Почему нейросеть не заменит хорошего специалиста

От автора:

Этот сайт направлен не на пустое теоретизирование, а на практику применения работы с нейросетями в жизни. Сайт содержит не только материалы по нейросетям, но и по тем прикладным предметам, к которым они прикладываются. Например, урок по использованию нейросети для описания целевой аудитории содержит и знания что такое целевая аудитория и почему важно знать какая целевая аудитория соответствует решаемой задаче/проекту. Это сделано не потому, что я не верю в качество образования наших маркетологов, а потому, что описывать целевую аудиторию с помощью нейросетей будут не только специалисты, но и те, кто считает, что может обойтись сам. Нейросеть, конечно, опишет какую-то целевую аудиторию и даже будет казаться что все неимоверно круто, но деньги на рекламу будут если не слиты, то потрачены неэффективно, потому что…

Я понимаю скептицизм, который вероятно возник у Вас к моим словам, но есть очень простое доказательство моей правоты. Кстати, это тоже мое ноу-хау. Вот картинка, которую я нарисовал от руки на кусочке бумаги.

Допустим, в некой области знания специалисты поступают каким-то образом при решении своих задач. Принимаемые ими решения отображены на графике. Есть плохие решения (область А), есть хорошие решения (область В) и есть обычные решения (область Б). Откровенно плохих решений немного, но и гениальных решений тоже. Основная масса решений средненькая такая, обычная.

Нейросети обучают на массивах данных и в этих массивах соответственно средненьких решений подавляющее большинство. Чем больше объем данных, тем шире раздвинуты границы 1 и 2. Но, думается мне, никто в мире при обучении нейросетей не озабочен чтобы подвинуть границу 2 как можно ближе к границе 3. По крайней мере, поведение нейросетей говорит именно об этом. И в статье про целевую аудиторию я об этом рассказываю. Так вот…

Обычная нейросеть не может заменить хорошего специалиста потому, что она обучена на средненьких решениях из области Б, а хороший специалист способен принимать решения из области В. И чем лучше специалист, тем его решения ближе к границе 3.

Последнее время все больше говорят о специально обученных цифровых помощниках. Чтобы получить такого помощника, нейросеть тренируют в какой-то области на отдельно собранном материале в этой области. Тогда нейросеть начинает генерировать результаты из этой области, сравнимые с хорошим специалистом. Но даже в этом случае нейросеть использует данные, придуманные человеком. Нейросеть хорошо учится, но для этого ей нужно использовать опыт человека. И самое главное: нейросеть никогда не выйдет за рамки данных, на которых происходило ее обучение.

Поэтому хороший специалист будет всегда эффективнее чем нейросеть. Хороший специалист сможет проконтролировать результат работы нейросети и скорректировать его, а значит и бюджет будет потрачен с лучшим результатом.

Однако, хороший специалист — это такой специалист, у которого максимум графика приходится на область между границами 2 и 3. Т.е. просто по определению, таких много быть не может, иначе они будут попадать в границы 1 и 2. Большинство же специалистов нейросеть заменить может и в этом проблема большинства специалистов любого профиля – как только он выбрался в границы 2 и 3, это делают все такие как и он и они все вместе снова оказываетесь в границах 1 и 2…