Что происходит с рынком труда? К нам приближается очередная волна технологического замещения: согласно статистике HeadHunter, в феврале 2023 года работодатели из России отправили на этой платформе 506 запросов на поиск специалистов, умеющих пользоваться нейросетями Colorize и ChatGPT. Время от времени появляются новости, как компании массово увольняют сотрудников, заменяя их роботами: например, пермская компания Xsolla уволила 150 человек, а американская BuzzFeed — 180 журналистов. Еще в 2016 году Сбербанк сократил по той же логике 450 юристов.

На волне хайпа нейросетей топ-менеджеры рассматривают стратегию с массовыми увольнениями как выгодную: считается, что ChatGPT умеет писать коды лучше начинающих программистов или «человеческие» тексты лучше нишевых копирайтеров. То же самое с графическим дизайном, бухгалтерским делом и даже медициной. Так, алгоритм Watson может диагностировать онкобольных на ранних стадиях с точностью в 90%.

ChatGPT выглядит очень умным, и все-таки нельзя забывать, что у него нет осознания  — как самого себя, так и выдаваемых им результатов. Иными словами, он не несет никакой ответственности за работу. Депутат Госдумы Анатолий Вассерман предсказал, что нейросети заменят «офисный планктон», но творческие профессии, включая IT-сферу, останутся востребованными.

Моя же точка зрения заключается в том, что даже обыкновенный офисный работник останется сидеть за своим прежним столом, но только если немного постарается прямо сейчас и попытается понять, как же все-таки пользоваться этими вашими нейросетями.

Почему нейросети не могут обходиться без человека

Даже самые продвинутые нейросети далеко не универсальные инструменты: у них есть масса ограничений, из-за которых они не способны выполнять задачи без участия человека. Возьмем, к примеру, всё тот же ChatGPT.

◉ ChatGPT не может самостоятельно получать информацию из интернета и не владеет полной картиной мира, начиная с 2022 года. А это значит, что он не способен писать новости и проводить актуальный ресеч. Нейросети используют только ту информацию, которую им «скормили» — и провести с их помощью уникальное исследование не получится.

◉ Часто результат нейросети — это вода. Искусственный интеллект ограничен в узкоспециализированных областях и часто выдает слишком обобщенные ответы на конкретные запросы. Также ChatGPT не отвечает на вопросы о конкретных людях, чтобы не оскорбить честь и достоинство политиков или селебрити. А ещё в  ChatGPT встроены фильтры, которые не позволяют писать о незаконных видах деятельности или на «аморальные» темы, что не всегда хорошо: например, вы не сможете на основе нейросети вести блог о сексуальной культуре или проблемах феминизма, сделать рекламу пива или создать презентацию на тему буллинга и избиений в школах. Все это не означает, что нейросети пытаются быть ответственными за свои действия: они не понимают, что плохо, а что хорошо, и их алгоритмы несовершенны.

◉ Порой ChatGPT дезинформирует и порождает фейки, потому что его цель — не сообщить достоверную информацию, а сгенерировать текст, похожий на человеческий. Иногда он создает несуществующих персонажей: например, вы попросили сделать подборку лучших молодых дизайнеров России и рассказать об их уникальном стиле, получили крутой текст, но по итогу половину этих упоминаемых людей не можете даже нагуглить. 

Все вышеперечисленное не означает, что про нейросети забудут, когда хайп утихнет. Нейросети — это принципиально новые компьютерные системы, имитирующие биологические нейронные сети. Они могут самообучаться и ультрабыстро решать задачи, на которые живой человек мог бы потратить часы, недели, месяцы или даже годы.

Нейросети — это плохой наемный работник, но прекрасный инструмент в руках профессионала.

Оператор нейросетей: как использовать ИИ, чтобы оптимизировать свою работу

А теперь сюрприз — весь вышеприведенный текст был создан с помощью нейросети за сорок минут. Ключевое слово — именно «с помощью».

Так как ChatGPT не имеет доступа к интернету, мне как специалисту пришлось самой погуглить информацию и в конвейерном режиме скопировать из чужих статей полезные абзацы. Благо, вчитываться в итоговый документ не было нужды: я скормила его нейросети и дала указания, какой текст нужно подготовить. Запрос пришлось делать больше десяти раз, но по итогу я получила хорошо упорядоченную информацию с уникальными формулировками. Дальше дело за малым: проверить на ошибки, убрать всю воду и раздражающие повторы, подкорректировать tone of voice и добавить больше своего личного мнения, иными словами, внести капельку «человечности». На деле — практически то же самое, как если бы я редактировала журналиста-первокурсника. Только намного, намного быстрее.

Проблема заключается в том, что работа с нейросетями — это тоже навык, которому нужно учиться. Недавно в компании, где я работаю, появился сотрудник на должности оператора нейросетей — это человек, который помогает экспертам нашей онлайн-академии создавать курсы. Работа строится так, что эксперты придумывают структуру образовательного продукта, после чего оператор нейросетей подбирает правильные запросы и генерирует тексты с информацией из открытых источников. Мы получаем драфт, который редактирует эксперт: проверяет на достоверность, вставляет примеры из личного опыта, добавляет собственные инсайты, которые ему важно донести.

Работа с нейросетями сильно освобождает время эксперта и дает ему пространство для того, чтобы решать верхнеуровневые задачи, до которых в иной ситуации он мог бы попусту не добраться: задуматься об уникальности продукта, его ценности и эффективности для покупателя. Бывает так, что эксперт смотрит на выданный драфт и принимает решение полностью переделывать курс, всю его идею и подход. Часто ли преподаватели обладают такой же роскошью, особенно в бизнесе, где каждый час стоит больших денег?

Но скорость не единственный плюс. Зачастую нейросеть помогает эксперту расширить свои знания и прокачать творческое мышление: например, когда мы спросили нейросеть, как найти преподавателей для онлайн-школы, она выдала большой список, половина пунктов которого неочевидны, но все советы оказались рабочими!

Оператор нейросетей не единственная профессия, которая станет популярна по мере развития машинного обучения. Вторая специальность — data scientist. Эти люди создают системы самообучения нейросетей, с их помощью анализируют большие объемы данных, а потом формируют выводы. Третья профессия —  системные операторы, которые контролируют работу нейросетей и отслеживают ее на ошибки. Четвертая — архитекторы автоматизации, которые разрабатывают сценарии их поведения. Пятая — копирайтеры, создающие тексты для диалоговых интерфейсов и ботов. С их помощью роботы могут эффективнее взаимодействовать с пользователями и понимать их запросы. Наконец, шестая специальность — юристы по защите интеллектуальной собственности. Ой! Кажется, с этим абзацем мне тоже помог ChatGPT 🙂

Прогнозы: что произойдет с якобы ненужными работниками

Искусственный интеллект не способен полностью заменить людей с высокой квалификацией — по крайней мере, в ближайшие 15-20 лет. Но для таких специалистов нейросети станут вспомогательным инструментом, который в корне изменит их работу. Как ни парадоксально, он снимет с них некоторые творческие задачи, но даст простор для преодоления ультратворческих целей. Подобно экспертам в образовании (пример, который я приводила), специалисты будут заботиться о существенном улучшении качества проектов, проявлять в них свой уникальный взгляд и создавать себе рабочую атмосферу для получения инсайтов.

С другой стороны, более нишевые специалисты (вроде оператора нейросетей) при взаимодействии с искусственным интеллектом так и останутся винтиком в конвейере, но избавятся от проблем, связанных с придумыванием тезисов, поиском информации или чего-то другого.

Искусственный интеллект может помочь в разных сферах, но людям все еще хочется пользоваться работой живых людей. Кассы самообслуживания сокращают количество кассиров, но многие покупатели все равно идут к человеку, чтобы получить помощь или просто пообщаться. Беспилотные перевозки могут стать обычным явлением на дорогах, но многие все равно предпочтут пользоваться услугами водителей такси или грузовых машин, чтобы получить удобство и качественный сервис. В 1997 году Гарри Каспаров проиграл компьютеру в шахматы. Что-то изменилось для шахмат? Люди перестали играть?

Без сомнения, в будущем искусственный интеллект станет частью любого рабочего процесса, от услуг расшифровки аудио до сферы медицины. Но это не значит, что он заместит человека, если тот подружится с новыми технологиями и начнет применять их в своей работе.

В мире с нейросетями обязанность человека — вдохнуть в свой проект саму жизнь. И если разобраться в ситуации, не придется гадать, что из этого текста сгенерировала нейросеть. И так понятно, что мы работали вместе.

Изображения: Pxfuel (обложка); Freepik