Что умеют и что не умеют нейросети

Совсем недавно, казалось бы, вышли анонсы нейросетей, доступных широкому пользователю. И вот их уже сотни. Мы привыкаем к историям об их успешном использовании, и с иронией наблюдаем за людьми, которые бурчат о захвате мира искусственным интеллектом. Нейросети стали частью нашей жизни, и пора переходить с ними на ты.
В чём разбираемся
  • 1
    Как нейросети заставят измениться разные профессии
  • 2
    Как используют нейросети авторы контента
  • 3
    С какими нейросетями стоит познакомиться и для чего
«Нейросети уничтожат профессии»
Что не так с паническими настроениями?

Думаем, и вы встречали пессимистические рассуждения о том, что развитие нейросетей и искусственного интеллекта приведёт к массовой потере рабочих мест. Нас пугают исчезновением целых профессий. Насколько обоснованы эти страхи?


Очень похоже, что распространители таких идей только читали, но никогда не использовали нейросети.


Наша братия, журналисты и СММ-щики, приложили к этому руку, «очеловечивая» и возвеличивая нейросети в своих публикациях.


Достаточно взглянуть на заголовки.

  • Искусственный интеллект подсказывает диагноз
    ТАСС
    пишет
  • Нейросети создали бесконечный сериал
    РБК
    пишет
  • 15 удивительных вещей, которые научились делать нейросети: от вождения машины до создания шедевров
    lifehacker
    пишет
  • Ученые сделали пугающее открытие про нейросети: машины могут общаться на тайных языках у всех на виду
    Комсомольская правда
    пишет
Больше всего достается творческим профессиям и нашей медийной сфере в первую очередь

Тут творческие люди тоже сами постарались, ловили хайп на теме: нейросеть рисует в любом существующем художественном стиле, пишет музыку и подражает писателям, строчит новости и посты 24/7…


Ну и конечно, «поручали» всю свою работу ИИ, в красках рассказывая, какие прекрасные работники эти нейросети.

Л’Этуаль
в январе 2023 года объявила, что отдала свои соцсети полностью в руки искуственного интеллекта, что нейросеть генерировала своё видение того, как выглядят различные бренды, состав продукции и варианты упаковки.
Такси «Максим»
В такси, надеемся, шутили, что уволили своего SMM–менеджера, и отправили его работать таксистом, а вместо человека соцсети сервиса вела нейросеть.
Студия Артемия Лебедева
разработала проект «Николай Иронов», который способен за секунды создать для компании уникальные логотип и брендбук.
Каким медийным специальностям предсказывают кануть в Лету:
  • Журналистам, копирайтерам, CMM-щикам:
    Как аргументируют: нейросети могут автоматизировать сбор и анализ данных, а также создание текстов в разных жанрах.
  • Редакторам контента:
    Как аргументируют: нейросети смогут автоматизировать процесс планирования, редактирования и оптимизации контента.
  • Видеоредакторам и операторам:
    Как аргументируют: развитие автоматизированных инструментов для редактирования видео сделает эти профессии устаревшими. Нейросети начнут создавать видео по текстовому запросу, что отменит съемку.

Нейросети изменяют способы работы, но это не означает, что люди станут ненужными. Напротив, это открывает новые горизонты для повышения эффективности работы с контентом.

«Люди впадают в тревогу, что есть некий искусственный агент, который, возможно, умнее нас. И он несет с собой угрозу именно потому, что он нас превосходит.

Для общества сегодня я вижу два риска, касающиеся нейросетей. Первый связан с непониманием технологии, с которой мы имеем дело. От этого возникают попытки применить нейросети там, где они не применимы. Например, одна моя знакомая обсуждала с ChatGPT семейный кризис. Просто потому что другого собеседника не нашла. И ChatGPT дал ей рекомендацию о разводе.

Второй риск связан с тем, что сейчас за негативные последствия от использования нейросети (например, некорректная генерация информации) весь груз ответственности падает только на разработчиков. Но они не единственные, кто запускает работу ИИ — на результат серьезно влияют пользователи».

Дарья Чирва
руководитель общеуниверситетского модуля «Мышление» в ИТМО, член национальной комиссии по этике в сфере ИИ

Эксперты разных отраслей сходятся во мнении: нейросети не уничтожают профессии, а трансформируют их. Они позволяют автоматизировать рутинные задачи, что дает возможность специалистам сосредоточиться на более сложных и творческих аспектах своей работы. Это создает новые возможности для обучения и развития.

Никогда такого не было, и вот опять
Профессии, которые существовали ранее, но сильно трансформировались из-за появления какой-либо новой технологии.
Photo by Chicago Engraving [Public domain], via Wikimedia Commons
Пока не появились холодильники

В эпоху, когда холодильников не было, лёд, тем не менее, был нужен. И в 19 веке были компании, которые нарезали лёд на замерзших озерах и транспортировали его по миру — в Южную Америку, Китай, Австралию. В отрасли было занято около 90 тысяч человек.

И тут появляются фабрики по изготовлению искусственного льда. За 40 лет они уничтожили торговлю природным льдом на корню. Исчезли компании, которые разрабатывали транспорт для доставки льда, потеряли работу нарезчики, упаковщики, учетчики, контролеры льдОТК.
Наверняка они тоже ругались на дурацкие машины, которые испортили им жизнь.
Пока не появился AutoCAD

Историк архитектуры Григорий Одинцов так описывает создание чертежей во второй половине XX века: «Архитектор вычерчивал чертеж карандашом на листе ватмана, весь чертеж с надписями и пояснительной запиской, рамкой и штампом.

Затем выполненная архитектором работа направлялась на копировку. В каждом проектном институте существовало «Копир-бюро», где работала большая группа копировщиц. Получив чертеж, копировщица накладывала на него кальку, и на кальке рейсфедером и тушью вычерчивала копию чертежа. Работа копировщиц была очень сложная, ведь проведенную тушью на кальке линию невозможно было исправить. Всякое соскабливание было видно на конечной «синьке».

Если интересно, прочитайте всю статью об этом.
Пока не появилась компьютерная вёрстка
Пока не появилась компьютерная вёрстка

Слово «метранпаж», возможно, малознакомо большинству людей сегодня, но когда-то оно обозначало важную профессию в мире полиграфии. До появления программ для компьютерной вёрстки метранпажи (верстальщики), занимались укладкой страниц.

Верстальщик компоновал металлические строки текста, изготовленные наборщиком на линотипах, в страницы и полосы, комбинировал их с иллюстрациями, вставлял колонцифры, колонтитулы, следил за висячими строками. Эта работа требовала высокой степени внимательности и аккуратности, поскольку каждая строка могла быть изменена или переставлена несколько раз до того, как окончательная версия газеты отправлялась в печать.

Сейчас линотипы остались в музеях и в качестве аттракционов. А ведь еще в 1990 году метранпажи работали в каждой типографии в каждом городе страны.
В июне 2023 года Александр Крайнов прогнозировал:
«Через год генерация текста с помощью нейросетей станет привычной, как распознавание штрих-кода. Вопрос о том, надо ли сейчас использовать нейросети или нет, звучит нелепо. Это то же самое, что спросить, а надо ли использовать интернет.

Искусственный интеллект уже есть у всех передовых технологических компаний. Здесь важно не отставать. Те, кто не научиться встраивать нейросети в свои сервисы, просто уйдут с рынка».

Александр Крайнов
директор по развитию ИИ компании «Яндекс»
Как используют нейросети
в разных отраслях
Эксперты рассказывают:

Если вы хотите глубже погрузиться в тему, рекомендуем интервью с Ильей Колмановским, российским ученым, научным журналистом.

Илья Колмановский про конец эволюции, чипы для мозга и ChatGPT | Интервью Би-би-си
Пара ложек дёгтя
В активном освоении нейросетей не всё проходит гладко


Сэм Олтмен, генеральный директор компании OpenAI, создавшей ChatGPT, в интервью ABC News заметил, что его пугает не столько сам чат–бот, сколько люди, которые могут его использовать в недобрых целях.

Картинка сгенерировала нейросетью DALL-E
Не волшебная кнопка,
а старательный ассистент
Важно помнить, что при работе с нейросетями ВЫ ставите задачи, а нейросеть их только исполняет. Корректно поставленая задача приводит к корректному её выполнению.

Именно поэтому важно не просто «осваивать инструмент — нейросети», но и тренировать свой собственный мозг думать более конкретно, чётко, системно. Успешность работы с нейросетями напрямую зависит от умения ставить задачи, формулировать свои мысли и идеи, достаточно детально описывать планируемый результат. Это — не самые распространенные навыки, вы же понимаете.
Чем полезны нейросети автору контента
Что мы обычно делаем, работая с контентом?
Все наши действия  выстраивается вокруг четырех основных направлений. Мы:
  • добываем информацию
  • обрабатываем и структурируем собранный материал
  • создаем публикацию, упаковываем ее в разные форматы
  • взаимодействуем с аудиторией по поводу опубликованного
Посмотрите на этот список задач, какие из них вы с завидной регулярностью решаете?

  • ищете информационные поводы
  • ищете информацию в открытых базах данных
  • добываете иллюстративный материалы
  • собираете досье на героев истории
  • собираете базу данных по организациям
  • берете интервью
  • фотографируете
  • снимаете видео
  • переводите публикации и материалы на иностранных языках
  • записываете аудиофрагменты (по телефону или на диктофон)
  • расшифровываете тексты интервью или видеоматериалы
  • упорядочиваете собранную информацию
  • придумываете идеи проектов
  • планируете проекты и распределяете обязанности в команде
  • проверяете достоверность информации
  • пишете текст
  • придумываете заголовки
  • редактируете чужие тексты
  • сокращаете материал
  • выделяете ключевую мысль
  • делаете саммари больших текстов
  • пересказываете доступным языком сложные профессиональные концепты
  • переформатируете материалы в другой формат
  • выбираете аудио-, видеофрагменты и синхроны для лонгридов
  • пишете отчеты
  • готовите раскадровки
  • монтируете видеосюжеты
  • подбираете музыку для видеозарисовок
  • выбираете фотографии для статьи
  • готовите презентации
  • подбираете иллюстрации и иконки для визуализации
  • редактируете фотографии: кадрируете, корректируете цвет, яркость и пр.
Ну и всё, что вы попутно вспомнили.
Какие типы нейросетей помогут
в работе с контентом
Исследователи-дата-аналитики
 Эти нейросети похожи на Шерлоков, которые с легкостью собирают и анализируют огромные массивы данных. Они могут выявить желания аудитории, даже если аудитория о них еще не подозревает.
Писатели-конвееры
Эти нейросети создают тексты. Они умеют писать стандартные новостные отчеты, но когда дело доходит до шедевров журналистики, их таланты оказываются не такими уж впечатляющими. Тут уже без человеческого креатива не обойтись!
Корректоры-перфекционисты
 Эти нейросети находят ошибки быстрее, чем вы успеваете их сделать. Они идеальны для базового редактирования, но когда дело касается стиля и творчества, им до человеческих редакторов еще расти и расти.
Аналитики-предсказатели
Способны анализировать поведение аудитории и предсказывать тренды, словно медийные Нострадамусы. Однако, учитывая, насколько быстро меняются тренды, даже они иногда могут быть застигнуты врасплох.
Маркетологи-распределители
Эти нейросети оптимизируют распространение контента, как будто они расставляют шахматные фигуры на доске мировых медиа. Они точно знают, где и когда ваш контент будет наиболее уместен, но без человеческого понимания нюансов культуры и общества, их стратегии могут быть не так эффективны.
С кем чем можно поработать автору и редактору контента?
На многие руки мастера
Нейросети, которые умеют решать большой спектр разноплановых задач
Изображометры
Нейросети для создания изображений
Текстовики-затейники
Нейросети, работающие с аудио
Видеогенераторы
Музыкальные нейросети

Нейросети также встроены внутрь привычных программ и сервисов. Иногда вы даже можете не подозревать, что нажатие на кнопку «запускает» работу нейросети. Например, видеоредактор CapCut распознает речь и создает субтитры, Canva генерит изображения и видео. Notion создаёт тексты определенного жанра и формата, отталкиваясь от ключевого слова.


Нужно ли уметь работать во всех нейросетях и сервисах?

Нет, конечно. Но важно понимать их возможности и потенциал для улучшения своей работы.

Как эффективно осваивать нейросети?
Даже с самыми сложными технологиями можно разобраться, если следовать определенному алгоритму. Отвечаем на вопросы:
  • 1
    Что можно делать с помощью инструмента?
    На первом этапе вам нужно познакомиться с тем, какие задачи решает тот или иной сервис. Например, создавать план текста, разбивать большие задачи на маленькие, транскрибировать аудиозапись
  • 2
    Каковы основные функции инструмента?
    Пробуйте все доступные действия. Понажимайте на все доступные вам кнопки в сервисе. Посмотрите, что инструмент может. Если боитесь сделать первый шаг — обязательно посмотрите видеоинструкцию от создателей сервиса или пользователей.
  • 3
    Каковы ограничения инструмента? Не содержит ли он избыточных функций?
    Очень важно определиться, чего инструмент НЕ может. Понимая ограничения, вы сможете формировать свой набор нейросетей, которые не конкурируют, а дополняют друг друга. Вам не нужно осваивать пять инструментов для создания изображений. Вам нужен один (плюс, возможно, второй для работы с особенными условиями). Проанализируйте свою работу. Например, для чего конкретно вы используете изображения или какие действия в подготовке текста вы делаете. Избыточность инструмента вредна — в первую очередь с точки зрения нагрузки на ваше внимание и затрат времени.
  • 4
    В чём попрактиковаться?
    На следующем этапе важно освоить инструмент на практике. Лучше всего это делать не на рабочих задачах и не в ситуации форс-мажора. Возьмите ваш реальный текст (статья, пост, письмо) и на его примере попробуйте все функции нейросети. Также полезным бывает подход «скопируй чужую работу» / «а ну-ка повтори».

Золотое правило: Чтобы освоить инструмент и понять возможности того или иного формата, нужно сделать не менее 10 экспериментов с ними.
Как получить от нейросетей пользу в работе?
Подводим итоги
  • Выясните, какие близкие и понятные вам задачи могут решать нейросети
    01
  • Протестируйте функционал нейросети на пробном материале. Побалуйтесь всеми кнопками
    02
  • Подберите нейросети с подходящими интерфейсом и условиями доступа
    03
  • Протестируйте нейросети на разных рабочих, но несрочных задачах
    04
  • Составьте список своих рабочих задач и отметьте те, которые можно делегировать нейросетям
    FIN