Все мы немного специалисты по нейросетям, ведь регулярно мучим ChatGPT и другие ИИ-сервисы, чтобы те помогли нам с задачами. Но, вообще-то, эффективное общение с искусственным интеллектом — это навык, за который платят деньги. Мы попытались разобраться в профессиях наступившего будущего и поговорили с двумя белорусами, которые быстро оседлали тенденцию и профессионально взаимодействуют с нейросетями, — промпт-инженером и ИИ-архитектором.
Еще на предыдущем месте работы Карину (имя изменено по просьбе собеседницы) обучали работе с нейросетями для создания изображений и видео: Midjourney и Runway. Но вскоре пришлось менять компанию, и новый работодатель, узнав о навыках девушки, дал ей возможность развиваться в этом направлении. Так, по словам Карины, она работает промпт-инженером уже более полутора лет.
— Мне нравится это направление тем, что на реализацию фантазий уходит сильно меньше ресурсов: не нужно ни моделей, ни фотографов, ни цветокорщиков. Вообще почти никто не нужен — только я одна и нейросети.
Компания Карины занимается продажей собственных товаров на маркетплейсах, а девушка создает продающий контент для соцсетей: аудио, видео и изображения. Также ИИ помогает ей создавать контент-план и даже писать тексты для публикаций.
— Да, я пишу посты вместе c ChatGPT, но чаще всего я использую его для брейншторма и создания костяка контент-плана. Естественно, после ChatGPT или других моделей тексты всегда нужно переписывать на 90%, потому что нейросетевой язык легко вычислить, и это считается плохим тоном. Тем не менее для написания постов и продающих текстов мы активно используем ИИ, и он очень классно помогает.
Помимо написания постов, ChatGPT помогает Карине с созданием картинок и видео. Девушка просит чат-бот написать промпты для других нейросетей — чтобы выстроить композицию кадра, свет, камеру, ракурс. А вот сценарий, по словам белоруски, чаще придумывается в ее команде человеческими мозгами.
Суть промпт-инжиниринга в том, что такой специалист знает, как именно общаться с нейросетями, чтобы те выдавали максимально качественный и релевантный результат.
— Нужно ясно понимать, что хочешь получить, и максимально ясно составлять ТЗ: описывать контекст, задавать рамки, описывать цель задачи, объяснять, в каком виде хочешь получить ответ. Нельзя надеяться, что LLM сама поймет, что ты имеешь в виду, она может понять совершенно иначе. А еще нужна некоторая выдержка, когда LLM не выдает нужный результат и галлюцинирует. Также важен фактчекинг, если говорить о написании плюс-минус экспертных текстов, так как нейросети могут наврать с три короба, даже если просишь их указать источники.
Когда понимаешь все эти аспекты, работать становится гораздо проще и приятнее, ведь в целом это просто что-то невероятное: раньше, чтобы узнать что-то, надо было сидеть в библиотеках, общаться с кучей людей, а сейчас достаточно написать один промпт и просто проверить за LLM — волшебно.
Сколько конкретно платят за такую работу, девушка раскрывать не стала, но дала намек.
— Живу не в роскоши и изобилии, как могут айтишники, но платят достаточно, чтобы я могла чувствовать себя комфортно и не трястись от мысли, что мне может не хватить денег до конца месяца. Однако купить квартиру без кредитов все еще не могу, — иронично улыбается Карина.
По мнению специалистки, если человек часто пользуется ИИ-чат-ботами, умеет получать от нейросетей качественные результаты и в целом понимает, как это устроено, ему по силам работа промпт-инженера. Важно уметь систематизировать информацию и иметь усидчивость — это необходимо для тестирования промптов. Также не обойтись без знаний в сфере деятельности компании, считает белоруска.
Несмотря на то что Карина профессионально создает контент с помощью ИИ, к потоку сгенерированных картинок и видео, которые заполонили интернет, она относится прохладно.
— Меня однозначно сильно огорчают и даже вызывают отвращение все эти видео с котиками, которые крадут рыбу из магазина или готовят яичницу, — словом, весь этот брейнрот. Это лютый ужас. Но проблема не в ИИ, а в людях, которые это создают и смотрят. Всегда дело не в инструменте, а в том, как его используют.
Для меня ИИ — это инструмент, помогающий воплотить в жизнь фантазии, которые в реальности реализовать либо невозможно, либо нереально дорого.
Карину пугает, что некоторым людям трудно отличить ИИ от реальности, но она признается, что сама не всегда на это способна: проходя наш тест, где нужно было распознать ИИ-фейк, девушка угадала 11 раз из 14.
— Но ладно контент — ужасно, когда мошенники с помощью ИИ выманивают у людей деньги. Я слышала о таких случаях. Убеждена, что в школах пора вводить какие-то базовые дисциплины по ИИ.
Другой белорус, с которым нам удалось пообщаться, не промпт-инженер, а специалист на несколько ступенек выше — ИИ-архитектор. Александр не просто умеет профессионально общаться с системами на основе искусственного интеллекта — он сам их и создает.
У айтишника богатый опыт разработки ПО и сайтов и даже собственное диджитал-агентство, но с 2019 года специалист со своей командой сместили фокус на разработку ИИ-моделей под разные задачи. И у них есть довольно успешные кейсы.
Например, для крупной компании из сферы недвижимости они разработали систему подбора объектов под каждого клиента — по сути, заменили живого агента по недвижимости.
— Мы составили модель на множественных логистических регрессиях, сами обучили ее на обширной базе данных клиента и полностью настроили. Причем это еще была фактически эпоха до ChatGPT, потому что он тогда давал некачественные результаты.
И наша система очень недурно — вполне сопоставимо с агентом по недвижимости уровня мидл — подбирала человеку объекты. Клиент просто заполнял список характеристик, которые его интересуют, и она делала все автоматически.
Также ребята сделали для одного крупного заграничного бизнес-инкубатора систему проверки клиентов, которая помогает выявлять финансовые манипуляции, различные махинации и мошеннические действия. По словам Александра, их разработка сильно снизила нагрузку на юристов и отдел финансового контроля компании-заказчика.
Такая экспертиза, по словам Александра, позволяет ему продавать свои услуги в диапазоне от $8000 до $11 000 в месяц. Но заработанные деньги он вкладывает, кроме прочего, в разработку собственной нейросети, которая помогает HR-специалистам находить сотрудников.
— Она может сама искать и изучать резюме, собирает информацию о том, какой именно сотрудник нужен компании, какие особенности есть в отделе, и уже после этого дает свою предварительную оценку, составляет карту человека и ключевые вопросы для него.
Если соискатель дает разрешение, то нейросеть звонит ему и собеседует человеческим голосом с интонациями, а параллельно переводит разговор в текст и в конце еще выдает краткий пересказ с выводами, насколько подходит этот человек, какие вопросы могут быть к нему, где, возможно, он солгал, по каким критериям вписывается хорошо, исходя из команды и запросов клиента.
Эта разработка Александра и его команды впечатлила один крупный международный сервис для профессиональных специалистов, и тот частично выкупил ИИ-систему.
Тут невозможно не вспомнить новость о самом молодом миллиардере в мире, которым стал Сурья Мидха. Его состояние Forbes оценил в $2,2 млрд, а сколотил он его за счет сервиса по подбору квалифицированных кадров на основе искусственного интеллекта.
Собственная нейросеть — это главный продукт компании Александра, но он еще требует значительных вложений денег и времени. По прикидкам белоруса, для полного завершения работы над продуктом нужно еще около пяти лет.
Но по задумке эта нейросеть не только будет заточена под поиск кадров для компаний, но и сможет быть универсальной, чтобы решать самые разные бизнес-задачи и подстраиваться под любую сферу.
— Например, приходит ко мне сеть отелей и говорит, что у них очень большой поток заявок, которые сложно обрабатывать, и просит придумать какое-то решение с ИИ, чтобы уменьшить количество человеко-часов, необходимых для заселения постояльцев.
Мы можем сделать решение, которое будет, допустим, обучаться на их базе данных, знать все их номера и их особенности, иметь прямой доступ к бронированию и так далее. И перед тем, как клиент попадет на живого менеджера, система отправит его на ИИ, который проконсультирует, скинет фото номеров, расскажет о преимуществах, спросит, с детьми клиент или, может быть, с животными и так далее.
Причем белорусы фокусируются в основном на голосовых системах, то есть по плану их нейросеть будет имитировать живой разговор, консультируя клиентов для бизнеса. Айтишники обучают ИИ-модель так, чтобы она разговаривала голосом, максимально приближенным к человеку: с эмоциями, вставляя в речь слова-паразиты, паузы, мычания и прочие атрибуты реальной беседы.
Александр вспоминает, что во время работы в диджитал-агентстве менеджеры тратили очень много времени на объяснение клиентам тонкостей продаваемых услуг: что такое контекстная реклама, зачем нужен ретаргетинг, какой тип сайта выбрать и многое другое. По мнению ИИ-архитектора, проще обучить нейросеть, которая будет автоматически закрывать все эти задачи вместо человека, что для бизнеса выльется в экономию денег.
Говоря о разнице профессий промпт-инженера и ИИ-архитектора, эксперт объясняет, что первый должен понимать, как точно и в какой последовательности написать запрос, чтобы получить желаемый результат, а ИИ-архитектор понимает, помимо прочего, как происходит обработка этих запросов, какие у модели слои, какая логика и что там «под капотом».
Александр, как и Карина, считает, что простой человек без специализированного обучения, научившись дома на условном ChatGPT получать качественные решения не самых простых задач, может стать полноценным промпт-инженером.
— Если такой человек понимает базовые принципы и уже имеет определенный опыт, он уже действительно, по сути, промпт-инженер, может быть, уровня стажера, а может, и мидла. Потому что любой искусственный интеллект, особенно LLM, — это все же инструмент, инструмент очень большой, хороший, и, если ты понимаешь, как получать от него желаемые ответы, тебе остается самому в своей голове и, скорее всего, даже с его помощью составить структуру того, как решить задачу, которую ты не понимаешь.
Могу привести пример. Мой друг — вообще не программист, но очень хороший промпт-инженер — с помощью ИИ составил четкий план, что ему надо для того, чтобы создать мобильное приложение. После этого он таким же способом составил список необходимых инструментов и уходил все глубже, разбивал большие задачи на более мелкие, по каждой сумел найти ответы и в итоге подготовил большое техническое задание именно на языке ИИ, чтобы тот разработал приложение. Таким образом мой друг, ничего не понимая в программировании, смог сделать реально рабочий проект.
На вопрос, сколько сегодня зарабатывают промпт-инженеры в IT-сфере, Александр говорит, что разбежка довольно большая. В молодых стартапах на восточноевропейском рынке можно получать от $600 до $2200 чистыми после уплаты налогов. Причем в маркетинге, по словам специалиста, платят меньше, чем в разработке.
Для давно состоявшихся компаний, существующих более десяти лет, промпт-инженер — это и вайб-кодер, то есть нужно разбираться в программировании.
— В их понимании, если ты промпт-инженер, значит, ты и код можешь делать, и дизайн нарисовать, и любой другой контент сгенерировать. Таким платят в районе $1000—2500.
И третья категория — большие успешные компании, у которых Александр встречал предложения с зарплатой до $3800. Но на такую позицию требуются не просто промпт-инженеры, а полноценные специалисты со знанием программирования и понимаем алгоритмов, которые могут поправить код руками, написать автотесты и владеют многими другими инструментами.
Есть о чем рассказать? Пишите в наш телеграм-бот. Это анонимно и быстро
Перепечатка текста и фотографий Onlíner без разрешения редакции запрещена. ga@onliner.by