Глобальные обновления в сфере нейросетей, такие как выход GPT-4 и Midjourney 5, вызывают вопросы о будущем многих профессий. Рассмотрим эти обновления и оценим их потенциальное влияние.
GPT-4 и открытый API GPT-чат
Компания OpenAI открыла открытый API для GPT-чат, предоставляя разработчикам доступ к его возможностям и стимулируя интеграции в различные сервисы. Уже наблюдается активное внедрение в продукты Microsoft (Bing, Excel, Word, PowerPoint) и другие сервисы, например, Notion (вкладка «AskA» для генерации и редактирования контента).
OpenAI перешла на платную подписку, сделав доступ к GPT-чат платным, но открытым для всех.
API GPT-чат использует алгоритм GPT-3.5. Недавно вышла GPT-4 – значительно улучшенная версия. Исследования OpenAI демонстрируют её превосходство над GPT-3.5 в решении различных задач. Хотя GPT-4 эффективна в решении простых задач программирования (например, на платформе Let’s Code), сложные задачи пока остаются за её пределами.
Ключевые отличия GPT-4:
- Принимает на вход не только текст, но и изображения, позволяя интерпретировать картинки и отвечать на вопросы о них.
- Обрабатывает до 25 000 слов (против 3000 в GPT-3.5), что повышает точность формулировок запросов и получаемых ответов.
- Работает медленнее, чем GPT-3.5, из-за увеличенного объёма вычислений.
Пример применения GPT-4: сервис Stripe использует его для разработки документации.
Midjourney 5: реалистичная генерация изображений
Midjourney – нейросеть для генерации визуального контента, известная эстетичностью и точностью результатов. Пятая версия отличается от четвёртой:
- Более реалистичными изображениями, приближенными к фотографиям.
- Улучшенным пониманием анатомии человека (хотя проблемы с изображением рук и пальцев остаются).
Примеры применения Midjourney 5: интеграция в графические редакторы, создание аватарок, генерация образов человека по нескольким фотографиям.
Влияние на специалистов
Появление мощных алгоритмов, способных решать задачи лучше людей, вызывает опасения. Однако основная проблема таких нейросетей, как GPT-4, – отсутствие понимания правды и лжи. Они генерируют контент на основе имеющихся данных, не обладая критическим мышлением и творческим потенциалом.
Поэтому высококвалифицированные специалисты останутся востребованными, хотя их роль может измениться, перейдя к управлению и модерации контента, созданного нейросетями. Необходимы самообразование и освоение новых инструментов для поддержания конкурентоспособности. Адаптация к технологическому прогрессу – залог успеха.