Павел Иевлев

Текст

Когда рассуждают о влиянии искусственного интеллекта, нейросетей и «умной автоматизации» на рынок труда, в первую очередь вспоминают профессии сервисные: водитель грузовика, машинист поезда, таксист, оператор станка и так далее. Во вторую – профессии рутинной работы с данными: бухгалтерия, учет, администрирование. И только представители «творческих» профессий чувствуют себя в безопасности – уж креатив-то точно не для машин! Но так ли они правы?

Способен ли искусственный интеллект создать шедевр? Вопрос не к интеллекту, а к критериям оценки. Плоттер может нарисовать Черный Квадрат куда точнее Малевича, но будет ли результат признан шедевром? Живописи, музыки и даже видеороликов, созданных нейросетями уже немало, но для критиков они пока представляют собой скорее любопытный казус, чем серьезную претензию на искусство. К сожалению (или к счастью?) двойное слепое тестирование (чтобы критик не знал об авторстве ИИ) в этой области упорно не приживается. Вероятно, слишком велик риск потери авторитета экспертами…

Однако креативные профессии в очень малой степени состоят из создания шедевров мирового значения. Ремесло, решающее повседневные задачи, из них составляет 99,9%. На одного Рембранта приходились тысячи расписывателей горшков и рисовальщиков вывесок для таверн. На одного Гершвина – тысячи ресторанных таперов, на одного Тарковского – тысячи режиссеров рекламных роликов. И в этой области «креативного сервиса» ИИ очень многих может подвинуть.

Итак, кому готовиться на выход с рынка креативного труда?

1. Актеры

Топовые звезды Голливуда получают астрономические гонорары за каждый чих (если он оплачен производителем средства от насморка). Актеры второго-третьего плана – на порядки меньше, хотя вряд ли первые настолько же талантливее, насколько их финансовые претензии выше. Мир кино жесток и нелогичен.

Однако все больше примеров «цифрового оживления» актеров прошлого – для кино, для рекламы и так далее. Цифровая Одри Хепберн была использована в телевизионной рекламе шоколада. Сбер для свой рекламы «оживил» с помощью искусственного интеллекта Жоржа Милославского из фильма «Иван Васильевич меняет профессию».

Во франшизе «Звездных Войн» для роли «той самой» принцессы Леи из первых серий внешний вид молодой Кэрри Фишер был наложен на лицо другой актрисы. Многие из современных актеров уже прошли процедуру лазерного сканирования и имеют «цифровых двойников». Например, Арнольд Шварценеггер – его цифровая копия сыграла во франшизе «Терминатора» «Генезис». «Молодой Майкл Дуглас» сыграл в виде цифровой копии в фильме «Человек-муравей». Также оцифрованы Джим Керри, Мишель Пфайффер, Джиллиан Андерсон, Дэвид Духовны и другие.

Сейчас чаще всего используется «наложение» лица известного актера на тело неизвестного дублера, но нет никакой проблемы сгенерировать и актера целиком. Вполне возможно, что вскоре топовые актеры будут просто лицензиарами своих цифровых копий, получая роялти за их использование в кино и рекламе. А не топовых не будет вообще – ведь цифровая копия не требует подать ей лимузин к подъезду особняка.

2. Райтеры

Помимо небольшого числа Великих Писателей, которые создают Книги и Смыслы с больших букв «К» и «С», есть миллионы рядовых безымянных райтеров, которые трудятся на ниве создания нашего пропитанного текстом информационного пространства. Пишут новости для порталов, рекламные тексты для брендов, политические агитки для кандидатов, описания товаров для интернет-магазинов и так далее. Весь Интернет написан ими, но их время тоже уходит.

Первым, видимо, уйдет рерайт – информационные дубли-пересказы, из которых примерно на 99% состоит новостная повестка. Когда информационный источник один, а новостных площадок миллион (типовая ситуация на новостном рынке), возникает запрос на множество людей, способных «изложить то же самое другими словами». Но на сегодня уже есть примеры работающих нейросетевых рерайтеров, которые предоставляют услугу так называемой «синонимизации» – рерайта текста с заменой исходных слов синонимами с изменением речевых конструкций. На выходе тот же текст, но «другими словами». Пока результат подходит больше для технических текстов-описаний, но технология быстро прогрессирует.

Недавно Сбер объявил о создании нейросети, которая самостоятельно генерирует описания товаров:

Читать на ЦО.РФ

«Сбер» представил виртуального копирайтера Он создает уникальные описания товаров за несколько секунд

Компания Sber AI и стартап CopyMonkey.ai разработали на базе искусственного интеллекта русскоязычный копирайтер, который создает уникальные описания товаров

Этим он безжалостно уничтожил целый сектор текстового рынка, на котором кормились тысячи людей, наполняющие описаниями интернет-магазины. Скорее всего, в ближайшем будущем то же самое произойдет с рынком SMM и рекламных текстов, а также прочим «техническим райтерством».

3. Переводчики

Владение иностранным языком – очень полезный и нужный навык в современном мире, однако буквально на наших глазах он перестает быть «профессией», то есть источником средств к существованию. Машинный перевод пока уступает «человеческому», но уже не везде, и разрыв стремительно сокращается.

Первыми выбыли из гонки переводчики «бытовых текстов»: инструкций, описаний, технического контента низкой сложности. Еще недавно это был самый большой сектор переводческого рынка, на котором за небольшие деньги конкурировали тысячи переводчиков средней и низкой квалификации. Сейчас он полностью ликвидирован машинным переводом.

Пока держатся переводчики худлита и сложных технических текстов. Первые – за счет умения превратить текст в литературу (иногда по качеству выше первоисточника), вторые – за счет необходимости глубокого знания темы для адекватного использования сложной терминологии. Но и те, и другие давно уже используют в работе «машинный подстрочник» – черновой перевод нейросетей. Им стало легче работать, но и оплата уже не та…

Вскоре их окончательно потеснит ИИ, быстро обучающийся как терминологии, так и литературным приемам. Во всяком случае, в не отличающейся богатством художественных приемов массовой литературе часто дешевле вместо переводчика использовать литредактора, который «пригладит» текст по машинному переводу, даже вовсе не зная языка источника.

Это касается не только текстового, но и синхронного голосового перевода.

Так, недавно Яндекс запустил сервис, на лету переводящий ролики и фильмы на YouTube:

Читать на ЦО.РФ

«Яндекс» открыл публичный доступ к закадровому переводу видео Технология позволяет перевести на русский язык почти любой ролик

«Яндекс» открыл публичный доступ к технологии машинного перевода для массового использования: теперь смотреть англоязычные ролики можно в русской озвучке

4. Озвучивальщики и голосовые актеры

Наговаривание голосом текста – технология давно уже реализованная, но все еще уступающая живому диктору. Нейросеть пока не вполне справляется с богатством человеческого интонирования. Тысячи лет речевой практики, позволяющей одной интонацией превратить комплимент в оскорбление и обратно так просто со счетов не сбросишь.

Есть такой старый анекдот:

« Суд обязует вас публично извиниться перед Рабиновичем и сказать, что он не козел.

Это Рабинович-то не козел? Ну извини-и-ите…»

Адекватно передать это голосом пока под силу только человеку, но ИИ уже совсем близок.

Недавно появилась нейросеть, способная эмоционально интонировать при озвучке:

Читать на ЦО.РФ

Nvidia создала нейромодель выразительной речи Это позволит существенно улучшить преобразование текста в речь

Новая модель диалогового ИИ позволит генерировать голоса для игровых персонажей. В отличие от обычных текстово-речевых преобразователей с их монотонным бубнежом, он будет говорить как человек – со сложным ритмом, интонацией и тембром

Она предназначена в первую очередь для озвучания игровых персонажей, но нет сомнения, что так же запросто ИИ справится и с начитыванием аудиокниг. Это огромный сектор рынка творческих профессий и целый культурный пласт, который на наших глазах исчезает.

5. Иллюстраторы

Иллюстратор – это художник, основные требования к которому «быстро и дешево». Его задача – не создать гениальное полотно для музея, а нарисовать серию картинок по описаниям вида «симпатичный зайчик сидит в кустах с морковкой» или «крутой мачо с пулеметом в правой руке и полуголой блондинкой в левой стоит посреди руин на фоне ядерного взрыва». Создать изображение по описанию на основе базы основных элементов: «блондинки.jpg», «пулеметы.png», «крутые_мачо.tiff», – сеть справляется уже сейчас, а вскоре, по заявлениям разработчиков, сможет обходиться и без исходников:

Читать на ЦО.РФ

Создана новая нейросеть для классификации изображения Она умеет как находить картинки по описанию, так и генерировать собственные

Нейросеть CLIP от OpenAI демонстрирует новый «интеллектуальный» подход к работе с изображениями. Ее принцип работы далеко ушел от привычного для таких задач deep learning

Уже есть нейросети, которые создают аниме-комиксы – благо, типовая прорисовка оных (огромные глазищи, крошечный ротик, носик-точка, набор стандартных графических паттернов для выражения утрированной эмоции) легко алгоритмизируется. Вскоре на этом рынке тоже будет царить ИИ-рисовальщик, генерирующий картинки под любые задачи. Не особенно оригинальные, но качественно, быстро, а главное – дешево.

Выводы

Несложно заметить, что среди условно креативных профессий наибольшей опасности «автоматизации нейросетями» подвергаются самые массовые и малоквалифицированные сектора. Те, что находятся на стыке искусства и ремесла. И чем ближе ваша работа к последнему, тем быстрее вашу нишу займет ИИ.

Единственное, что остается представителям мира искусства – развивать свой талант, становиться из производителей потоковых поделок – творцами шедевров. Тут мы еще какое-то время продержимся...

Использованные источники: