Многие писатели, актёры и другие творческие специалисты сейчас переживают небольшую волну паники из-за того, что искусственный интеллект (ИИ) может занять их рабочие места (https://www.bbc.com/future/article/20240612-the-people-making-ai-sound-more-human).
Генеративный ИИ (GenAI) делает машинное обучение и творческую деятельность более доступными для всех. Но для профессионалов в индустрии рост популярности генеративного ИИ может означать уничтожение творческих рабочих мест.
Тем не менее, согласно недавнему докладу Всемирного экономического форума, ИИ создаст больше рабочих мест в ближайшие пять лет, чем уничтожит (https://reports.weforum.org/docs/WEFFutureofJobsReport_2025.pdf).
Мы — четыре специалиста из разных творческих индустрий, которые хотим изучить образовательные подходы к ИИ. Мы хотим помочь подготовить следующее поколение к инновациям в рамках сотрудничества человека и ИИ. Для этого мы начали проводить онлайн-опросы среди других творческих профессионалов.
Что, если ИИ действительно может поддержать человеческое творчество и производительность? Можем ли мы использовать эти технологии в своих интересах? Чего нам ожидать в будущем?
Мы считаем, что творческие специалисты могут использовать новые технологии, одновременно соблюдая свои основополагающие творческие и этические принципы.
ИИ всё глубже внедряется в операционные рабочие процессы творческих индустрий (https://doi.org/10.1007/s10462-021-10039-7), от зарождающейся концепции до интегрированной реальности.
Работники СМИ и креативных индустрий объявили забастовку в знак протеста против использования ИИ, что вызвало важные дискуссии. Например, сценаристы в Голливуде (https://www.nytimes.com/2023/09/29/opinion/wga-strike-deal-ai-jobs.html) и Канадский союз писателей (https://writersunion.ca/advocacy/artificial-intelligence) выразили обеспокоенность и помогли сформировать новую политику в отношении ИИ и творческой деятельности.
В сфере медиапроизводства большие языковые модели (LLMs) могут облегчить быстрое создание прототипов повествовательных концепций, сценариев и аудиовизуальных материалов, в то время как автоматизированные платформы редактирования и визуальные эффекты, управляемые ИИ, обеспечивают значительную эффективность в постпродакшне. Эта технологическая интеграция позволяет создателям сосредоточиться на более высоком уровне творческой доработки, а не на трудоёмких ручных задачах.
В графической коммуникации и упаковочном производстве ИИ и машинное обучение признаны движущими силами перемен. ИИ может улучшить процессы от разработки идей до производственной логистики, такой как сортировка и персонализированные платформы веб-печати. В сфере управления цифровыми активами ИИ играет важную роль в улучшении находимости активов и их полезности за счёт автоматизированной маркировки метаданных и сложного распознавания изображений (https://doi.org/10.69554/GEEM6295).
Журналистика также претерпевает значительные изменения. ИИ уже некоторое время используется для анализа больших наборов данных в целях журналистских расследований, но LLM теперь регулярно упрощают суммирование статей. Появляются более продвинутые приложения: системы ИИ предназначены для определения новостных ценностей и автоматического создания статей о текущих событиях. Крупные новостные организации, такие как Financial Times и The New York Times, уже используют инструменты ИИ в своих новостных отделах (https://www.theverge.com/news/613989/new-york-times-internal-ai-tools-echo).
Интеграция ИИ сопряжена со значительными трудностями.
Генерация сфабрикованной информации и несуществующих источников — документированные неудачи. Эти примеры подчёркивают критические проблемы с точностью и надёжностью.
Многие люди сказали, что не до конца понимают, насколько ИИ уже интегрирован в их стандартное программное обеспечение (https://www.forbes.com/sites/shephyken/2017/06/10/half-of-people-who-encounter-artificial-intelligence-dont-even-realize-it/). Это несоответствие между внедрением и осознанием пользователями подчёркивает тонкий, но всепроникающий характер интеграции ИИ. Это указывает на острую необходимость повышения прозрачности и цифровой грамотности.
Модели, обученные на обширных, непроверенных данных из интернета, часто воспроизводят и усиливают существующие социальные предубеждения. Например, исследования демонстрируют постоянные проблемы, такие как антимусульманские предубеждения в LLM (https://doi.org/10.1145/3461702.3462624).
В то же время возникли неотложные этические и юридические вопросы, касающиеся интеллектуальной собственности. Обучение LLM на контенте, защищённом авторским правом, без компенсации создало значительное напряжение. Например, предстоящий судебный процесс New York Times против OpenAI (https://www.nytimes.com/2023/12/27/business/media/new-york-times-open-ai-microsoft-lawsuit.html) выдвигает на первый план нерешённые вопросы добросовестного использования и вознаграждения за творческую деятельность.
С другой стороны, GenAI демонстрирует значительный потенциал для демократизации творческого производства. Эти инструменты, снижая технические барьеры и автоматизируя сложные процессы, могут предоставить доступ людям и группам, исторически исключённым из творческих сфер из-за нехватки ресурсов или образования.
Конкретные приложения уже улучшают доступность медиа, например, инструменты на базе ИИ, которые автоматически генерируют альтернативный текст для изображений и субтитры для видеоконтента.
Навигация в этом ландшафте двойного использования требует внедрения надёжных механизмов управления. Стимулирование отраслевого равенства, разнообразия и инновационного образования имеет важное значение для снижения рисков при одновременном использовании потенциала GenAI для инклюзивной творческой экосистемы.
Технологические революции исторически катализировали значительные трансформации на рынках творческого труда, и GenAI представляет собой новейшую разрушительную силу (https://www.canada.ca/en/canadian-heritage/services/copyright-policy-publications/results-survey-artist-content-creators.html).
Распространение GenAI ещё раз переформировало творческие индустрии (https://www.weforum.org/stories/2024/02/ai-creative-industries-davos/), требуя новых профессиональных компетенций.
Человеческое творчество и вмешательство незаменимы, обеспечивая культурную и контекстуальную точность. Люди также должны проверять контент, созданный ИИ, на качество и инклюзивность.
В ответ на эти изменения высшие учебные заведения должны перекалибровать учебные программы с обучения конкретным инструментам на развитие любознательности, этического мышления и грамотности в области ИИ (https://youtu.be/j48wsYRlYaE?feature=shared).
Предоставлено
The Conversation (https://phys.org/partners/the-conversation/)
Эта статья была опубликована на The Conversation под лицензией Creative Commons. Оригинал статьи (https://theconversation.com/is-ai-coming-for-your-creative-job-maybe-not-with-some-human-intervention-252796).