Как ИИ и нейросети используют в разных профессиях
Нейросети и другие инструменты на основе ИИ в работе применяют не только айтишники. Среди специалистов, пользующихся помощью искусственного интеллекта, есть и представители гуманитарных профессии. Кстати, недавно центр профориентации ПрофГид разработал точный тест на профориентацию, который сам расскажет, какие профессии вам подходят, даст заключение о вашем типе личности и интеллекте.
Копирайтеры
С появлением ChatGPT заказчики контента воодушевились: им ненадолго показалось, что авторы информационных статей и рекламных постов останутся без работы – ведь чат-бот с ИИ может в считаные минуты написать развернутый и в целом связный текст бесплатно или за небольшие деньги. Тем не менее копирайтерам нейросеть все-таки не соперник. Все, что генерирует бот, необходимо проверять и редактировать. Но в целом созданный машиной контент сносный, и авторы текстов активно используют ChatGPT для создания карточек с описанием товаров, составления контент-планов, написания постов для соцсетей и многого другого.
Копирайтеры используют и многие другие инструменты на базе ИИ, например:
- Microcopy – чтобы сочинить привлекательный и правильный с точки зрения SEO заголовок статьи;
- GigaChat – для создания осмысленных, структурированных текстов определенного стиля (например, техническая статья или учебный материал);
- Google Trends – для поиска трендовых тем в конкретной нише.
Технологии ИИ ускоряют и упрощают подготовку полезных бизнесу и понятных читателю текстов. Они помогают в работе копирайтеру, но вряд ли заменят его самого.
Медики и фармацевты
Нейросети стали союзниками врачей. ИИ помогает обрабатывать и анализировать анамнез и цифровые медицинские изображения (рентгенограммы, КТ, МРТ, УЗИ и т. д.) при диагностировании заболеваний. После обучения глубокие нейронные сети способны распознавать и классифицировать на снимках различные структуры (органы, сосуды, опухоли), выявлять подозрительные области, указывающие на наличие патологии, и ставить предварительный диагноз.
В мире нейросетевые технологии применяются во многих сферах медицины:
- генетикам помогают выявлять мутации, прогнозировать рак, инсульт и другие серьезные патологии;
- биохимикам сокращают время разработки результативных вакцин и лекарственных препаратов;
- онкологи с помощью ИИ быстро и качественно рассчитывают индивидуальные дозировки препаратов с сильными побочными эффектами.
Кроме того, проводятся эксперименты по использованию ИИ для реабилитации людей с нейродегенеративными заболеваниями или перенесших инсульт, получивших травму. Благодаря современным технологиям ученым удается имитировать утраченную связь между участками мозга, управляющими речью (в том числе мысленной, внутренней), и мимическими и артикуляционными мышцами. Нарушенный естественный канал «мозг – мышцы» заменяет связка «нейроинтерфейс – обучаемый алгоритм (нейросеть)», и человек снова получает возможность говорить: по данным датчиков, «считывающих мысли», нейросеть генерирует устную и письменную речь парализованных людей. Пока пациенты должны быть постоянно подключены к компьютеру, но авторы методики – ученые двух Калифорнийских университетов (в Сан-Франциско (UCSF) и в Беркли) – работают над беспроводными трансляторами.
Рекрутер
При поиске сотрудника на конкретную должность HR-специалист анализирует анкеты соискателей по заданным критериям. Это рутинный и достаточно долгий процесс. Ускорить его помогают сервисы автоматизации на основе нейросети. ИИ отбирает подходящие анкеты на профильных ресурсах (Superjob, HH.ru, Avito) и в социальных сетях, выделяет сведения, наиболее значимые для рекрутера. Он затем оценивает технические знания и качества потенциального сотрудника с помощью психометрических тестов. Пока эта методика подбора персонала не стала повсеместной, но в России еще в 2017 г. таким способом набрал операторов в кол-центр банк «Открытие». Машинный отбор сокращает время закрытия массовых вакансий и помогает повысить эффективность найма. Бюджет на поиск персонала при этом уменьшается в 1,5–2 раза.
Эксперимент по отбору сотрудников на госслужбу с помощью искусственного интеллекта проводит Правительство РФ. Минцифры подключит ИИ к платформе «Государственные кадры», и нейросеть поможет отбирать кандидатов и прогнозировать карьерный путь чиновников.
Банковский аналитик
Его работа связана с принятием различного рода сложных инвестиционных, кредитных решений на основе анализа экономических показателей, трендов и прогнозов. В большинстве случаев он действует по шаблону, а потому во многих крупных российских банках ряд аналитических задач автоматизируют, а сбором и обработкой информации для клиентского досье занимается ИИ.
Машинные алгоритмы точно и быстро анализируют данные из социальных сетей и новостных изданий, квартальной и годовой отчетности, прочих открытых источников. Из сотен подобных отчетов машина выделяет лишь те, которые интересны аналитику. ИИ также способен выявить сложные зависимости между финансовыми и экономическими показателями, которые могут остаться незаметными для людей, и, соответственно, помочь сделать более точный прогноз.
На конференции ЦИПР-2023 премьер-министр Мишустин сообщил, что средний уровень внедрения ИИ-технологий в отраслях экономики составляет 20%. Чаще всего продукты с ИИ используют в сфере финансовых услуг (56,8%), ИТ (46,6%), высшем образовании (41,6%). По словам директора АРПП «Отечественный софт» Рената Лашина, ИИ активно применяют в финтехе, телекоме и медицине.
Юрист
Изучение, обработка, проверка и подготовка договоров, соглашений, исковых заявлений и других документов – работа, на которую юристы ежедневно затрачивают большое количество времени. Программное обеспечение на основе ИИ позволяет его сократить. В России уже существуют neurolegal-сервисы, которые способны:
- генерировать правовые документы на основе определенных шаблонов и требований;
- обрабатывать заявки на присоединение к коллективным искам;
- находить и анализировать судебные решения, на их основании оценивать исход текущих дел;
- рекомендовать нормы права для выдвижения обвинений или вынесения решений.
Но говорить о массовой автоматизации работы юристов пока рано. Безусловно, технологии облегчают поиск и систематизацию информации, но ИИ не способен понимать контекст и специфику юридических вопросов. У него нет доступа к закрытым судебным делам и конфиденциальным документам. Плюс к этому хорошо известен феномен так называемых галлюцинаций – когда нейросеть убедительно выдает ложную информацию под видом бесспорного факта, например, придумывает статьи законов, которых на самом деле не существует. Так что нейросеть вряд ли заменит опыт, знания и интуицию профессионального юриста.
Графические дизайнеры
Самое сложное в работе графического дизайнера – придумать свежую, оригинальную идею. Появление генеративных нейронных сетей (Midjourney, DALL-E и пр.) значительно облегчило эту задачу.
Алгоритмы ИИ за считанные секунды создают визуальный контент по текстовому описанию, которое задает человек, или на основе готовых фотографий. Нейросеть помогает дизайнеру:
- создать уникальные образы;
- менять цветовую гамму, фон;
- удалять или добавлять объекты;
- применять разные стили и пр.
Все это буквально на лету. Нейронные сети не теряют вдохновения и не устают – с ними намного проще генерировать множество новых идей. Они помогают дизайнеру экономить время и не выгорать при решении рутинных задач. Но, с другой стороны, часто допускают нелепые ошибки (например, рисуют 6 пальцев на руках человека), которые нужно исправлять.
Программисты
Разрабатывая ПО различного типа, программисты, последовательно проходят несколько этапов:
- изучают техническое задание;
- создают прототип продукта;
- пишут код;
- тестируют;
- анализируют и обрабатывают ошибки;
- проводят рефакторинг кода – редактируют структуру кода, чтобы сделать ее проще, но не изменить функциональность программы, это нужно для развития проекта в дальнейшем;
- вводят ПО в эксплуатацию, при необходимости исправляют ошибки, которые проявились после запуска в работу.
Ускорить работу на всех этих этапах помогают автоматизированные помощники, выполняющие много рутинных задач с использованием возможностей искусственного интеллекта. Инструменты программирования на базе ИИ анализируют существующие кодовые базы, выявляют шаблоны и по ним создают фрагменты и части кода. Они также способны определить области, где возможна оптимизация, и помочь устранить ошибки. ИИ повышает общее качество кода и упрощает процесс отладки. Всё это способствует разработке более надежного ПО и увеличивает производительность программистов.
В заключение
Технологии ИИ упростили работу и положительно повлияли на продуктивность высококвалифицированных специалистов в разных сферах. Их нейросети и в целом ИИ вряд ли заменят полностью. Цифровые инструменты справляются с некоторыми задачами быстрее и дешевле, чем люди, но искусственный интеллект может ошибаться, поэтому нуждается в человеческом контроле, и не способен что-либо изобретать, создавать с нуля. Чтобы в своей профессии быть более эффективными, чем ИИ, нужно уметь быстро переучиваться и приобретать новые востребованные знания и навыки, в том числе применения нейросетей для решения рутинных задач.
