Мнения разделись: как креаторы и компании не могут определиться со своим отношением к нейросетям
На протяжении всего 2022 года нейросети поражали пользователей своими способностями: DALL-E и Midjourney генерировали обложки глянцевых изданий и выполняли технические задания быстрее штатных дизайнеров, GPT-3 соревновалась в навыках написания текстов на разные темы с копирайтерами. Искусственный интеллект обрабатывал большие геоданные и на их основе создавал музыку, а в ноябре 2022 года социальные сети заполонили футуристичные портреты, созданные фоторедактором Lensa с помощью нейросети в разных стилях.
К концу года всеобщая восторженность сменилась более критическим подходом к оценке работы нейросетей. В середине декабря на одной из крупнейших интернет-площадок для размещения портфолио художников и 3D-дизайнеров ArtStation стало появляться все больше изображений с перечеркнутой аббревиатурой AI.
Так члены сообщества выразили свое недовольство и протест против использования нейросетей для генерации контента. Это связано с тем, что алгоритмы сайта выводят работы, сделанные ИИ, в топ раздела Explore. Для обычных художников попасть на эту страницу — самый эффективный способ выделиться среди других пользователей, заработать популярность и найти постоянную работу либо коммерческие проекты.
Помимо того, что сгенерированные нейросетями арты отнимают у реальных людей возможность попасть в раздел Explore, художники в целом выступают против публикации на ArtStation таких работ. Пользователи считают, что алгоритмы ИИ не создают ничего принципиально нового, так как обучались на работах, созданных людьми, и просто подражают их стилю. Сама площадка представила развернутый ответ на претензии пользователей.
Администраторы предложили внедрить функцию, которая позволила бы художникам выбрать, запрещено или разрешено использование их работ для обучения ИИ. Банить публикации за авторством нейросетей при этом не планируется — а это именно то, чего добиваются креаторы. В знак протеста они продолжают публиковать работы, выражая недовольство политикой площадки.
В середине декабря компания Илона Маска Open AI представила нейросеть ChatGPT — чат-бот, способный поддерживать общение с человеком на очень высоком уровне. Пользователи Твиттера поделились впечатляющими результатами работы чат-бота: он дает связные советы, может написать маркетинговый текст на заданную тематику и даже найти ошибки в коде. GPT-3 использует 175 миллиардов параметров машинного обучения, эта нейросеть обучена на огромном количестве текстов.
Попробовать чат-бот в действии можно на официальном сайте, либо через неофициальный бот в Telegram. Из-за того, что ChatGPT тренировали как инструмент для ответов на вопросы и обработки запросов, а не как нейросеть, продолжающую тексты, она может выдавать более релевантные, краткие, но точные результаты, чем поисковик Google.
Именно этот факт заставил корпорацию задуматься о собственном благополучии и качестве сервисов. В недавно опубликованной статье The New York Times, Google инициирует «красный код» после историй успеха от пользователей чат-бота Илона Маска. Представители компании опасаются, что нейросети вроде ChatGPT заменят для пользователей поисковый сервис, отказываться от которого Google не планирует — в его работу интегрирована реклама, доходы от которой составляют 80% всех доходов корпорации.
Дальнейшее развитие чат-ботов, в основе которых — обученные нейросети, может принципиально изменить систему базового поиска информации в интернете, знакомую даже самым начинающим пользователям. Для Google это невыгодный вариант развития событий, поэтому в 2023 году компании придется переосмыслить работу в этом направлении.
«Опасаться не стоит, если вы профессионал»: как еще будут развиваться нейросети в 2023
Эксперты признают: уровень развития, которого достигли нейросети в 2022 году, впечатляет, однако не торопятся занимать однозначную позицию в споре «человек vs ИИ». Маргарита Патрушева, руководитель направления «Организация и персонал» компании «Рексофт Консалтинг», подчеркивает, что, несмотря на новый уровень работы с текстом, который демонстрирует ChatGPT, конкурировать с реальными профессионалами своего дела эта сеть не сможет.
«Нейросеть действительно может создать работу уровня неплохого “середнячка”. Такой подход точечно сможет заменить представителей масскульта и тех, кто поверхностно относится к работе. Реальной глубины, которую добавляет человек, если не занимается формальными “отписками”, технология все еще не дает».
Эксперт считает, что нейросети смогут облегчить работу персонала, который должен быть сосредоточен на взаимодействии с людьми, но перегружен формальной отчетностью, например, социальных и медицинских работников. Появление «конкуренции» в виде ИИ требует от людей уметь адаптировать результаты своего труда с учетом контекста, остающегося для нейросетей вне досягаемости.
Ольга Звагольская, основательница культурного пространства «Третье место» и платформы Third Place NFT, считает, что опасения о замене человеческого труда AI-трудом преувеличены. "Сегодня AI можно разделить на две группы: первая может копировать один аспект компетентности или одну задачу, а вторая — все способности человека, включая сознание, эмоции и самообучение. AI первой категории сегодня используются довольно широко: принимают более обоснованные решения, обрабатывают огромные объемы данных, находят ошибки в работе людей.
При этом нельзя отрицать, что необходимо развивать культуру использования AI, чтобы гарантировать соблюдение этики и прозрачности и, таким образом, развеять любые опасения по поводу применения этой технологии".
Что касается прогнозов на иные сферы, в которых нейросети будут применяться также успешно, как в искусстве, Павел Егоров, руководитель проектов Big Data в промышленности ИТ-компании КРОК, замечает серьезное развитие нейросетей в сфере промышленности. «Крупные российские компании уже во всю используют решения класса big data для обработки в едином месте больших объемов информации — с датчиков оборудования, систем анализа качества сырья, полуфабрикатов и готовой продукции. Это позволяет применять нейросети как “системы-советчики” на определенных технологических участках.
Прогресс ведет к тому, что такие системы будут контролировать и повышать эффективность работы всего технологического процесса. О таких проектах уже заявляют некоторые промышленные предприятия. И это определенно станет трендом ближайших нескольких лет".
Евгений Зараменских, профессор Высшей школы бизнеса ВШЭ, руководитель департамента бизнес-информатики, напоминает, что рынок искусственного интеллекта в России можно отнести к одним из наиболее быстро развивающихся. По данным МФТИ, в 2021 году его рост в 6 раз превысил рост ВВП России, а в сфере искусственного интеллекта работало порядка 400 компаний.
«Важное направление, в котором будут развиваться нейросети, — это глубокая интеграция решений на базе нейросетей с процессами предприятий. “Магнит” еще в 2021 году запустил в 20 магазинах пилотный проект по распознаванию товаров на полке. Точность составила порядка 99%, и сегодня компания масштабирует технологию для применения в тысяче торговых точек. “КамАЗ” еще в начале года приступил к внедрению собственной системы аналитики сборки продукта в производственный процесс сборки двигателей».
Эксперт предсказывает: в скором времени с давлением нейросетей столкнутся не только художники и маркетологи. Он вспоминает, что нейросеть Midjourney уже успела продемонстрировать свою эффективность при генерации пользовательских интерфейсов, а нейросеть Stable Diffusion может создавать музыку по текстовому сценарию. Российский проект «Николай Иронов» от студии Артемия Лебедева способен за секунды создать для компании уникальные логотип и брендбук.
«Разумеется, нейросети не смогут полностью вытеснить человека из креативных индустрий. Однако многие специалисты со временем окажутся перед тяжелым выбором: смена профессии, повышение квалификации или принятие ощутимого снижения в уровне дохода»