ИИ переоценен или недооценен?

Очень приятно видеть фидбек в формате огонечков от вас, начну пожалуй с темы, которая набирает обороты с точки зрения того, какую оценку люди дают т.н. «искусственному интеллекту».

На мой взгляд наблюдается интересный парадокс в восприятии искусственного интеллекта. С одной стороны, существует тенденция к антропоморфизации ИИ (очеловечиванию), приписыванию ему свойств сознания или подлинной креативности, которых у современных систем нет. С другой стороны, часто недооценивается его реальный, уже проявляющийся и будущий экономический и трансформационный потенциал

Первая часть парадокса — переоценка — во многом связана с впечатляющими результатами генеративных моделей, особенно больших языковых моделей (LLM). Их способность генерировать связный текст или реалистичные изображения создает иллюзию понимания или творческого замысла. Однако в основе их работы лежит статистический анализ и предсказание следующего элемента последовательности на основе огромных массивов данных, на которых они обучались. Да, модели генеративные – это игра-угадайка (вспомнил Акинатор, всплакнул), где вы просто пытаетесь им что-то загадать, а они отгадывают.

Так вот, это скорее искусная имитация, чем подлинный интеллект или креативность в человеческом понимании. Не зря их иногда характеризуют как "гигантские машины плагиата», подчеркивая их зависимость от существующих данных и отсутствие реального понимания мира или здравого смысла. Ограничения проявляются и в ошибках, иногда курьезных, вроде неверной классификации объектов или генерации изображений с артефактами.
Еще одна проблема здесь, это неспособность текущего искусственного интеллекта оторваться от угоды пользователю. То есть если вы попросите некоторые модели, даже последние, привести вам аргументы, почему крыс есть полезно – он без труда вам их приведет.

Вот буквально недавно был кейс, где чувак, спросил у GPT нужна ли виза Австралийцу в Чили, GPT ответил, что не нужна, наш гражданин путешественник (!) полетел со спокойной душой, и…Виза оказалась нужна, о чем он узнал уже непосредственно у пограничников по приземлению в Чили.

Вторая часть парадокса — недооценка — касается реального влияния ИИ, которое часто происходит менее заметно, но более фундаментально. Речь идет не столько о создании сверхразума, сколько об автоматизации рутинных задач в различных отраслях, что повышает производительность и позволяет людям сосредоточиться на более сложных функциях. ИИ выступает как инструмент, усиливающий возможности человека — помогает в анализе данных, принятии решений, научных исследованиях и других областях. Этот потенциал для повышения эффективности и экономического роста значителен, хотя его эффект может накапливаться постепенно.

К 2027 году по некоторым прогнозам, от довольно авторитетных исследователей, которые построили математические модели и сценарии нашего будущего, генеративный интеллект будет двигателем крупнейших экономик (я склонен с ними соглашаться). А это масштабные перемены, то есть если говорить проще, у вас +- год, чтобы хоть поверхностно освоить промт-инжиниринг (способы строить запросы к LLM/GenAi), если вы планируете оставаться актуальным в рынке, будь вы бухгалтером, учителем или проектировщиком. Школьники и студенты применяющие грамотно ИИ отнюдь не будут глупы, как считают некоторые, при правильном подходе у нас появятся специалисты с довольно-умным компаньоном, способные повышать собственную производительность в десятки раз. И это разговор о перспективе парочки лет. То есть да, то самое «будущее» ближе, чем мы думаем.

На мой взгляд пока что исследование вопроса генеративного ИИ на верном пути, в следующих материалах затрону вопрос и применения, и того, почему сейчас выгодно работать в среде ИИ, пока компании устраивают «гонку за пользователя». Традиционно — если заходит, ставьте реакции. Всех празднующих с праздником и всем хорошего выходного.

Недавно рассуждал, а успеем ли мы заметить, когда в LLM встроят рекламу?

Ну представьте, чат-ботами с разными под капотом моделями (GPT/Gemini/Gigachat etc.) пользуется куча людей. При этом они рассказывают иногда о своих проблемах и здоровье. И глядишь спустя пару диалогов чат предложит конкретного специалиста по решению проблем юридических например, о которых консультируется юзер. Ну а что? Удобно же.

То есть глобально, многие юзеры (я не исключение) погружаем LLM в глубокий контекст о своих увлечениях, иногда о здоровье, или о работе. Это же идеальный данные для потенциального таргетинга в последствии. Так вот мне стало интересно, а точно ли мы сможем заметить:

Это модель стала выдавать более точные ответы и рекомендации? Или уже реклама появилась? Станет ли сразу понятно?

Вот мне кажется, что нет. А потенциал у этого для рекламного рынка просто огромный, вряд ли этого еще кто-то из крупных игроков не осознал.

(Сколько же сценариев для новых сезонов черного зеркала нам готовит реальность, хихи)

Как подготовиться к GEN 48 — конкурсу фильмов, созданных за 48 часов

Во-первых, зарегистрируйтесь заранее, конкурс будет 26-28 апреля. Всем участникам дают по 300 тыс. бесплатных кредитов. Даже если не будете участвовать, можете 2 дня генерить в GEN-4 что захотите

Вот их гайд по промптингу, который поможет понять, как модель понимает слова и как управлять генерациями

Изучите все работы победителей прошлых конкурсов.
Если коротко, то всегда выделялась идея и смысл, а не форма. Важно оставить у зрителя послевкусие

Подумайте о стиле заранее — например, создайте стилевой мудборд в Midjourney. Можно продумать арки персонажей и основные сюжетные повороты. Правила конкурса всегда были такими, что тема свободная, но есть 3 элемента, которые должны присутствовать в истории — их озвучат в момент старта

Ну, про базу киноязыка, наверное, не нужно расписывать — это априори важно знать, если хотите рассказывать истории с помощью нейросетей. Тут я могу дать часть лекции по основам кинопроизводства из нашего образовательного проекта АЙ ВИДЕО, с базой по типам кадров, движениям камеры и типам освещения

Если есть настрой поучаствовать — эта подготовка может дать преимущество

Случился мем, только я подвел итоги месяца (на скрине с Youtube справа, видно кол-во просмотров за 48 часов = 6, 353)

Как вдруг Youtube видимо прочитав мой пост решил мне отсыпать в благодарность еще 15к просмотров, и последний ролик одним из первых пробил не то, чтобы 10к, а уже идет за 20к просмотров. Прикольно.

Всем вечерочка и всех отдыхающих с праздниками!

Доедая шашлык, хотел поговорить про бесполезный маркетинг, такой бывает часто, и классно бы его разбирать.

Есть такая криптовалюта TON, аффилированная с Телеграм и Пашей Дуровым. И вот у них, если без подробностей, дела мягко говоря не очень.

Проекты по типу Хамстер Комбат (помните тапалки хомяка?) не привлекли в экосистему никого ровным счетом. Массовой адаптации пользователя не случилось. График экосистемы на падении, крупные инвесторы в минорных настроениях.

И тут вот TON совместно с Telegram тратит сумасшедшие деньги на конференцию криптовалюты и рекордное шоу дронов в честь миллиарда пользователей в Телеграм.

Тем временем каждый день в Телеграм неустанно растет количество ботов, нейрокомментаторов и прочего, пока Дуров говорит, что не тратит деньги на маркетинг, но спускает смело деньги вкладчиков на подобные бесполезные шоу.

Как будто, круто было бы Telegram начать вкладывать средства в что-то более серьезное, чем довольно бесперспективные конференции и пиар-акции. Красиво? Да. Но пользователей не привлечет, инвестора впечатлят цифры скорее, чем книга рекордов Гинесса и пару СМИ низкого профиля написавших об этом.

В общем хороший пример, того, чтобы понять, что такие действия выглядят довольно сомнительно, и как будто лучше бы средства были вложены чуть ли не в перфоманс каналы (привлекая просто трафик в приложение и на проекты.)

Возвращаюсь жевать вкусный шашлык, чего желаю и вам на этих майских!

Главный навык в эпоху ИИ – не знание, а умение спрашивать

Сейчас объясню на пальцах: примерно уже лет 10 считаю, что самый главный навык хорошего специалиста в digital (и не только) – это умение гуглить, а если быть точнее – находить информацию и уметь правильно задавать вопросы.

Зачастую важнее не объем накопленных знаний (теории), который априори не может быть всеобъемлющим, а способность осваивать новое, опираясь на прочный фундамент базовых знаний (реализованных на практике) и развитые поисковые навыки.

Профессиональные сообщества и чаты – безусловно, ценный ресурс для обмена опытом. Однако легкость получения готового ответа часто снижает мотивацию к самостоятельному поиску и анализу. Характерный популярный контент сейчас "топ-10 промтов чтобы написать хороший текст/готовые промты, чтобы создать лучшее видео" и т.д.

На мой взгляд, это симптом более широкой проблемы: на базовом уровне снижается навык эффективного взаимодействия с поисковыми системами и источниками информации. Вследствие этого массовая и глубокая адаптация сложных технологий, таких как большие языковые модели (LLM), представляется затруднительной. Неслучайно наибольшей популярностью пользуются не обучающие материалы по конструированию запросов (промпт-инжинирингу), а готовые списки «волшебных» промптов для LLM.

Таким образом, парадокс текущего момента технологического скачка заключается в том, что, получив мощнейшие инструменты обработки информации и генерации контента, мы упираемся в человеческий фактор: неумение (а главное нежелание) многих пользователей четко сформулировать свою потребность – что именно они хотят узнать или создать. Проблема не столько в возможностях машины, сколько в способности человека поставить ей задачу. И пока этот навык не будет развит на массовом уровне, эффективное использование ИИ и, как следствие, полная автоматизация многих функций останутся под вопросом.

Всем завтра легкого понедельника 🫡

Deadpool time! Я вам тут своего генеративного видео покушать принес.

Связка Midjourney v7 + Higgsfield...Ну и немного звука. (да-да, смотрим со звуком, как всегда).

И по сути все. Я тут не стремился к идеализму, но вот такой шоурилл из кадров симпатичных выдать за пару часов — более чем возможно. Я наверное больше входные генерации-картинки придумывал, чем их в higgsfield превращал в видео.

В общем инструмент классный, но ситуативный. На мой взгляд лучший SFX и камера моушн, что я видел из генеративного.