На наших глазах под влиянием нейросетей меняются традиционно «гуманитарные» и творческие профессии.

«Cпециалист по нейросетям: профессия промт-инженер» – это большая программа повышения квалификации. Профессии, связанные с нейросетями: какой бывает работа будущего и как на нее устроиться. На модуле по Deep Learning студентов знакомят с продвинутыми технологиями по работе с нейросетями, например трансформерами — архитектурой нейронных сетей, которая лежит в основе ChatGPT.

ТОП-5 профессий в сфере ИИ, которые изменят мир

Системы искусственного интеллекта можно обучить выполнению бухгалтерских задач, таких как ввод данных и сверка счетов. Этот тип работы часто требует высокой степени точности и внимания к деталям, которые могут быть выполнены более эффективно с помощью ИИ. Midjourney Производственные рабочие. Системы искусственного интеллекта можно использовать для автоматизации производственных задач, таких как работа на сборочном конвейере. Этот тип работы часто включает в себя повторяющиеся задачи, которые могут быть выполнены более эффективно и точно с помощью ИИ, что снижает потребность в людях. Технические писатели. Искусственный интеллект угрожает профессии технического писателя, потому что многие задачи, связанные с написанием технических документов, инструкций и справочных материалов, могут быть автоматизированы с помощью ИИ. Искусственный интеллект может анализировать большое количество данных и формировать документы быстрее и точнее, чем человек. Это значит, что в будущем технические писатели могут столкнуться с уменьшением спроса на свои услуги.

Специалисты по вводу данных. Ввод данных — это рутинная и трудоемкая задача, которую можно автоматизировать с помощью систем ИИ. Такой тип работы предполагает ввод больших объемов данных в компьютерную систему. Эта работа может быть выполнена намного быстрее и точнее с помощью ИИ. Специалисты по телемаркетингу.

Поэтому работодатели стали искать специалистов, которые могли бы грамотно составлять запросы, получать изображения и доводить их до финального результата. 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.

Stable Diffusion для новичков. Эффектная работа с графикой без требовательного ПО — 9 часов Live-консультация по итогам модуля Нейросети как инструмент для генерации успешной карьеры — 10 часов Тема 1. Создание портфолио и подготовка к собеседованию при помощи нейросетей — 3 часа Тема 2. Использование нейросетей для повышения эффективности HR-экспертов — 3 часа Live-консультация по итогам модуля Нейросети для работы с видео и аудио — 44 часа Тема 1. Возможности генерации видео в Stable Diffusion — 8 часов Тема 3. Копирование голоса и удаление шума при помощи искусственного интеллекта в Adobe Podcast — 7 часов Тема 6. Нейросети для генерирования музыки и озвучки видеороликов — 7 часов Live-консультация по итогам модуля Презентация финального проекта, созданного на основе практических занятий и самостоятельных работ. Кто рассказывает?

Создавать скрипты, с помощью которых модели делают именно то, что вам нужно, — это целое искусство. Думаю, в тех или иных отраслях появится рынок труда для инженеров запросов. Я уже видел вакансии — за такую работу предлагают больше 300 000 долларов. Навыки и компетенции Критическое мышление и навыки решения проблем для создания эффективных запросов, доносящих намерение человека до моделей ИИ. Навыки работы с количественными данными и аналитические навыки, способность понимать и использовать математические формулы и данные. Навыки устной и письменной коммуникации для создания чётких, ясных запросов на естественном языке. Внимательность к деталям и точность, позволяющие избегать двусмысленности и ошибок в запросах. Гибкость и готовность осваивать разные системы и области ИИ. Навыки совместной и командной работы для взаимодействия с другими инженерами запросов и стейкхолдерами. Навыки программирования для использования разных инструментов и фреймворков при составлении запросов. Думаю, ситуация быстро изменится. Компаниям захочется, чтобы ИИ был незаметно встроен в нашу жизнь. Основная часть этой работы ляжет на плечи UX-дизайнеров и инженеров. Если люди будут постоянно пользоваться этими инструментами, компании задумаются о том, чтобы сделать их максимально удобными. Возможно, именно это будет выгодно отличать один продукт от всех остальных. На мой взгляд, пользоваться ChatGPT гораздо удобнее: мне нравится его дизайн, нравится, что он пишет весь текст на экране и что я могу выбрать тёмную тему. Я бы не перешёл на Bard, даже если бы оба решения выдавали одинаковые результаты. Думаю, компании будут активно инвестировать в новую профессию UX-дизайнера для ИИ. Эти специалисты будут продумывать и разрабатывать логику и пользовательский интерфейс продукта, чтобы решение выделялось на фоне конкурентов. Навыки и компетенции Опыт в области исследований пользовательского поведения, пользовательского тестирования и сбора обратной связи от пользователей с целью понять их потребности, предпочтения и болевые точки. Умение создавать типажи пользователей, путь потребителя и пользователя, макеты и прототипы для проектирования и реализации UX. Знание принципов, паттернов и передовых методов проектирования для создания интуитивно понятных, доступных и удобных пользовательских интерфейсов. Понимание концепций, фреймворков и инструментов ИИ для интеграции функций и возможностей ИИ в продукт. Представление об этике и принципах применения ИИ для реализации ответственного и справедливого использования искусственного интеллекта. Заключение Генеративный ИИ заменит множество традиционных специальностей. Но вместо них появятся новые, интересные перспективы профессионального развития. Мы уже наблюдаем, как меняется характер труда специалистов из разных отраслей. По мере дальнейшего развития ИИ появятся предпосылки для создания новых увлекательных и важных профессий. Готовность к переменам и умение смотреть вперёд — главные качества в сферах деятельности, которые преобразуются под влиянием искусственного интеллекта. Присоединяйтесь к телеграм-каналу «Данные на стероидах». В нём вы найдёте всё об инструментах и подходах к извлечению максимальной пользы из работы с данными: регулярные дайджесты, полезные статьи, а также анонсы конференций и вебинаров.

Восстание машин: как нейросети «вытесняют» людей из профессий

Нейронная сеть может найти решение проблемы, но ей необходимо изучить структурированный набор данных. Узнали у нейросети, каких профессионалов искусственный интеллект настроен видеть в числе будущих коллег. Описание профессии Разработчик нейросетей — это программист, который разрабатывает математические модели машинного обучения по типу нейронных связей головного мозга. Вы научитесь не только эффективно взаимодействовать с нейросетями, но и интегрировать их в свою повседневную рутину и бизнес-процессы.

Константин Рудов

Специалист по нейросетям - Школа удаленных-профессий «PROДвижение»
8 перспективных профессий, связанных с ИИ
Профессии, связанные с нейросетями: какой бывает работа будущего и как на нее устроиться
Нейросети: с чего начать

Треть российских соискателей полагает, что их профессию могут заменить нейросети

Он отметил, что так называемые профессии будущего связаны с применением передовых технологий и компьютерных систем. В среднем специалисты на таких должностях могут зарабатывать более 100 тысяч рублей. По словам Пименова, на рынке стремительно растет спрос на операторов нейросетей. Реклама «Нейросети наподобие GPTChat, Dall-E 2 или Midjourney способны обрабатывать информацию в режиме реального времени, широко применяются в дизайне, образовании, создании изображений, а также написании и переводе текстов.

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. Сколько зарабатывает Из-за дефицита зарплата в вакансиях даже на начальном уровне Junior стартует от 100 тыс.

Решение об итоговом размере оплаты труда принимается по итогам собеседования. Читайте также:.

За 20 лет на рынок планируется вывести не только нейроинтерфейсы для больных, интегрированные в экзоскелеты, протезы, инвалидные коляски, умный дом, но и нейропротезы органов чувств, превосходящие по возможностям биологические прототипы. Один из лидеров этого направления — компания «Нейроботикс» , которая разработала интерфейс «мозг — компьютер» с очками дополненной реальности. Этот девайс пока не имеет зарубежных аналогов, опережая на пару лет развитие мирового рынка, он позволяет парализованным пациентам и бионическим спортсменам то есть спортсменам, оснащенным биопротезами управлять экзоскелетами через электроэнцефалограмму графическое изображение электрических сигналов головного мозга. Совсем недавно участники российского рынка опробовали свои достижения на соревнованиях Сybathlon, где соревновались «спортсмены-киборги»: пациенты с ограниченными возможностями использовали интерфейсы «мозг — компьютер», чтобы управлять экзоскелетами и инвалидными колясками. А экзоскелет «ЭкзоАтлет» для реабилитации уже начал поступать в клиники. Нейрофарма Наиболее «научный» сегмент рынка — это нейрофармакология. Но и, пожалуй, в России наименее развитый.

Во всём мире наблюдается «эпидемия» нейродегенеративных заболеваний — болезней Альцгеймера, Паркинсона, других неврологических нарушений. Отдельной проблемой стоит борьба с болью. И здесь пока что успехов и в России, и у человечества немного: за последние годы прорывов не было. Но тот, кто найдёт лекарство от болезни Альцгеймера — не просто озолотится, но и заслужит на века благодарность от всего человечества. Так что для тех, кто хочет заниматься молекулярной и клеточной биологией, в мире нейротехнологий есть много точек приложения своих талантов. Нейродосуг Сегмент «нейроразвлечения» — это огромный рынок игр, в которые стремительно приходят нейрогаджеты.

Но теперь их задача — правильно задать вопрос, чтобы быстрее получить результат, с которым можно работать. В этом смысле технологии остаются тем, чем и были ранее — инструментом в руках Homo sapiens. 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.

Огонь нейросетей: как попасть в индустрию

Кроме того, ИИ можно попросить подготовить документацию, чтобы пояснить смысл написанного другим разработчикам. Умные инструменты используют и в интегрированных средах разработки — программах, в которых специалисты пишут и проверяют собственный код. Там нейросети способны давать подсказки и советы, которые помогают быстрее и эффективнее решить задачу. А ещё нейросети позволяют автоматизировать процесс тестирования. Аналитики Нейросеть можно попросить сделать прогноз на основе накопленных данных, найти в них аномалии или визуализировать информацию. Допустим, изучить информацию о продажах товаров и доходах компании и предсказать, как цены будут меняться в будущем. При выводе на рынок новых продуктов ИИ тоже полезен — он способен проанализировать данные о спросе, предложении и конкуренции, предположить, что популярно у пользователей и какие ниши будут наиболее перспективными.

Кроме того, нейросети облегчат процесс создания различных документов. Например, можно попросить программу собрать и уточнить данные из доступных источников при подготовке квартального финансового отчёта. Менеджеры Здесь нейросети пригодятся, чтобы проанализировать предыдущие продажи и предположить, когда лучше вновь связаться с покупателями. Кроме того, программу можно попросить сделать выдержку из записи встречи с клиентом или командой. ИИ поможет улучшить внутреннюю коммуникацию. Например, как написать заявление на отпуск или к кому обратиться, если возникли проблемы с компьютером.

Тем, кто пользуется ChatGPT и Midjourney лишь в развлекательных целях, может показаться, что современная нейросеть — это джинн в лампе, который исполняет желания и отвечает на любые вопросы. Однако уже при первых попытках решить реальную задачу с её помощью пользователи обнаруживают, что результаты не всегда соответствуют ожиданиям. Дело в том, что нейросеть — это хоть и умная, но всё-таки программа, которой нужны чёткие команды. Промпт-инженер от англ. Суть новой профессии заключается в том, чтобы выяснять задачи и требования заказчика, переделывать их в промпты и получать результат с помощью нейросетей. Задачи промпт-инженера не ограничиваются составлением запросов.

Он тренирует нейросети, настраивает параметры и логику их самообучения, а также участвует в разработке и тестировании продуктов на основе ИИ. Поэтому знание языков программирования, структур данных и инструментов big data будет весомым преимуществом для кандидата и поможет быстрее расти в профессии. Зарплаты у промпт-инженеров более чем достойные. Правда, на момент выхода публикации удалось найти только одну актуальную вакансию.

Более опытные сотрудники получают до 500 000 руб. Однако путь в эту профессию достаточно тернистый. Чтобы добиться успеха, надо иметь уникальный склад ума.

В основном требуются знания математики, Python, алгоритмов и библиотек машинного обучения. В среднем предлагают зарплату 100-300 тыс. 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.

При этом в целом на Северо-Западе страны бизнес опубликовал более 2,2 тыс. Испытывают спрос в подобных работниках СМИ, маркетинговые агентства, образовательные учреждения, сфера ретейла», - говорится в исследовании HeadHunter. Примерно с конца весны стали появляться новые специализации, например, промпт-инженеры, AI-тренеры, AI-редакторы. Ранее мы писали о том, что Правительство обновит стратегию развития искусственного интеллекта ИИ , которая станет частью национального проекта «Экономика данных».

5 профессий, которые появились в 2023 году благодаря искусственному интеллекту

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. 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. Вакансии связанные с нейросетями могут быть найдены на специализированных ресурсах, таких как

Популярные посты

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. Производственные рабочие.

Системы искусственного интеллекта можно использовать для автоматизации производственных задач, таких как работа на сборочном конвейере. Этот тип работы часто включает в себя повторяющиеся задачи, которые могут быть выполнены более эффективно и точно с помощью ИИ, что снижает потребность в людях. Технические писатели. Искусственный интеллект угрожает профессии технического писателя, потому что многие задачи, связанные с написанием технических документов, инструкций и справочных материалов, могут быть автоматизированы с помощью ИИ.

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.

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.

Журналисты, копирайтеры, редакторы ChatGPT уже сейчас хорошо ладит с созданием контента, ведь он умеет хорошо читать, писать и понимать текстовые данные. Медиаиндустрия уже начинает экспериментировать с контентом, генерируемым ИИ. Однако полностью сферу написания текстов искусственный интеллект заменить не сможет.

Что красиво, сегодня дизайнер все еще, а не искусственный интеллект? Кулинкович: Да, но… У нас, например, есть отдельные технологии внутри Иронова, которые позволяют отбросить совсем плохие варианты. То есть такой примитивный арт-директор, скажем так. И он помогает не выгружать на конечного пользователя весь массив данных, которые слишком шероховатые, слишком смелые, а как бы делать такой скоринг дизайн-решений, чтобы финальное решение было в каком-то более-менее приличном диапазоне.

Поэтому мы все равно используем эти технологии, даже чтобы отсортировать какой-то большой массив выдачи, но финальное решение, конечно, принимает человек. Гребенников: А как вообще происходит постановка технического задания искусственному интеллекту? Предположим, я — маленькая пекарня во Владимирской области. Я приходу в вашу студию и говорю: «Хочу себе классный логотип, чтобы ко мне приходило не 2 000 человек в месяц, а 15 000 человек. Я считаю, что вся проблема моя в логотипе». Я говорю: «Хочу такой логотип, чтобы там был колосочек, хлебушек и круассанчик обязательно». Вы же куда-то это загружаете.

Как происходит процесс формирования технического задания? И потом как искусственный интеллект осознает, что мне нужно как конечному клиенту? Кулинкович: Начнем с того, что если вы предъявите задание живым людям, живым дизайнерам, то, скорее всего, если они будут достаточно с вами честны, то они скажут, что изменение логотипа не увеличит вашу выручку в 10 раз. Это первый момент. То есть если у вас была пекарня с плохим логотипом, а потом появляется некоторый бренд с хорошим логотипом, то едва ли это напрямую окажет влияние на ваши продажи. Косвенно, возможно, при правильном стечении обстоятельств, правильно посеве, да. Но, скорее всего, это не является критерием хорошего логотипа.

Второй момент заключается в том, что, если мы посмотрим на логотип пекарен и других каких-то бизнесов, связанных с хлебобулочными изделиями, там не всегда фигурируют колоски, не всегда фигурируют круассаны. А иногда это некий образ, визуальна интерпретация образа бизнеса, которая этим дизайнером и сделана. Соответственно, когда вы приходите в брендинговое агентство, где сидят живые люди, и они получают этот бриф, что еще происходит? Они его творчески интерпретируют. Они смотрят, как выглядят булочные в этом городе, в округе, пытаются придумать что-то контрастное, что-то отличное от тех ребят, которые на той же улице торгуют круассанами. И, соответственно, они приходят с некоторыми дизайн-гипотезами, что кто-то решил, что это будет какой-то крестик красивый, в котором угадывается что-то такое. Кто-то решил пойти через концепцию семейности, семейного кафе, и вообще нарисовал сердечко, потому что вот «Приходите к нам.

Мы вас любим». И все такое. А кто-то прошел напролом и начал рисовать конкретно круассан, фотореалистично и так далее. И эти все подходы имеют право на жизнь, и в равнозначной степени вы можете получить такие варианты от живых людей. В случае с Ироновым человек, без участия людей, он заполняет бриф, описывает свою компанию. Дальше у нас отдельная система, нейросеть, она интерпретирует бриф, то есть она из текста брифа достает некоторые образы, которые могут подходить под визуальное представление этой компании, как она может быть представлена в виде какого-то емкого символа либо знака. И дальше это по такой цепочке передается, появляются эти визуализации этих образов, они обогащаются разными шрифтовыми комбинациями, дальше подключаются отдельные алгоритмы, которые подбирают цветовые сочетания комплиментарные.

В общем, там сложная-сложная штука. Но по факту это точно то же самое, что происходит при работе с живым человеком. То есть интерпретируется некоторый текстовый ввод, так же как к вам приходит человек и что-то говорит, и вы как-то это трансформируете. Мы все эти шаги условно творческих мытарств алгоритмизировали, перевели в какие-то отдельные процессы? И клиент на выходе получает опыт, очень сопоставимый с опытом общения с живым дизайнером. Только наш дизайнер не капризничает, не болеет. Коротнева: Не уходит в отпуск.

Кулинкович Да, да, да. Гребенников: Скажите, а стоимость разработки логотипа… Логотип, предположим, я пришел за логотипом, искусственным интеллектом и обычным дизайнером в студии Артемия Лебедева отличается? Есть какой-то прайс на искусственный интеллект и обычного дизайнера? Кулинкович: Да, конечно, отличается. Когда вы приходите лично в брендинговое агентство или дизайн-студию, помимо непосредственного конечного дизайнера, который сидит и визуализирует ваш логотип, в это вовлечено очень много людей на самом деле. Это юристы, которые помогают составлять договор; менеджеры, которые позволяют клиенту и дизайнеру услышать друг друга, перевести с одного языка на другой, и много-много всего. Соответственно, когда вы работаете с живыми людьми, чаще всего дизайн — это операционный процесс, где клиент хочет, чтобы его услышали и некоторое врем поиграли с ним вот в эту игру «Согласование видения», да?

Это все умножается на стоимость часов специалиста. И разные компании, конечно, по-разному, диапазон очень большой, но он может доходить до очень больших сумм. То есть если вы просто придете в большую дизайн-компанию, то разработка логотипа с нуля, где вас будут слышать, слушать долго и до победного, она может быть супердорогой, неподъемно дорогой для малого и среднего бизнеса. Поэтому Иронов и другие генеративные технологии — это не просто про скорость, это про такую демократизацию дизайна, что если у вас не слишком много денег для того, чтобы играть во все эти чаепития и подписания договоров дорогостоящее, то вы можете пойти и получить из коробки сопоставимый по качеству результат. Просто процесс будет происходить несколько иначе. Вам нужно будет принять, что ваши какие-то правки и пожелания интерпретируются не прямым методом, а косвенным, в результате работы некоторых алгоритмов. Там могут быть шероховатости, а могут быть, наоборот, источники классных открытий в результате этого.

Гребенников: Вот вы говорите про открытия. А бывало так, что пришли две разные компании, диапазон полгода-год, и искусственный интеллект выдал одинаковый логотип на совершенно разные задачи, которые перед вами ставили? Такое происходит и с живыми людьми, то есть можно увидеть очень много примеров того, как дизайнеры думают похоже, скажем так. Гребенников: Назовем это так, хорошо. Кулинкович: Ну да. Просто на самом деле очень часто, когда у вас большой объем работы, вы сделали 1 000 логотипов, наивно полагать, что в мире все ваши логотипы абсолютно аутентичны, потому что каждый день в мире сотни и тысячи дизайнеров генерят новые логотипы, а набор примитивов, из которых логотипная графика состоит, он довольно ограничен, потому что есть базовые формы: треугольник, прямоугольник, квадрат и так далее, которые так или иначе комбинируются. Если мы говорим условно, что даже у стран, которых ограниченное количество, есть очень похожие флаги, которые можно часто путать друг с другом, что уж говорить про логотипы, которых сотни тысяч генерируется каждый год.

Соответственно, мы видим, что действительно могут появляться одинаковые работы, как у живых людей, так и нейросеть может генерировать одинаковые работы, и мы в этом не видим проблемы, потому что это было долгое время ранее. Если где-то в Сингапуре еще существует похожая птицефабрика с таким же крестиком, таким же цветом и с таким же соотношением сторон исполнен, то едва ли эти бизнесы будут друг друга локтями толкать. Поэтому мы на это смотрим совершенно нормально компенсируем это объемом, то есть проблема плагиата существенна, когда у вас стоимость каждой итерации очень большая, а дизайнер уходит на следующую итерацию, неделю молчит, пыхтит и так далее. Но когда вы можете еще одним щелчком сгенерировать еще 100 альтернатив, то, в целом, это перестает быть проблемой. Но я предлагаю переходить от проекта Николай Иронов к другим генеративным технологиям, потому что летом прошлого года буквально весь интернет взорвала сеть Midjourney, которая создавала крутые классные визуальные картинки, и все были в полном восторге. Но вместе с этим восторгом действительно возник вопрос о том, что «Зачем мне условно в штате держать дизайнера, если я могу загрузить свой достаточно вариант брифа, и нейросеть выдаст мне несколько классных вариантов: совершенно удивительных и визуально привлекательных. Сергей, давайте поговорим немножко про это.

Во-первых, как вы думаете, какие перспективы развития у этих нейросетей? Насколько действительно хорошо они генерируют визуальные изображения, и какие риски это несет для творческих профессий? Кулинкович: Спасибо за вопрос. Поскольку возможна какая-то профдеформация, и мы довольно давно находимся от в этой области генеративного дизайна. Просто сейчас из-за того, что искусственный интеллект как понятие тиражируется и как-то ассоциируется с нейросетевыми технологиями, и это сейчас на всех полосах газет и всяких изданий, на это все прожекторы устремлены, на самом деле генеративный дизайн существовал ранее просто в других жанрах. И он как тогда, так и сейчас создавая новые возможности, новые рабочие места, то есть сейчас есть отдельные ребята, которые используют эту технологию для того, чтобы решать подобные задачи за деньги. Midjourney и другие ребята, они создают под себя, как Иронов, который создал новый рынок, который мы сделали, так и другие ребята.

Они берут и просто используют это как инструмент. Раньше инструментом была кисть, к которой просто нужно было применить к ней механическое какое-то воздействие, и сколько-то лет опыта. Но, в целом, она выдавала такие же результаты. Сейчас вместо этой кисти что-то другое. Завтра будет еще что-то другое. Но, в целом, какого-то такого слома я не наблюдаю. 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.

Работа и вакансии "специалист по нейросетям" в Санкт-Петербурге

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. Насколько реальны и востребованы в будущем предложенные нейросетью профессии, оценил руководитель направлений "Инноваций" компании Никита Бугров. Чтобы не поддаваться популистским уверениям, что роботы и нейросети отберут хлеб у трудящихся, и адаптироваться к новым технологиям, полезно в рамках своей профессии определить. Введение в ИИ и нейросети, знакомство с профессией.

5 перспективных профессий в области искусственного интеллекта

«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%. Профессионалам, мастерам своего дела и талантливым представителям творческих профессий нейросети вряд ли угрожают, во всяком случае в обозримой перспективе. Команда VK Cloud перевела статью, в которой дата-сайентист рассказывает о новых специальностях, появление которых в грядущие годы связано с развитием искусственного интеллекта. 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. Найдите работу "специалист по нейросетям" В нашей базе бесплатно доступны 35 100 вакансий в Санкт-Петербурге. Промт-инженер знает, как получить доступ к нейросетям и взаимодействовать с ними через различные платформы и инструменты.

5 профессий, которые появились благодаря искусственному интеллекту

— Какие профессии заменят нейросети? 19 реальных примеров! — Заменит ли ИИ специалистов этих профессий на 100%? С нейросетями была знакома немного до обучения. Один из примеров, связанных с использованием нейросетей на рынке труда — это автоматизация работ, которые ранее выполняли люди.

Аналитики выяснили, какие профессии могут быть заменены нейросетями

С их помощью производители осуществляют контроль качества, проводят диагностику оборудования, проектируют новую продукцию и т. Особую нишу заняли промышленные роботы, которые могут полноценно заменить сварщиков, шлифовщиков, сборщиков и других специалистов. Что будет дальше Аналитики считают, что в ближайшем будущем нейросети продолжат «завоевывать» профессиональное и повседневное пространство людей. Отсюда в обществе возникла дискуссия: заменят ли технологии человеческий ресурс. По словам эксперта, страх общества, что компьютеры сместят людей с тех или иных работ, вполне оправдан. Активное развитие нейросетей приводит к тому, что многие специальности становятся неактуальными. Если ваша работа — получить список из 10 документов, взять из них какие-то данные и собрать их в 11-й документ, то, скорее всего, вас алгоритм заменит. Также опасность идет для тех, кто занимается сбором и анализом информации. Нейросеть это прекрасно делает, что показывают последние разработки.

Например, такие как ChatGPT. И работа рерайтера, который берет 2-3 новости, материалы какие-то или вставляет новые для написания текста, тоже в ближайшее время, вероятно, будет заменена нейросетями», — рассуждает собеседник. Есть и другие профессии, где участие человека не потребуется, и в этом нет никакого «всемирного заговора», отметил Чечулин. Речь идет о бизнесе, которому выгоднее задействовать компьютеры: они не спят, не едят, не отвлекаются, а только выполняют поставленную задачу. При этом развитие нейросетей даст новые профессии и рабочие места. Помимо самих создателей таких программ, потребуются операторы, которые будут давать системе грамотные запросы и задачи. Часто предприниматели не могут доступно сформулировать, что им нужно, а нейросеть не способна дать ожидаемого результата без четкой инструкции.

Ну а что в будущем?

Кто может остаться без работы из-за этого научно-технического прогресса? По мнению опрошенных Зарплатой. Копирайтеры, дизайнеры, переводчики, администраторы, бухгалтеры и специалисты по кадрам и документам уже сейчас должны задуматься - нет, не об увольнении и бедности, а о том, в какую сторону развивать свою карьеру. Так как в привычном сейчас виде многих профессий может не остаться уже через 10 лет. Автоматизация и цифровизация процессов, по прогнозам экспертов ВЭФ Всемирный Экономический Форум , в ближайшие несколько лет ликвидируют 85 млн рабочих мест по всему миру. Но создадут 97 млн новых.

Особую нишу заняли промышленные роботы, которые могут полноценно заменить сварщиков, шлифовщиков, сборщиков и других специалистов. Что будет дальше Аналитики считают, что в ближайшем будущем нейросети продолжат «завоевывать» профессиональное и повседневное пространство людей. Отсюда в обществе возникла дискуссия: заменят ли технологии человеческий ресурс. По словам эксперта, страх общества, что компьютеры сместят людей с тех или иных работ, вполне оправдан. Активное развитие нейросетей приводит к тому, что многие специальности становятся неактуальными. Если ваша работа — получить список из 10 документов, взять из них какие-то данные и собрать их в 11-й документ, то, скорее всего, вас алгоритм заменит. Также опасность идет для тех, кто занимается сбором и анализом информации. Нейросеть это прекрасно делает, что показывают последние разработки. Например, такие как ChatGPT. И работа рерайтера, который берет 2-3 новости, материалы какие-то или вставляет новые для написания текста, тоже в ближайшее время, вероятно, будет заменена нейросетями», — рассуждает собеседник. Есть и другие профессии, где участие человека не потребуется, и в этом нет никакого «всемирного заговора», отметил Чечулин. Речь идет о бизнесе, которому выгоднее задействовать компьютеры: они не спят, не едят, не отвлекаются, а только выполняют поставленную задачу. При этом развитие нейросетей даст новые профессии и рабочие места. Помимо самих создателей таких программ, потребуются операторы, которые будут давать системе грамотные запросы и задачи. Часто предприниматели не могут доступно сформулировать, что им нужно, а нейросеть не способна дать ожидаемого результата без четкой инструкции. Это будут делать аналитики, умеющие перевести запрос бизнеса в понятную для компьютера формулу», — объяснил эксперт.

К слову, такое направление, как анализ данных data scientist , появилось уже очень давно, в 2000-е годы. Это, по сути, универсальный специалист, способный проанализировать данные, написать и внедрить нейросеть, а далее её сопровождать. Сейчас эта специальность уже уходит на второй план, появляются всё более специализированные направления, такие как ML-инженер: он не создаёт новый математический аппарат нейронных сетей, а занимается обучением существующих архитектур и вводом их в эксплуатацию. Ранее против владельцев популярных нейросетей подали иск художники — они обвинили IT-компании в нарушении авторских прав. Нарушают ли нейросети авторские права? И если да, то как этот вопрос может быть урегулирован? Не зря большинство крупных IT-компаний приняли так называемый кодекс этики искусственного интеллекта, который определяет этичное поведение разработчика ИИ. Как отличить использование контента в учебных и коммерческих целях? Вероятно, основания для юридических претензий к создателям нейросети могут возникнуть, если она не просто учится на изображениях, а воспроизводит чей-то фирменный стиль или фрагменты работ. В принципе, есть возможность избежать такого копирования, но для этого нейросеть нужно учить довольно долго. А компании часто хотят сэкономить время. Кстати, по этой же причине сохраняются и уязвимости нейросетей в плане безопасности, о которых я говорил ранее. 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.

Какими навыками должен обладать специалист

ТОП-5 специальностей в сфере ИИ искусственного интеллекта
Какие профессии вскоре заменит ИИ
📈Оптимизация Бизнес-Аналитики: Роль и Преимущества Дашбордов в Power BI
Огонь нейросетей: как попасть в индустрию
Нейропилот и медиаполицейский: нейросеть назвала профессии будущего | ТЕЛЕПОРТ.РФ

Новости профессии связанные с нейросетями