Цифра и традиция

Можно ли считать ИИ-контент контентом?

Наверняка многие уже заметили, что в последнее время интернет просто пестрит обилием низкокачественного ИИ-контента. Его можно встретить и в социальных сетях, и в коротких видео, да даже в комментариях. Согласно данным мониторинга, количество «искусственного» контента еще в 2023 году выросло в 17 раз по сравнению с 2022 годом. Представьте, какая львиная доля этого «добра» находится в сети сейчас?

Здесь невольно вспоминаешь про теорию мертвого интернета. Ее постулат заключается в том, что в интернете не осталось живых людей — внушительная часть контента сгенерирована искусственным интеллектом, а пользователи заменились ботами. Судя по текущей ситуации, в какой-то степени она перестает быть теорией. Однако подавляющую долю этого контента все же генерируют люди. Но кому это выгодно?

Проблема кроется... в Индии. Жители этой страны зарабатывают на таком контенте в социальных сетях, где им платят за лайки и охваты. При этом больше всего охвата приносит всякий абсурд, из разряда — «посмотрите на эту бабушку, ей исполнилось 200 лет». Кому такое нравится — загадка. Индийские инфоцыгане активно продают курсы и промпты для нейронок обычным людям, обещая несметное богатство на таком замысловатом деле. Конечно, про финансовые показатели они откровенно врут, но в стране, где за чертой бедности живет 83 миллиона человек, даже один лишний доллар будет полезен.

В противовес такому мусорному контенту можно привести то, как наша Lamoda использовала Midjourney, чтобы создать «fashion-съёмки» для главной страницы. Но согласитесь, такого в сети гораздо меньше.

Возможно, ИИ-контент и имеет место быть, но только когда он действительно качественный. Что делать с остальным мусором — неизвестно. Вопрос из заголовка остается открытым.

Прошлое, настоящее и будущее искусственного интеллекта

Многие считают нейросети особенностью нашей современности, однако их начало было положено гораздо раньше. Я уж не буду говорить про то, что идея «закладывания разума» в неодушевленные предметы затрагивалась в 17 веке, лучше перейдем к сути.

Настоящий «бум» искусственного интеллекта пришелся на 50-е годы прошлого столетия, в то время количество научных работ на эту тему росло как на «дрожжах» и ученые активно оспаривали теории друг друга. Тогда даже изобрели тест Тьюринга, суть которого заключалась в определении человеком, с кем он ведем беседу. В то время это был настоящий прорыв, поскольку машине часто удавалось обмануть испытуемых, заставляя делать выбор в пользу ИИ.

Годы шли, тема развивалась, появлялись компьютеры с большими вычислительными мощностями, а базы данных наращивали свои объемы. Новые технологии снимали барьеры, мешавшие ученым, и по итогу так сняли, что в 1997 году суперкомпьютер с искусственным интеллектом IBM Deep Blue победил Гарри Каспарова в шахматах.

Но как сегодня происходит разработка нейросети? Первоочередно кодеры пишут нейросеть, отталкиваясь от задач, которые они будут выполнять. Далее ей «скармливают» массивы данных, на основе которых ИИ учится. Тут работает принцип «чем больше данных получит нейросеть, тем умнее она будет». Несложно предположить, что разработка действительно умной и быстрой нейросети требует мощностей промышленного масштаба, и на обычном ноутбуке такое не провернуть. Здесь задействуются квантовые компьютеры, на основе которых ИИ будет работать. С использованием такого оборудования обучение происходит значительно быстрее, а квантовые кубиты позволяют нейросетям точно обрабатывать информацию и выполнять операции с колоссальными объемами данных.

Учитывая то, какой скачок произошел от теста Тьюринга до квантовых нейросетей, становится не по себе. Кто знает, что нас ждет через условные 20 лет?

Робот превратит кусок холста в шедевр искусства?

Как ни странно, творчество стало одной из первых сфер, к которой искусственный интеллект приложил свою невидимую руку. Сейчас многие нейросети способны создавать иллюстрации в любых направлениях: будь то реализм или комиксы. Но действительно ли это творчество?

В процессе работы художник ищет идею и доводит до реализации, применяет накопленные годами знания и, самое главное, вкладывает в нее свои эмоции. В ходе использования искусственного интеллекта весь этот процесс исключается — машина выполняет поставленную задачу и воспроизводит задумку автора при помощи алгоритмов. Грубо говоря, пока художники искали музу, ИИ получал цифровое вдохновение, питаясь накопленными человечеством знаниями.

Людей, предпочитающих второй вариант, сложно назвать художниками в привычном понимании, это скорее промпт-инженеры в узкой нише. Авторство подобных работ также остается под вопросом.

Некоторые соцсети и сервисы ставят пометку «контент сгенерирован искусственным интеллектом», но кому должны принадлежать авторские права на созданный контент: человеку, написавшему промпт, или все-таки нейросети?

Цена эликсира бессмертия

Наткнулся на выступление Ларри Эллисона из Oracle, в котором он утверждает, что искусственный интеллект будет выявлять вероятность возникновения рака и разрабатывать вакцину для каждого отдельного человека. Сам процесс создания роботизированным способом займет не более 48 часов. По сути, пророчит нам тотальный контроль в обмен на долгую и здоровую жизнь.

И мир спокойно примет подобный расклад, ведь до безумия легко перекинуть свою ответственность и усилия на машины, хоть и заплатив за это высокую цену. Про этику и нравственность здесь говорить не приходится, они уходят на второй план. Вот только никто не думает о самом страшном, что может произойти — о потере контроля.

Такое будущее неумолимо наступает нам на пятки, и рано или поздно оно произойдет. Оно уже происходит. Останется найти сбалансированную модель в новом мире, переключиться на созидание и творчество, не терять то, что отличает нас от машин.

Если взглянуть на ситуацию с другой стороны, интегрирование искусственного интеллекта в медицину может колоссально изменить нашу жизнь, и самое главное — оно доступно нам уже сейчас. Правда, здесь возникает вопрос морали: насколько долго в таком случае должен жить человек и стоит ли того подобное подчинение и «передавание руля» ИИ? Согласно Ветхому Завету, первые люди жили от 500 до 900 лет, в то время как современный человек может прожить лет 90 и это уже вроде как много…

Типология нейросетей

Процесс внедрения нейросетей в нашу повседневную жизнь уже запущен и его не остановить — поэтому, чтобы «знать врага в лицо», необходимо уметь их различать. Каждая архитектура разработана под определенный круг задач, соответственно, и принцип работы у них разный. Сегодня мы рассмотрим основные из них:

Рекуррентные нейросети
Представьте, что вы читаете книгу: чаще всего, каждый новый абзац строится на информации, которую вы узнали до этого. Нейросети работают по такому же принципу, учитывают контекст из предыдущих действий и генерируют ответы на их основе.

Однако, если последовательность слишком длинная, они могут «забывать» важную информацию. Для решения этой проблемы были разработаны улучшенные варианты рекуррентных нейросетей с применением архитектур LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit). Такие модели широко применяются в чат-ботах, голосовых помощниках и системах машинного перевода.

Сверточные нейросети
Основной задачей этих нейросетей выступает анализ изображений и видео. Они могут имитировать работу зрительной коры, воспринимая информацию слоями, каждый из которых имеет специфические признаки.

Например, сначала нейросеть определяет на фотографии кошку, потом определяет, что она серая, далее, что у нее загнутые уши. Среди задач подобных моделей нередко можно встретить распознавание лиц, анализ рентгеновских снимков и автоматизацию производственных линий.

Генеративные нейросети
Здесь попроще. Генеративные нейросети предназначены для создания текстов, изображений, музыки и прочих типов контента. Известным примером генеративных нейросетей являются модели типа GAN (Generative Adversarial Networks), которые состоят из двух сетей: генератора и дискриминатора, как бы «враждующих» друг с другом и улучшающих качество создаваемого контента. Грубо говоря, они занимаются творчеством. Задачи у них соответствующие.

Тема очень обширная и можно еще долго рассматривать подвиды искусственных интеллектов, но стоит заметить одну важную вещь. Характеристики каждой нейросети присущи человеку. Люди создают их по своему образу и подобию, и на настоящий момент они представляют собой крупицы, из которых в теории можно собрать что-то целостное. Вот только что мы будем делать, если такой «искусственный человек» обретет сознание?

Нейровойны

Наверняка многие уже слышали о нашумевшей DeepSeek, которую все провозгласили убийцей Chat GPT. Новый стартап съел больше 1 трлн долларов у американского фондового рынка.

При этом DeepSeek скакнул далеко вперёд — производительность сопоставима с ведущими нейросетями, а затраты в ресурсах в 20 раз меньше. Результаты намекают о том, что в будущем ИИ может требовать гораздо меньших мощностей, чем принято предполагать.

Пока страны пытаются обогнать друг друга в этих крысиных бегах, ИИ набирает силу семимильными шагами. В такой ситуации потерять контроль становится только проще. Страшно даже подумать, что нас ждет через 5 или 10 лет.

Роботы и работа на складе

«Деловые Линии» начала сортировать посылки до 30 кг при помощи роботов. Разработка, кстати, отечественная. Такие роботы уже в 1,5 раза быстрее обычного работника, к тому же исключают человеческий фактор — ничто не потеряется, и все будет сделано вовремя.

Давайте смотреть правде в глаза. Работа на складе, который обеспечивает доставку, откровенно тяжелая. Людям приходится батрачить по 12 часов, а посылки все равно задерживаются. Зачастую этим занимаются трудовые мигранты, наши граждане неохотно за такое берутся.

Все факторы как бы кричат о том, что решение крайне верное и его результаты влияют как на экономические, так и на социальные сферы. А учитывая то, сколько посылок сортируют и отправляют в нашей необъятной стране ежедневно — это просто спасение.

Но, естественно, есть и нюансы. Сегодня мы стремительно бежим навстречу будущему с распростертыми объятиями, совсем не задумываясь о том, что будет завтра. Каким станет наше общество без физического труда? И самое главное, какова будет роль человека в этом новом дивном мире? Вопросы остаются открытыми…

А не узники ли мы цифрового концлагеря? Этот вопрос не дает мне покоя уже давно

Приветствует Валерий Сидоренко — директор Digital-агентства «Интериум», руководитель Комитета по Digital Communications в АКОС, член Общественного совета при Минцифры России, член Совета предпринимателей Москвы.

Это мой авторский канал о том, как российская и мировая «цифра» уживается с «традицией»:

— как нейросети входят в быт, а компании начинают ими пользоваться, рискуя заточить нас в цифровые оковы и погрузить в тотальный контроль, который может стать неизменным спутником нашей жизни

— как страны со скрипом учатся регулировать цифровую среду, спотыкаясь на собственных ошибках

— ключевые новости и тренды ИИ-сферы и цифрового мира с моими личными мыслями и рассуждениями

— и, конечно, кого нам слушать в этом потоке и куда бежать, чтобы новый цифровой порядок сыграл нам на руку, а не наоборот

Вместе с вами мы поймем, как вести себя в новом дивном мире — бороться, смириться или приспособиться и научиться в нем жить