Тирасполь, 28 апреля. /Новости Приднестровья/. Начиная с прошлого года с заголовков новостных сайтов, журналов и газет практически не сходит тема искусственного интеллекта и нейросетей. Сгенерированные машинным интеллектом фотографии ареста Дональда Трампа, папа римский в пуховике, прогнозы ChatGPT и достижение нейросетью порога в 100 млн пользователей буквально за считанные месяцы, предсказания по будущему развитию искусственного интеллекта от Илана Маска и Билла Гейтса, апокалиптичные предостережения учёных. Всё это подогревает интерес публики и обеспечивает СМИ темами для статей и репортажей.
«Новости Приднестровья» решили тоже не оставаться в стороне и выяснили, в каких отраслях в ПМР уже сегодня используются нейросети.
Что такое нейросеть?
Начнём мы наш разбор с вопроса, что такое нейросеть. Одно из определений данного понятия звучит следующим образом: нейросети (или искусственные нейронные сети) - один из самых важных инструментов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Они имитируют работу человеческого мозга и используются для решения различных задач, таких как классификация данных, распознавание образов, анализ текста, прогнозирование временных рядов и многое другое.
Нейросеть состоит из большого количества искусственных нейронов, которые объединены в слои и обрабатывают информацию. Используя алгоритмы машинного обучения, они учатся, обрабатывая большие массивы разного рода данных.
Уже сегодня нейросети используются во многих отраслях, включая финансы, здравоохранение, транспорт, науку и многие другие. Где их уже применяют в Приднестровье - в нашем материале.
Нейросеть как помощник копирайтера
Один из самых популярных способов использования нейросетей - поиск и обобщение информации по какой-либо теме. Это может делать как находящийся у всех на слуху ChatGPT, так и другие нейросети - например, Perplexity. В отличие от поиска при помощи традиционных систем типа Гугла или Яндекса, нейросеть выдаёт не перечень сайтов, в которых содержится информация по заданному пользователем вопросу, а уже скомпилированную и обобщенную информацию. Тот же ChatGPT можно попросить подготовить целую статью на заданную тему.
Таким образом, нейросети можно использовать (и их уже используют) для создания разного рода текстового контента. Например, для подготовки постов для тематических групп в социальных сетях либо наполнения сайтов.
Написанием SEO-текстов на заказ (Search Engine Optimization - оптимизация сайтов для их более приоритетной выдачи поисковыми системами) как раз занимается жительница Тирасполя Ирина. С недавних пор для подготовки таких материалов она решила попробовать использовать ChatGPT, чтобы упростить себе работу. Ирина пишет тексты на разную тематику - от медицины до пищевой промышленности. Погружение в новую тему каждый раз отнимает достаточно много времени. Поэтому использование искусственного интеллекта должно сделать процесс подготовки текстов быстрее и проще. Впрочем, полностью переложить всю работу на ChatGPT у Ирины не получилось.
Среди несомненных плюсов нейросети копирайтер отмечает возможность выбрать язык, стиль и манеру написания текста. Но у ChatGPT есть и целый ряд минусов. По крайней мере при работе с русскоязычными текстами.
«Во-первых, текст получается косноязычным, разницы в стилях подачи информации я не заметила», - отмечает Ирина.
Кроме того, подготовленную нейросетью информацию нужно тщательно перепроверять, так как ChatGPT делает довольно много фактологических ошибок.
Также, по мнению девушки, у искусственного интеллекта тексты получаются однообразными и похожими на то, чего и так много в интернете. «В них много ключевых слов, но мало интересной информации», - говорит Ирина.
Но есть и несколько положительных моментов. Копирайтер отмечает: ChatGPT пишет тексты очень быстро и с высокой уникальностью. Предлагаемую структуру текста, выданного нейросетью, можно брать за основу для композиции материала, а некоторые предложения даже использовать целиком без редактирования.
В целом, по мнению Ирины, на данный момент искусственный интеллект справляется с написанием небольших шаблонных текстов, которые всё равно нуждаются в редакторских правках. В будущем нейросети, возможно, и вовсе смогут полностью заменить копирайтеров в плане создания качественного SEO-контента, который будет соответствовать требованиям поисковых систем.
«Но для авторских текстов, которые, я надеюсь, всегда будут востребованы читателями, нужен живой автор с уникальным стилем, умением разбавить информацию комментариями компетентных специалистов и аргументировать собственную точку зрения», - делает вывод Ирина.
Использование ИИ в программировании
Кроме написания текстов на требуемую тематику, искусственный интеллект способен писать и программный код, выступая в роли помощника IT-специалиста. Для решения подобных задач уже создано несколько специализированных нейросетей - например, Copilot интегрированный в платформу для разработки IT-продукции, GitHub или CodeWhisperer от Амазон.
Однако с подобными задачами могут справляться и универсальные нейросети-поисковики, отмечает директор тираспольской компании «АйСиТи» Андрей Бабере.
«Мне необходимо было создать интерфейс для авторизации в новом фреймворке Blazоr (фреймворк - готовая модель в IT, шаблон, на основе которого можно дописать собственный код - прим. ред.). Так как этот фреймворк новый, то информации в интернете о том, как с ним работать, было мало. Поэтому я решил прибегнуть к помощи ChatGPT. Задал вопрос. Причем вопрос был прямой: "Как реализовать авторизацию на Blazor", и чат предоставил сначала большой обширный текст с советами, как это сделать, а потом, когда я попросил код, он предоставил и его», - рассказывает директор IT-компании.
По словам Андрея Бабере, предложенный нейросетью программный код был достаточно качественным и позволял выполнить примерно 60% необходимого функционала. А самое главное, ответ искусственного интеллекта задал направление для дальнейшей работы IT-специалистов.
И хотя в конечном итоге Андрей Бабере написал программный код самостоятельно, использование нейросети позволило сэкономить значительное количество времени при поиске нужной информации.
«Нужно понимать, что чат отвечает тем кодом, который нашёл в интернете. А это означает, что кто-то до него где-то этот код написал. Если этот код правильный и рабочий, то чат и выдаст правильный и рабочий код. Тот код, который он мне выдал, в принципе, был рабочим», - отмечает директор "АйСиТи".
Тем не менее, по мнению Андрея Бабере, предложенные ChatGPT программные решения, как и в случае с текстом, всегда нужно перепроверять во избежание ошибок. Правда, в случае с программным кодом в отличие от обычного текста, помимо использования авторитетных и достоверных источников, есть ещё один способ проверки кода - запуск его в среде разработки. И тогда по крайней мере станет понятно, работает ли предложенное искусственным интеллектом решение или нет.
Дополнительным преимуществом ChatGPT и специализированных сетей для работы с IT-проектами является тот факт, что они могут генерировать и находить необходимый программный код на различных языках программирования. Поэтому если какой-то из языков разработчик знает хуже, чем свой основной, то он может прибегнуть к помощи искусственного интеллекта, чтобы быстрее восполнить пробелы в знаниях и найти путь к реализации тех или иных задач.
Однако, как и в случае с копирайтингом, полностью переложить обязанности разработчика на искусственный интеллект не удастся. Хотя есть отдельные примеры, когда тот же ChatGPT поэтапно писал по запросу полноценный программный продукт, в большинстве случаев нейросеть может сгенерировать различные блоки кода, которые затем программисту будет необходимо интегрировать в общую архитектуру продукта.
Впрочем, уже через несколько поколений качество искусственного интеллекта может повыситься до такой степени, что код по запросу программиста будет полностью писать нейросеть, а IT-специалисту останется только контролировать этот процесс и задавать правильные запросы, предполагает директор «АйСиТи».
Графический дизайн
Помимо поиска информации, написания текстов, создания программного кода, искусственный интеллект также можно использовать для генерации изображений. Делают это специализированные нейросети, которые перед этим специально обучали на большом массиве картинок и фотографий, снабжённых различными подписями. Это необходимо, чтобы искусственный интеллект мог соотнести определённые элементы изображения или стиль рисовки со словами, их обозначающими. А значит, в конечном итоге был способен понимать пользователя и создавать по текстовому описанию требуемый продукт.
Одна из очевидных областей применения таких нейросетей - графический дизайн. Например, самую известную нейросеть, создающую по запросу пользователя изображения, Midjourney применяет дизайнер-иллюстратор из Тирасполя Татьяна Карандашова.
По её словам, искусственный интеллект можно использовать при поиске идеи для оформления нового заказа.
«Когда есть какая-то концепция изображения и мне нужно её продумать, найти нужные референсы (вспомогательный рисунок или фото, используемый для вдохновения - прим. ред.), и я их сама не нахожу или мне нужны детали, я начинаю генерировать изображения при помощи нейросети и оттуда беру какие-то элементы или, может быть, цветовые сочетания, подправляю немного всё это и использую в работе», - рассказывает дизайнер.
Кроме того, использование нейросети значительно ускоряет работу, если дизайнеру нужно создать макет какого-либо решения, который будет содержать оригинальные иллюстрации.
«Допустим, я делаю дизайн этикетки, верстаю её как дизайнер, то есть придумываю композицию. И мне нужно изображение. Сама бы я рисовала его недели две. Поэтому я использую нейросеть и всё, что мне нужно, генерирую здесь и сейчас. Это позволяет сразу обсудить предложенное решение с заказчиком и быстрее закончить работу», - отмечает дизайнер-иллюстратор.
Например, вот эти иллюстрации по запросу Татьяны сгенерировала нейросеть.
А вот так после редактуры и последующей доработки выглядит итоговый вариант упаковки.
Однако, как и в случае с написанием текста и создания программного кода, конечный результат всё равно приходится самостоятельно редактировать, а часто и попросту перерисовывать предложенные изображения заново, используя их просто в качестве примера, на который можно опираться, отмечает дизайнер.
Использование нейростей в бизнесе
Ещё одно направление использования искусственного интеллекта - это бизнес. Строго говоря, все вышеперечисленные примеры можно отнести к этой сфере.
Например, уже сегодня нейросети используются для подготовки описания товаров при размещении на различных маркетплейсах, а дизайн какого-либо продукта, разумеется, имеет прямое отношение к тому, насколько он будет популярен на рынке.
Но также искусственный интеллект может использоваться и непосредственно при выработке и принятии управленческих решений, разработке проектов, планов, составлении прогнозов.
Так, директор приднестровского предприятия «Агролегион» Владислав Ярыч воспользовался ChatGPT для разработки заявки (и прилагаемого к ней бизнес-плана) на получение гранта.
Один из плюсов такого использования искусственного интеллекта - значительно сокращается время на сбор информации и её обобщение, отметил предприниматель в беседе с «Новостями Приднестровья».
«Однако в работе нейросети есть и определённые ограничения. Нельзя чату сказать: напиши бизнес-план на такую-то тему. Он не напишет. Он может написать для начала структуру. А потом уже с ним надо идти по главам и так готовить план постепенно», - отметил директор предприятия.
Кроме того, экономические расчёты по проекту Владиславу с сотрудниками также пришлось проводить самостоятельно во избежание критически важных ошибок. По словам бизнесмена, на момент подготовки проекта 3-я версия ChatGPT плохо справлялась с подобными задачами.
Тем не менее в конечном итоге нейросеть помогла составить черновую версию текстовой части бизнес-плана, которую всё равно пришлось редактировать. Кстати, ответ на заявку на грант пока ещё не пришел, поэтому судить, насколько хорошо ChatGPT справился с задачей по бизнес-консалтингу в данном конкретном случае, пока рано.
В будущем же сфера применения искусственного интеллекта в бизнесе и управлении, по мнению Владислава Ярыча, будет только расширяться. Например, одним из перспективных направлений могла бы стать полная автоматизация ведения бухгалтерских расчётов - тогда как сейчас эта проблема решена частично за счёт различных программных решений.
Резюме
Обобщая вышеизложенное, можно сказать, что процесс внедрения искусственного интеллекта в различные сферы экономики пока находится только на начальной стадии. В будущем нейросети, вероятно, будут играть более весомую роль в самых разных областях: от копирайтинга и IT-отрасли до разработки новой продукции для промышленного производства.
Что же касается конкретно Приднестровья, пока нам удалось найти примеры использования нейросетей отдельными специалистами или небольшими и средними по размеру компаниями. В ближайшем будущем, вероятно, искусственный интеллект будет шире внедряться на крупных предприятиях и в госсекторе.
Кстати, ещё одна сфера, где можно использовать нейросети, которую мы не перечисли в основной части статьи, это журналистика. Например, введение к этому материалу было написано с помощью ChatGPT. Правда, выданный нейросетью текст тоже пришлось немного отредактировать.
Насколько оригинал, написанный ИИ, отличается от того, что в итоге попало в материал, можете сравнить сами.
Однако если с поиском какой-то общей информации по той или иной теме и изложением её в доступном виде нейросети уже умеют справляться, то разрабатывать более узкую тематику, брать интервью у респондентов, самостоятельно искать документацию со статистическими данными ИИ пока не умеет.
Поэтому журналисты могут спать спокойно. Искусственный интеллект у них работу не отнимет. По крайней мере в ближайшем будущем.
