Почему растёт спрос на людей, способных исправлять ошибки генеративного ИИ?

Бизнесы по всему миру внедряют ChatGPT, Google Gemini и другие языковые модели, надеясь сэкономить время и деньги, но поспешные эксперименты нередко оборачиваются низкокачественными текстами и сбоями в коде. В результате формируется новый рынок «уборки» за алгоритмами, где опытные копирайтеры и разработчики получают оплачиваемые часы на исправление машинных оплошностей.
Почему растёт спрос на людей, способных исправлять ошибки генеративного ИИ?
Изображение носит иллюстративный характер

В мае 2024 года продакт-маркетолог из Аризоны Сара Скидд получила срочный заказ от гостиничного сервиса: надо было полностью переписать сайт, который робот наполнил «очень базовыми» и «ванильными» фразами. «Он должен был продавать и интриговать, а вместо этого вышло пресно», – вспоминает она. За 20 часов работы по ставке 100 долларов в час Скидд заработала около 2 000 долларов и убедилась, что поток подобных задач растёт. «Может, я наивна, но если ты действительно хорош, проблем с заказами не будет», – отмечает специалист.

Схожие истории слышит Софи Уорнер, совладелица британского digital-агентства Create Designs в Хэмпшире. Клиенты всё чаще «спрашивают ChatGPT, прежде чем позвонить нам», и иногда копируют сгенерированный им код прямо на сайт. Однажды автоматическая правка страницы мероприятия, которую человек сделал бы за 15 минут, обернулась падением сайта на три дня и убытком около 360 фунтов. «ИИ редко учитывает уникальный стиль бренда; большая часть выдачи выглядит шаблонно и может повредить репутации», – предупреждает Уорнер.

Агентство теперь взимает отдельную плату за расследование последствий таких экспериментов, потому что «исправлять» часто дольше, чем «делать правильно» с нуля. Уорнер не сомневается, что алгоритмы будут быстро умнеть, но подчёркивает: без человеческого контекста тексты остаются обобщёнными.

На другой стороне планеты копирайтер Кашиш Барот из Гуджарата редактирует американские заказы, добиваясь человеческого звучания и убирая повторяющиеся конструкции, характерные для машинного письма. «ИИ внушает всем, что работа занимает пару минут... но он плохо понимает нюансы, потому что лишь перекраивает данные», – объясняет Барот и напоминает, что качественная редактура требует времени.

Согласно исследованию Федерации малых предприятий Великобритании, 35 % компаний планируют расширить использование ИИ в ближайшие два года, а среди стремящихся к быстрому росту этот показатель достигает 60 %. Статистика внушительна, но бездумное внедрение уже приводит к простоям, лишним расходам и репутационным рискам.

Доцент Байесовской бизнес-школы Фэн Ли видит главную проблему в излишнем оптимизме: «Человеческий контроль необходим. Плохая реализация может обернуться репутационным ущербом и непредвиденными затратами». Он советует сначала оценить инфраструктуру данных, систему управления и внутренние компетенции, поскольку «коробочные» модели склонны к галлюцинациям – выдаче несвязной или выдуманной информации.

OpenAI подтверждает: эффективность ChatGPT зависит от версии, опыта пользователя и качества промпта. «У каждой из наших моделей разные возможности», – подчёркивают разработчики. Пока же ошибки ИИ пережидает очередь специалистов, чьё глубокое понимание бренда, контекста и кода остаётся незаменимым инструментом для бизнеса.


Новое на сайте

19521Банковский троян VENON на Rust атакует Бразилию с помощью девяти техник обхода защиты 19520Бонобо агрессивны не меньше шимпанзе, но всё решают самки 19519Почему 600-килограммовый зонд NASA падает на Землю из-за солнечной активности? 19518«Липовый календарь»: как расписание превращает работников в расходный материал 19517Вредоносные Rust-пакеты и ИИ-бот крадут секреты разработчиков через CI/CD-пайплайны 19516Как хакеры за 72 часа превратили npm-пакет в ключ от целого облака AWS 19515Как WebDAV-диск и поддельная капча помогают обойти антивирус? 19514Могут ли простые числа скрываться внутри чёрных дыр? 19513Метеорит пробил крышу дома в Германии — откуда взялся огненный шар над Европой? 19512Уязвимости LeakyLooker в Google Looker Studio открывали доступ к чужим базам данных 19511Почему тысячи серверов оказываются открытой дверью для хакеров, хотя могли бы ею не быть? 19510Как исследователи за четыре минуты заставили ИИ-браузер Perplexity Comet попасться на... 19509Может ли женщина без влагалища и шейки матки зачать ребёнка естественным путём? 19508Зачем учёные из Вены создали QR-код, который невозможно увидеть без электронного... 19507Девять уязвимостей CrackArmor позволяют получить root-доступ через модуль безопасности...
Ссылка