Лень и жадность – два искушения в погоне за которыми человечество, возможно, создаст ИИ, который в итоге его и уничтожит.
Лень – двигатель прогресса (это мы все знаем), именно поэтому, на мой взгляд, нейросети набирают популярность среди простых обывателей, ведь это как волшебная таблетка, которая поможет тебе все сделать, при этом особо ничего не делая. Но так ли это на самом деле?
Все думали, что ИИ заменит людей на заводах, но оказалось, что ИИ тоже хотят быть программистами и художниками
Недавно мы уже наблюдали за забастовкой художников на популярной платформе AtrStation. Художники протестовали против обучения нейросетей на их работах, так как считают это неэтичным и обвиняют ИИ в том, что те забирают у них доход.
В целом, их негодование понять можно, потому что на создание своих работ они потратили десятки часов и, самое важное – годы практики.
Забастовки начались сравнительно недавно, хотя нейросетей, которые создают изображения по описанию достаточно много, и существуют они не первый год.
Почему так?
Вероятно, потому что раньше работы нейросетей выглядели слегка кринжово, а сейчас можно создать шедевры, смотря на которые в голове не укладывается, что это было создано, например, в Discord-боте за 1-2 минуты по трем ключевым словам. И не стоит забывать, что все это время нейронки обучались и продолжают обучаться по сей день. Возможно, в ближайшем будущем нас ждет что-то еще более невообразимое.
Каждый раз загружая свою фотку или картинку в ту или иную нейросеть – вы способствуете ее развитию, давая данные для обучения.
Массовое внимание сегодня нейронки привлекают не только качеством работ, но и скоростью, с которой они этот результат выдают.
Вам достаточно зайти в бота одного из таких сервисов, вписать, например, "кукуруза моется в ванной" и буквально через минуту, вы - человек, который, возможно, не имеет никаких художественных навыков, получите результат, для выполнения которого художнику потребовалось бы несколько дней и вам бы пришлось платить ему деньги, писать ТЗ, возможно, пришлось бы с ним спорить, а еще он мог бы сорвать сроки.
А в нейронке мы получили это изображение за несколько минут и оно:
- не имеет авторских прав;
- уникально;
- бесплатно.
На самом деле, даже самая продвинутая нейросеть на сегодняшний день Midijorney не может дать вам как заказчику ровно то, что вы хотите, она все равно привносит что-то новое, то, чего вы не ожидали или не хотели.
Это одновременно и недостаток, потому что вам для получения нужного результата, все равно нужен будет специалист, но это и преимущество, потому что нейронка помогает вам расширить воображение и вы можете найти идеи и детали, о которых даже не думали.
Нейросеть не понимает, что такое "красиво"
Также она не понимает, что такое правильно, поэтому в результате генераций могут возникать проблемы с пропорциями или деталями: глазами, руками и доводить до совершенства это придется вам (ну или художнику, которого вы попросите, и результат генерации нейросети станет лишь одним из элементов ТЗ для художника).
По сути, нейросети дают полуфабрикат, который может и устроит кого-то или подойдет для каких-то целей, но не для всех.
Однако, если нам будет нужен конкретный четкий результат: определенный фон, цветовая гамма, определенные тени, объекты, определенная татуировка на каком-то персонаже - то для нейросети это будет сделать довольно сложно, практически невозможно (по крайней мере пока).
Основная проблема нейросетей сегодня, это то, что она генерирует результаты опираясь на вполне конкретную и определенную базу данных, то есть на то, что уже было создано.
Поэтому в отличие от человека, она пока что не способна создать что-то новое – принципиально новое, но важно сказать, что не каждый человек, создает что-то новое, хотя я верю, что каждый может. И большая часть того, что мы имеем сегодня – это не новое, а хорошо переработанное старое.
Мы сильно привязались к художникам, что насчет разработчиков?
Нейрокод
В начале года компания DeepMind (дочерняя компания Alphabet, Google) представила нейросеть AlphaCode, которая изначально обучалась на репрозиториях кода GitHub, и по одному запросу она может написать код целой программы. Что самое важное – этот ИИ уже сегодня ставит под сомнение скилы программистов уровня Junior. Программистов уровня Middle+ и Senior она вряд ли скоро заменит, однако она может стать очень удобным инструментом для них и те, кто это понимают, будут иметь преимущество в будущем.
Во многих статьях про AlphaCode программисты говорят, что нейронка программистов не заменит, но в работе им сильно поможет.
Недостатки нейросетей
1. Этичность.
ИИ может принимать решения, которые будут наносить прямой ущерб людям, уже есть вполне конкретные примеры: cклады Amazon, на которых работа регулируется практически полностью ИИ – это вызвало массу скандалов, потому что нейросеть ставила сотрудникам такие задачи, которые они просто не способны выполнять. Для пользователя это неощутимо и достаточно удобно: все работает как часы, посылки приходят быстро. Но в случае ЧП на складе, возникает справедливый вопрос: кто виноват? И это плавно перетекает в следующий недостаток.
2. Отсутствие ответственности.
Даже самые развитые системы ИИ могут совершать ошибки – кто за них несет ответственность? Ведь они могут принимать решения без вмешательства человека.
Автопилоту Tesla, который только что подрезал соседнюю машину нельзя выписать штраф. Возможно вы скажете, что все равно виноват тот, кто был в Tesla во время контроля автопилотом или тот, кто этот автопилот программировал, но основное отличие нейросети от бота, который запрограммирован на определенную задачу – она способна принимать самостоятельные решения, основанные на обучении, в зависимости от разных факторов.
3. Предвзятость нейросети.
ИИ хорош ровно настолько, насколько хороши его данные, на которых он обучается. Если данные ИИ необъективные или необъективны лишь на маленький процент, ИИ также может быть необъективным, это может принести к несправедливым последствиям, например, отказ в кредите – многие банки сейчас используют ИИ для массового скрининга клиентов и одобрения кредитов, но ИИ не видит лицо клиента, его мимику и не может оценить все аспекты потенциального заемщика.
Но ладно банк, а если ИИ используется в суде? Ведь тут речь уже идет не просто о деньгах, а о судьбе человека и эта погрешность невиновному обвиняемому может обойтись очень дорого.
Представьте, что ИИ в суде будет опираться на американскую статистику в деле против темнокожего парня, который реально не виновен. С другой стороны ИИ сможет разрушить институциональную предвзятость, ведь судья-человек будет смотреть на все показания и может про себя думать "ой, вы все так говорите, одно и то же", а ИИ мог бы оценить сухие факты. Сложно отдать предпочтение чему-то одному, не правда ли? Пока что это все, конечно, не более чем рассуждения.
Что может нейросеть:
- создать контент, но только по конкретному запросу;
- отвечать на вопросы и поддерживать диалог;
- обрабатывать информацию, которую человек не способен обработать за такое же количество времени;
- и много чего еще.
Чего не может нейросеть (пока):
- самостоятельно заниматься творчеством;
- чувствовать и хотеть чего-то;
- ничего, что подразумевает связанную цепочку операций разных людей, например, по одному запросу создать дизайн мобильного приложения, разработать его, опубликовать в сторах и запустить маркетинговую кампанию, чтобы получать прибыль.
Получается, человек в цепочке управления ИИ все еще нужен и это дает огромный потенциал для развития возможностей человека при использовании инструментов, которые дают нейронки.
Учиться на художника/разработчика или нет?
Возможная проблема ближайшего будущего заключается в том, что многих людей будет демотивировать осваивать профессии, в которых хорошо справляются нейросети. Например, на художников и разработчиков будет учиться меньше людей, так как работа будет только для лучших, а джунов заменят нейросети, но все сеньоры когда-то были джунами, всем же надо с чего-то начинать.
Люди, которые горят своим делом – чаще приходят к успеху. Поэтому я бы сделал такой вывод: если то, чем вы занимаетесь приносит удовольствие и вы развиваетесь в сфере, не задумываясь о том, что вам необходимо развиваться, и вы не заставляете себя это делать, то оно того стоит, и вероятность стать одним из лучших в своей сфере гораздо больше, чем на нелюбимой работе.
Художника, который не любит рисовать или фронтендера, которому не интересен React, нейросеть заменит первым делом.
Если вы все-таки из тех, кто может хорошо делать свое дело, но не настолько хорошо как нейронка – учитесь пользоваться нейронками в своей работе, тем самым вы повысите свою привлекательность на нестабильном рынке труда.
Заключение
Что в данный момент времени, что в ближайшем будущем, мы не можем говорить про полную замену людей нейросетями, куда корректнее говорить о фантастических инструментах, которые становятся доступны сейчас и позволят автоматизировать монотонные задачи, с крайне предсказуемым алгоритмом действий.
С появлением новых технологий бездомных больше не становилось – человечество создавало новые услуги, открывались новые отрасли и появлялись новые профессии, в том числе для обсуживания новых технологий.
