ИИ в креативных индустриях: от энтузиазма до опасений

Иллюстрация сгенерирована нейросетью Imagen 3
В MTS AI и АКИ провели исследование использования ИИ в креативных индустриях. Обратили внимание на несколько моментов.

В топе используемых инструментов ожидаемо расположились ChatGPT и DALL-E от OpenAI, их используют 75% респондентов. Следом идёт Яндекс (50%) и Midjourney (57%). Странно, что Gemini пользуются всего 6% человек, а Claude – 4%, хотя со многими задачами они справляются лучше конкурентов.

Почти половина респондентов считает, что сейчас ИИ имеет ограничения и проблемы в использовании. 58% специалистов думают, что нейросети не смогут полностью заменить их… И при этом большинство готовы делиться собственными данными для обучения нейросетей и повышения качества их работы. Не будет ли это как раз способствовать тому, что проблемы с использованием ИИ исчезнут, он теснее интегрируется в рынок и заменит живых работников?

Хотя 63% респондентов предпочитают использовать бесплатные версии инструментов, 40% специалистов считают, что развитие нейросетей приведет к росту их дохода. Лишь 3% опасаются снижения дохода. Возникает вопрос — учитывая рост нагрузок на сервера, не стоит ли ожидать появления пэйвола для ключевых функций в сервисах по работе с ИИ? Мы уже видим это на примере OpenAI, Krea, Midjourney и других сервисов, ориентированных на профессионалов. Появление платных подписок может замедлить интеграцию ИИ и негативно сказаться на росте доходов, которого ожидают участники рынка.

Только 51% респондентов в сфере рекламы обеспокоены возможной утечкой конфиденциальных данных клиентов при использовании нейросетей. Пока довольно мало специалистов понимают, что любые данные, которые они отдают бесплатным сервисам, могут быть использованы для обучения будущих моделей. Будет очень неприятно, если какая-то конфиденциальная информация о заказчиках вдруг всплывёт в ответах GPT-5. А недавний случай с утечкой кода из закрытых репозитариев Github напомнил, как легко ИИ может поделиться информацией из баз данных, которой ему нельзя было делиться. В данном случае логичный выход — использовать нейросети локально на своих серверах, on-premise.