"Умение работать с нейросетями больше всего пригодится дизайнерам и художникам (14 процентов от всех подобных вакансий), SMM- и контент-менеджерам (9), менеджерам по маркетингу, интернет-маркетологам, специалистам по взысканию задолженности (по 7), менеджерам по продажам и работе с клиентами (6), копирайтерам, редакторам, корректорам (5), операторам кол-центра, программистам и разработчикам, секретарям, помощникам руководителя, ассистентам (по 4)", - проанализировали запросы работодателей аналитики hh.ru.
Почему работник с базовыми компетенциями использования ИИ выглядит в глазах работодателя более привлекательно?
"Еще лет десять назад в резюме обязательно было указывать, что соискатель - уверенный пользователь ПК (подразумевалось, что человек умеет работать с операционными системами, владеет основными офисными приложениями). Сегодня этого мало. Особенно в частных компаниях, где подбирают самых результативных, будет уместно указать использование ИИ, ведь этот инструмент позволяет экономить время, повышает производительность труда. Раньше дизайнер рисовал картинку весь день, сегодня на эту работу уходит максимум час", - рассуждает бизнесмен, победитель конкурса "Предприниматель года" в номинации "ИТ-бизнес" Леонид Стариков.
Где получить такие компетенции? Многие вузы уже ввели дополнительные дисциплины и официально разрешили использовать ИИ. Например, в Уральском федеральном университете преподаватели могут создавать с его помощью учебные материалы, разрабатывать тесты, а также проверять задания. А студентам позволено свободно использовать нейросети для генерации первой главы диплома, где обычно делается обзор предметной отрасли и формулируется проблема. Если раньше на эту работу уходил месяц, то теперь достаточно пары часов.
"У людей появился новый помощник с диалоговым интерфейсом. Вы ему вопрос-задачу, он вам ответ. Поэтому ничего удивительного в том, что ИИ уже давно стал сквозной компетенцией. И технари, и гуманитарии стараются набраться опыта в применении генеративных моделей", - поясняет директор учебно-научного центра "Искусственный интеллект" УрФУ Андрей Созыкин.
Однако надо помнить, что нейронные сети из-за своих технических особенностей могут выдавать "галлюцинации", то есть ошибки и выдуманные факты. Чтобы их распознать, студентам необходимо развивать критическое мышление, перепроверять решения и обобщения, сделанные ИИ. Кстати, во многих вузах ввели дополнительные курсы по промпт-инжинирингу, где учат созданию и оптимизации текстовых запросов для взаимодействия с языковыми моделями искусственного интеллекта.
"Второй важный момент при работе с ИИ - "цифровая чистоплотность" и информационная безопасность, - предупреждает Андрей Созыкин. - Все данные, которые вы используете, становятся доступны компаниям, создающим нейросетевые сервисы. Например, если вы хотите прорекламировать какую-то компанию и нарастить воронку продаж, то стоит быть внимательным с персональными данными. Их отправка в китайскую или американскую нейросеть будет считаться трансграничной передачей данных. Передавать персональные данные за границу можно только после их локализации в РФ и обязательного уведомления Роскомнадзора. За нарушение новых правил предусмотрены крупные штрафы".
В Югорском государственном университете открыто направление магистратуры "математическая робототехника и искусственный интеллект", где студенты вплотную занимаются изучением современных технологий и применением их на практике. Впрочем, уметь взаимодействовать с ИИ должны представители самых разных профессий, и этому необходимо учить.
- Утверждение, что современные дети все и так уже умеют, ошибочно. Да, для них цифровая среда естественна, однако навыки на уровне "генерировать картинку" - это поверхностное знание. Для профессионального использования нейроинструментов необходимо более глубокое изучение нейросетей, нужно научиться применять ИИ в контексте своей специальности. Кроме того, в работе с нейросетями важно учитывать современные киберугрозы и методы мошенничества, - подчеркивает ректор ЮГУ Роман Кучин.
Угрозы могут подстерегать пользователей нейросетей и со стороны закона. Поэтому неудивительно, что дисциплину "искусственный интеллект в правовой сфере" уже преподают в Уральском государственном юридическом университете. В вузе уверены, что навык работы с нейросетями для юриста сегодня столь же необходим, как 20 лет назад - умение работать со справочно-правовыми системами. Студенты в течение целого семестра знакомятся с сервисами Legaltech и Legal design, слушают лекции и разбирают конкретные примеры на семинарах. Акцент делается на правовом регулировании ИИ в России и мире, угрозах работы с данными для обучения ИИ, критическом подходе к работе с такими сервисами.
"Навыки практического применения генеративных моделей студенты и начинающие юристы могут приобрести самостоятельно. Наша же задача в рамках занятий не столько обучать "кликать" нейросети, сколько раскрыть возможности и ограничения ИИ, помочь студентам осознанно подходить к его использованию. Ведь, с одной стороны, ИИ не безошибочен: ему нельзя слепо доверять, особенно в правовой сфере, где каждое слово может иметь юридические последствия. С другой - ИИ действительно становится мощным помощником: он способен выявлять скрытые связи в массивах документов, поддерживать комплаенс-процессы, автоматизировать рутинные задачи. Более того, внедрение ИИ в бизнес требует от будущих юристов новых компетенций: понимания цифровой трансформации, участия в разработке этических и правовых рамок алгоритмов, а также проведения аудитов юридических рисков, связанных с использованием ИИ", - дополняет доцент УрГЮУ кандидат юридических наук Артем Гулемин.
Умение работать с нейросетями необходимо и горным инженерам. В Уральском государственном горном университете на цифровой кафедре ведут курсы "инженер по разработке запросов для нейросетей в горнодобывающей промышленности" и "прикладной искусственный интеллект и цифровое зрение". Пройти такую подготовку может любой студент вуза. Будущие горняки изучают принципы и основы алгоритмизации, технологии машинного зрения, моделирование нейросетей, обработку данных.
"Истощение месторождений полезных ископаемых ведет к усложнению условий их разработки: рудники уходят на большую глубину. Отсюда сложности с обеспечением роста производительности труда и его безопасности. Для решения этих проблем необходимо создавать развитые системы автоматизации и роботизации горных машин и комплексов с применением машинного зрения и нейросетевых алгоритмов, проектировать беспилотные системы для горных работ и т. д. Все это требует развития определенных компетенций у будущих горных инженеров", - отметил и.о. проректора по научной работе УГГУ Денис Симисинов.
Искусственный интеллект все активнее вторгается в нашу жизнь: в медицине он подсказывает врачам диагнозы, анализируя результаты исследований; биржевые аналитики, покупая ценные бумаги, не чураются смотреть прогноз, сделанный роботом; даже в ресторанном деле рецепт нового блюда может создать ИИ-шеф-повар. Но все эксперты единодушны в том, что это всего лишь инструмент, которым тем не менее нужно научиться пользоваться.
"По-настоящему профессиональные кадры никто не заменит. В ближайшее десятилетие человеку предстоит контролировать ИИ, координировать и направлять, что-то донастраивать, руководствуясь поставленными задачами и собственным опытом", - резюмирует заместитель директора екатеринбургского Дворца молодежи Василий Федоров.