Будущее работы в эпоху искусственного интеллекта переобучение, глубокие фейки и многое другое
Будьте в курсе быстро меняющегося мира искусственного интеллекта с нашим еженедельным обзором событий
ИИ против рабочих мест: Продолжается дебаты, Социальные медиа борются с проблемой порнографического Deepfake-контента
🤖📚🔮 Ожидается, что обсуждение того, как технология искусственного интеллекта повлияет на будущее работы, или скорее говоря на рабочие места, будет продолжаться и оставаться огромной темой дебатов, оптимизма и пессимизма в ближайшие месяцы (и следующие несколько лет, если честно). Компании уже планируют потенциальный рост производительности и прибыли от внедрения генерирующего ИИ и автоматизированной технологии, что подтверждается урезанием штатов в Google, Spotify, Amazon и других, которые явно указывают на потребность перенаправить ресурсы на ИИ-ориентированные роли и проекты. Но что это значит для рабочей силы? Давайте взглянем поближе.
Влияние на профессии и потребность в повторном обучении
Международный валютный фонд недавно заявил, что почти 40 процентов рабочих мест во всем мире подвержены изменениям из-за ИИ. Это подчеркивает насущную необходимость рабочим изучать новые навыки, чтобы адаптироваться к изменяющемуся рынку труда. В своем отчете “Профессии будущего” Всемирный экономический форум прогнозирует, что в следующие пять лет 23% глобальных рабочих мест изменятся из-за различных факторов, включая ИИ. Эта трансформация переформатирует существующие профессии и создаст новые роли в таких категориях, как разработчики ИИ, дизайнеры интерфейсов и взаимодействия, создатели контента ИИ, кураторы данных и специалисты по этике и управлению ИИ.
💡 Вопрос-ответ: Какие профессии наиболее подвержены влиянию ИИ? Как работодатели могут найти подходящих людей для этих новых ролей? Кто несет ответственность за повторное обучение?
Эксперты согласны в том, что работы, требующие повторяющихся задач и физического труда, склонны быть автоматизированными, такие как работы в производстве и на конвейере. С другой стороны, работы, которые требуют творчества, критического мышления и эмоционального интеллекта, меньше подвержены автоматизации. Работодателям следует сосредоточиться на поиске людей с универсальными навыками, такими как умение решать проблемы, адаптивность и готовность к изучению новых технологий. Что касается повторного обучения, это общая ответственность. Работники должны активно искать новые навыки, правительство должно предоставлять политики и стимулы для программ повторного обучения, а компании должны инвестировать в обучение своих сотрудников.
Роль компаний в повторном обучении рабочей силы
Профессор Нью-Йоркского университета Роберт Симанс считает, что компании должны сыграть значительную роль в повторном обучении своих сотрудников. Он подчеркивает, что компании должны инвестировать в программы обучения, чтобы оснастить свою рабочую силу необходимыми навыками для будущих профессий. Такой подход позволяет не только сотрудникам получить выгоду, но и компаниям использовать более квалифицированную рабочую силу без необходимости привлечения внешних кадров.
- «Microsoft прекращает поддержку WordPad Прощание с культовым тексто...
- Пропуском возможности со стороны Apple стал отказ от использования ...
- Полное руководство по выбору лучших мониторных плечей в 2024 году 😎💻
😄 Интересный факт: Знаете ли вы, что сейчас 60% работников заняты в профессиях, которых не существовало в 1940 году? Так гласит доклад Goldman Sachs.
Хорошие новости: Время инвестиций в обучение
Даже самые оптимистичные предприятия относительно ИИ имеют время для инвестирования в обучение сотрудников. Согласно исследованию MIT, опубликованному в январе, компании, стремящиеся заменить рабочие места или передавать задачи ИИ, не увидят возврата инвестиций в инструменты ИИ в ближайшее время. Исследование сосредоточилось на работах, связанных с компьютерным зрением, и пришло к выводу, что только 23% заработной платы работников, выполняющих задачи компьютерного зрения, будет привлекательным для автоматизации. Это означает, что замещение рабочих мест ИИ будет значительным, но постепенным, что дает время для принятия мер по регулированию и переобучению для смягчения последствий безработицы.
Мрачная сторона ИИ: Deepfake-видео и их влияние на Тейлор Свифт
💔📷 Тейлор Свифт недавно стала жертвой порнографических Deepfake-изображений, продолжая тревожный рост AI-созданного эксплицитного контента. Эти фальшивые изображения были загружены на различные платформы социальных медиа, включая Telegram, X, Facebook, Instagram и Reddit. Платформы, такие как X (бывший Twitter), уже предприняли меры по удалению этих изображений, но они могут быстро распространяться, пока их не удаляют. Распространение Deepfake-видео, особенно тех, которые содержат эксплицитный контент и направлены на женщин, вызывает беспокойство о приватности, согласии и сексуальной эксплуатации.
🤳💡 Вопрос-ответ: Что такое Deepfake-видео и как можно бороться с их распространением? Какие правовые меры можно принять для защиты от Deepfake-нарушений?
Deepfake-видео относятся к аудио- и видеоматериалам, которые используют технологию искусственного интеллекта для манипуляции и создания реалистичных, но фальсифицированных медиаматериалов. Для борьбы с их распространением необходим комплексный подход. Платформы должны активно принимать меры для обнаружения и удаления Deepfake-контента быстро. Технологические компании и исследователи могут разрабатывать передовые инструменты для идентификации и обнаружения Deepfake-видео. Правительства могут принять законодательство, которое делает распространение порнографических Deepfake-видео незаконным, защищая людей от злонамеренного использования их изображений.
Google’s Lumiere: Генерация реалистичного видео по тексту
🌟📽️ Google Research представил модель Lumiere, которая осуществляет генерацию видео по тексту и стремится изменить видеосинтез. Уникальные возможности Lumiere включают генерацию видео по тексту и изображению, а также стилизованную генерацию. В отличие от предыдущих моделей, Lumiere создает более плавные и гиперреалистичные видеоролики благодаря своей архитектуре Space-Time U-Net. В настоящее время Lumiere является исследовательским проектом, но его потенциальные применения довольно удивительны и предлагают многообещающий взгляд в будущее генерации видео.
💭💡Вопрос-ответ: Как модель Lumiere по тексту в видео может улучшить такие отрасли, как развлечения, маркетинг и образование? Существуют ли какие-либо ограничения или этические проблемы, связанные с этой технологией?
Модель Lumiere по тексту в видео имеет далеко идущие последствия в различных областях. В сфере развлечений она может способствовать созданию реалистичных спецэффектов, виртуальных актеров и сцен с большим использованием CGI. В маркетинге Lumiere может генерировать увлекательные видеорекламы, адаптированные для конкретной целевой аудитории. В образовании она может улучшить онлайн-учебные курсы, создавая интересный и интерактивный видеоконтент. Однако по мере развития этой технологии необходимо решить этические вопросы, такие как возможное злоупотребление, распространение неправильной информации и нарушение авторских прав.
FTC расследует инвестиции крупных технологических гигантов в компании по искусственному интеллекту
💼⚖️ Американская Федеральная Торговая Комиссия (FTC) под председательством Лины Хан проводит расследование в отношении связей между крупными компаниями по искусственному интеллекту, такими как OpenAI, и технологическими гигантами, инвестирующими в них, такими как Microsoft, Amazon и Google. Это расследование направлено на выяснение, создают ли эти союзы недобросовестную конкуренцию или дают привилегированный доступ к ресурсам, что может привести к консолидации контроля в руках нескольких доминирующих фирм. FTC стремится обеспечить справедливые и открытые рынки, учитывая последствия развития новых технологий для конкуренции и защиты потребителей.
🔍💡Вопрос-ответ: Каковы возможные последствия инвестиций доминирующих технологических компаний в развитие искусственного интеллекта? Как регулирование может способствовать справедливой конкуренции и инновациям в отрасли искусственного интеллекта?
Инвестиции, сделанные технологическими гигантами в компании по искусственному интеллекту, могут либо способствовать здоровой конкуренции, либо привести к монополистическим практикам, которые задушивают инновации и ограничивают выбор потребителей. Регулирование должно направляться на предотвращение антиконкурентного поведения и обеспечение равных возможностей как установленным компаниям, так и начинающим стартапам. Установление различных руководящих принципов, повышение прозрачности и содействие справедливым деловым практикам могут способствовать здоровой конкуренции и развитию динамичной отрасли искусственного интеллекта, которая приносит пользу всему обществу.
Gift Mode Etsy: Индивидуальные подборки подарков, работающие на основе искусственного интеллекта
🎁🤝 Популярная онлайн-площадка Etsy представила новую функцию, работающую на основе искусственного интеллекта, под названием “Gift Mode” (Режим подарков). Эта функция помогает пользователям найти уникальные и индивидуальные подарки на основе определенных предпочтений. Ответив на несколько вопросов о получателе и поводе, Gift Mode использует технологии машинного обучения, чтобы подобрать особые предметы от продавцов Etsy. С более чем 200 персонами получателей, такими как любитель музыки, искатель приключений и обладатель питомца, Gift Mode предлагает тщательно подобранный выбор продуктов из огромного ассортимента Etsy.
🛍️💡Вопрос-ответ: Как работает Gift Mode и какие преимущества он предлагает покупателям? Существуют ли какие-либо проблемы конфиденциальности, связанные с использованием искусственного интеллекта для индивидуальных подборок подарков?
Gift Mode работает в виде онлайн-викторины, собирая информацию о интересах получателя, отношении к дарителю и особенностях повода. Исходя из этих данных, он генерирует индивидуальные подборки подарков, делая поиск подарков более эффективным и приятным для покупателей. Хотя персонализированные рекомендации, основанные на искусственном интеллекте, могут улучшить опыт покупок, могут возникать проблемы конфиденциальности из-за сбора и обработки личных данных. Платформы должны уделять приоритет прозрачности и согласию пользователей для обеспечения конфиденциальности данных при предоставлении персонализированного опыта.
Nightshade: Защита художников от копирования изображений
🖼️🛡️ Nightshade, проект, реализуемый Университетом Чикаго, ставит своей целью защитить художников, графических дизайнеров и других создателей изображений от незаконного использования образцов, созданных искусственным интеллектом. Благодаря “засорению” данных об изображениях, Nightshade запутывает большие языковые модели и предотвращает их обучение на защищенных авторскими правами изображениях. Такой подход предоставляет художникам защиту от генераторов изображений на основе искусственного интеллекта, которые копируют и использовуют их работы. Nightshade повышает стоимость обучения на нелегальных данных, способствуя использованию авторских изображений и поддержке прав создателей.
🎨💡Вопрос-ответ: Как Nightshade “засоряет” данные об изображении и какое влияние это оказывает на большие языковые модели? Каковы возможные юридические последствия и проблемы, связанные с подходом Nightshade?
Nightshade превращает изображения в «ядовитые» образцы, которые вносят непредсказуемость в обучение LLM. Обучаясь на таких отравленных образцах, модели отклоняются от ожидаемых норм, что делает их менее надежными в создании точных визуальных результатов. С юридической точки зрения Nightshade подчеркивает важность защиты авторских прав и вызывает вопросы этичного использования контента, созданного с помощью ИИ. Необходимо найти баланс между потребностью в творческом выражении и предотвращением несанкционированного использования защищенных авторским правом материалов по мере роста влияния Nightshade.
Искусственный интеллект Слово недели: Дрейф
🌀💭 Под дрейфом искусственного интеллекта понимается поведение больших языковых моделей (LLM), которое является неожиданным или отклоняется от их исходных параметров. Дрейф может возникать в результате попыток улучшить определенные аспекты моделей искусственного интеллекта, что негативно сказывается на других областях. Дрейф может проявляться в ухудшении производительности и точности моделей со временем.
💡 Знаете ли вы? Дрейф модели может привести к негативным последствиям для ключевых показателей эффективности бизнеса (KPI). Разработчикам крайне важно преодолевать дрейф, регулярно отслеживая производительность моделей, обновляя обучающие данные и тонко настраивая параметры моделей для поддержания точности и эффективности.
🌐🔗 Ссылки: – Обзор планшета Google Pixel: Худшая модель Pixel, которую я когда-либо использовал – Spotify запускает систему платежей в приложении для пользователей iOS – Alexa от Amazon получает новые сгенерированные ИИ-опыты – Успех игр Netflix Games: Установки выросли на 180% по сравнению с прошлым годом – Производитель электромобилей Polestar сокращает 15% рабочих мест в масштабах всего мира – Surface Pro 10: слухи о крупных изменениях в новой модели – ZestMoney, купленная за $450 миллионов и поддержанная Goldman Sachs – Запрет на Airbnb в Нью-Йорке вызывает проблемы в преддверии Рождества
📢📱 Что вы думаете о будущем работы в эпоху искусственного интеллекта? Сталкивались ли вы с какими-либо случаями дипфейка? Поделитесь своими мыслями и опытом ниже, и продолжим разговор! Не забудьте поставить лайк, поделиться и подписаться на нас в социальных сетях, чтобы получать еще больше интересного контента. Вместе мы сможем ориентироваться в постоянно меняющемся мире технологий!
[TBH]: Честно говоря [AI]: Искусственный интеллект [WEF]: Всемирный экономический форум [Q&A]: Вопросы и ответы [FTC]: Федеральная торговая комиссия [AI]: Искусственный интеллект [LLMs]: Большие языковые модели [KPIs]: Ключевые показатели эффективности
