{"id":14277,"url":"\/distributions\/14277\/click?bit=1&hash=17ce698c744183890278e5e72fb5473eaa8dd0a28fac1d357bd91d8537b18c22","title":"\u041e\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u0438\u0442\u0440\u044b \u0431\u0435\u043d\u0437\u0438\u043d\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u043e\u043b\u043e\u0442\u044b\u0435 \u0443\u043a\u0440\u0430\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f","buttonText":"\u041a\u0430\u043a?","imageUuid":"771ad34a-9f50-5b0b-bc84-204d36a20025"}

«Старым рабочим местам ничего не угрожает». Михаил Степнов об искусственном интеллекте, Chat GPT и метавселенных

Шоу-подкаст «После дедлайна» вышел с самой актуальной темой — Chat GPT, нейросети, метавселенные. Все эти слова сегодня слышны на каждом углу, но насколько новые технологии помогут специалистам сферы коммуникаций? Или роботы все же заменят нас? На эти вопросы отвечал Михаил Степнов, директор по AdTech Big Data в МТС и преподаватель магистратуры Школы коммуникаций НИУ ВШЭ «Коммуникации, основанные на данных», ведущая — Анастасия Урнова, доцент Школы коммуникаций НИУ ВШЭ, пиарщик и телеведущая.

Фото: Школа коммуникаций НИУ ВШЭ

«Искусственный интеллект» — звучит умно, круто и немного пугающе. Михаил Степнов поделился несколькими определениями, в том числе своим любимым. В 50-60-х годах в экономике уже использовали статистические методы для оценки эффективности финансовых процессов. Позже к ним добавились большие данные, все вместе стало машинным обучением и глубоким обучением (первое работает на основе табличных данных, второе умеет обращаться с неструктурированными). «А искусственный интеллект возникает на следующем этапе, когда с моделью машинного обучения человек способен взаимодействовать на естественном языке, жестами, голосом, не залезая в код. Взаимодействие с этим искусственным интеллектом не будет отличаться от общения с человеком».

Сегодня разные модели и программы, использующие искусственный интеллект, могут создавать тексты, анализировать их, генерировать изображения, а в скором будущем — и видео. Их использование обосновано необходимостью прогнозировать результат, к которому приводит созданный ИИ текст или баннер, а также решает задачу создания большого числа однотипных материалов. Например, ИИ может помочь при создании интернет-магазина, когда нужно разово внести информацию о большом числе товаров по единому образцу.

Фото: Unsplash.com

Такие возможности не могут не вызывать опасений у копирайтеров, дизайнеров, маркетологов. Но, при всех возможностях ИИ, ему нужно верно формулировать задачи, оценивать результат, в конце концов, обучать на большом объеме данных: «Все еще есть задача проконтролировать, что машина пишет и рисует так, как надо». В этом без специалиста не обойтись. Применение сегодняшних технологий в бизнесе также невозможно: «Это элитарные готовые продукты, которые не настроить под себя».

Появляются и новые профессии: инженер проекта, статист, разметчик. Без них обучение моделей новым областям знаний станет невозможно. «Есть масштабный кейс из Сбербанка — проект «Кредит за семь минут» для крупного и среднего бизнеса. Раньше крупный бизнес получал кредит в течение трех месяцев: порядка 10 000 специалистов проверяли документы на корректность и соответствие условиям кредитования. Спустя год обучения искусственного интеллекта стало возможно автоматизировать эту работу. Но те 10 000 человек не были уволены, их работе нашли альтернативу в обучении модели».

Недавний кейс с дипломом, написанном в ChatGPT, взволновал не одного копирайтера. Но Михаил отметил: «Это очень мощный хайп на отсутствии новой технологии. Сверхпрорывного ничего не случилось». Модели такого типа создавались компанией OpenAI и раньше. Технологически яркий прорыв был, когда вышел релиз модели 3: в 2020 году она показала действительно новый уровень взаимодействия с человеком. ChatGPT — это модель 3,5, не релиз чего-то нового. Суть подхода в том, что взяли много таких моделей и обучили на большем объеме данных. Это было «обучение с подкреплением»: такая модель, которая реагирует на достижение успешного целевого действия. Именно так скоординировали и обучили несколько генераторов текста и научили модель обучаться по реакции человека на выданный результат. «Это создает эффект, неотличимый от магии. Условно говоря, есть половинка модели, которая создает изображение, а вторая половинка проверяет, похоже ли оно на запрошенный результат. По этой же логике построен чат. Но сочетание крутой базовой технологии с правильным подходом дает жуткий вау-эффект».

Фото: Unsplash.com

Аналогичный эффект могут дать и возможности метавселенных, но сейчас эта индустрия только начинает развиваться. Михаил рассказал: «Метавселенная — это новый формат условной операционной системы, в которой можно и нужно развивать локации и активности». Можно доказать, что World of Warcraft или Lineage, довольно старые игры в жанре MMORPG, также метавселенные со всеми необходимыми признаками, включая финансовое взаимодействие. Но в отличие от современных вселенных, они не существовали сами по себе, без игроков в конкретных локациях.

«Я верю в метавселенные с конкретной целью», — поделился Михаил и привел два примера: школьное обучение и производство. В школе метавселенная может использоваться для доступа к наиболее качественному образованию любого ученика, независимо от места проживания, либо для максимального погружения в предмет, требующий контекста, вроде истории. Метавселенная в производстве позволит сотрудникам избежать утомительной дороги на работу: достаточно будет надеть очки виртуальной реальности и оказаться в виртуальном аналоге офиса. Если же речь идет о заводском производстве, то здесь возможно использование робототехники: рабочий, надевая очки дома, становится виртуальным двойником робота-механизма на заводе, который будет полностью повторять его движения.

Фото: Unsplash.com

Для дальнейшего развития технологий — искусственного интеллекта, нейросетей, моделей типа ChatGPT, метавселенных необходимы ресурсы: человеческие, технологические и физические (включая конкретные видеокарты, например). «Объем выпуска специалистов нужного профиля в России довольно большой. Пласт людей, которые уже не просто аналитики, в среднем гораздо мощнее и больше, чем в мире». Что касается технологий и «железа» в перспективе представляются три пути: закупка путем параллельного импорта (но здесь стоит вопрос настройки и поддержки оборудования), переход на китайские носители (требует изучения китайского языка) и изобретение чего-то своего (это сложно и небыстро). «Здесь важно понимать, что мы от всего мира отстали довольно серьезно. Эффективность созданных нами чипов для машинного обучения или глубокого обучения отличаются на порядки. Но шансы на это есть». По какому пути пойдет Россия — покажет время.

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда