Отожмут ли вашу работу ChatGPT и другие нейронные сети?
🚀 ChatGPT стал синонимом нейросетей для тех, кто незнаком с анализом данных. Ходят слухи, что с помощью этой модели можно решать задачи любого домена уже сейчас. Некоторые кандидаты уже даже записывают ChatGPT в качестве языка программирования в свою резюме.
🤔 Кого смогут оптимизировать нейронные сети? Скоро ли вас поработит искусственный интеллект?
Всерьез не задумывалась об этих вопросах до панельной дискусии на прошлой неделе, посвященной дню карьеры в ВШЭ. Сегодня поделюсь основными соображениями по этой теме.
🔌 Начнем с более хайпового вопроса. Если кратко, то вспомните закон сохранения энергии из школьного курса физики и расслабьтесь. Пока нейронные сети потребляют столько энергии на этапе обучения и инференса, можно спать спокойно. Однако люди учатся гораздо медленнее несмотря на то, что более эффективно используют энергию.
👨🏫 На данный момент вкладывается огромное количество человеческого капитала и вычислительных мощностей для обучения нейронных сетей, а не человека. Думаю, модели смогут оптимизировать всех кроме высококвалифицированных специалистов. Ведь "искусственный интеллект" лишь умеет очень хорошо повторять за своим учителем-человеком. Получается, в современном мире необходимо непрерывно учиться, иначе нейронные сети кто-то научит работать лучше вас.
👷 Нейронные сети нужно не только обучать, но еще и адаптировать под нужды бизнеса. К сожалению, сейчас не так много специалистов и компаний, которые умеют эффективно монетизировать данные и строить классные ml-продукты. Команды, которые умеют подчинять ml под нужды бизнеса, останутся актуальны до порабощения их скайнетом.
💬 Когда ожидаете, что SkyNet постучится в вашу дверь?)
🚀 ChatGPT стал синонимом нейросетей для тех, кто незнаком с анализом данных. Ходят слухи, что с помощью этой модели можно решать задачи любого домена уже сейчас. Некоторые кандидаты уже даже записывают ChatGPT в качестве языка программирования в свою резюме.
🤔 Кого смогут оптимизировать нейронные сети? Скоро ли вас поработит искусственный интеллект?
Всерьез не задумывалась об этих вопросах до панельной дискусии на прошлой неделе, посвященной дню карьеры в ВШЭ. Сегодня поделюсь основными соображениями по этой теме.
🔌 Начнем с более хайпового вопроса. Если кратко, то вспомните закон сохранения энергии из школьного курса физики и расслабьтесь. Пока нейронные сети потребляют столько энергии на этапе обучения и инференса, можно спать спокойно. Однако люди учатся гораздо медленнее несмотря на то, что более эффективно используют энергию.
👨🏫 На данный момент вкладывается огромное количество человеческого капитала и вычислительных мощностей для обучения нейронных сетей, а не человека. Думаю, модели смогут оптимизировать всех кроме высококвалифицированных специалистов. Ведь "искусственный интеллект" лишь умеет очень хорошо повторять за своим учителем-человеком. Получается, в современном мире необходимо непрерывно учиться, иначе нейронные сети кто-то научит работать лучше вас.
👷 Нейронные сети нужно не только обучать, но еще и адаптировать под нужды бизнеса. К сожалению, сейчас не так много специалистов и компаний, которые умеют эффективно монетизировать данные и строить классные ml-продукты. Команды, которые умеют подчинять ml под нужды бизнеса, останутся актуальны до порабощения их скайнетом.
💬 Когда ожидаете, что SkyNet постучится в вашу дверь?)