Нейросети активно внедряют в разные сферы: от медицины до дизайна. Они уже умеют писать тексты, проверять код, генерировать картинки и видео, делать прогнозы, собирать аналитику и многое другое. В ближайшем будущем этот список наверняка расширится. Так почему бы не нанять нейросети вместо копирайтеров, дизайнеров, маркетологов и других специалистов? Потому что ничего хорошего не выйдет. Давайте разберемся, почему.
![](https://static.tildacdn.com/tild3739-3530-4834-b266-616461383036/bfCq9s0J-wLWGt0rA5tf.jpg)
Нейросети VS копирайтеры
ИИ может создавать тексты на любые темы, разрабатывать контент-планы и контент-стратегии, генерировать кликабельные заголовки и многое другое. В целом, нейросетями можно заменить начинающих копирайтеров, а опытных — вряд ли. Пока ИИ пишет не самые качественные тексты — допускает ошибки и придумывают несуществующие факты. А хорошие контент-планы и заголовки получаются только под чутким руководством человека. Кроме того, искусственный интеллект уступает людям в креативности и не может быстро адаптироваться к трендам. Итак, 1:0 в нашу пользу.
![](https://static.tildacdn.com/tild6263-6433-4439-b762-616364333735/ykL24qmipChtp-aFyFK7.jpg)
Нейросети VS дизайнеры
С копирайтерами разобрались, теперь переходим к дизайнерам. Нейросети умеют создавать изображения в разных стилях и техниках, в том числе и фотореалистичные. Можно сгенерировать картину, логотип, иконку, дизайн интерьера за секунды. Но изображения, сделанные ИИ, приходится дорабатывать человеку. Пока нейросети не очень хорошо понимают текст, например, искажают надписи на логотипах и упаковках и не умеют считать. Еще игнорируют некоторые характеристики изображений. Про креативность и адаптацию к новым техникам и стилям, думаю, все и так понятно. Итог — 2:0 в пользу человека.
![](https://static.tildacdn.com/tild3830-6233-4663-a134-323031376334/BUei9EClADI9qHBRuKN6.jpg)
Нейросети VS маркетологи
Копирайтеров и дизайнеров ИИ не заменит, а с маркетологами что? То же самое. Нейросети успешно собирают и анализируют много данных, разрабатывают маркетинговые кампании, генерируют рекламный контент. Правда, есть несколько «но».
Во-первых, маркетологи должны взаимодействовать с людьми и понимать их потребности, чтобы разрабатывать эффективные кампании. Нейросети же это не под силу. Во-вторых, ИИ не может быстро подстроиться под изменения на рынке, потому что ограничен алгоритмами. Маркетолог, наоборот, оперативно адаптируется под текущие реалии. Наконец, продвижение продукта или услуги требует творческого подхода. Конечно, нейросети могут генерировать идеи, но все же уступают человеку в креативности.
И снова побеждает человек — 3:0 в нашу пользу.
Во-первых, маркетологи должны взаимодействовать с людьми и понимать их потребности, чтобы разрабатывать эффективные кампании. Нейросети же это не под силу. Во-вторых, ИИ не может быстро подстроиться под изменения на рынке, потому что ограничен алгоритмами. Маркетолог, наоборот, оперативно адаптируется под текущие реалии. Наконец, продвижение продукта или услуги требует творческого подхода. Конечно, нейросети могут генерировать идеи, но все же уступают человеку в креативности.
И снова побеждает человек — 3:0 в нашу пользу.
![](https://static.tildacdn.com/tild6462-6338-4532-a365-323732343136/_BdQmYxvwPv8KXBn9GDk.jpg)
Нейросети VS программисты
Представители творческих профессий могут выдохнуть — ИИ не отберет у них работу. А как обстоят дела с техническими профессиями? Например, программистам стоит беспокоиться? Нет, не стоит. Нейросети могут писать и проверять код, давать советы по его улучшению и проверять ошибки. Но пока ИИ подойдет только для простых задач.
Нейросети не помогут в нестандартных ситуациях, потому что не понимают, как работают языки программирования. Программы обучены на рутинных, повторяющихся задачах и собирают куски кода из них. Отсюда вытекает еще один недостаток — нейросети допускают ошибки, поэтому сразу отправить код в продакшн не получится.
Наконец, программы не понимают контекст, потому что ограничены данными, на которых их обучили. Как бы подробно вы не сформулировали запрос, нейросеть не поймет цели и логику проекта, требования заказчика и т.д.
Подводим итог: команда «Люди» ведет со счетом 4:0.
Нейросети не помогут в нестандартных ситуациях, потому что не понимают, как работают языки программирования. Программы обучены на рутинных, повторяющихся задачах и собирают куски кода из них. Отсюда вытекает еще один недостаток — нейросети допускают ошибки, поэтому сразу отправить код в продакшн не получится.
Наконец, программы не понимают контекст, потому что ограничены данными, на которых их обучили. Как бы подробно вы не сформулировали запрос, нейросеть не поймет цели и логику проекта, требования заказчика и т.д.
Подводим итог: команда «Люди» ведет со счетом 4:0.
![](https://static.tildacdn.com/tild6462-3735-4436-b764-326666363434/cNgtYnIkD6BELvjUXUqP.jpg)
Нейросети VS преподаватели
Про копирайтеров, дизайнеров, маркетологов и программистов поговорили, теперь переходим к учителям. Многие языковые модели, например, ChatGPT могут объяснить практически любую тему, помогают учить языки и рассказывают, как решать задачи по высшей математике. Но преподавателей нейросетями все равно не заменить.
Во-первых, ИИ не может обучить любым дисциплинам и навыкам, например, живописи или музыке. Развить критическое мышление и навыки коммуникации с помощью нейросетей тоже не выйдет. Во-вторых, искусственный интеллект не адаптируется к индивидуальным потребностям каждого ученика. Наконец, нейросети могут неправильно решать задачи, выдумывать некоторые источники и факты, поэтому им не всегда можно доверять.
Итак, счет 5:0, нейросети значительно отстают.
Во-первых, ИИ не может обучить любым дисциплинам и навыкам, например, живописи или музыке. Развить критическое мышление и навыки коммуникации с помощью нейросетей тоже не выйдет. Во-вторых, искусственный интеллект не адаптируется к индивидуальным потребностям каждого ученика. Наконец, нейросети могут неправильно решать задачи, выдумывать некоторые источники и факты, поэтому им не всегда можно доверять.
Итак, счет 5:0, нейросети значительно отстают.
![](https://static.tildacdn.com/tild3863-6564-4637-b033-653430396666/6KsTU7auBPH3Cv1XbFoO.jpg)
Нейросети VS переводчики
ChatGPT, DeepL и другие программы хорошо справляются с переводом, но до людей им еще далеко. Нейросети не учитывают социокультурные особенности, поэтому могут искажать смысл текстов. Например, интерпретировать идиомы буквально. ИИ пока не может делать устные и синхронные переводы, поэтому взять нейросеть на переговоры не получится. Наконец, обучать ИИ качественному переводу сложно и дорого, особенно если речь идет о редких языках. Нужно собирать объемные датасеты — наборы информации, на которой обучается программа. Чем больше и разнообразнее данные, тем лучше качество перевода.
И нейросети проигрывают со счетом 6:0.
И нейросети проигрывают со счетом 6:0.
![](https://static.tildacdn.com/tild6432-3765-4836-a232-363435616332/otMyKPupMMKFYhudCl49.jpg)
Нейросети — это полезный инструмент, который может автоматизировать и оптимизировать рутинные задачи, ускорить и упростить работу. Но они не могут адаптироваться к нестандартным ситуациям, лишены человеческой интуиции и креативности. Поэтому пока ИИ не угрожает как творческим, так и техническим профессиям.