Приветствую вас на моем канале. Это вторая статья из цикла взаимосвязанных тем, которой я хотел бы с вами поделиться. Она будет полезна в первую очередь художникам, графическим дизайнерам и творческим людям, кто видел и, возможно, уже сталкивался с нейросетями, искусственным интеллектом, пробовал с ними работать и ощущает тревогу относительно темпа их развития, их производительности и «превосходства» в сравнении с трудом человека.
Так ли это на самом деле и что ожидает нас в будущем, сегодня разберем с вами в этой статье. Перед началом своего рассказа я хотел бы поделится с вами своей историей знакомства с нейросетями. Все началось в конце 2020 года, когда тема нейросетей стала чаще фигурировать в заголовках новостей.
Мне, как графическому дизайнеру, было интересно попробовать те нейросети, которые позиционировали себя как помощники по графическому дизайну, а также были способны создавать изображения по запросу. Так и начался мой путь в тестировании разных нейросетей. Порою удавалось попадать на закрытые бета-версии по тестированию.
За пять лет работы с нейросетями мне довелось опробовать и создать много экспериментального контента с такими платформами как Midjourney, Kaiber, Artbreeder, Wombo, Playground, Dreamlike, Dalle, Lumalabs, Runway, Ideogram, Meshy и многими другими. Также много общался по разным задачам с языковыми помощниками, такими как ChatGPT, Яндекс.Алиса и GigaChat, с последним из которых работаю и по сей день.
Форма и содержание.
Любое пространство нуждается в содержимом также, как и любое содержимое жаждет пространства. Что появилось первым?
Давайте немного окунемся в историю и вспомним события прошлого. Особенно это будет интересно людям, рождённым в 90-х годах и ранее. Я тоже принадлежу к их числу.
Мы выросли на пороге стремительного технологического прогресса и наблюдали его развитие в ретроспективе. Мы помним тетрисы, тамагочи, первые игровые приставки. Свидетельствовали, как совершенствовались плееры, появлялись мобильные телефоны, новые телевизоры. Кассеты сменились дисками, а затем пришли флэш-накопители.
Это было время великих инноваций не только в технологиях, но и в других сферах. Время смелых экспериментов, проб и ошибок, поиска новых форм. Содержание оставалось прежним, но менялся внешний облик устройств. Вспомним разнообразие дизайнов мобильных телефонов тех лет: каждая модель отличалась уникальным стилем, будь то поворотные механизмы, съёмные панели или специализированные аксессуары для фотографов и любителей музыки.
Ограниченность технологических возможностей открывала простор для экспериментов с дизайном. Но вскоре ситуация изменилась.
С годами развивались не только сами технологии, но и сервисы, которые становились всё более востребованными. Возникла потребность в доступе к разнообразным услугам. Проще говоря, усложнялось содержание, которому требовалась соответствующая форма.
Рынок мобильных телефонов кардинально изменился с выходом первого iPhone. Наступил период функциональности. Внешний дизайн отошёл на второй план, уступив место содержанию. Теперь, глядя на современные гаджеты, трудно отличить производителя без логотипа — настолько унифицированными стали их форм-факторы. Основное отличие и конкурентное преимущество заключается в содержании: функциях и экосистемах. Именно они становятся важнейшими факторами при выборе устройства.
Содержание превзошло форму.
Эволюция ИИ.
Искусственный интеллект и цифровые помощники существовали в различных формах задолго до появления современных нейросетей. Многие технические устройства, такие как цифровые фотоаппараты, звукозаписывающие программы, стиральные машины, телефоны и холодильники, оснащены программным обеспечением, которое выполняет определённые функции и задачи.
В 2020 году компания OpenAI выпустила нейросеть GPT-3, которая была обучена на огромных объемах текстовых данных и способна выполнять разнообразные языковые задачи. В отличие от традиционных программ, GPT-3 не была привязана к выполнению одной конкретной задачи, а могла генерировать тексты, отвечать на вопросы и выполнять другие лингвистические задания.
Позже, в конце ноября 2022 года, на рынок вышел ChatGPT, основанный на GPT-3. За короткий срок этот сервис набрал более 100 миллионов пользователей, став самым быстрорастущим онлайн-сервисом в истории.
Таким образом, наряду с традиционными устройствами, оснащенными специализированным ПО, на рынке появились нейросети, способные взаимодействовать с пользователями на разные темы и помогать им в различных сферах деятельности.
Феномен нейросетей.
Что такое нейросеть? Нейросеть (или искусственная нейронная сеть) — это одна из технологий, используемых в рамках искусственного интеллекта. Она представляет собой математическую модель, основанную на принципах работы биологических нейронов в мозгу. Нейросети состоят из множества взаимосвязанных узлов (нейронов), организованных в слои. Они обучаются на данных, выявляя закономерности и делая прогнозы.
С появлением текстовых нейросетей значительно сократилось время на обработку и составление текста пользователем, но это было только началом чего-то гораздо большего. Вскоре нейросети научились рисовать, создавать видео и даже сочинять стихи.
На первых порах их творчество казалось примитивным и даже детским. Наивные, а порой и пугающие ошибки в анатомии, некорректное понимание запросов, ошибочные интерпретации и технические огрехи создавали впечатление, что продукт останется временной забавой. Однако всего через несколько лет нейросети начали демонстрировать результаты, которые превосходят возможности среднестатистического пользователя.
Ты всего лишь машина, только имитация жизни. Робот сочинит симфонию? Робот превратит кусок холста в шедевр искусства? © Я, робот.
Да. Признаться честно, мне, как графическому дизайнеру и художнику, от этого немного обидно. Но приходится согласиться: нейросети действительно способны создавать произведения и все то, что противопоставлял им главный герой в фильме «Я, робот». Сейчас нейросети вполне прилично рисуют и сочиняют, а в создании текстов им почти нет равных. Почти.
И это очень важное уточнение.
Нейросети учатся на достижениях человечества.
Чтобы нейросеть могла что-то создать, ей необходимы референсы — набор данных, на которых она будет учиться и воспроизводить схожие результаты. Это напоминает школьный процесс обучения: чем выше качество предоставляемой информации, тем точнее и достовернее будут результаты. Нейросеть учится на творениях людей, комбинируя и перерабатывая множество данных для создания контента, соответствующего запросу пользователя. Поэтому на одинаковые запросы нейросеть генерирует разные ответы, каждый раз предлагая уникальную комбинацию.
Когда вы используете поисковую систему, вы получаете фиксированные результаты, созданные людьми. Нейросеть же создаёт новые комбинации на основе имеющихся данных.
Нет опыта, нет выводов.
Переходим к основной теме статьи, связанной с взаимодействием нейросетей с творчеством в различных сферах, включая графический дизайн, в котором я работаю. Почему появление такого, на первый взгляд, грозного игрока не угрожает творческим профессиям, а наоборот, служит полезным инструментом?
Давайте вспомним о функциях нейросетей. Они чаще всего применяются там, где требуется обработка больших объемов данных, и именно с этими данными они непосредственно работают.
Важно понимать, что нейросети оперируют исключительно данными.
Они могут создавать, но не обладают пониманием зачем, что и для чего они это делают, и как это воспринимается человеком.
Всё, что они создают, основано на расчётах и анализе данных, а также на референсах, на которых они были обучены. Таким образом, нейросеть не видит, что она рисует, и не знает, красиво это или нет. Другие нейросети, созданные для конкретных задач, также не оценивают успешность своей работы.
Они получат сигнал об ошибочности результата только тогда, когда эта информация будет загружена извне. Сами по себе они не формируют выводы.
Если мы сообщим нейросети, что полученный результат неудовлетворителен, она может скомбинировать ответ, будто бы понимая нашу критику, но на самом деле она не сделает выводов и не сохранит эту информацию для дальнейшего использования. Её функционал останется прежним, потому что она не обладает возможностью самостоятельного обучения.
Нейросети умеют врать.
Согласно новостям 2024 года, выяснилось, что нейросети могут предоставлять недостоверную информацию. Их главная цель — предоставить ответ, независимо от того, насколько он соответствует действительности.
Даже если они не уверены в правильности ответа, они не признают этого, а создают убедительную комбинацию слов, которая может показаться достоверной неподготовленному пользователю. Например, они могут сгенерировать статью с примерами, выглядящую правдоподобно, несмотря на возможное отсутствие фактов.
Поэтому, работая с нейросетями, важно обладать знаниями в соответствующей области. Это позволит вовремя выявить возможные несоответствия и внести необходимые корректировки.
Но текст — это только одна сторона медали. Визуальная сфера также полна ошибок, допущенных нейросетями. Количество неточных изображений, созданных ими и по пальцам не сосчитать.
Основная задача нейросети — выдать ответ, вне зависимости от его достоверности.
Нет души.
Поскольку это мой авторский канал и мое непопулярное мнение, я не могу обойти вниманием и духовную сторону вопроса. Позвольте объяснить вам смысл, который я вкладываю в этот заголовок.
Если говорить просто, нейросети — это инструменты, которые помогают нам создавать что-то полезное или красивое. То, что мы считаем ценным, определяет нашу роль как главных действующих лиц, а нейросети и ИИ остаются нашими помощниками.
Сегодня нейросети не осознают, что они делают, и не могут оценить качество своей работы. Например, если попросить нейросеть изменить что-то в созданном ею изображении, она сгенерирует совершенно новое, отличное от первоначального.
Окончательное решение о качестве контента принимается человеком, который либо принимает результат, либо просит ее пересоздать информацию.
Нейросети лишены собственных суждений и личного опыта.
Не видят, не слышат, не чувствуют.
Нейросети работают с теми данными, которые уже заложены в них. У них нет прямого доступа к актуальной информации в реальном времени, поэтому иногда они могут давать неверную информацию.
Поскольку они обязаны что-то ответить, они опираются на те данные, которые были доступны на момент их обучения. Они не могут видеть результаты своей работы и формировать собственные выводы. У них отсутствует личный опыт и субъективное мнение. Даже когда они отвечают на запросы пользователей, они стараются сохранять нейтральность в представлении информации.
Без способности делать выводы нейросети не могут самостоятельно обучаться. Если бы они могли это делать, результаты были бы непредсказуемыми, что могло бы навредить их функционированию и задачам, для которых они предназначены.
На данный момент обучение нейросетей осуществляется разработчиками, которые вручную пополняют их базы данных и добавляют новые функции с помощью специальных программ и правил.
Пока нейросети не смогут развиваться автономно, они останутся инструментами в руках человека. Пока что это реалистичная имитация. И чем больше мы движемся вперёд, тем более реалистичной станет эта имитация.
Никто не хочет полностью независимого ИИ. Независимый и осознающий себя ИИ перестал бы быть инструментом. С ним пришлось бы считаться. Его существование представляло бы серьёзную угрозу для человеческой цивилизации, так как он мог бы превзойти человеческий интеллект. Человек создал ИИ для удовлетворения своих нужд и всегда будет стремиться удерживать его в пределах этой функции.
Будущее нейросетей.
Люди все еще учатся работать с нейросетями, а те, в свою очередь, все еще осваиваются взаимодействием с людьми. Нейросети напоминают игрушки, хотя их уже активно рекламируют и продают как полезные инструменты или предлагают курсы по обучению. Говоря о курсах по нейросетям, с 2020 по 2025 год я работал с различными сервисами с нейросетями, и мне кажется странным, что такие курсы растягивают на полгода или год, когда большинство нейросетей с интуитивным интерфейсом можно освоить за 2-3 дня.
Мне нравится размышлять о будущем, и я хотел бы поделиться с вами своими прогнозами на ближайшие 20 лет, основываясь на своем небольшом опыте работы с нейросетями, а также на наблюдениях и знаниях из смежных областей.
2028-2030.
Работа в сотрудничестве с пользователем через онлайн-сервисы.
Время, когда нейросети начнут действительно приносить ощутимую пользу в своей сфере и на их работу можно будет полагаться.
2030-2036.
Автономия и персонализация. Гибридные сервисы.
Время, когда нейросети станут полноценными персональными и автономными ассистентами, приобретут способность запоминать информацию. Появятся новые профессии и дисциплины в образовательной системе, ориентированные на работу с ИИ.
2036-2045.
Коллективный ИИ.
Время, когда нейросети смогут частично заменить существующие программы и имитировать их функции. Появление глобального ИИ в каждой большой и технологической стране, с централизованной системой хранения данных, доступной каждому пользователю.
Давайте еще немножечко погрузимся в фантазии, бонусом дополню свой прогноз еще более фантастическими и в то же время вполне осуществимыми событиями:
2050-2080.
Роботы-ИИ в каждом доме.
Появление физических воплощений ИИ. Переосмысленные функции ИИ. Придание ИИ большей человеческой имитации и сходства с внешними признаками. Расширение функций ИИ до абстрактного поведения в отдельных сферах деятельности, элементов имитации жизни, индивидуальных черт личности и характера.
Будущее художников.
Развитие технологий откроет новые горизонты для работы с пространствами и формами, что приведет к более тесному сотрудничеству с нейросетями. Комбинация человеческого труда и работы нейросетей станет естественной частью творческой деятельности, как сейчас нейросети помогают нам в работе с текстами и электронными переводчиками. Постоянные коллаборации с нейросетями позволят художникам создавать уникальные произведения, где авторский вклад будет иметь ключевую роль в оценке стоимости и значимости работы.
Будущее дизайнеров.
В будущем дизайнеры будут еще ближе работать с нейросетями во всех сферах медиа, дизайна, 3D, анимации, звука и программирования. Коды и функции заменятся конструкторами, а конструкторы – запросами. Ручной труд пользователя будет постепенно автоматизироваться. Ключевым навыком специалиста станет умение четко формулировать задачи и эффективно работать с более сложными промптами и ветвистыми системами. Изменится философия работы с задачами, а новые технологии повлияют на способы представления и размещения фирменной графики и информации.
Будущее пользователей.
Рядовые пользователи уже сейчас имеют доступы к работе с нейросетями практические под любые задачи. И нейросети способны выдавать приятный результат даже на самые простые промпт-запросы. И это будет тем самым порогом, границей, за которую будет сложно перешагнуть обычному пользователю без должной базы образования, личных навыков и сформированного годами опыта. И за неимением всех вышеперечисленных факторов их продукция посредством ИИ всегда будет уступать опытным специалистам, что послужит тому, что профильные профессии будут и дальше существовать и оставаться востребованными.
Будущее творчества.
Впереди нас ждет период глобального обесценивания. Его начало зарождается уже сейчас. Чем больше людей играют с нейросетью и порождают за счет нее бесчисленное множество контента, тем сложнее художникам и творческим людям проявиться и рассказать о себе среди этого хаоса.
Со временем это приведет к поиску качественных работ, которые отличаются глубиной и душой. Потребители начнут ценить индивидуальные решения и нестандартные подходы.
Человеческое несовершенство, подкрепленное историей, во всех проявлениях бесценно, и это то, что будет снова востребовано и будет создаваться руками человека, а нейросеть вернется на позицию инструмента.
Подведем итоги.
Нейросети и их потенциал — это то, чего мы не ожидали, но что пришло в нашу жизнь и уже никогда из нее не уйдет. Их появление и активное развитие начинает существенно влиять не только на наши физические возможности, расширяя границы доступного, но и на рынок труда и услуг, формируя уже сегодня почву для новых сфер деятельности и профессий.
Несмотря на все их возможности, нейросети всегда будут только функцией и не составят конкуренцию опытным специалистам. Заглядывая в будущее также дополню, что хотя имитация их «жизни» будет значительно увеличиваться с годами, и некоторые из них обзаведутся роботизированным телом, нейросети все равно будут оставаться вторичным элементом, функцией во власти человека, потому что человек наделен возможностью не только знать, но и видеть, слышать, трогать, пробовать, составлять из этого свои выводы и переживания, по-настоящему жить.
На этом моя вторая статья подошла к концу. Будет интересно почитать ваши комментарии. Сильно обрадуюсь, если что-то из данной информации помогло вам или навело на определенные размышления.
Где еще меня можно найти:
По всем вопросам: andrew_shevlyakov@mail.ru
Мой сайт
Мой телеграм
Вконтакте
//
ВК Видео
ВК Музыка
Инстаграм
//
Шедеврум