Многие люди верят, что скоро искусственный интеллект полностью заменит человеческий труд, приведёт к росту безработицы или даже к полномасштабному экономическому кризису. Однако Кир Витковский, основатель онлайн-сервиса автоматической вёрстки печатных и электронных изданий «Метранпаж», считает, что нейросети – наши помощники, а не враги. В статье Кир расскажет, почему в этом уверен, и приведёт 5 примеров, поддерживающие его позицию.
Не начинаем с критики
Прежде чем пугаться нейросетей и их невероятной мощи, стоит разобраться в том, как они работают. Нет, для этого необязательно быть программистом.
Чтобы создать нейросеть, которая будет генерить контент, нужен минимум десяток сотрудников и очень большой бюджет. Сначала собирается база данных – подборка образцов, на которые ИИ может ориентироваться. Многие компании (например, Яндекс) уже ищут специалистов, которые готовы были бы такие данные собирать или обучаться их собирать.
Что важно: для тренировки Text-to-Text ИИ нужны копирайтеры, редакторы, пишущие эксперты. В общем, люди, которые сами занимаются производством текстов. А дизайнеры, художники и видеомейкеры необходимы для разработки генеративных ИИ типа Text-to-Image или Text-to-Video, как FlexClip.
Видим первый важный фактор: нейросети не отбирают работу, но стимулируют переквалификацию специалистов.
Когда база образцов появляется, команда IT-специалистов тренирует нейросеть. Для этого нужны технологии с большой производительностью, которые стоят очень и очень дорого. Не каждая компания может себе позволить такие расходы. Для противников ИИ-революции это тоже может стать успокаивающим фактором: в любом случае останутся не нейросетевые работы, потому что нейросети – это дорого.
Перемотаем большой временной промежуток, уходящий на разработку, – и вот нейросеть готова. Дальше нужны люди, которые смогут правильно ею пользоваться.
В этом важное отличие ИИ от человека: профессионал может инициировать выполнение задач самостоятельно, но ИИ всегда нужны указания (промпт или исходный материал).
Нейросеть не работает автономно. И для составления верного промпта (запроса для генерации) необходимы квалифицированные специалисты. Опять же, не обязательно из IT-сферы. Не говоря уже о том, что для оценки результатов генерации или нейросетевой обработки материала тоже нужен эксперт. А чаще всего – ещё и человек, который сможет доделать за нейросетью материал (отредактировать текст, поправить ошибки на картинке). Всё это – новые рабочие места.
В целом очевидно, что генеративные нейросети не так опасны, как кажется. Но если я вас не убедил, посмотрим ещё и на конкретных примерах.
Журналистика
Показательный кейс у новостного агентства The Associated Press. Ещё в 2018 году они внедрили в работу специальную нейросеть, которая анализировала данные бизнес- и спортивных отчётов. Это позволило журналистам не тратить время на сбор и компиляцию однотипной информации, а вместо этого писать креативные авторские материалы. Как заявляют в The Associated Press, ни один журналист не был уволен из-за внедрения нейросети. Сэкономленное время – около 20%.
Медицина
Нейросети пока не умеют лечить пациентов (и уж тем более не умеют эмоционально поддерживать больного человека). Зато научились справляться с рутинной медицинской работой. Университет Канзаса предоставил 140 американским больницам доступ к приложению, которое слушает жалобы пациента, анализирует их и делает по итогу краткое саммари. В одной из статей это приложение очень точно названо «вторым пилотом». Первый пилот – всё ещё врач-человек, который принимает все решения касательно лечения пациента на основе полученных ИИ-данных.
Продажи
Очень активно использует ИИ сеть магазинов Walmart. У всех сотрудников торгового зала есть доступ к нейро-чат-боту, который отвечает на вопросы о расположении и наличии товаров. Кроме того, в некоторых магазинах сети был запущен робот, который сканирует продуктовые полки и приоритезирует задачи работников выкладки в зависимости от наличия/отсутствия товаров зала. Все эти инновации позволили открыть как минимум 5000 новых рабочих мест.
Страхование
Много кейсов использования ИИ конкретно в этой сфере, но для примера возьмём один – компанию Fukou Mutural Life. Сотрудники подключили к процессу обработки страховых случаев нейросеть: она имеет доступ ко всем медицинским файлам, ищет в них релевантную информацию и делает автоматический расчёт страховых выплат. Затем все полученные данные утверждаются сотрудником-человеком. Итог: рабочие места не потеряны, продуктивность сотрудников увеличилась на 30%.
Издательское дело
Многие фрилансеры книжного бизнеса используют нейросети, чтобы получать больший доход. Для вёрстки, например, пользуются онлайн-сервисом автоматической вёрстки печатных и электронных изданий. А для создания иллюстраций часто используют всем известную Midjourney – она отлично генерит картинки для жанровой литературы, создавая изображения в разных стилях. Midjourney и Метранпаж работают не вместо верстальщиков и дизайнеров, но в коллаборации с ними, что позволяет специалистам обрабатывать больше заказов.
В завершении повторю: нейросети – это помощники, а не враги. Нейросети не только не отбирают рабочие места, но и создают новые. Да, нужно постоянно адаптироваться и, возможно, проходить переквалификацию. Но в XXI веке иначе не получится.
- В России обнаружены сосиски с риском рака - 21/11/2024 14:04
- Китай нашел крупнейшее месторождение золота - 21/11/2024 13:54
- Star Wars Outlaws: стелс уходит в тень, свобода действий выходит на первый план - 21/11/2024 13:41
