Вас, наверное, удивляет, почему все так носятся с этими нейросетями и ИИ. А вот представьте — 1957, так называемый «Спутник мо́мент», начало космической эры. Человечество со страхом и восхищением задрало головы вверх, наблюдая, как советский спутник облетает Землю, попискивая прямо из космоса. И дальше поехало: полёт Гагарина, многоместный корабль, стыковка двух кораблей, высадка на Луну… Многим казалось, будто впереди прямая дорога — дальше Марс, Меркурий, спутники Юпитера, потом Альфа Центавра и другие звёзды. Но нет, на Луне всё и заглохло. Так как выяснилось, что дальнейшее освоение космоса слишком дорого даже для США, не говоря уже про СССР.
А теперь вообразите, что история пошла по другой ветке. Что в 1975 наши космические аппараты обнаружили на Венере покинутый город иной цивилизации. К нему тут же снарядили экспедицию, которая нашла в руинах обширную библиотеку, а в ней — кучу инопланетных технологий, в том числе технологию гипердвигателя. И тут космос снова обрёл смысл и всех воодушевил, так как стало ясно, что он, во-первых, полностью окупается, а во-вторых, что он полностью меняет нашу жизнь.
С нейросетями мы находимся примерно на этой точке. Человечество вяло ковыряло задачу ИИ на протяжении десятилетий и добилось на этом направлении некоторых успехов, довольно скромных. И тут вдруг хоп — наступает ноябрь 2022, и планете представляют живого искина, ЖПТ-3.5. Робота, способного изменить всё полностью, вот как те венерианские руины с технической библиотекой.
И ведь человечество-то уже готово, все подготовительные работы уже проведены! У нас есть интернет, у нас есть десятки миллионов программистов, у нас есть огромные вычислительные мощности под любые задачи. Кстати, по поводу вычислительных мощностей, скажите спасибо в том числе и мне: если бы я не покупал видеокарты для компьютерных игр, индустрия развивалась бы значительно медленнее.
И вот эти десятки миллионов программистов имеют в своём распоряжении всё необходимое, чтобы не только повторить успех ЖПТ-3.5, но и двигаться дальше в том же направлении, делать что-то своё. Сейчас идёт настоящий технологический взрыв, каждую неделю мы наблюдаем новые прорывы. Вот характерный список новостей за один только вторник (ссылка):
— Гугл открыл доступ к своему Барду ЛЛМ (ссылка);
— НВидиа запустила облако для генеративных ИИ;
— Адоб представил генератор картинок Файрфлай;
— Микрософт открыл доступ к генератору картинок Бинг (ссылка).
Кстати, картинка к посту — это как раз генератор картинок от Микрософт. Кажется, качество вполне на уровне.
Ещё раз: эти четыре новости вышли за один только вторник. Ничем не примечательная дата в календаре, просто технология ИИ развивается так быстро, что мы едва успеваем за ней следить. Сообщество тем временем лихорадочно допиливает свободные модели, чтобы каждый мог запускать искинов или на домашней видеокарте, или в облаке. Успехи есть, оптимизация продвигается с каждым днём.
Практических применений ИИ тоже уже хватает. Пока что их не воспринимают всерьёз, так как они больше похожи на модную ерунду типа спиннеров или попытов — вот как этот сгенерированный прогноз погоды в Ставрополье, например (ссылка). Однако СМИ уже начинают использовать ИИ для заработка. Цитирую из опыта журнала Тинькофф (ссылка):
…мы использовали нейросети в рекламе и увеличили показатели за месяц в пять раз…
Мы создавали разные визуализации одного и того же баннера, а затем запускали рекламу. После смотрели, какой баннер сработал лучше всех, и делали для него еще несколько вариаций. И повторяли этот цикл до тех пор, пока не получали нужных нам показателей переходов по рекламе.
Мы в Учебнике Тинькофф Журнала рекламируем самые разные курсы, и для каждого нужен свой подход. Без нейросетей A/B-тестирование подразумевало постоянное вовлечение дизайнеров. Но они тоже живые люди и не могут делать по десять иллюстраций за день — особенно когда речь о детализированных картинках в самых разных стилях.
Нейросети решают эту проблему: можно в течение дня сгенерировать десять уникальных картинок, на которые человек потратил бы больше недели.
Если иллюстратор сделает рисунок в стиле аниме день, то предварительно подготовленная нейросеть справится за три секунды. Здесь особенно хорошо помогает такая фишка, как дообучение моделей.
Как видите, СМИ получают не только экономию на зарплатах, хотя и это тоже важно. При помощи нейросетей они создают более качественный продукт — например, рекламные баннеры, на которые чаще кликают.
Год назад я сказал бы, что ИИ-помощники для СМИ — невероятно важные изменения, которые самым существенным образом отразятся на экономике и на политике, не говоря уже о рынке труда. Сейчас я смотрю на всё это, как на мелкую шалость, так как роботизированные журналисты, дизайнеры и ципсошники в конечном итоге не так уж важны. Что по-настоящему важно, так это следующий этап — искины-учёные, искины-военные, искины-бизнесмены. Человечество сидит на самом краю технологической сингулярности, постепенно сползая к отметке, когда за один год технологии будут проходить большую дистанцию, чем за предыдущую 1000 лет.
