Нейросети нас заменят! Правда, или нет поводов бояться?
Поскольку меня как дизайнера, веб-разработчика и блогера уже заменили нейросети, это значит, что эту статью написала нейросеть. Меня же уже заменили?!
Что может быть актуальнее и интереснее разговоров о скорой замене дворников и садовников нейросетями? Лично для меня тема имеет дополнительную перчинку из-за многолетних обещаний заменить меня нейросетями. Прошло 3 года с момента бума популярности ChatGPT, а нейросети всё ещё не умеют рисовать 5 пальцев на руке. Конечно, если речь идёт об экспоненциальном росте, то нейросети скоро (и уже) сильно прогрессируют, но прошедшие 3 года намекают, что всё будет происходить не так, как все привыкли думать.
В этой статье хочу порассуждать на тему развития и интеграции нейросетей во все сферы жизни — о том, как это будет происходить, когда и с кем. Также поделюсь своей точкой зрения о том, стоит ли бояться исчезновения профессий и кого это затронет.
В статье на тему актуальности перехода в IT-сферу я писал, как много людей хотели бы начать работать в такой «прибыльной» сфере, как IT. Помимо прочих сложностей, сейчас у этих людей появилась отличная отговорка — нейросети. Зачем идти в IT-сферу, если все IT-профессии скоро заменят, а стать «незаменимым специалистом» я не успею? Разберёмся и в этом вопросе.
Чего все ждут и боятся? Кого заменят?
Начнём с того, чего все боятся, а именно: какие профессии заменят нейросети. Естественно, первое, что приходит в голову — IT-профессии. Кажется, всё логично: ITшники сами создали себе проблему, и их заменят первыми. Но не всё так просто.
Владельцев клавиатур
На самом деле первыми под замену попадают все те, кто работает с текстом, особенно простым. Техподдержка, кол-центры, копирайтеры, рерайтеры, переводчики, редакторы и прочие профессии, которые требуют простой обработки текстовой информации. Это покажется ещё более логичным, когда задумываешься о процессах некоторых из них.
Например, та же техподдержка часто имеет стандартные скрипты общения с клиентом: выключите устройство; выньте из розетки; включите; перезагрузите; нажмите туда; нажмите сюда; ожидайте — свяжу с тех. специалистом. Поток звонков или сообщений в такие центры может быть огромным, а нейросети помогут с лёгкостью отфильтровать значительный поток, а оставшихся направить на сильно сокращённый штат живых работников.
Я сам пользуюсь нейросетями, чтобы проверять текст на орфографические и пунктуационные ошибки. Думаю, что они с этим справляются, хотя опыт не самый позитивный. Не получается даже короткий абзац отправить так, чтобы его не приходилось перепроверять и исправлять. Ты просишь нейросеть убрать только опечатки, а она исправляет пунктуацию, заменяет слова, меняет логику и последовательность предложений. Пишешь чёткую задачу никак не влиять на содержимое и строго следовать инструкции — хорошо, но спустя несколько запросов нейросеть начинает самовольничать: где-то подправит слово, где-то заменит на другое, вставит ненужное форматирование, перенос, отступ и т.д.
Ниже я прошу нейросеть проверить абзац текста и исправить ошибки. В предложении «быть копирайтером – легко научить, понятно – если хотите» вводное слово «если хотите», которое означает уступку, превращается в перечисление каких-то фактов (1-й скриншот). Нейросеть не смогла заменить дефис на запятую.
Отправив тот же текст второй раз, но уже с исправленной мной ошибкой, нейросеть снова облажалась и добавила точку с запятой, снова лишив предложение всяческого смысла (2-й скриншот). Также уже начала исправлять «стилистические нюансы», о чём её никто не просил…
Фото: Правки текста от нейросетей
Конечно, всё это решается правильной формулировкой промта (инструкции), отладкой, выбранной нейросетью и так далее. Но факт в том, что даже простейшую задачу и сейчас приходится перепроверять. Ещё вернусь к этой теме, а пока продолжим размышлять над профессиями.
Далее, конечно, достанется программистам. Но здесь всё совсем неоднозначно. Уже сейчас нейросети могут написать сложнейший код под почти любую задачу и на любом языке, но есть нюанс. Количество мемов, шуток, историй про программистов и программирование намекают, что профессия не такая простая и сопряжена с кучей рисков и нюансов. Да, большинство шуток — про человеческий фактор и невнимательность, но и значительное количество историй — про тонкости профессии, технологии, интеграцию, конфликты ПО, оборудования и так далее. Конечно, сейчас нейросети смогут заменить пачку джунов для компании, если мидл будет просто модерировать написанные нейросетью простые коды, но куча нюансов, тестов, отладки и интеграции кода в проекты — никуда не денется, т.к. добавляя лишнее звено (нейросеть) в рабочий процесс, появляется ещё один потенциальный источник ошибок и проблем.
Хотя здесь нейросети хорошо себя показывают, т.к. программирование подчиняется чётким правилам и законам, которые можно записать на бумаге и использовать. И когда нейросеть сможет выходить за пределы текущей задачи, тогда они смогут заменить большое количество специалистов. Под выходом за пределы задачи я подразумеваю одновременную работу нескольких специалистов — от системного администратора до менеджера, — когда нейросеть сможет видеть всю картину, весь процесс и принимать это всё во внимание при написании кода, тогда она сможет многое, по крайней мере избегать проблем совместимости.
Похожая ситуация ждёт тестировщиков — здесь также нейросети хорошо себя проявляют, но также не всегда могут знать нюансы проекта и не рассматривают некоторые решения.
Подытоживая: нейросети уже сейчас могут заменять работников с простыми функциями. Особенно тех, чьи рабочие процессы подчиняются конкретным правилам. Поэтому под раздачу и попадают все печатающие машинки — от редакторов до программистов.
И заменить могут уже сейчас, но почему-то не заменили. Вернёмся к причинам позже.
Творческие профессии
И казалось бы! Первые, кому стоит переживать с появлением таких нейросетей, как Midjourney, — художники. Именно художники первыми начали бить тревогу из-за появления нейросетей, которые могут делать и фотореалистичные рисунки, и рисовать картины в любом стиле. До сих пор помню, как резко всплыла тема протеста художников в мировом инфополе, а затем также резко исчезла. Думаю, что дело не в спаде медийности протеста, а в фактическом спаде протестного настроения у самих художников.
Художники, иллюстраторы, дизайнеры — первые, на кого стали указывать пальцем как на претендентов на замену, но, как по мне, быстро прекратили. Да, сейчас дизайнеры и «дизайнеры» — помимо очень популярной профессии — ещё и популярная цель нейросетей, по мнению обывателей. Но с этим я в корне не согласен по нескольким причинам.
Во-первых, творчество — штука сложная, а дизайн — творческая профессия. Творчество не поддаётся законам, правилам, рамкам и какому-либо понятному объяснению. Почему я сделал ставку на повсеместную замену копирайтеров? Быть копирайтером — легко научить, понятно, если хотите. Есть правила, законы, инструкции, как писать текст, код… Но есть ли точные правила, которые говорят, как быть творческим? Можете назвать несколько? Можно ли вообще описать творчество? Это что-то, что каждый понимает, но не может ёмко описать. Многих копирайтеров уже сейчас легко заменить, но не «творческих» копирайтеров — тех, кто пишет с шутками, иронией, уникальной подачей и в актуальном контексте. Таких нейросети заменять сейчас не умеют, а может, и не научатся.
Нейросети «обучены» на примерах. Они умеют использовать существующее для создания нового. Это всегда (пока что) франкенштейн, пародия, видоизменение, химера. До сих пор по изображению легко определить, какая именно нейросеть создала изображение. Помните те оранжевые сочные картинки от Midjourney? А именно она должна была похоронить художников годы назад. В каждой работе нейросети прослеживается некий «подчерк» — похожие композиции, избыточный лоск, похожее освещение и палитра. Вероятно, со временем эти детали станут менее заметны.
Помимо «узнаваемости», нейросети выдают непредсказуемый результат. Это одновременно удобно для генерации идей и вдохновения, но и не позволяет рассчитывать на стабильный результат.
Периодически вижу рекламу от крупных компаний, в которых используются нейросети. Иногда это смотрится уместно и даже креативно:
Фото: Нейросети в рекламных баннерах
Но чаще наличие изображений, сгенерированных нейросетью, всё портит. Если применение сгенерированного изображения не оправдано некоторым «абсурдом», что ли? Чем-то присущим нейросетям, то такие проекты в моих глазах получают резкую негативную окраску. Что-то необъяснимо отталкивающее. Словно на мне сэкономили, меня не уважают, что я готов потреблять «продукты», созданные на отвали. Неуместные изображения от нейросетей в рекламе, контенте вызывают именно такое стойкое ощущение и отталкивают от авторов и содержимого. Например:
Фото: Афиша от Газпром инвестиции с AI-изображением
И вроде бы всё хорошо, но пальцы рук, ширина обечайки гитары сверху и снизу — портят всю картину. У Газпрома достаточно стильный, современный фирменный стиль, огромный банк изображений разной тематики — почему бы не взять более абстрактное, но живое фото? С какой бы «душой» ни было организовано мероприятие, нейросеть всё обесценивает и обездушивает. А ведь здесь я ещё и удалял лишние элементы: логотипы с формы, артефакты…
Так заменит ли нейросеть фотографов, например? В текущем виде даже её «атмосферные» и реалистичные изображения не применимы для взаимодействия с людьми. Они быстро приедаются и не вызывают прежнего отклика.
Ещё хуже дела обстоят на маркетплейсах:
Фото: Карточки товаров обработанные нейросетью
Я подыскивал себе сорочку, не выходя из дома, а наткнулся на кучу карточек товаров, которые прогнали через AI-обработку.
Я смело могу сказать, что не предвзят и даже люблю нейросети, но при виде таких карточек отпало всё желание уделить им даже секунду внимания. Можно было бы сказать, что это мой протест нейросетям, но факт в том, что мы изначально не доверяем фотографиям товаров — они часто не соответствуют реальности. Но здесь…
Здесь ощущается какое-то безмерное наплевательство и неуважение к покупателю, а это именно то, с чем борются дизайнеры в своих проектах. Вместо доверия к товару получаем отторжение. Дизайнеры завоёвывают по крошке доверие людей к брендам своими работами, а здесь нам сразу показывают ненастоящий продукт — и хотят, чтобы именно из-за этого мы его изучили!
Вот настоящее следствие применения нейросетей — их просто не умеют применять. Нужно ли говорить, что соседняя карточка, созданная дизайнером с помощью базовой цветокоррекции и инфографики, будет привлекательнее? Эти люди уже заменили дизайнеров и фотографов нейросетями — вот результат.
Ещё вернёмся к тому, кто и как применяет нейросети, а пока кладём эту историю в копилку и переходим к следующим профессиям, которые могут заменить.
Аналитиков
С чем трудно поспорить, так это с тем, что нейросети могут проанализировать, структурировать и сделать выводы по бесконечным потокам данных. Форматирование текста, краткое содержание, обработка данных, расчёты и так далее. В отличие от специального ПО, нейросети могут адаптироваться под любой текстовый формат данных и работать с ним из коробки.
Нейросети могут разобраться в запутанном клубке данных, которые вы прислали, и выдать вменяемую аналитику. Можно говорить о качестве и точности этой аналитики, но факт в том, что «из коробки» AI может экономить дни времени. Особенно когда задачи аналитики разовые и не подразумевают наличие отдельного специалиста.
Нейросети могут без труда выдать базу любой сферы в любом формате: расписать структурно и подробно тему, объяснить «на пальцах», привести примеры, дать подсказки, ответить на вопросы и так далее.
Здесь же можно спросить нейросеть о том, как она видит своё будущее:
Фото: Нейросеть о замене профессий
Было бы странно тратить часы своего времени на написание статьи, которую я просто «развернул» из ответа нейросети, поэтому я старался не изучать чужое мнение на эту тему, а сначала сформулировать своё, а затем сравнить с окружающим. И что не может не радовать, так это близость моей точки зрения к другим специалистам из IT и даже нейросетям. Хочется верить, что и мои выводы из этой статьи окажутся так же не беспочвенными.
А теперь перейдём к тому, как и когда нас всех заменят! 🙂
Будущее нейросетей. Когда и как нас заменят?
Я пишу о том, что где-то нейросети выигрывают, а где-то всё только портят — это не спроста. Сейчас нейросети не так хорошо выполняют свои задачи, чтобы заменить людей. Сейчас нейросети лишь инструменты, а заменять профессии смогут только когда решат актуальные недостатки.
Проблемы, которые не позволяют заменить нас сейчас
Нейросети смогут заменять профессии, когда будут решены актуальные проблемы. Сейчас их много, они важны, и самые яркие из них я перечислю ниже.
Контроль результата
Уже сейчас нейросети полностью выполняют многие задачи за людей, но до сих пор не заменили ни одной профессии. Причина проста — нейросети нужно контролировать, чтобы избегать даже простейших ошибок. В простых и рутинных задачах это сделать легко, но чем сложнее задача перед нейросетью, тем больше контроля за её работой необходимо. Грамматическая ошибка (другой вариант написания) в сгенерированном тексте для поста в социальных сетях не сравнится с синтаксической ошибкой в коде для работающей системы.
В моём примере про исправление ошибок, перенесённая нейросетью запятая полностью уничтожила смысл предложения и исказила моё отношение к профессии копирайтера. Для меня это серьёзная проблема, которая требует внимания и контроля, именно поэтому даже простую задачу на проверку текста я не могу переложить полностью на нейросеть — результат непредсказуем.
Я и вы сможете проверить текст на смысловые ошибки, но сможете ли проверить код? Сможете исправить?
Навык работы с нейросетями
Уже сейчас нейросети могут выдавать очень качественный результат, но какой ценой?
Возьмём в пример разработку очень простого сайта. Нейросети уже сейчас могут написать пачку рабочего кода для адаптивного, современного сайта. Но что с этим кодом делать? Куда вставлять? Да, ответ можно получить от тех же нейросетей. Вам дают инструкцию, вы её выполняете, а потом сталкиваетесь с первой ошибкой. Что-то не работает, а вы даже не догадываетесь почему и на каком этапе. Вы не разработчик, не знаете нюансов, способов отладки, тестов, настроек и подводных камней. Что будете делать? Писать нейросети, гуглить решения, разбираться… Сколько времени и сил это займет? Нейросеть выдаст список из 10 звеньев, где может быть ошибка, а в каждом звене может быть по 10 причин. И все эти причины придётся проверять конкретно вам! Домен, DNS, хостинг, кодировка файлов, провайдер, технические работы, пропущенная галочка — пойди узнай, а потом вернись с результатами.
Да, с помощью нейросетей гораздо проще в чём-то разобраться, но в сложных вещах, даже упростив, остаётся огромный пласт работы. Сейчас и самому не сложно разобраться в том, как создать простой сайт на основе шаблона (такого же чужого кода, но от человека). Все ли сейчас бросятся в этом разбираться? Нет. Кто-то, конечно, из-за упростившегося процесса обучения начнёт разбираться в сайтах с нейросетями, но многие ли?
Не проще ли нанять человека, который вместо вас получит от нейросети решение и развернёт его? Кто-то, кто разбирается и в нейросетях, и в нужной сфере?
Я уверен, что все работы, в которых нужны специфические знания, так и останутся за специалистами. Уже они будут работать с нейросетями, из-за чего, вероятно, снизится цена на базовые услуги либо повысится качество услуг за ту же цену. Это то, что происходит сейчас: нейросети ускоряют работу специалистов, повышая качество либо снижая цену из-за возросшей конкуренции и темпов.
Я сам часто сталкивался с тем, что получить нужный результат от нейросети — непросто. Иногда бывает очень сложно донести задачу для нейросети, но ещё сложнее редактировать полученный результат уточняющими инструкциями. С маленькими задачами нет проблем, но с крупными, составными — это куда сложнее.
Для замены специалиста на нейросеть пользователь нейросети должен понимать, что он делает. Это не изменится никогда, только уровень требуемых навыков в заменяемой сфере будет снижаться.
Если нейросеть должна сделать за тебя работу, которую ты не умеешь делать, то как ты научишь её делать эту работу правильно? Как будешь контролировать качество результата?
Актуальность результатов
Многие нейросети не имеют прямого доступа в сеть, а только работают с ранее переданными им данными.
Например, я часто пользуюсь нейросетью DeepSeek (просто она бесплатная). Если ей задать вопрос о актуальности данных, то получаем такой ответ:
Фото: Нейросеть об актуальности своей базы
Это значит, что эта нейросеть не сможет дать результаты по свежим событиям. А это автоматически отрезает весомую часть функционала и актуальности нейросети.
Да, нейросети бывают разные, в том числе с доступом к сети, но не все, не сейчас. Некоторые можно обучить на новой информации самостоятельно. Но кто будет этим заниматься? Продавец носков на Wildberries? Которые чаще и заказывают большинство услуг.
Актуальность действительно важна. Новости, новые технологии, функции, правила… Если вы попросите нейросеть написать код/инструкцию, а ПО обновилось и код не работает, функционал убрали/изменили? Могут измениться стандарты, правила, даже законы… За этим надо следить, проверять.
Креатив, бездушие, подача
Ранее я писал про то, что сейчас работу нейросети легко «вычислить», результаты похожи, шаблонны, имеют общие черты.
Нейросети — это закономерности. Нейросеть не имеет настроения, не знает политическую обстановку, эмоциональный фон, в её результаты не вмешивается бесконечное количество событий, с которыми мы сталкиваемся ежесекундно. Нейросети не вызывают уважения, они не симпатизируют и не симпатичны, у них нет своей «личности». Это напрямую накладывает отпечаток на контент, созданный нейросетями.
За что мы любим и смотрим блогеров, актеров, персонажей? За уникальную личность, историю, подачу. За какие-то конкретные, уникальные вещи. Сейчас нейросеть не сможет это заменить. Да, она может стать помощником, но всё так же не может заменить. Это причина, по которой нейросеть не заменит ни блогеров, ни людей, создающих текстовый контент.
Зачастую нам интересно мнение конкретного человека, сообщества, специалиста на какие-то события, нейросеть этим за нас не поделится. Я сам не знаю, чем закончится статья, когда я начинаю её писать. Каждое следующее предложение — неожиданность, даже для меня. Я не могу спрогнозировать, какие краски обретёт статья из-за перемены в настроении, событиях прошедших за время написания, новых выводов, сделанных во время работы над статьёй…
Уникальность
Я уже говорил, что результаты работы нейросетей не самые уникальные, но предположим, что создадут по лучшей нейросети под каждую задачу, что дальше? Все будут пользоваться одними и теми же инструментами? Будут получать одинаково лучшие результаты? Кто из них станет выделяться?
Сколько открытий, уникальных решений появлялось из-за проб и ошибок? Чем лучше развиваются нейросети, тем меньше ошибок они будут допускать, а в ошибках есть некий шарм. Вспомните голливудские фильмы, снятые на зеленом экране. Эту безупречно вылизанную картинку. В этих фильмах даже мусорный бак выглядит чище, чем что-то в реальной жизни. Не хватает «шумов», «хаоса». Без «хаоса» нельзя. Он вокруг. Нейросети лишают свои результаты «хаоса».
Сырые результаты
Как я уже писал в разделе о навыках работы с нейросетями, результат работы искусственного интеллекта требует проверки, но часто и доработки.
Мне иногда присылают нарисованные нейросетью «логотипы» со словами: «можете сделать из этой картинки логотип?» Казалось бы, за меня работу сделали, нужно только обвести изображение на картинке, раскрасить и готово. Ха! Было бы всё так просто, может, нейросети и сразу бы делали «рабочий» логотип. Помимо того, что логотип должен содержать идею, привлекательно выглядеть, есть ещё ряд обязательных параметров.
Современный логотип должен быть векторным. Состоять из графических примитивов. Он должен иметь возможность печататься, гравироваться, тесниться, иметь монохромные, Ч/Б варианты и т.д. Эти требования накладывают серьёзные ограничения. Но нейросети (или пользователей) это не волнует. Мне в качестве «готового» логотипа прислали следующую картинку и попросили доработать до полноценного лого.
Фото: Логотип от нейросети
Дизайнерам не нужно объяснять весь ужас ситуации, но тем, кто не знаком с графикой, приведу в пример десяток проблем.
Начнём с того, что эти изображения имеют свой «сочный» вид только из-за обилия градиентов и теней. Мы не очень привыкли к нагромождению абстрактных объёмных элементов, поэтому эти картинки выглядят свежо и привлекательно. Весь вид достигается «объёмом». Но в качественном лого нет объёма. Нет теней. Нет обилия градиентов. Все формы и размеры строго выверены, ровны и пропорциональны. Вот с какими проблемами сталкиваешься, когда пытаешься его повторить:
Можете прокликать фото, под каждым есть описание проблемы каждой вариации исполнения. Много нюансов, правда?
Конечно, некоторые варианты лого поддаются быстрой перерисовке и использованию, но это, скорее, удача.
Как нас заменят нейросети
Чтобы нейросети заменили профессии, нужно решить проблемы, описанные выше. Сейчас эти проблемы решаются самими специалистами, за которых нейросеть делает работу.
То, что происходит сейчас, уже было в истории. Переход от мануфактуры к фабрикам вызывал такие же переживания. Сейчас и тогда происходящее — промышленная революция.
Ручной труд автоматизируется. Производительность растёт. Себестоимость падает. Изобретаем конвейер.
Специалисты, которые были на мануфактурах, обучали работников, — стали «обучать» машины и механизмы. Нужда пропала только в специалистах низшего звена, которые легко находились, обучались и заменялись. Ценные специалисты не были заменены, они перешли дальше, кто-то адаптировался под новую реальность, кто-то обрёл новые компетенции. Ценность специалиста в знаниях и опыте — это всегда нужно и актуально. Если ваш опыт и знания так легко заменить, то хороший ли вы специалист? Стоите ли вы того места, которое занимаете? Достаточно ли вы ценны, эффективны, обучаемы, развиты, чтобы своевременно адаптироваться под стремительно развивающийся мир?
Сейчас нейросети — только инструменты. Возможно, скоро они начнут заменять профессии, но как скоро? Чат GPT всколыхнул мир в 2022 году. Прошли ТРИ года, этого недостаточно, чтобы сменить компетенции и адаптироваться? Три года можно было перекладывать свою работу на нейросеть, чтобы она выполняла вашу работу, а в это время учиться новым, актуальным навыкам. Если вы этого не делаете — не удивительно, что вы боитесь замены нейросетью. IT-сфера, которой прогнозируют скорую замену, изначально была конкурентной и требовала гибкости и быстрой адаптации. Темп ускорился, но уже прошли годы, и у всех есть, и было время подготовиться. (А кто-то всё ещё пользуется кнопочным телефоном, кто-то не умеет пользоваться компьютером…)
Ещё хочется отметить, что нейросети не бесплатные. Кто знает, сколько они будут стоить и будут ли их покупать наши рядовые заказчики, чтобы нас же и заменять…
Помните, я писал про карточки на Озоне, сделанные с помощью нейросетей? Про то, что сами люди не стремятся изучать нейросети? Вот актуальное подтверждение:
Фото: Объявление о поиске дизайнера, который владеет нейросетями на freelance.ru
Как итог, заменить меня должны были ещё пару лет назад, но реальность сложнее. Профессионал, специалист — это целый комплекс параметров, навыков, знаний, опыта… Нейросети превосходно заменяют людей в задачах, но не заменяют в профессиях. Появление шуруповёрта не заменило молоток, а держат их всё те же работники, но уже с новыми навыками. Многие профессии не только останутся сами по себе, но и сохранят множество инструментов, которые актуальны сейчас и могли бы, по прогнозам, эту актуальность потерять. И только гибкость и адаптивность нейросетей позволяют им так быстро развиваться. Гибкость, которой нет у других инструментов, которая была только у самих людей.
Так чего же ждать от нейросетей?
На сегодня я не замечаю какого-то повсеместного сокращения специалистов. Вероятно, какое-то количество работников с простейшими задачами сократили из-за использования нейросетей и возросшей от этого производительности. Но кто их заменил? Те же более гибкие работники, которые смогли освоить нейросети под свою задачу. Работа осталась, инструменты изменились, производительность выросла. Именно такое ближайшее будущее я и вижу.
Нейросеть — это всё ещё инструмент
Прошли годы с появления ChatGPT, MidJourney, а тема замены профессий всё ещё актуальна. Я думаю, что ещё несколько лет радикальных изменений не произойдёт. Потребуется столько же времени для обучения работе с нейросетями и переходу к ним, сколько сейчас нужно времени, чтобы обучиться какой-то профессии.
Те, кто начал раньше — имеют преимущество. Те, кто не готов изучать новое и прогрессировать — останутся позади. Это не замена профессий, это их трансформация. Появляется мощный инструмент, который заменяет пачку работников-новичков. Но в некомпетентных руках даже самый технологичный инструмент не даст соответствующего результата.
Есть время на обучение
Помимо того, что сейчас нейросети совершенно не самостоятельны, результат их «творчества» не идеален и требует контроля и доработок, даже после их прогресса потребуется контроль и управление. На эту задачу вы и можете сейчас обучаться.
Сейчас можно обучаться и тем профессиям, которые скоро могут исчезнуть. Нет, это не риск или авантюра, здесь важно понимать, какое это должно быть обучение.
Возьмём графический дизайн. Здесь я хорошо понимаю «угрозу» и возможности нейросетей. Стоит ли сейчас обучаться дизайну? Если речь про адептов графического дизайна в Figma — точно нет. Сейчас очень много «дизайнеров», которые осваивают для графического дизайна очень простой инструмент Figma и радуются успеху. Figma создана для других задач, а графических возможностей в ней минимум. Более того, нет никаких возможностей для исправления работ нейросетей.
В Figma не получится исправить изображение, полученное от нейросети, там просто нет нужного функционала, даже простых аналогов. Такой свежеиспечённый специалист точно не понадобится в ближайшем будущем.
А вот обучаться фотошопу можно и сегодня. Во-первых, он умеет всё. Во-вторых, именно в нём и придётся исправлять «косяки» нейросетей. Если поставить цель, то за год можно очень хорошо научиться им пользоваться, за это время вас не успеют заменить… В комплекте к нему сразу появляется навык быстро разбираться в любой Figma, Illustrator, Premiere Pro, After Effects. Освоив такой сложный и запутанный инструмент, все остальные покажутся цветочками.
Так же изобилие функций и задач, которые выполняет фотошоп, невероятными темпами развивает фантазию, когда нужно изобрести велосипед, а под рукой только пара изученных инструментов фотошопа. Как я и говорил раньше, нейросети не заменят хороших специалистов и требуют (а возможно, и всегда будут требовать) контроля над результатом. Если ваша профессия позволит заниматься контролем и обработкой результатов работы нейросети, то смело изучайте эту профессию и сегодня.
К тому же, сейчас нейросети умеют не только «заменять» сотрудников, но и обучать их. Учить профессии сейчас с помощью нейросетей, а ещё и одновременно учиться пользоваться нейросетями — отличная фора перед теми, кто сейчас уже в профессии и ленится этим заниматься, теряя свою актуальность и востребованность на рынке. К тому же, каждое следующее поколение специалистов сразу учится актуальным инструментам, не тратя время на устаревшие. Это также добавляет смысла обучению профессиям прямо сейчас.
Подытоживая идею начала обучения сегодня, можно понять, что сегодня новички в профессиях не сильно проиграют ветеранам. Рынок резко меняется, и те, и те учатся новому с нуля, что выравнивает шансы каждого на успех в профессии. Специалисты со стажем имеют больший опыт, но меньшую инерцию из-за прицепа знаний, из-за этого новички могут их обогнать при правильном подходе.
Итоги
Нейросети не готовы нас заменить прямо сейчас. Нейросети полностью заменяют человека только в простых задачах, но всё равно требуют контроля, проверки, доработок и навыков работы с ними. Результаты работ нейросетей непредсказуемы и не всегда качественные. Чем сложнее задача, тем больше нужно контроля.
Под настоящей угрозой — простые профессии и малоценные сотрудники. Те, кого и сейчас легко заменить другим человеком, которого обучат за несколько дней делать ту же работу.
Сейчас и в ближайшем будущем нейросети — это только инструменты. Они не самостоятельны, ненадёжны, требуют навыков работы с ними.
Возможная замена профессий нейросетями — недостаточный повод, чтобы не начинать обучение чему-либо сегодня. Наоборот, нейросети могут стать помощником в обучении. А старт обучения в правильном направлении сегодня позволит конкурировать в новых реалиях с уже опытными специалистами.
Пока нет поводов бить тревогу из-за нейросетей, но однозначно нужно принять тот факт, что рынок труда быстро меняется, привычные инструменты устаревают. Сейчас требуются новые навыки, новые инструменты, а наличие опыта уже сейчас станет форой и преимуществом при переходе к новой реальности.
P.s.
Дописав статью, начал делать функцию оглавления для статей, а то уж слишком объёмные становятся. Да и хочется удобства добавить — всё-таки нужно соответствовать тому, о чём я пишу — делать работу качественно.
Так вот, у Elementor, через который я собираю страницы, есть готовый функционал для оглавления (его вы видите на верху страницы), но вот эта зараза открывается только при клике на стрелочку и никак иначе. Нужно было решение, чтобы клик на всю область рамки открывал его. Закинул задачу нейросети DeepSeek. Спустя 10 запросов, предложений решений и отправки ему кодов, решения мне так и не предложил. Я пошёл к ChatGPT и спустя 9 запросов решение было найдено. При этом ChatGPT не стеснялся задавать мне вопросы и просить прислать код страницы! А вот DeepSeek вел себя как отечественный политик. Каждый раз клялся и обещал, что это решение лучшее и точно работает, забывая, что говорил так же секунду назад. Претенциозно выдавал одну и ту же фразу несколько раз подряд…
Решил упомянуть это, т.к. в сети много обсуждают, что китайские «аналогофф нет», скопированные с ChatGPT, обходят его же по всем параметрам… Пока не согласен в корне…
Фото: Точно надежный вариант! Своим программистом клянусь!