Как выжить в эпоху генеративного ИИ?
В последние несколько лет развитие технологии генеративного ИИ добилось значительного прогресса. Его применение в различных приложениях, таких как синтез изображений и речи, генерация текста и сочинение музыки, производят сильное впечатление. Однако наряду с популярным хайпом, многие люди испытывают некоторое беспокойство, думая в связи с этим о будущем своей работы. Скорость, с которой генеративный ИИ перешел от стадии концепции к реализации в бизнесе, не оставляет никаких сомнений в том, что эти опасения имеют под собой основания.
Как и любая инновационная технология, генеративный ИИ может повлиять на занятость как положительно, так и отрицательно.
Среди положительных воздействий обычно перечисляются:
Повышение производительности. Генеративный ИИ может автоматизировать повторяющиеся или трудоемкие задачи, высвобождая людей, чтобы они могли сосредоточиться на более творческих или сложных задачах.
Создание новых рабочих мест и отраслей. Генеративный ИИ может создавать новые отрасли и рабочие места в таких областях, как маркировка данных, разработка моделей и обслуживание ИИ.
Повышение безопасности. Генеративный ИИ можно использовать в таких отраслях, как производство и транспорт, для повышения безопасности благодаря автоматизации опасных или физически сложных задач.
Хотя нет никаких сомнений в том, что это нововведение принесет рост и процветание экономике и обществу в целом, многие люди могут очень скоро почувствовать его негативное влияние на свою жизнь. И это может произойти очень быстро – буквально в течение следующих 3-5 лет, учитывая скорость созидательного разрушения, которую несет с собой эта технология.
Мы станем свидетелями:
Замещения рабочих мест: Генеративный ИИ может заменить людей в некоторых отраслях, особенно в таких, как обслуживание клиентов, ввод данных и рутинные производственные задачи.
Несоответствия навыков: развитие генеративного ИИ может потребовать от работников новых навыков и обучения, которые не являются широко доступными, что приведет к профессиональному несоответствию.
Экономической нестабильности: вытеснение работников генеративным ИИ может привести к экономическим потрясениям в некоторых отраслях, особенно там, где рабочая сила в значительной степени зависит от рутинных или низкоквалифицированных задач.
Важно отметить, что влияние генеративного ИИ на занятость является сложным и многогранным процессом, и, вероятно, будет варьироваться в зависимости от отрасли, региона и уровня технологического развития. Политика и меры, такие как программы переподготовки и услуги по трудоустройству, могут быть необходимы для смягчения негативного воздействия генеративного ИИ на занятость и обеспечения плавного перехода к более автоматизированной рабочей силе.
Важно подчеркнуть, что технология генеративного ИИ все еще имеет некоторые недостатки, которые могут препятствовать ее быстрому и широкому проникновению в некоторые области. Недавнее тестирование генеративного ИИ в Bing (Microsoft) и Bard (Google) выявило проблемы, которые необходимо решить, прежде чем эту технологию можно будет безопасно широко использовать в корпоративных системах. Основные недостатки генеративного ИИ включают:
Ограниченное понимание контекста: модели генеративного ИИ обучаются на больших наборах данных и учатся генерировать новый контент путем экстраполяции шаблонов, которые они определяют в этих наборах данных. Однако у них нет глубокого понимания контекста или смысла контента, который они генерируют. Это может привести к ошибкам или несоответствиям в выводах, особенно в тех случаях, когда созданный контент требует высокой степени чувствительности к контексту или культурным особенностям.
Предвзятость и несправедливость: модели генеративного ИИ могут усиливать существующие предубеждения и несправедливость в данных, на которых они обучаются, что может привести к негативным результатам. Например, модель генерации текста, обученная на предвзятых новостных статьях, может генерировать предвзятую лексику в выходных данных. Это может иметь серьезные последствия для общества, особенно в таких областях, как решения о найме, финансовое кредитование и уголовное правосудие.
Конфиденциальность и безопасность данных. Генеративные модели ИИ требуют эффективного обучения больших объемов данных, что может представлять значительный риск для конфиденциальности и безопасности данных. Если данные, используемые для обучения модели, содержат конфиденциальную информацию, существует риск утечки или неправильного использования этой информации. Кроме того, модели генеративного ИИ могут быть уязвимы для атак со стороны злоумышленников, когда злоумышленники пытаются манипулировать выходными данными модели, внося тонкие изменения во входные данные.
Энергопотребление: обучение генеративных моделей ИИ может быть дорогостоящим в вычислительном отношении, требуя большого количества вычислительных ресурсов и энергии. Это может оказать значительное воздействие на окружающую среду.
Отсутствие прозрачности. Генеративные модели ИИ сложно интерпретировать или отлаживать, особенно если они основаны на алгоритмах глубокого обучения. Отсутствие прозрачности может затруднить понимание того, как модель принимает свои решения, или вызвать систематические ошибки в выходных данных.
Недостаток креативности. Хотя модели генеративного ИИ могут давать впечатляющие результаты, они по-прежнему ограничены в своей способности генерировать действительно творческий или инновационный контент. Это связано с тем, что они в конечном итоге основаны на закономерностях и тенденциях, выявленных в существующих наборах данных, а не на истинном творчестве или вдохновении.
Тем не менее мы видим много компаний и стартапов, которые быстро внедряют инновации на основе генеративного ИИ. Это происходит потому, что выгоды от его использования значительны. Они включают экономию времени, повышение производительности и более высокую стабильность результатов.
Нет сомнений в том, что генеративный ИИ может автоматизировать множество рабочих мест в самых разных отраслях. Какие позиции потенциально могут быть вытеснены генеративным ИИ в течение следующих 10 лет? Уже сейчас происходят изменения во многих областях. Под угрозой находятся:
Клерки по вводу данных: Генеративный ИИ можно использовать для автоматизации задач ввода данных, таких как оцифровка документов и извлечение информации из баз данных.
Представители службы поддержки клиентов. Генеративный ИИ можно использовать для автоматизации задач обслуживания клиентов, таких как ответы на часто задаваемые вопросы и обработка основных запросов в службу поддержки.
Телемаркетинг: Генеративный ИИ можно использовать для автоматизации задач телемаркетинга, таких, как исходящие звонки и отправка последующих электронных писем.
Розничные продавцы: Генеративный ИИ можно использовать для автоматизации определенных аспектов розничных продаж, таких как рекомендации по продуктам и управление запасами.
Рутинные производственные задачи. Генеративный ИИ можно использовать для автоматизации рутинных производственных задач, таких как задачи сборочной линии и проверки контроля качества.
Бухгалтеры и счетоводы: Генеративный ИИ можно использовать для автоматизации определенных бухгалтерских и бухгалтерских задач, таких как ввод данных и ведение учета.
Писатели и журналисты. Генеративный ИИ можно использовать для создания новостных статей и другого письменного контента, что потенциально снижает потребность в писателях и журналистах.
Хотя влияние генеративного ИИ на эти рабочие места не будет немедленным или всеобщим, если вы работаете в этих областях, сейчас самое время подумать о ваших будущих возможностях зарабатывать на жизнь.
Генеративный ИИ может создавать новые рабочие места и отрасли, а также повышать спрос на определенные виды рабочих мест. Вот несколько профессий, которые могут быть востребованы или появиться благодаря использованию генеративного ИИ:
Инструкторы по ИИ: по мере того, как все больше компаний внедряют генеративный ИИ, будет расти спрос на экспертов, которые могут обучать и оптимизировать эти модели для удовлетворения конкретных потребностей бизнеса.
Эксперты по толкованию ИИ. По мере того как модели генеративного ИИ становятся все более сложными, будет расти потребность в экспертах, которые могут объяснить, как эти модели работают, и обеспечить их этичное использование.
Маркировщики данных: Генеративный ИИ опирается на большие объемы данных для обучения и совершенствования. Разработчики меток данных отвечают за аннотирование и маркировку данных, чтобы их можно было использовать для обучения генеративных моделей ИИ.
Архитекторы моделей. Архитекторы моделей отвечают за проектирование и создание архитектуры генеративных моделей ИИ для удовлетворения конкретных потребностей бизнеса.
Специалисты по этике ИИ. По мере распространения генеративного ИИ будет возрастать потребность в экспертах, которые могут обеспечить этичное и ответственное использование этих моделей.
Профессионалы творческих профессий. Хотя генеративный ИИ может автоматизировать определенные творческие задачи, его также можно использовать для расширения и улучшения работы творческих профессионалов, таких как графические дизайнеры, режиссеры и музыканты.
Специалисты по совместной работе человека и машины. С появлением генеративного ИИ будет расти потребность в специалистах, которые могут разрабатывать и реализовывать эффективное взаимодействие человека и машины на рабочем месте.
Чтобы воспользоваться этими возможностями, людям нужно уже сейчас предпринять шаги, чтобы избежать негативного воздействия генеративного ИИ на их занятость. Эти шаги очевидны, но требуют изменений и дополнительного личного развития.
Я, надеюсь, что мне удалось привлечь ваше внимание к данной проблеме.
Пути решения очевидны.
Развивайте новые навыки. Поскольку генеративный ИИ автоматизирует определенные задачи, он создаст новые возможности для работников, которые смогут адаптироваться и развивать новые навыки. Отдельные лица могут инвестировать в программы обучения и образования, ориентированные на такие навыки, как анализ данных, программирование и разработка ИИ.
Будьте в курсе: важно быть в курсе последних разработок в области генеративного ИИ и того, как они могут повлиять на вашу отрасль и работу. Это может помочь вам предвидеть изменения на рынке труда и предпринять активные шаги для адаптации.
Учитесь на протяжении всей жизни. В связи с быстрыми темпами технологических изменений постоянное обучение и развитие квалификации становится абсолютной необходимостью. Не игнорируйте возможности, предоставляемые онлайн-курсами, семинарами и другими формами обучения.
Сосредоточьтесь на навыках, ориентированных на человека. Хотя генеративный ИИ может автоматизировать определенные задачи, он не может заменить уникальные человеческие навыки творчества, сопереживания и общения. Люди следует сосредоточиться на развитии этих ориентированных на человека навыков, которые, вероятно, останутся востребованными на рабочем месте.
Привыкайте искать пути повышения квалификации и переквалификации: работодатели и государственные программы могут предлагать возможности для повышения квалификации и переквалификации. Следует воспользоваться этими программами для приобретения новых навыков и сохранения конкурентоспособности на рынке труда.
Подводя итог, данный пост — это призыв к действию. Не ждите, когда вы окажетесь в будущем, где нет места для ваших навыков, начните учиться и развивать свои новые компетенции уже сейчас.
Русский 
English