Архитектор, лингвист, скаут, портной: как разные специалисты используют нейросети в работе?

Многие считают, что генеративные нейросети игрушка на хайпе, и толку от неё как с козла молока. Другие хотели бы работать с нейронками, но не понимают что с ними делать.
Чтобы расследовать вопрос, я провел интервью с различными представителями профессий о том, как именно AI-технологии помогают им зарабатывать деньги.

Нейросети – инструмент, который в будущем не будет казаться чем-то диковинным и высокотехнологичным, и займет свое место в цивилизации как авиаперелеты, сотовая связь или чайные пакетики.
ChatGPT, MidJourney, Stable Diffusion, и прости меня Господи YandexGPT: нейросетевая гонка идет по всему миру, а люди все чаще обращаются ко всемогущему окошку чата.

Респонденты:

1) Декоратор
2) Скаут
3) Архитектор
4) Преподаватель
5) Клипмейкер
6) Портной

Копирайтеры, журналисты, SMMщики и другие текстоделы создают контент в два клика, и чем дальше нейронки развиваются, тем качественнее становится их выдача.
Если же говорить о генерации изображений на том же MidJourney, результат зачастую восхищает даже профессионалов CG-сферы.

Существуют ряд факторов, которые останавливают людей использовать нейросети.Самый основной – регистрация в OpenAI, которая требует не только VPN, но и наличия зарубежного номера. Конечно, проблема легко решаемая, но для многих это уже серьезный барьер. Интерфейс Discord и использование в нем бота MJ для несведущих пользователей тоже почему-то кажется нереально сложным, а про оплату подписок я и вовсе молчу. Лично меня спасает то, что у нашей команды за рубежом живут люди с картой на руках.

В большей степени благодаря этим причинам в РФ растет популярность отечественных AI-сервисов и всяческих Телеграм-ботов. Конечно, большинство из них прикручены к официальным API от OpenAI, и другим хитростям с GitHub, однако спрос на такие сервисы растет из месяца в месяц.

Рассмотрим на реальном примере: мой знакомый с командой недавно запустили нейросервис Aigital, где собрано несколько нейросетей под одной крышей (GPT-4, MidJourney, и в скором Stable Diffusion) – со свободной генерацией изображений и текста, навыками, и всем как надо.И вроде проект должен взлететь, и функционал заявлен неплохой, но есть пара серьезных но:

Первое, это эффект раннего большинства.Нейросети – совершенно новый инструмент, который нужно изучать с нуля. Для тех, кто уже работал с ними, это конечно кажется странным: вводи себе промпты, да получай ответы. Простой интерфейс, несложные правила.
Но вспомните себя, когда вы впервые сменили кнопочный телефон на смартфон, или как в первый раз зашли во Вконтакте.
Сейчас нейросети используют и изучают новаторы, и только после их волны придут основные массы пользователей.
Многие слышали, что нейросети – это круто, но пока просто не готовы пользоваться ими.

Второе, это эффект белого листа.Нейросети способны решать огромное множество задач, но люди, столкнувшись с такой мультифункциональной машиной, просто не знают с чего начать.
Это можно сравнить с мультиваркой, которая способна приготовить абсолютно любое блюдо почти всех кухонь мира. Но её пока просят варить только борщ.

Обобщая, можно сказать, что люди пока просто не понимают, к чему можно приложить нейросети, хотя осознают потенциал технологии.

И именно поэтому я нашел представителей разных и даже неожиданных профессий, чтобы они рассказали, как используют нейросети в своей работе, и вдохновили вас своим примером (ну, или подкинули пару хороших идей).

Поэтому, поехали:

Расскажу про свой первый опыт работы с нейросетями.

Мне поступил заказ на декорирование дня рождения в стиле аниме для молодой девушки. Я сразу подумал, что будет здорово сделать полноценную мангу из декораций с девушкой в главной роли, и как всегда обратился к своей художнице. Но на тот момент у неё был дикий загруз, и я решился попробовать сделать все через нейросети.

С дизайнером мы придумали следующий план: через ChatGPT пишем сценарий, а затем по этому сценарию генерируем сам комикс в MJ.Но на стадии картинок у нас ничего не вышло: менялся стиль, нейросеть неправильно понимала сюжет, и цельная картинка просто не клеилась. Поэтому мы немного переделали концепт, и взяли личные фотографии клиентки, которые просто прогнали через нейронки. Пришлось отойти от изначального сценария, но результат нас потряс.

Думаю, что у нас не вышло сделать комикс с нуля из-за малого опыта работы с нейронками, потому что даже при обработке фотографий было непросто подобрать верные промпты. Но спустя время и некоторые попытки мы собрали нужные картинки, и уже самостоятельно их перерисовали. Вот что из этого получилось:

Заказчица и гости были в восторге, а мне было приятно понимать, что благодаря такому инструменту я смог создать людям тот праздник, который они хотели видеть.

Оформляя мероприятие я понял две вещи:

Я уже не работаю скаутом, но поделюсь опытом использования нейронок в этой профессии.

Для тех, кто не знает кто такие литературные скауты – это специалисты, которые формируют издательский портфель отбирая книги к публикации.

Я занималась зарубежной нон-фикшн (нехудожественной) литературой, преимущественно из Германии, Франции, Италии и Турции.Задачи были следующие: найти подходящую книгу, изучить бэкграунд автора и его прошлых работ, провести анализ критики и отзывов, прочитать первые 50-100 страниц, чтобы сделать вывод о самом произведении и т.д.

Каждая из задач достаточно объемна, и я искала пути оптимизации – тут мне как раз помог ChatGPT.

Сперва расскажу о том, что нейросеть делала хорошо:

Для анализа обратной связи и составления минусов и плюсов книги, скауту часто нужно изучать большое количество отзывов. Порой на одно произведение приходится по несколько тысяч, среди которых есть важные нюансы, помогающие лучше понять книгу.

Я делала следующее: отзывы (причем на разных языках) скопом переносила в Excel-таблицу, убирала лишнюю информацию, а затем импортировала в ChatGPT добавляя несложный промпт. На выходе получался аккуратный список преимуществ и недостатков книги, на основе которых уже несложно вести последующую работу.

Благодаря нейросети я в считанные минуты смогла быстро составить общую картину – оставалось только точечно проверить информацию. Бонусом просила ChatGPT отдельным абзацем указать другие книги, упомянутые в отзывах (благодаря чему упрощается поиск новых произведений).

Также, чат отлично справлялся с генерацией идей критериев по отбору книг – иногда он выдавал неожиданные и крайне годные варианты.Те, кто когда-то работал с массивами текста, понимают, какой масштаб экономии времени удалось получить.

Но нейросеть пока несовершенна, и не смогла справиться с некоторыми другими задачами:

Кроме того, важно понимать следующее:

Или иными словами – проверить факты на достоверность, и доработать получившийся материал.

Один из главных плюсов нейросетей: у тебя не загружается голова от рутинных процессов. А это в свою очередь существенно влияет на работоспособность и скорость выполнения задач.

Нейросети – моя большая любовь.Я надеюсь, что совсем скоро они догонят настоящее, и будут владеть всей актуальной информацией, понимая контекст сегодняшнего дня. Именно в этот момент генеративные нейронки станут бесценным инструментом, и особенно для тех, кто уже освоился.

Наше бюро специализируется на дизайне интерьера и архитектуре. Мы удаленно создаем проекты по всему миру.

Используем три «базовые» нейросети, которые на мой взгляд, должен знать каждый: ChatGPT, MidJourney и Stable Diffusion.Основная задача нашей деятельности – это проектирование интерьеров. В работе есть самый долгий этап, который отнимает львиную долю времени – 3D визуализация проекта.Мы задались вопросом: можно ли упростить работу 3D визуализатора или вообще делать всю визуализацию с помощью нейросетей?Проведя ряд экспериментов, мы пришли к следующему:

ChatGPT пишет нам контент планы, вычерчивает таблицы и помогает с комплектацией проекта. К примеру мы просим подобрать 3 варианта итальянского керамогранита с указанием официального сайта и с обязательным критерием, что это будет керамогранит под дерево.

Другой пример: мы закладываем в проект встроенный точечный свет и нам нужно укомплектовать споты с определенными параметрами. В ChatGPT мы пишем: «Подбери 3 производителя у которых есть точечный встроенный свет с такими параметрами: цветовая температура 4500K, световой поток 1000 Lm, цвет черный». На выходе мы получаем релевантный ответ, ссылку на каталог и производителя, что супер удобно.

MidJourney подошла нам для создания коллажей и мудбордов, которые ускоряют процесс визуализации и согласования с клиентом.

Stable Diffusion для нас оказался самым мощным и мозговыносящим инструментом. Мы делаем в нем 3D визуализацию за считанные минуты, с учетом планировок и реальных габаритов объекта, генерируем фото из скетча и декорируем интерьер, а также визуализируем ландшафтный дизайн. Конечно, в работе с SD неудобств много, и нет гибкости, как при работе в ручную, но сроки за которые все делается, впечатляют и часто нивелируют свои недостатки.

Вот несколько примеров преобразования скетча в 3D визуализацию:

Сейчас в нейросетях нет гибкости. Мы не можем визуализировать определенную мебель, которая стоит в магазинах. Мы не можем загружать планы освещения или планы розеток, чтобы нейросеть их учитывала. А самая большая проблема – это отсутствие адекватных решений на базе нейросетей, которые могут делать чертежи. Все что сейчас предлагает рынок – плохо и неадекватно. Но, полагаю, это вопрос времени и мы каждый день отслеживаем новые AI-решения, которые потенциально упростят нам работу.

Нейросети можно описать в нескольких словах: то, на что мы тратили недели работы и согласований, сейчас делается в рамках пары дней. Конечно они не могут полноценно выполнять ключевые этапы работ, но сильно упрощают и автоматизируют многие процессы. В перспективе это сильно изменит подход к работе и срокам: думаю останется больше времени для творчества, а сложные инструменты, которые только отнимали время и деньги, уйдут за ненадобностью.

Я веду дисциплины у бакалавров и магистрантов по переводу, межкультурной коммуникации, игрофикации образовательного процесса, а также являюсь руководителем выпускных квалификационных работ.

Использую ряд нейросетей: известные зарубежные (ChatGPT, Stable Diffusion, Midjourney, DeepL), популярные отечественные (Gerwin) и огромный ряд других (Leonardo AI, D-ID, HeyGen; IIElevenLab и т.д.)

Коротко расскажу о том, как использовал некоторые из них:

Для корректировки текстов
Действительно качественные переводы позволяет делать сочетание DeepL, Chat-GPT и PaperPal с последующим редактирование текста. В основном, не точно переводятся термины, и порой приходится менять структуру предложений из-за разницы восприятия носителями языка.

Нейросети для резюме
По сравнению с другими нейронными сетями Claude делает качественное выжимку статей, докладов и обзоров. Это неплохо экономит время.

Для оформления идей

1. ChatGPT оказался удобным инструментом для оформления настольных игр, которые я проектировал в рамках курса «Игрофикация образовательного процесса» и других преподаваемых курсов. Например, с помощью чата была дополнена информация о специальных карточках и расширен функционал игры «Машина времени»

2. Нейросеть D-ID подошла для озвучивания легенды игры «Мистическая конференция»

Создание контента для мероприятий, проводимых на факультете
В рамках проведения Дня Филолога был разработан проект «Языки факультета глазами нейросетей». Весь проект разрабатывался только с помощью нейронок.

Chat GPT, написал 20 прилагательных, описывающих язык так, если бы он был человеком.
Stable Diffusion создал изображений по промтам на основе этих прилагательных.
Midjourney & Leonardo AI – выступили альтернативными вариантами по созданию изображений.
GPT-4 также был задействован для генерации текста о языке.IIElevenLabs – создал аудио на основе этого текста.
HeyGen и D-ID - сгенерировали аватар.
Вся информация генерировалась на английском языке, а в результате получился такой видеоролик.

Главная недоработка ChatGPT – обобщенная информация. С его помощью школьник может написать эссе для домашней работы, а абитуриент эссе для поступления в университет.

Но если задавать специфические вопросы, то нейросеть выдает ошибки. Я столкнулся с множеством неточностей по подбору и анализу информации в книгах, в рамках тематики «Игрофикация образовательного процесса». Нейросеть придумывала несуществующие данные. Если углубиться в другие темы, вроде диад или коммуникативного поведения, мы вряд ли получим верную информацию.

Но я ожидаю, что в перспективе нейросети смогут давать ответы на специфические вопросы, и станут хорошей альтернативой поисковикам. Возможно, появятся нейросети, которые будут анализировать данные и проверять гипотезы на основе больших объемов данных. Уверен, что в этом случае, можно будет намного ускорить исследования. Например в моей сфере – это когнитивная лингвистика (наука о восприятии языка сознанием).

Я занимаюсь фотографией уже больше 20 лет. Кроме того занимаюсь видео- и аэросъемкой. С начала 2023 года начал развивать навыки работы с нейросетью. Если конкретно – со Stable Diffusion.Иногда бывает использую что-то по мелочи на стороне, но эпизодами.

В основном я выбрал вектор развития в области создания и дополнения видео. Что-то делаю для «фана», что-то для работы. В данный момент в процессе над созданием клипа. Это получается дешевле и проще для конечного потребителя: с нейросетью можно воссоздать лицо артиста и при этом практически не задействовать его.

В основном я делаю развлекательный материал для подписчиков, но в течение ближайших пары недель закончу ролик для одной известной певицы. Пока не буду раскрывать её личность, но факт есть факт: направление становится востребованным.
Еще недавно поступил заказ на обработку творческого ролика, который тоже взял в работу – «добавить жизни» захотел режиссер.

Основная сложность работы с нейронками – это скорость их развития и обновлений. Если выпасть из обучения хотя бы на пару дней, то догонять уже довольно сложно. Работать надо быстро, ведь то, что ты делал с большим трудом месяц назад, сегодня делается на коленке, и уже не так ценно и впечатляюще.

Есть специфические запросы, которые модели могут не знать, и нужно их обучать, а научить удается не всему, и приходится прикручивать костыли. Если бы нейронка училась, подтягивая данные самостоятельно, возможно было бы проще.Однако, это палка о двух концах: не всегда будет понятно какой результат в итоге мы получим.

Учиться пользоваться нейронками утомительно, я серьезно.После дня, который провел «общаясь» с компьютером, хочется отдохнуть. Приходится разбирать огромные массивы материала в поисках нужного результата. От этого ни на шутку устаешь, но когда нашел и получил то, что тебе требовалось, это безусловно радует.

Появился еще один инструмент, который позволяет производить работу.Что-то можно сделать нейронками, а что-то нельзя. Надо трезво смотреть на вещи и в любом случае выбирать правильные инструменты для получения результата на высоком уровне.

Я занимаюсь индивидуальным пошивом профессиональных балетных и сценических костюмов для танцев. В том числе разработкой эскизов, лекал, а также подбором материала и декора: в общем создаю костюмы от и до.
Нейросетей использую две: Stable Diffusion и немного ChatGPT.

Первым этапом в моей работе является разработка эскиза вместе с клиентом под конкретный стилистический образ танцора. Раньше я рисовала эскизы от руки и дорабатывала в графических редакторах.

Сейчас рисую черно-белый контурный эскиз и с помощью SD добавляю цвет и детали. Например, если в моем балетном костюме есть бархатный корсет украшенный кружевом и стразами, то всё это получается с высокой реалистичной точностью. То есть корсет действительно выглядит сделанным из бархата.

На фото с зелёным сарафаном и белой блузой была задача сделать костюмы из двух слоев тонкого шифона. Изначально я сделала 3D модель выкройки и предложила клиентам на согласование. Их всё устроило, но не понравился цифровой аватар – человеческая модель для костюма, которая по их словам, выглядела отталкивающе и не очень эстетично.

Тогда я решила «скормить» этот рендер нейросети чтобы сделать картинку для клиентов более симпатичной, и это дало действительно крутой результат. Внешность стала очень милой, да и сам костюм начал выглядеть более реалистично.

Голубое платье было создано по тому же сценарию. Клиенты точно не знали какой образ они хотят видеть на сцене, поэтому мы вместе обсудили эскиз, который я позже дорисовала в нейросети.

Нужно добавить, что многие люди не очень хорошо могут визуализировать в голове, и по факту не представляют то, что они хотят получить на выходе. И раньше для меня было довольно сложной задачей визуализировать максимально верно и их идеи, и мое личное видение. Сейчас с нейросетям я могу получить очень точный результат. То есть, клиент действительно получает то, что видит на фото, хотя костюм ещё даже не существует.

Я заинтересовалась нейронками ещё лет пять-шесть назад, и ждала от них большого развития. Как оказалось – не напрасно.Уже около года я активно работаю с ними, и это здорово расширило мои творческие возможности в работе. Сейчас планирую запускать свой мини-бренд одежды и хочу сразу начать делегировать нейросетям часть работы в разных сферах: от создания принтов и дизайнов до аналитики и маркетинга.Очень интересно что из этого получится :)

Анализируя разговоры осмелюсь сделать вывод, что люди разных направлений через собственный опыт пришли к единому мнению: нейросети это полезный инструмент, облегчающий рутинные процессы.Экономия времени, оптимизация продуктивности и возможность научиться работать с нейросетями практически каждому – стоит только начать учиться.

Люди не пользуются нейросетями не потому, что ими сложно пользоваться, а потому что

Как я говорил выше, нейрореволюция уже не просто стоит в пороге, а перешагнула через него, и нам стоит доносить друг до друга те ценности и возможности, что несут в себе возможности AI.

Я – специалист слишком очевидный, но и на своем примере могу показать пару методов работы с нейронками, которые экономят несколько часов (а иногда и дают материалу новую жизнь).

Да, я использую нейросети, но не генерирую ими статьи, которые вы читаете.
Не то, чтобы я был великим ценителем ручного труда, но если использовать GPT (даже 4), мои статьи перестанут быть такими, какими вы их привыкли видеть.

Но поскольку в процессе написания материалов респонденты и другие люди спрашивали, как именно я сам использую AI-сервисы, поделюсь своими приемами:

Часто бывает так, что сервис выдает уже известную мне информацию, но здесь помогает промпт в духе «а набросай ещё 10 вариантов использования». Среди выданной десятки однозначно найдутся свежие идеи, которые не приходили в голову.

Но результаты чата нужно обязательно проверять, чтобы не получилось как с американским юристом, что для суда взял выдуманный чатом прецедент. Чем больше пытать GPT по одному и тому же вопросу, тем больше вероятность, что он начнет что-то выдумывать.

Но это очень облегчает зашедший в тупик поиск, и в последнее время я все чаще делаю запрос сперва в чате, и затем проверяю выдачу в поисковике.

В большинстве случаев искать получается быстрее, только если вопрос не слишком специфичный.

И как не бейся – строка не идет, а дедлайн горит.

В таких ситуациях я даю чату вводные по статье, контекст материала и упоминаю важные факты. Далее привожу несколько последних абзацев, и прошу дать варианты их продолжения. Иногда я могу дать прочитать всю статью через GoogleDoc, но такой вариант чаще менее точен, и сбивает чат с толку.

Вот пример того, что мне предложила нейронка для решения такой задачи в этой статье:

Третий вариант вышел неплохим, и я переработал его.Вы уже читали кусочек этого текста чуть выше – там, где розовая врезка про «сложно начать». Я лишь внес свою редакцию, но зерно мысли взял у нейронки.

Метод очень выручает, если ты забуксовал, и не знаешь что делать дальше.Стопор в работе похож на занозу, или назойливого комара – просто игнорировать и заниматься другими делами не получится.

Приемов можно выдумать сколько угодно, и как я показал на примере наших гостей, нейросети вполне реально приспособить ко многим профессиям.И возможно именно вы еще колеблетесь начать работу новыми для себя способами.
Как по мне, вполне хорошее время, чтобы начать.

Если вам понравился формат статьи – ставьте лайки, и я найду новых респондентов для второй части.Не забывайте подписываться на профиль: скоро вас ждет целый ряд крутых расследований.

Выражаю благодарность администрации Телеграм-канала о нейросетях и технологиях DeepFaker за помощь в поиске респондентов, а также команде Aigital за содействие в написании материала и генерацию обложки.

С вами был Вечерний.
Увидимся в новых статьях, друзья!

*Meta признана экстремистской организацией на территории РФ.