Мы живем в очень интересное время: дроны-контрабандисты, китайские ламповые приложения для знакомства с геями, страсти по Telegram'у и его возможной блокировке — всё это занимает умы и трогает сердца аудитории vc, не оставляя никого равнодушным. Предлагаю чуть-чуть разбавить тренды и поговорить про использование ИИ в вебе.

Тема благодатная, тут тоже можно разгуляться по части мемасов и разгрузить фуру лайков. Поехали!

Когда одни корпорации, стартапы и энтузиасты внедряют элементы ИИ в инструменты для решения бизнес-задач, другие — выступают их добровольными тестировщиками. Малый бизнес постоянно сталкивается с этим: обучаемые системы помогают настраивать и отбирать лучше работающую рекламу (или не так плохо работающую), персонализировать предложения под разные сегменты аудитории, улучшать качество поисковой выдачи и так далее.

Многие каналы, уже «захваченные» машинным обучением и нейросетями, в итоге ведут на ваш сайт. Уверен, вы уже видели примеры того, как машины умеют верстать или перекомпоновывать контент. Это подогревает мифы о том, что ИИ отнимет у человека рабочие места. Дескать, нельзя будет одной рукой пилить продающие лендинги, попивая коктейль на пляже Кута, в то время как вторая рука постит в Instagram фоточку Макбука на фоне полутораметровых волн.

Мы в команде uKit AI уверены, что искусственный интеллект — тот самый инструмент, который освободит людям время, сделает их богаче и счастливее.

Ну, во-первых, Илон Маск

Илон Маск регулярно называет ИИ «основной угрозой для человечества», а затем с энтузиазмом строит самоуправляемые автомобили, в которых применяются элементы ИИ. В этом нет противоречия.

Просто нужно научиться различать «сильный искусственный интеллект», который способен принимать решения (его опасаются, но не очень знают, как создать), и функциональный искусственный интеллект — который помогает выполнять конкретные задачи в режиме 24/7.

Функциональный ИИ — это круто: если раньше мы писали программу, которая лишь сохраняла результаты нашего труда, то теперь она подстраивается под наши задачи и контент, сокращая путь от идеи до первых результатов.

Возьмите Google AutoDraw и превратите невнятные каракули во вменяемую идею слайда или экрана сайта. Такую, чтобы было однозначно понятно, что вы имели в виду. Возьмите Logojoy и за пару минут получите к этому цвета и несколько идей визуализации.

Сервисы, обученные на данных от дизайнеров и тысяч пользователей, выдают вполне рабочие результаты. Они позволяют сэкономьте время, нервы и ресурсы на этапе безумных идей, или когда не к кому обратиться: цена ошибки снижается до пары минут и максимум пары долларов вместо десятков человекочасов и выброшенных на ветер больших денег.

Кстати, это уже было в Симпсонах

Ждать глобальных проблем со стороны сервисов, решающих отдельные задачи вроде генерации цветовых палитр и цветовых сочетаний, не стоит. Однако эти сервисы плодятся как грибы, и в один момент кому-то придет в голову объединить их в один «швейцарский нож» для решения более сложных, многосоставных проблем.

Страх того, что нас заменят машины, живет в людях со времен изобретения конвейера и печатного станка. История же показывает, что откровенно умирают лишь старые профессии. Точнее, их представители, привыкшие мыслить по-старому. Это другое.

Так, когда-то макетчики вручную создавали будущую газетную полосу, наклеивая фрагменты текстов и изображений на шаблон, а затем фотографировали макет для отправки в печать. С развитием цифровых инструментов эта работа оказалась не нужна: но все, кто хотел, смогли переучиться. «Ушли» лишь тех, кто не хотел.

Статистика за 21-й век говорит, что новая волна автоматизиации (теперь с ИИ) не приводит к росту безработицы. Чего нельзя сказать про желание стать видеоблогером :)

Автоматизация увеличивает число рабочих мест. Так, согласно исследованию Deloitte, в Британии за последние 15 лет автоматизация привела к сокращению 800 тысяч человек. Постойте паниковать. Она же помогла создать 3,5 миллиона новых рабочих мест. С большей зарплатой. Пусть и требующих более высокой квалификации. Дорогу осилит идущий.

А согласно этой инфографике от Оксфордского университета, опубликованной в Bloomberg, сегодня наиболее уязвимыми перед лицом умной автоматизации считаются работники вроде телемаркетера (шанс быть замененным ИИ составляет 99%), кассира (97%) и так далее.

Профессии, связанные с творчеством, принятием решений и взаимодействием с людьми, почти неуязвимы. Да и странно считать, что штука, обучавшаяся несколько часов и дней, вас заменит. Всё же не в матрице живем.

Скорее, эти системы станут вашим «падаваном»: джуниором, которого не нужно хантить и затем удерживать; который не спит, не ходит в отпуск. Ну и которого можно заставить всё молча переделать.

В крайнем случае, вас спасет непрерывное обучение новому и повышение квалификации. Ведь все, кто в состоянии переучиться, в итоге получат большую зарплату и более высокое качество жизни.

Алгоритм уже годно справляется с задачами, с которыми едва ли справится человек

В минувшем году генеративный алгоритм стал драйвером рекламной кампании Nutella Unica: агентство Ogilvy помогло бренду поднять хайп в соцсетях (как следствие, и продажи) за счет выпуска семи миллионов баночек продукта с уникальными рисунками на этикетках.

Поставьте себя на место менеджера этого проекта: как ещё вы бы решали подобную задачу? Нанять толпу недорогих авторов, заставить четко следовать паттернам (но не повторяться), а параллельно держать вторую толпу для проверки уникальности картинок? Звучит долго, дорого и плохо.

Крупные игроки на рынке b2b уже внедряют в свои продукты алгоритмы, заточенные под анализ больших объемов данных и поиск эффективных дизайн-решений на их основе.

От потолка олимпийского бассейна в Пекине до «внутренностей» Airbus A320 — технологии искусственного интеллекта и генеративного дизайна широко применяются в промышленном дизайне. Программный комплекс от лидера CAD-отрасли Autodesk позволяет генерировать множество конструкторских решений, основываясь на вводных от инженеров.

По сути, технология сама ставит человека выше себя: давая каждому почувствовать себя сразу арт-директором.

Внедряя элементы ИИ в привычные многим онлайн-сервисы, мы можем сделать подобные достижения массово доступными.

ИИ уже помогает в создании сайтов

Множество мелких сервисов, построенных с помощью нейросетей и машинного обучения, не выглядят так впечатляюще, как мощные системы от больших компаний. Однако в комбинации они уже сильно упрощают работу — особенно если рук, кадров и денег не хватает.

Пример: плохая фотография. Либо неочевидное расположение ключевых элементов на сайте. В теории мы понимаем, как и на что это влияет. А на практике веб изобилует детскими ошибками, совершенными на разных этапах жизни сайтов. Иногда это смешно, но только не в том случае, если вы теряете клиентов без чувства юмора, но с деньгами.

Уже сейчас можно возложить работу по выявлению многих проблем на автоматизированные сервисы.

Научный проект Массачусетского технологического — Visimortance позволит ещё на этапе макета оценить, как люди будут рассматривать страницу сайта: распознавая и оценивает объекты на вашем изображении с точки зрения визуальной значимости, сервис выдаст гипотетическую тепловую карту для будущей страницы.

Уже мелькавший тут в прошлом Everypixel Aesthetics можно использовать для оценки качества стоковых (или похожих на них) фотографий на вашем сайте.

Наш проект WebScore AI позволяет оценить существующую страницу комплексно: тут алгоритм учтет и расположение элементов, и их адаптивность, и качество картинок. Оценит визуальную привлекательность, посмотрев на сайт «глазами» обычного пользователя, которого мы моделируем.

Конечно, пока выходит не так весело, как в разборах от Лебедева. Но это всего лишь вопрос того, в какую сторону решено будет повернуть продукт. Персональные рекомендации — один из вероятных путей.

Персональные рекомендации 20 лет назад? Когда у нас дай бог был диал-ап, многие бы посмеялись над идеей Джеффа. Сегодня эта гипотеза уже успешно превратилась в алгоритмы персонализации Amazon: одну из прошлых версий системы можно забрать с GitHub.

На следующем витке развития технологии, который уже начался, мы можем сделать персонализацию столь же доступной для массового потребителя — малого бизнеса, совмещая инструменты генеративного дизайна с наблюдением за поведением потенциальных потребителей.