Рисует, но не шутит: почему нейросети не понимают юмор и как скоро они смогут заменить человека?

Появление нейросетей вывело человеческие технологии на качественно новую высоту, и их развитие происходит быстрее, чем мы успеваем за ним следить. Мир еще не успел освоить все функции Chat GPT, как Google в погоне за славой компании Илона Маска уже представил собственный аналог популярного бота – Bard. Не отстают и российские разработчики: на одном из ставропольских телеканалов прогноз погоды уже ведет искусственный интеллект в образе миловидной девушки по имени Снежана Туманова. И таких примеров, где нейросети заменяют людей, с каждым днем становится все больше.

Но значит ли это, что через некоторое время мир не будет нуждаться в журналистах, редакторах, художниках, актерах, ведущих? Мнения экспертов расходятся, сценариев – много. Так, один из основателей OpenAI Сэм Альтман недавно заявил, что даже он сам побаивается своего изобретения. Разработчик признал, что технология ИИ навсегда изменит общество, и, возможно, многие люди лишатся своих рабочих мест. Кроме того, Альтман опасается, что злоумышленники будут использовать нейросети для широкомасштабной дезинформации и кибератак, поскольку ИИ постоянно совершенствуется в написании компьютерного кода. При этом он подчеркнул, что пока ИИ работает только под руководством человека, и, вне всяких сомнений, это «величайшая технология, разработанная людьми».

Но что мы в действительности знаем про нейросети? Как они работают, как обучаются? Когда была создана первая нейросеть и кто ее создатель? На эти и другие вопросы мы попросили ответить экспертов IT-сферы. Обещаем – будет интересно.

Как появились нейронные сети?

Естественно полагать, что нейросети – это детище эпохи интернета, но на самом деле появились они гораздо раньше. Термин «нейросеть» был сформулирован еще в середине прошлого века, рассказывает эксперт в области ИИ, цифровизации, руководитель направления IT & Data Science Центра НТИ по большим данным МГУ имени М.В. Ломоносова Александр Бирюков.

Однако стремительное развитие ИИ вряд ли можно считать проблемой для рынка труда на макроуровне, отмечает она. «В первые годы замещение будет происходить в наиболее низкооплачиваемых профессиях и задачах (по типу тех, что встречаются на биржах фрилансеров вроде «Профи» или «Яндекс.Толока»), а занятость в них довольно гибка. На рубеже 5-6 лет встанет вопрос, что делать с массой нетрудоустроенных дизайнеров и монтажеров (ведь конвейер образования остановится позже, чем его выпускники станут не нужны). Однако в долгосрочном плане рынок урегулируется – никто сегодня не говорит, что появление компьютеров стало катастрофой для занятости (хотя исчезли целые профессии вроде машинисток). Если что-то и можно назвать проблемой, так это банковско-венчурный кризис: на фоне краха «банков для стартаперов» в США перспективным ИИ-проектам станет труднее получать финансирование и толкать рынок вперед», – считает Айта Лузгина.

Тестировщик нейросетей Никита Шевцев лучше многих знает, насколько хорошо нейросети уже научились «притворяться» людьми. Недавно он представил собственную цифровую копию, которая вместо Никиты приняла участие в пресс-конференции. Над созданием цифрового клона трудились сразу три нейросети. И, хотя «цифровой Никита» говорил по-русски с сильным акцентом и порой неверно ставил ударения, беседу поддержал на достойном уровне.

«Безусловно, в некоторых профессиях нейросети смогут серьезно сократить потребность в специалистах. И чем дальше, тем активнее будет этот процесс, – рассуждает Никита Шевцев. – Но надо понимать, что за нейросетями до сих пор надо серьезно следить и править результаты их работы. Условно, компания может уволить трех дизайнеров из четырех в отделе, но хотя бы один остаться должен, чтобы задавать запросы нейросети и выбирать из того, что она нагенерировала, лучший вариант.

Кроме дизайнеров изменения коснутся и копирайтеров, и учителей (компания Duolingo, например, уже начала в тестовом режиме использовать нейросеть для обучения), и программистов, и даже юристов, не говоря уже о тех, чья основная задача заключается в перекладывании бумажек в офисе».

Самой популярной новой профессией в скором времени окажется промт-инженер, также вырастет потребность в тестировщиках и других специалистах, «которые будут общаться с ИИ, чтобы улучшить пользовательский опыт и генерацию контента», отмечает тестировщик. Эволюция технологий циклична: с появлением компьютеров ушли в прошлое многие профессии, и изобретение нейросетей также внесет свои коррективы в рынок труда. Но, по мнению Никиты Шевцева и других экспертов, глобального роста безработицы ждать не стоит.

«Я в этом плане оптимист. Думаю, если ИИ справляется с задачей лучше человека, значит, мы на правильном пути. Да, возможно, многие люди лишатся работы, но появятся потребности в новых кадрах. Каждый виток прогресса, который мы видели, создавал рабочие места, а не приводил к появлению миллионов безработных. ИИ, на мой взгляд, как и роботизация промышленности, наоборот, даст огромный импульс мировой экономике и может вывести человечество на качественно новый уровень развития», – убежден редактор блога маркетингового агентства TexTerra.

Эту точку зрения разделяет и эксперт в области ИИ Александр Бирюков: «История показывает, что технологический прогресс всегда создает больше рабочих мест, чем забирает. Однако чтобы претендовать на них, конечно, нужно также продолжать учиться, развиваться, осваивать новые технологии. В случае с ChatGPT или Midjourney даже не нужно становиться программистом: если вы были дизайнером или писателем, вы должны научиться работать с данными нейросетями как пользователь и начать их использовать в своей работе. Чтобы создать уникальный текст или изображение с нейросетью, у вас уйдет кратно меньше времени, чем у коллег, работающих с нуля самостоятельно, и это обеспечит вам большую продуктивность, карьерный рост или рост вашего бизнеса. Кто-то скажет, что это нечестно, но бизнес скажет: это выгодно!»

Достижения российских разработчиков в сфере ИИ

В заключение мы попросили экспертов поделиться своими впечатлениями от ИИ-продуктов, созданных российскими специалистами. Вот что они рассказали.

Денис Сапожников, программист, архитектор высокотехнологичных IT-решений:

«Конечно же, лидируют в этой области банковская сфера, медицина и научно-оборонная сфера. Проектов для широкой публики пока крайне мало, в основном это узкопрофильные коммерческие решения. Но думаю, с реализацией «Национальной стратегии развития искусственного интеллекта в России» дела со временем начнут улучшаться. Один из проектов на основе нейронных сетей – сайт НашиЛица.РФ, небольшой авторский проект, суть которого сводится к восстановлению фотографий и реконструкции лиц исторических личностей Рсосии. Но так как за проектом нет коммерческого интереса, а использование ИИ – дорогое удовольствие, то весьма вероятно, проект так и останется лишь авторской инициативой».

Влад Корнышев, R&D-специалист онлайн-школы для детей и подростков Skysmart:

«Онлайн-школа Skyeng создала первой среди российских edtech-компаний виртуального помощника для обучения иностранному языку. Это – виртуальный собеседник «Кеша», созданный на базе GPT-4. «Кеша» используется для практики речи и отработки разных диалоговых ситуаций и ведет себя практически как живой собеседник, самостоятельно моделирует развитие диалога, а также анализирует ответы, замечает ошибки и дает обратную связь.

Еще в памяти всплывает нашумевший редактор фото Prisma, с помощью которого многие рисовали портреты себя, как их видит ИИ».

Павел Гуштюк, генеральной директор IT-компании Formind:

«Одна из перспективных для использования ИИ областей – это строительная отрасль, где особенно актуален анализ больших объемов данных. Из заслуживающих внимания отечественных разработок – система Skolkovo Robotics, которая использует искусственный интеллект для оптимизации размещения кранов на строительных площадках. Система учитывает такие факторы, как расположение рабочих, размещение материалов и планировка строительной площадки, чтобы определить наиболее эффективное размещение кранов. Это помогло компании сократить количество отходов и улучшить использование ресурсов на строительных площадках».

Виктор Носко, генеральный директор компании «Аватар Машина»:

«Ученые из команды Fusion Brain Института искусственного интеллекта AIRI при поддержке команд Sber AI и SberDevices разрабатывают модель для решения почти 800 задач. Проект называется Fusion Brain. Модель позволит решать множество прикладных задач без дообучения или с минимальным его присутствием.

Также стоит отметить чат-бота «Сабина». Это первый в РФ цифровой психолог – полностью генеративный чат-бот, работающий на самых современных нейросетях трансформер. «Сабина» способна вести эмпатичный, логичный и доверительный разговор на психологические темы. Бот ведет дружеское общение, выясняет проблему пользователя и позволяет ему выговориться, при этом обеспечивая полную конфиденциальность».

Денис Кондратьев, программист, разработчик игр:

«Российские разработчики создают много интересных ИИ-продуктов в различных областях. Вот несколько примеров.

• Система автоматизации работы медицинской документации от NeuroNet

Эта ИИ-система позволяет автоматически распознавать и классифицировать медицинскую документацию, такую как медицинские карты и результаты анализов. Она может сократить время, необходимое для обработки документов, и уменьшить количество ошибок.

• Система контроля качества дорожного покрытия от компании Cognitive Technologies

Эта ИИ-система использует камеры и сенсоры для анализа качества дорожного покрытия. Она может определять различные дефекты, такие как трещины, ямы и выбоины, и помогает быстро и точно определять, какие участки дорог нуждаются в ремонте.

• Система предсказания оттока клиентов от компании Insider

Эта ИИ-система использует данные о поведении клиентов, чтобы предсказывать, кто из них может уйти к конкурентам. Она также может предлагать персонализированные рекомендации по удержанию клиентов.

• Система автоматического распознавания лиц и обнаружения эмоций от компании NtechLab

Эта ИИ-система может быстро и точно распознавать лица людей на фото и видео, а также определять их эмоциональное состояние. Она может использоваться в различных областях, от безопасности до маркетинга.

• Система автоматического перевода от компании Yandex

Эта ИИ-система использует нейронные сети для автоматического перевода текстов на различных языках. Она является одной из наиболее точных систем автоматического перевода и может быть полезна как для личного использования, так и для бизнеса.

Анатолий Углов, технический директор компании «Цифроматика»:

«Нейросеть DALL-E Mini от компании Илона Маска OpenAI обучена на 12 миллионах параметров и способна создавать реалистичные версии животных, людей и объектов, а также сочетать в картинке несвязанные концепции. А в 2022 году компания SberAI выпустила большую модель ruDALL-E Kandinsky, обученную уже на 12 миллиардах параметров! Это большая работа не только для самой нейросети, но и для разработчиков – подготовить и настроить такое обширное обучение. Стоит отметить, что размеры и качество обучающих выборок для нейросети важны примерно так же, как и при обучении человека чему-то новому. Если художник, например, пересмотрел очень много картинок в стиле аниме, то ему сложно будет дальше что-то создавать в стиле классических русских художников, хорошо нам знакомых по Третьяковской галерее, и наоборот. Гораздо лучшие результаты будут у того, кто может совместить несколько стилей и благодаря этому выдать что-то новое и интересное».