Согласно «национальному индексу тревожности» от компании КРОС, распространение нейросетей стало самым большим страхом россиян в 2023 году. По данным HeadHunter, к маю этого года на площадке разместили около 3 тысяч вакансий специалистов по работе с нейросетями.
Действительно ли нас скоро заменит ИИ и оправдана ли паника, с которой сталкиваются все больше специалистов?
Что умеют нейросети?
Главный плюс нейросетей — экономия времени на рутинную работу, где от человека требуются сосредоточенность и усидчивость.
Например:
- SMM-агентства используют нейросети, чтобы заменить корректоров.
- Дизайнеры передают им функцию разметчиков.
- Программисты ускоряют процесс написания кода. В частности, используют ИИ, который предлагает подходящие варианты завершения строки или проверяет изначальный код на ошибки.
- Рекрутерам нейросети помогают с генерацией описания вакансий и скринингом кандидатов.
При этом сокращается не только время, но и стоимость работы — там, где сотруднику необходимо выплачивать отдельную ставку, нейросеть обходится ценой ежемесячной подписки.
Звучит пугающе, но на деле умение работать с нейросетями — дополнительный пункт преимущества специалиста на рынке труда. Он должен грамотно создавать запросы, понимать, какие процессы можно ускорить с помощью ИИ и отслеживать, насколько качественным окажется результат.
Никто не идеален
Искусственный интеллект постоянно обучается, но даже он допускает ошибки. Какие могут возникнуть сложности?
«Галлюцинации».
Да, нейросети «галлюцинируют». Невозможно использовать полученные ответы без контроля человеком.
Если говорить о тексте, написанном ИИ, он все еще нуждается в проверке и фактчекинге.
Неясность принятия решений
Нейросети сложные и непрозрачные, их решения часто трудно интерпретировать и объяснить. Это может стать проблемой в областях, где важно понимать причины и следствия.
Зависимость от данных
Результаты нейросетей зависят от качества и объема данных, на которых они обучаются. Недостаточные или неточные данные могут привести к неверным или неудовлетворительным результатам.
Для IT-специалистов, например, полезным является не готовый код, а огромная база данных, шаблонов функций и методов и сокращение числа команд, которые до этого приходилось вводить вручную.
Промпт-инжиниринг
Промпт-инжиниринг — это умение корректно ставить задачи большим языковым моделям. Этому обучают на платных курсах. Однако уже появляются короткие программы на базе вузов, например, в МАДИ.
Также существуют бесплатные уроки OpenAI, где сами разработчики показывают пользователям как составлять релевантные запросы на английском языке.
Я думаю, в будущем мы вряд ли увидим профессиональных промпт-инженеров. Скорее, появится больше соискателей с дополнительными навыками «общения» с нейросетями. Ведь проще обучиться составлению запросов, чем искать отдельного эксперта в управлении ИИ.
В конце концов, все меняется и поддаваться панике не стоит. Еще десять лет назад отдельным пунктом в вакансиях указывалось умение обращаться с ПК, а теперь это в порядке вещей. Раньше знание 1C ставилось преимуществом даже для бухгалтеров и специалистов по КДП, а сейчас без него не могут обойтись. Да что уж говорить, когда-то и Интернета не было.
Что в итоге
Лично мне крайне интересно наблюдать за развитием нейросетей. Хотелось бы видеть их в качестве ассистентов, сокращающих цикл выполнения рутинных задач. Однако, о полной замене специалистов пока судить трудно. Если работодатели и видят в экономии времени и денег повод для сокращения сотрудников, то это опрометчивый шаг. Возрастающий спрос на навык промпт-инжиниринга — отличный сигнал, чтобы предоставить своим кадрам дополнительное обучение.