ИИ будет неконтролируемо обучаться и защищаться от атак. Как нейросети изменят правила игры в креативной индустрии

Появление нейросетей изменило наше представление о технологиях и их возможностях. Сложные алгоритмы, созданные по подобию человеческого мозга, обладают способностью обучаться и адаптироваться, что делает их невероятно мощными инструментами для широкого круга отраслей. 

И поскольку нейронные сети продолжают развиваться и становятся все более совершенными, некоторые эксперты начинают задумываться, не пора ли, например, дизайнерам (и другим представителям креативной сферы) искать новые профессии.

Разберемся подробнее с этим вопросом. Спойлер – самое интересное в конце.

Искусственные нейронные сети или искусственный интеллект являются типом алгоритма машинного обучения, смоделированного по образцу структуры и функций человеческого мозга.

В основе нейросети лежит набор взаимосвязанных «нейронов», функционирование которых моделируется подобно работе нейронов человеческого мозга. Каждый нейрон получает входные данные от других, обрабатывает информацию, а затем отправляет исходные данные другим нейронам в сети.

Если простыми словами, нейронная сеть обучается на примерах задач, которые должна выполняться. К примеру, узнавать изображение кота. Она анализирует правильно и неправильно выполненные задачи и регулирует связи между нейронами, чтобы улучшить работу.

После обучения нейросети можно использовать для прогнозирования или принятия решений на основе новых, неизвестных данных. Например, алгоритм, обученный распознавать кошек, может определить, есть ли их изображение на новой картинке с несколькими животными.

Алгоритмы искусственного интеллекта обладают потенциалом революционизировать многие отрасли промышленности, включая творческие профессии – графический дизайн, рекламу и архитектуру. Однако, как и с любой другой технологией, следует учитывать потенциальные опасности.

Одной из главных проблем является то, что нейронные сети могут заменить человеческое творчество, поскольку становятся лучше в выполнении креативных задач, например, в создании дизайна или рекламных текстов. Следовательно, в будущем компании смогут полагаться на нейронные сети для создания проектов за небольшие деньги и небольшое количество времени. 

Это может привести к значительному сокращению количества рабочих мест, а также к обесцениванию навыков, которые люди могут предложить.

Другая причина беспокойства заключается в том, что нейронные сети могут воспроизводить работу дизайнеров, не понимая контекста или содержания, которые за ней стоят. Это может привести к разработке проектов, поражающих с точки зрения техники выполнения, но лишенных эмоциональных связей и воздействия, крайне важных для отличного дизайна. 

Вдобавок существует потенциальная опасность отсутствия прозрачности и подотчетности при использовании нейронных сетей. Процесс принятия решений алгоритмом сложен для понимания и интерпретации, что усложняет выявление и исправление ошибок.

Наконец, использование нейронных сетей вызывает споры по поводу прав на интеллектуальную собственность и авторства. Когда нейронная сеть генерирует дизайн или произведение, непонятно, кого следует считать автором и кто владеет правами на эту работу.

Хотя и нейронные сети могут быть мощным инструментом в творческих областях, важно учитывать потенциальные долгосрочные последствия их применения.

Одна из опасностей состоит в том, что нейросети могут увековечить имеющиеся предубеждения и стереотипы. Если искусственный интеллект обучен искаженным данным (например, расовым или гендерным предубеждениям), он будет продуцировать искривленные результаты.

Это может привести к дискриминационной практике в таких областях, как реклама или архитектура, где решения, принятые алгоритмом, способны в значительной степени влиять на жизни людей.

Кроме того, использование нейронных сетей способно повлечь за собой гомогенизацию дизайна, уменьшить количество действительно оригинальных идей, попадающих в мейнстрим.

Поскольку нейронные сети учатся на больших объемах данных, они, как правило, производят результаты, подобные тому, что видели раньше. Это со временем обусловит нехватку уникальности и разнообразия в творческой индустрии, постепенное подавление инноваций.

Один из лучших способов использования нейронных сетей в творческой индустрии – создавать с их помощью контент. Нейронные сети можно обучать на больших наборах данных с изображениями, текстами или музыкой, а затем генерировать новое содержание в том же стиле. Результаты можно использовать для разработки новых дизайнов, лозунгов или даже новых продуктов, которые могли бы вдохновить творческих профессионалов.

Еще один способ использования нейронных сетей в креативной индустрии – углубление персонализации. Алгоритмы могут анализировать сведения о предпочтениях и поведении потребителей, помогая создать более целенаправленный и персонализированный контент, резонирующий с определенной аудиторией.

Нейронные сети также можно использовать для автоматизации рутинной работы, такой как редактирование изображений или рерайтинг – это освободит время людей, чтобы они сосредоточились на задачах более высокого уровня.

Наконец, нейронная сеть будет эффективна для мониторинга вовлеченности аудитории и оптимизации эффективности рекламных кампаний. Алгоритмы могут отслеживать данные о взаимодействии – просмотры, предпочтения и распространения – и использовать эту информацию для корректировки элементов кампании в режиме реального времени.

Важно помнить, что нейронные сети – это только инструменты, поэтому их эффективность зависит от качества данных, на которых они учатся, и способа внедрения алгоритмов. Поэтому очень важно работать с экспертами в этой области, которые могут помочь вам понять потенциал и пределы применения этих технологий, оптимальное их использование в вашем случае.

Следует помнить, что нейронные сети не являются заменой людям-дизайнерам, а скорее инструментом, который можно использовать для улучшения и расширения работы людей.

Многие эксперты считают, что дизайнеры, которые смогут адаптироваться к использованию нейронных сетей и интегрировать их в рабочий процесс, будут иметь гораздо лучшие условия для успеха.

Один из способов адаптации – научиться работать с этими алгоритмами и развить глубокое понимание принципов машинного обучения. Это позволит дизайнерам создавать проекты, которые не только поражают с точки зрения техники исполнения, но и передают идею или сообщение.

Сфера искусственного интеллекта постоянно развивается, и на горизонте уже видно несколько увлекательных событий. Вот некоторые из следующих этапов развития нейронных сетей:

• Глубокое обучение. Искусственный интеллект становится более глубоким, он получает все больше слоев нейронов. Соответственно он может овладевать более сложными закономерностями и делать более точные прогнозы.
• Неконтролируемое обучение. В настоящее время нейронные сети в большинстве своем учатся контролируемо, то есть получают примеры задач к выполнению. Однако исследователи работают над разработкой нейронных сетей, которые смогут обучаться по немаркированным данным; этот процесс известен как неконтролируемое обучение.
• Понятный искусственный интеллект. Чем сложнее становятся нейронные сети, тем труднее понять, как они работают. Исследователи создают методы, которые сделают нейронные сети более прозрачными и понятными.
• Защита от атак. Поскольку нейронные сети все чаще используются в чувствительных к безопасности программах, таких как ПО беспилотных автомобилей и биометрическая проверка подлинности, они становятся мишенью хакеров. Исследователи работают над разработкой методов защиты нейронных сетей от агрессивных атак.
• Нейроморфные вычисления. Это новая область, целью которой является создание компьютеров, работающих как человеческий мозг. Такая работа предполагает использование специального оборудования для имитации работы нейронов и синапсов. Подобным путем создаются более энергоэффективные и мощные нейронные сети.
• Трансферное обучение. Метод, когда нейронные сети обучают на одной задаче, а затем настраивают на выполнение других. Таким образом, ускоряется процесс обучения алгоритмов и повышается его эффективность.

Это всего несколько примеров. Поскольку технологии продолжают развиваться, мы можем ожидать, что вскоре увидим еще более мощные и универсальные нейронные сети.

Выводы

Чтобы действительно оценить возможности нейросетей, я прибег к эксперименту, в котором сейчас признаюсь. Эта статья на 90% написана нейросетью. Это футуристическое партнерство строилось так:

Итоги – если обычно на статью уходит от двух недель, на этот материал ушло несколько часов.

И это практический ответ, чем именно полезна помощь искусственного интеллекта. Но не следует забывать об угрозах, о которых нейросеть писала выше. Впрочем, прогресс никогда не шел без ошибок.