Как АI изменит бизнес ландшафт: будущее, которое уже наступило
Жизнь в эпоху стремительного развития artificial intelligence обещает много перемен. Мировые державы с середины XX века конкурируют за первенство в этой сфере, и последнее десятилетие вывело технологии на фантастические достижения и скорости. Мы в Nerve.Ai предлагаем поговорить, как движение к появлению AGI отразится на различных сферах деятельности и что делать бизнесу, чтобы сохранить конкурентоспособность.
Точка невозврата пройдена: алгоритмы AI уже используют в работе почти половина крупнейших американских компаний. Дальше больше. Технологии семимильными шагами приближаются к появлению мощного цифрового разума, который сможет не только анализировать информацию, но и взвешивать варианты и принимать решения.
Появление Chat GPT-4 произвело впечатление на широкую публику демонстрацией способностей, которые есть у человеческого интеллекта. Нейросеть успешно решает сложные задачи, объясняет учебный материал, сдает экзамены, пишет тексты, программный код и генерирует изображения по описанию. Потенциал последней версии Chat GPT оказался настолько высок, что в конце марта исследователи опубликовали призыв с предложением взять полугодовую паузу в обучении систем, подобных этой нейросети. Мотивировали предложение тем, что надо сначала просчитать, какие опасности несет развитие мощных интеллектуальных технологий для экономики и общества в целом. Технология, которую сами создатели не могут полностью понять и проконтролировать, несет в себе разноплановые риски.
Одни из ключевых опасений связаны с возможностью вытеснения людей с рынка труда: значительная часть работ может быть заменена машинами.
С появлением таких технологий, как Chat GPT, Midjourney, Dall-E и т.п. бизнесу, в котором основные ценности завязаны на результаты интеллектуального труда, действительно есть, чего опасаться. Давайте нырнем на несколько лет назад, чтобы увидеть, что происходит в отрасли и насколько динамично меняется среда, в которой работают представители творческих профессий.
С чего все началось? Nvidia предложила публике первые генеративные алгоритмы. Началось со StyleGAN, где можно было генерировать новое изображение, смешивая разные лица. Качество получалось хорошее. Смешение стилей позволяло развиваться.
В 2021 году произошёл прорыв: Dall-E представил первый коммерческий алгоритм, позволяющий получить изображение из текста. Фантастическое достижение!
Stable Diffusion по качеству изображений уступает Midjourney, зато у него есть фишка: переключатель, который позволяет управлять результатом. Можно выдать программе картинку "для вдохновения", и она сгенерирует на основе этого референса иллюстрацию с нужными чертами. Еще можно делать из картинок правдоподобные рендеры. Google готовится выйти на сцену с видеогенерацией.
К чему это все ведет? Студии, которые зарабатывают продажей иллюстраций на фотостоках, оказываются в шатком положении. Дизайнеры, фотографы, видеографы, актёры, режиссёры и другие творческие специалисты становятся профессионально уязвимы.
Если раньше директор ресторана был вынужден заказать услуги food фотографа и дизайнера для изготовления рекламы и меню, то теперь эти задачи можно перепоручить умным алгоритмам.
Владелец интернет-магазина теперь может вместо фотосессий одежды на моделях, сгенерировать для витрин изображения с "луками" даже тех образцов, которые еще не запущены в производство.
Перечисленные выше инструменты подходят для брейншторминга с целью поиска идей, создания контента, логотипов, интерфейса, генерации товара, которого нет в наличии. Вариантов может быть много. И если воспринимать их не как конкурентов, а именно как профессиональные инструменты, можно существенно повысить свою конкурентоспособность на рынке: скорость оказания услуг – это «новый черный». Скорость за счет инструментов и автоматизации – это то, что поможет быть актуальным.
Копирайтер, который использует WriteSonic для написания типовых текстов (планов, пресс-релизов и т.п.) или проджект менеджер, который расшифровывает результаты брифинга с помощью Whisper, окажутся быстрее, а следовательно востребованнее коллег, которые не используют новые возможности в своей работе.
С другой стороны, крупные игроки также приспосабливаются к новой реальности.
Shutterstock заключил соглашение с Dall-E2 и пообещал платить авторам проданных сгенерированных изображений.
Порядка 10% работ испытают трансформацию или исчезнут за счет внедрения нейросетей. Statista предсказывает, что AI вытеснит порядка 1.8 миллионов специальностей.
И если в сельском хозяйстве или традиционном промышленном производстве пока все будет более менее стабильно, в интеллектуальном бизнесе на штиль можно не рассчитывать: чем скорее вы начнете разбираться в новых трендах и возможностях, тем выше вероятность, что успешно адаптируетесь к новым обстоятельствам.
Если хотите предметнее поговорить о том, как применить нейросети конкретно в вашей сфере, можно прийти онлайн к Aнтону Вдовиченко, эксперту по AI и ML, CEO Nerve.Ai на бесплатную консультацию.