Нейросети отберут вашу работу — миф или правда?

В последние годы мы не только наблюдаем, как стремительно развиваются нейросети, но и начинаем использовать их в повседневной жизни. А значит, пора знакомиться с ними ближе и избавляться от стереотипов. Развеиваем самые популярные мифы о нейросетях.

Содержание:

Часть задач правда окажется невостребованной. Но к массовой безработице это не приведёт.

Нейросети скорее повлияют на сам рабочий процесс. Станет меньше монотонности, и сложные задачи будут выполняться проще благодаря автоматизации.

Например, копирайтер сможет быстро собрать структуру статьи, привести пример, исправить ошибки. Дизайнер не будет тратить кучу времени на поиск необходимых картинок для работы, а сгенерирует уникальные за минуту в нейросети. Физически тяжёлую работу тоже будут стараться упрощать — уже сейчас на заводах Черкизово почти всю работу выполняют роботы на базе ИИ.

Именно поэтому рынок труда наоборот стал развиваться, ведь теперь нужны новые специалисты: AI-тренер, нейроиллюстратор, промпт-инженер, специалист по этике ИИ, менеджер ИИ-продуктов и другие. Профессиям ближайшего будущего уже можно обучиться, а различные компании активно набирают новых работников.

Нейросеть может обрабатывать информацию быстрее человека, но она никогда не примет решение лучше него.

Наш интеллект комплексный. То есть может не только воспринимать и обрабатывать информацию, но и руководствоваться интуицией, здравым смыслом, личным опытом.

Например, автопилот Теслы использует сенсоры, камеры и радары для сбора информации о дорожной обстановке. Однако человек может принять более взвешенное решение, так как помнит случаи из своей практики, которых может не быть в базах ИИ.

Что касается форс-мажорных ситуаций — тут сразу мимо. ИИ всё ещё не умеет действовать правильно, поэтому зачастую сбивается и начинает вести себя странно. Вспомним ту же Теслу, которая уже несколько раз выходила из строя. Нейросетям пока неоткуда взять жизненный опыт.

Некоторые слепо используют ответы нейросетей, а потом попадают в неловкие истории. Ведь модели ИИ обучаются на больших объёмах данных. Если эти данные содержат ошибки или искажения, ИИ может усваивать и воспроизводить эти ошибки.

Например, в российском сервисе Chad AI есть функция веб-поиска. При поиске информации нейросеть ориентируется на статьи из Яндекса, но ведь люди же не всегда пишут в них экспертную информацию? Вот и думайте!

Нейронная сеть не может научиться чему-то сама. Для каждой задачи, к которой можно применить ИИ, нужен набор вводных данных — их готовит человек.

Например, на основе множества спутниковых фото мы смогли создать нейронную сеть, которая может обновлять карты. Но только после того, как проанализировали изменения окружающей среды.

Не стоит бояться ИИ, а вот сделать его своим помощником будет полезно. Он может упростить рутинные задачи. Но чтобы обучать ИИ, нужно всё время «прогрессировать» и самому — осваивать новое, искать непривычные пути решения задач. Используйте нейросети как инструмент для упрощения жизни и работы. А чтобы оставаться востребованным специалистом, получайте новый опыт и развивайте творческое мышление — это ИИ точно не умеет.