Феномен майнинга криптовалют заключается в том, что первоначально он был доступен каждому.
Для того, чтобы майнить, не нужно было знать криптоалгоритмы и тензорную математику. Нужно было просто установить себе какую-то программу, и деньги начинали появляться в кошельке сами собой.
Для многих майнинг стал основным источником заработка.
В настоящий момент всё изменилось. Майнинг как процесс по-прежнему доступен каждому, но только чтобы заработать на нём, необходимо вложить солидные суммы в оборудование и электроэнергию.
Произошло это потому, что тему освоили люди, которые главной целью ставили извлечение прибыли и больше ничего. Ведь криптовалюты это просто платёжные средства, а майнинг это способ их обслуживания. Но если делать майнинг основным смыслом существования, вся система неизбежно исказится и деградирует.
В результате существенно выросла сложность криптоалгоритмов, которая в свою очередь потребовала более мощных процессоров, которые потребовали больше энергии и т.д., и вот уже мы живём в мире, который хуже, чем был, без всякой объективной на то причины.
Генеративные нейросети повторяют этот путь. Пока все балуются, создавая с их помощью забавные картинки и делясь ими в соцсетях, всё отчётливее становятся видны признаки будущей катастрофы.
Что такое генеративная нейросеть
Первоначально основной задачей нейросетей было распознавание, а точнее, классификация контента. Например, если на картинке изображен кот, то нейросеть должна была поместить эту картинку в категорию "коты".
Но оказалось, что можно действовать наоборот, то есть исходя из заданной категории генерировать картинку.
Так появились DALL-E, Midjourney и Stable Diffusion.
Они обучались специальным образом. В уже готовую картинку добавлялось определённое количество случайного шума, а нейросети предлагалось определить (предсказать), сколько шума было добавлено. Когда нейросеть определяла это, предсказанный ею шум вычитался из картинки.
Когда сеть уже обучена, можно начать с картинки, полностью состоящей из шума. Шаг за шагом сеть будет вычитать из неё шум и картинка станет приобретать какие-то очертания.
Чтобы направлять работу сети для получения определённого результата, требуются текстовые подсказки, то есть те самые категории, ранее полученные обучением на картинках.
Деньги на подсказках
Как только у сетей стали получаться более-менее приличные картинки, тему начали осваивать люди того же сорта, что и майнеры криптовалют.
Рассуждения у них примерно такие: Это что же, я смогу просто ввести несколько слов и получить картинку отличного качества? Значит, я смогу эту картинку продать и заработать денег?
Некоторые из них уже гордо называют себя нейрохудожниками. Это как настоящий художник, только он не рисует, а вводит запросы в нейросеть, чтобы получить картинку.
Как бы смехотворно это ни звучало, у данного явления есть определённая база. Дело в том, что качество полученной картинки зависит от правильно составленного запроса.
Можно вспомнить об оптимизации сайтов под поисковые системы. В этой профессии процветает целый культ "правильных" методов оптимизации. Алгоритмы поисковых систем, таких как Гугл или Яндекс, закрыты от публики, и поэтому никто в точности не знает, как они работают. И как только оптимизаторам удаётся нащупать их слабое место, оно становится золотой жилой.
Благодаря их усилиям появляется множество сайтов, которые отвратительны и не несут практически никакой пользы, но их и не создавали для того, чтобы приносить пользу. Их создавали, чтобы они висели в топе выдачи, и это единственный критерий.
В случае с нейросетями ситуация примерно такая же: возникает вера, что сеть будет слушать только правильно составленные запросы, а правильному составлению надо учиться.
Например, я уже видел рекламный банер:
Нейрохудожник. Освой прибыльную профессию будущего. Мастер-класс.
То есть пока одни ещё только размышляют, как писать запросы, другие уже подсуетились и организовали платные курсы и мастер-классы.
Ирония в том, что в отличие от поисковых алгоритмов, алгоритмы использования подсказок полностью открыты, и к ним даже написана подробная инструкция.
Поэтому те, кто организуют платные курсы на эту тему – обыкновенные шарлатаны.
К чему это приведёт
Следует ожидать массового появления генеративного контента в самых разных областях, от сайтов и презентаций до игр.
Первым следствием будет катастрофическое падение общего художественного уровня. Безусловно, шедевры как были, так и останутся, но они потонут в потоке низкопробных поделок.
Коллективно-социальное творчество всегда конвергирует в какой-то актуальный тренд, максимизирующий отношение выхлоп/трудозатраты. Под выхлопом мы понимаем количество лайков, или количество денег, и т.п.
Например, в социально-ориентированной игре Little Big Planet у игроков была возможность строить собственные уровни. Предполагалось, что они будут проявлять креатив, вкус, смекалку и т.д. Действительно, в LBP были сделаны несколько классных уровней, включая действующий калькулятор.
Но 90% игроков делали одну и ту же игру – падающие сверху бомбы, которые взрывались и уничтожали ландшафт. Этими уровнями были забиты все топы, потому что их было делать проще всего и они предоставляли какой-то простой геймплей (уворачиваться от бомб).
Также перед глазами у нас пример Тиктока, забитого под завязку однотипными тупорылыми роликами. Там есть и годный контент, но к нему нужно пробиться через весь остальной шлак.
Генерация нейросетевого контента будет "оптимизироваться" тем же способом – получение максимального выхлопа (соответствующего текущему тренду) при минимальных усилиях.
Новые старые профессии
Если до этого иллюстрацию, логотип или дизайн персонажа надо было заказывать за деньги и ждать неделю, то сейчас это можно сделать за 5 минут и бесплатно.
Правда, не у всех это будет хорошо или быстро получаться, несмотря на полную доступность. Повторится история с майнингом. Качественные изображения нужно будет в прямом смысле майнить, то есть добывать откуда-то из недр нейросетей, что станет серьёзной работой, которую наконец начнут делегировать специализированным "нейрохудожникам" за деньги. Сложность этого процесса начнёт расти так же, как росла сложность майнинга. Уже сейчас для него требуется видеокарта с не менее 6 гигабайт памяти на борту, а дальше будет больше.
Причём среди "нейрохудожников" обязательно появятся лидеры. Они будут стабильно выдавать ошеломительно хорошие результаты, которые не получаются у других. Их услуги станут наиболее востребованными и за них будут платить больше денег. Правда, это будет связано скорее с их постоянным везением, согласно закону нормального распределения – очень малому количеству из выборки должно тупо везти существенно чаще других.
Естественно, что "нейрохудожники" отнимут у художников значительную долю хлеба с маслом.
Работа художника станет редкой, штучной и дорогой. Тем художникам, кто выжил, это будет на руку, но в целом их количество сократится.
В то же время художники могут взять на вооружение те же способы и сделать их своим преимуществом. Скажем, нейросеть может сгенерировать картинку, готовую на 80%, а художник поправит в ней оставшиеся 20%. Художнику это будет сделать очевидно легче, чем "нейрохудожнику", которому придётся переделывать запрос.
В максимальном выигрыше окажутся художники, которые освоили дополнительную профессию "нейрохудожника".
Подводные камни
Всего вышесказанного может и не произойти.
Уже сейчас возникло протестное движение художников "НЕТ картинкам из нейросетей". Ведь нейросети обучались именно на их работах, выложенных в интернетах. Поэтому "нейрохудожники" фактически бесплатно эксплуатируют чужой труд.
На данный момент генеративный контент можно использовать только бесплатно. Нет, теперь уже можно как угодно.
Также, художники имеют право отозвать свои работы из наборов данных, на которых обучаются нейросети. Но так как джинн уже выпущен из бутылки, тольку с этого будет мало.
Возможна и другая ситуация – художникам могут начать платить конкретно за то, чтобы они рисовали специфический обучающий контент для нейросетей.
Легко предсказать появление уже коммерческих вариантов нейросетей, где всё будет лицензировано и за деньги, и сгенерированный ими контент (более высокого качества, чем бесплатный) можно будет продавать.
Также легко предположить неправомерное использование бесплатных сетей, контент из которых всё равно будут продавать.
Так или иначе вся эта тема будет крутиться вокруг денег, законных или незаконных.
Время ещё есть
Несмотря на многие поразительные примеры, нейросети всё ещё очень слабы. Есть много вещей, которые они генерируют плохо или вообще никак. При массовом использовании этот недостаток обязательно всплывёт, и никакое искусство составления запросов не поможет.
По факту это зависит от количества и качества тренировочных данных, но их подготовка требует значительных усилий и времени.
Поэтому прямо сейчас художники не останутся без работы.
P.S. Иллюстрации для данной статьи подготовлены нейросетью Stable Diffusion 2.1.
