сберечь средства их реального владельца. Сфера логистики и грузовых перевозок.
Сегодня практически каждый водитель в дальней дороге пользуется навигатором. Нейронные сети позволяют построить наиболее короткий и удобный маршрут, предупреждают о возможных пробках и препятствиях, рассчитывают время в пути. А появление транспорта на автопилоте показало миру, как с помощью искусственного интеллекта можно обезопасить движение и сократить количество дорожно-транспортных происшествий. Сфера здравоохранения. Искусственный интеллект нашел применение в медицине, и, возможно, в будущем сумеет заменить консилиумы врачей при постановке диагноза. Зная, как должен выглядеть и функционировать здоровый организм, нейросеть сможет найти неполадки в работе органов и диагностировать заболевания. Эксперты считают, что с помощью искусственного интеллекта возможно будет заметить предпосылки зарождающихся заболеваний и предотвратить их, так сказать «зарубить на корню».
Сфера сельского хозяйства. Несмотря на некоторое отставание в развитии, эта отрасль становится все более технологичной. В ней уже сегодня активно используются нейросети. С помощью дронов фермеры могут осматривать свои угодья, а специальные программы помогают им анализировать состояние посевов, выделяя «больные» участки. Искусственный интеллект применяется для расчета прогнозов, составления планов, сортировки урожая и т. Конечно, это далеко не все направления, где активно используется нейросеть. Но искусственный интеллект все глубже проникает в нашу жизнь.
Это приводит к появлению все большего числа вакансий для инженеров нейросетей, и перспективы роста этой профессии в ближайшие годы кажутся очень многообещающими. Инженеры нейросетей могут рассчитывать на высокий уровень заработной платы. Средняя зарплата квалифицированного инженера нейросетей в США составляет около 150 000 долларов в год, что является значительно выше, чем средняя зарплата в других отраслях. Более того, с ростом спроса на этих специалистов можно ожидать, что заработная плата будет продолжать расти в ближайшие годы. Одной из причин высокой заработной платы инженера нейросетей является сложность работы. Нейросети - это сложные системы, которые требуют высокой квалификации и опыта, чтобы разрабатывать и оптимизировать их.
Специалист по комплаенсу использования данных ИИ Конечно, всё вертится вокруг данных, но как-то не до конца понятно, кому, собственно, они принадлежат. В разных странах действуют разные законы о защите персональных данных, разные представления о том, какие данные разрешается использовать для обучения больших моделей. По-видимому, компаниям понадобятся юристы, чувствующие себя в серой зоне законодательства по обращению с данными как рыбы в воде, потому что именно в этой зоне все сейчас и работают. На OpenAI, Microsoft и GitHub уже подали в суд за то, что они брали чужой программный код, распространяющийся по лицензии. Размышляют и о том, что многие модели обучаются на пиратских книгах и другом контенте. А ещё модели часто обучают на тексте или изображениях, которые предоставляют пользователи. Вот ещё дополнительная область, где всё как-то мутно. Всё это актуальная повестка, и вскоре компаниям понадобятся люди с юридическим образованием и опытом работы с данными на должность специалиста по комплаенсу использования данных ИИ.
Именно такие люди помогут разобраться в этих трудностях и снизить риски судебных разбирательств. Навыки и компетенции Представление о законах и нормах о защите персональных данных, таких как GDPR, законах о защите конфиденциальности потребителей и т. Умение оценить воздействие на защиту данных DPIA , выявлять потенциальные риски и меры по уменьшению рисков в связи с использованием персональных данных в системах ИИ. Умение применять и анализировать законодательные нормы и требования к комплаенсу в области ИИ, сопоставлять их с целями компаний и мерами защиты бизнеса. Умение проводить мониторинг и аудит производительности и эффективности систем ИИ, следить за их соответствием принципам и стандартам этики. Умение взаимодействовать и сотрудничать со стейкхолдерами, включая дата-сайентистов, инженеров, специалистов по надзору, клиентов и т. Специалист по правовому регулированию ИИ Конечно, компании стремятся соблюдать закон и избегать юридических проблем; другим же придётся всерьёз напрячься, чтобы понять, как вписать в законодательство невиданные ранее системы ИИ. Каждый год принимают всё больше законов об искусственном интеллекте.
Думаю, по мере развития ChatGPT нас ожидает взрывной рост такого законодательства. Скорее всего, оно зародится в аналитических центрах, университетах и профильных группах. Но в конечном счёте у нас появятся грамотные специалисты, которые будут осуществлять правовое регулирование и мониторинг в области использования ИИ совместно с местными и национальными органами власти. Я бы назвал таких людей специалистами по правовому регулированию ИИ. Именно они помогут создать законодательство, регулирующее ИИ, и обеспечить соблюдение стандартных практик, действующих в той или иной юрисдикции. Навыки и компетенции Представление о технологиях и приложениях искусственного интеллекта, их экономических и социальных последствиях. Умение использовать инструменты и методы ИИ, чтобы генерировать ценную аналитическую информацию и прогнозы для формирования политики и проведения оценок. Умение взаимодействовать и сотрудничать с разными стейкхолдерами, включая исследователей, представителей отрасли, гражданского общества и органов власти.
Умение находить компромисс между рисками и возможностями правового регулирования ИИ, согласовывать его применение с принципами этики и правами человека. Умение осуществлять мониторинг и обеспечивать комплаенс системами и пользователями ИИ соответствующих законов и стандартов. Директор по этике ИИ и специалист по количественной оценке этики ИИ Специалисты по комплаенсу использования данных ИИ будут защищать компании от судебных исков уже после реализованного проектного решения. Но должен же быть кто-то, кто определяет, что такое проектное решение в принципе нужно. По идее, все выпускаемые модели ИИ должны взаимодействовать с людьми. Хочется надеяться, что это взаимодействие положительно повлияет на их жизнь. Думаю, в составе высшего руководства появится должность директора по этике.
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. В дальнейшем все больше и больше людей свяжут с нейросетями свое карьерное развитие.
ИИ вам в помощь: почему самозанятым нужно учиться работать с нейросетями
Наша гипотеза состояла в том, что скорее всего именно эти профессии нейросеть вряд ли заменит. «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%. Наша гипотеза состояла в том, что скорее всего именно эти профессии нейросеть вряд ли заменит.
Работа и вакансии "специалист по нейросетям" в Санкт-Петербурге
Из-за таких завидных способностей ИИ люди уже боятся потерять работу. Читайте Metro в Telegram Дзен VK — Безусловно, нейросеть будет помогать и упрощать рабочие процессы, — рассказывает руководитель направления информационной безопасности Центра цифровой экспертизы Роскачества Сергей Кузьменко. В работе нейросетей есть множество нюансов, контроль над которыми как раз и должен осуществлять человек, поэтому к ним и необходимо относиться как к ассистенту сотрудника, который, безусловно, повысит производительность труда. В частности, поэтому появилась и развивается новая профессия — оператор нейросетей. Как сообщает пресс-служба Роскачества, портал "Бизнес инсайдер" перечислил 10 направлений, для которых люди окажутся якобы не нужны. Программисты, аналитики данных, веб-разработчики Системы типа ChatGPT обучаемы и пишут код быстрее людей. Следовательно, под управлением 1-2 человек они в состоянии заместить целую команду. Технологические компании, в частности OpenAI — производитель ChatGPT, уже рассматривают возможность замены инженеров-программистов искусственным интеллектом. А это как раз хорошая новость.
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. Проблема в том, какие вводные были заложены в алгоритм изначально и насколько хорошо разработчик прописал «поведение» нейросети.
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. Контролируем искусственный интеллект — 6 часов Тема 2. Работа с изображениями в Kandinsky.
И разные компании, конечно, по-разному, диапазон очень большой, но он может доходить до очень больших сумм. То есть если вы просто придете в большую дизайн-компанию, то разработка логотипа с нуля, где вас будут слышать, слушать долго и до победного, она может быть супердорогой, неподъемно дорогой для малого и среднего бизнеса. Поэтому Иронов и другие генеративные технологии — это не просто про скорость, это про такую демократизацию дизайна, что если у вас не слишком много денег для того, чтобы играть во все эти чаепития и подписания договоров дорогостоящее, то вы можете пойти и получить из коробки сопоставимый по качеству результат. Просто процесс будет происходить несколько иначе. Вам нужно будет принять, что ваши какие-то правки и пожелания интерпретируются не прямым методом, а косвенным, в результате работы некоторых алгоритмов. Там могут быть шероховатости, а могут быть, наоборот, источники классных открытий в результате этого. Гребенников: Вот вы говорите про открытия. А бывало так, что пришли две разные компании, диапазон полгода-год, и искусственный интеллект выдал одинаковый логотип на совершенно разные задачи, которые перед вами ставили? Такое происходит и с живыми людьми, то есть можно увидеть очень много примеров того, как дизайнеры думают похоже, скажем так. Гребенников: Назовем это так, хорошо. Кулинкович: Ну да. Просто на самом деле очень часто, когда у вас большой объем работы, вы сделали 1 000 логотипов, наивно полагать, что в мире все ваши логотипы абсолютно аутентичны, потому что каждый день в мире сотни и тысячи дизайнеров генерят новые логотипы, а набор примитивов, из которых логотипная графика состоит, он довольно ограничен, потому что есть базовые формы: треугольник, прямоугольник, квадрат и так далее, которые так или иначе комбинируются. Если мы говорим условно, что даже у стран, которых ограниченное количество, есть очень похожие флаги, которые можно часто путать друг с другом, что уж говорить про логотипы, которых сотни тысяч генерируется каждый год. Соответственно, мы видим, что действительно могут появляться одинаковые работы, как у живых людей, так и нейросеть может генерировать одинаковые работы, и мы в этом не видим проблемы, потому что это было долгое время ранее. Если где-то в Сингапуре еще существует похожая птицефабрика с таким же крестиком, таким же цветом и с таким же соотношением сторон исполнен, то едва ли эти бизнесы будут друг друга локтями толкать. Поэтому мы на это смотрим совершенно нормально компенсируем это объемом, то есть проблема плагиата существенна, когда у вас стоимость каждой итерации очень большая, а дизайнер уходит на следующую итерацию, неделю молчит, пыхтит и так далее. Но когда вы можете еще одним щелчком сгенерировать еще 100 альтернатив, то, в целом, это перестает быть проблемой. Но я предлагаю переходить от проекта Николай Иронов к другим генеративным технологиям, потому что летом прошлого года буквально весь интернет взорвала сеть Midjourney, которая создавала крутые классные визуальные картинки, и все были в полном восторге. Но вместе с этим восторгом действительно возник вопрос о том, что «Зачем мне условно в штате держать дизайнера, если я могу загрузить свой достаточно вариант брифа, и нейросеть выдаст мне несколько классных вариантов: совершенно удивительных и визуально привлекательных. Сергей, давайте поговорим немножко про это. Во-первых, как вы думаете, какие перспективы развития у этих нейросетей? Насколько действительно хорошо они генерируют визуальные изображения, и какие риски это несет для творческих профессий? Кулинкович: Спасибо за вопрос. Поскольку возможна какая-то профдеформация, и мы довольно давно находимся от в этой области генеративного дизайна. Просто сейчас из-за того, что искусственный интеллект как понятие тиражируется и как-то ассоциируется с нейросетевыми технологиями, и это сейчас на всех полосах газет и всяких изданий, на это все прожекторы устремлены, на самом деле генеративный дизайн существовал ранее просто в других жанрах. И он как тогда, так и сейчас создавая новые возможности, новые рабочие места, то есть сейчас есть отдельные ребята, которые используют эту технологию для того, чтобы решать подобные задачи за деньги. Midjourney и другие ребята, они создают под себя, как Иронов, который создал новый рынок, который мы сделали, так и другие ребята. Они берут и просто используют это как инструмент. Раньше инструментом была кисть, к которой просто нужно было применить к ней механическое какое-то воздействие, и сколько-то лет опыта. Но, в целом, она выдавала такие же результаты. Сейчас вместо этой кисти что-то другое. Завтра будет еще что-то другое. Но, в целом, какого-то такого слома я не наблюдаю. Просто появилась новая возможность делать то, что раньше требовало большого количества часов, быстро. Но фактически это просто расширяет, как сказать, перераспределяет усилия людей. То есть сейчас мы видим, что появляются новые профессии. Они такие, околодизайнерские: наполовину дизайнерские, наполовину технические. Люди, которые занимаются промт-инжинирингом, которые учатся взаимодействовать с этим инструментом, задавать ему правильные вопросы и получают правильные ответы. Но по факту это тот же дизайн, просто инструментом дизайнера является уже не кисть, уже не какие-то программы редактирования графики. А просто нейросеть. Поэтому ничего не меняется на самом деле, просто трансформируются инструменты производства. И это было и 100 лет назад, когда происходили какие-то переходы от ручного труда к фабричному, так и сейчас. Так я себе это представляю. Гребенников: Правильно, если простым языком сказать, когда нам говорили, что появилось телевидение, то театр умрет. Точно так же, как не умер театр, не умерло телевидение после появления интернета, точно так же и с появлением искусственного интеллекта, мне кажется, у дизайнера просто появилось больше инструментов для того, чтобы творить. Кулинкович: Да. Совершенно верно. Более того, интересный эффект, что тот крафт, ручная такая работа, которая… Вот этот рынок объединял в себе большое количество профессионалов и сейчас кажется, что пришли нейросети и этот рынок разрушили. И, конечно, вода из этого моря утекла в моменте. Но при этом останутся мастера, как в случае с театрами, есть гениальные постановки, которые собирают огромные залы и оказываются суперактуальными и, возможно, даже более редкими и более неожиданными, чем они были ранее. Потому что ранее это был такой массовый продукт, то сейчас это штучный. Поэтому, когда все говорят, что нейросети убивают работу дизайнера, здесь, наоборот, я это вижу, как создание каких-то интересных локальных ниш, которые, наоборот, создают возможности. Они как бы преумножают варианты применения каких-то творческих усилий. Коротнева: Сергей, вопрос о том, появится ли новая профессия на стыке дизайна и около какой-то научной истории Data Science. Вы уже сказали про профессию промт-инжиниринг. Кулинкович: Разные люди это называют по-разному. Мы в студии называем это «нейровод» — человек, который выбирает финальный вариант, потому что вариантов очень много, выбрать из них конечный — это и есть одна из самых сложных задач. У нас есть специальные нейроводы. Которые делают дизайн мозгами Николая, но принимают ответственность за принятие финального решения. Гребенников: Сергей, такой вопрос. Николай — это все-таки когда-то был реальный человек или полностью вымышленный персонаж? Кулинкович: Это полностью вымышленный персонаж. С этим есть очень интересная история, потому что, когда мы начали получать работы, которые сопоставимы по качеству с живыми людьми, мы решили, это не просто прикол. Мы решили проверить, насколько… либо это наш глюк, либо это действительно похоже на то, что делает живой человек. Поэтому мы придумали Николая Иронова и начали под его именем отдавать эти работы нашим клиентам, которые не знали о том, что это генеративный дизайн, для того чтобы обойти вот этот блок предрассудков по поводу того, что если дизайн был синтезирован, значит, он какой-то не такой, какой-то недостаточно человеческий, недостаточно качественный. И мы воспользовались вот этой секретностью и анонимностью. Более того, мы даже засекретили его внутри компании, завели ему там карточку в бухгалтерии, завели ему e-mail, Facebook и так далее, поддерживали какую-то социальную даже жизнь от его имени, придумали ему фоторобот. Мы скормили тоже генеративной системе портреты всех сотрудников студии, которые на тот момент были, и сделали усредненное лицо, загрузили его карточку в наш интернет и, собственно, прожили, пока шла разработка, мы жили с этим образом Николая Аронова. И дальше отдавали клиентам работы, подписанные этим именем. И только когда эти работы начали массово тиражироваться, появляться на объектах какого-то реального мира, на этикетках с напитками, на вывесках в кафе, только тогда мы раскрыли карты и сказали, что это не человек. Коротнева: Очень любопытно про Николая Иронова. Но вернемся к нашим сетям, которыми мы пользуемся уже с прошлого года. Пытаемся как-то с ними играться, вдохновляться. Мне кажется, я поэтому и хочу ваше профессиональное мнение спросить, что нейросеть, в частности Midjourney, работает примерно в одном и том же направлении — накладывает один и тот же паттерн? Я имею в виду сюрреализм, абстракция, киберпанк. Как-то так она работает. Или нет? Или она может работать во всех художественных направлениях, креативить совершенно разное? Кулинкович: Ее так научили. Но по факту, когда вы работаете с живым человеком, он тоже работает в одном направлении. Вы приходите к дизайнеру живому или иллюстратору и говорите: «Нарисуй мне кружку», и он вам нарисует, скорее всего, кружку таким образом, как он умел рисовать все эти годы до. И вы для того, чтобы ваш инструмент, для того, чтобы подобрать правильный стиль, найти правильного дизайнера, иллюстратора с правильной историей… Потому что в целом в реальном мире довольно мало людей живых, которые готовы рисовать в очень широком изобразительном диапазоне, создавать графические материалы. Так и с нейросетями. И они рисуют то, чему их научили. Условно, какой-то сет они повидали, то они и выдают. Поэтому всегда можно найти некоторые групповые признаки у разных технологий. Гребенников: Сегодня применение искусственного интеллекта — это дань моде или это реальный инструмент, который делает нашу жизнь и наши сервисы немножко лучше? В Москве есть ресторан, который существует без шеф-повара, и там такая концепция, что все блюда придумывает искусственный интеллект, потому что искусственный интеллект лучше знает, что в целом, в среднем люди едят. И это дань моде или это реальный сервис, который помогает дизайнерам, музыкантам, тем, кто творит, тем, кто пишет какие-то книги, учебники? Какое у вас мнение? Кулинкович: Во-первых, не стоит недооценивать дань моде. Потому что дань моде продолжает помогать продавать, помогает зарабатывать. И та обвязка, тот же самый продукт, на который навесили лейбл искусственный интеллект, он продается потенциально… В правильных руках он будет продавать с лучшей конверсией, с большей. Это даже без рассмотрения того, что стоит за концепцией искусственный интеллект. Это просто лучше продается. В моменте. Это уже реальное применение.