Эпоха «И так сойдёт»

BOOX

Стаж на ФС с 2012 года
Команда форума
Служба безопасности
Private Club
Регистрация
23/1/18
Сообщения
33.108
Репутация
13.140
Реакции
64.766
RUB
150
Последнее время ощущаю себя героем сюрреалистичного фильма.

Кругом шторм реалистичных дипфейков, алгоритмов и генеративных моделей, которые всё делают «достаточно хорошо». Не идеально, не точно, не всегда правильно, а именно так — «сойдёт». А мы почти и не сопротивляемся.

Посмотреть вложение 1111111111111111.mp4

Почему произошло это парадоксальное снижение планки качества, и мы сами приняли его как новую реальность?

Во-первых
, стоит признать: почти любой новый технологический виток вначале сопровождается ухудшением усреднённого качества контента и продуктов. Вспомните первые годы YouTube — дрожащая камера, мутное качество, любительская постановка. Потом люди научились снимать получше, а затем — профессионально.
Но с появлением генеративного ИИ всё стало несколько иначе.

Теперь проблема не только в нас, как пользователях — наши критерии оценки (невольно, но факт) ослабли. Мы воспринимаем нейросетевой контент как что-то эдакое, слегка магическое и заранее несовершенное, поэтому требовать слишком многого — вроде как странно. Это ведь не сценарист, не артист, не видеомонтажёр, а поток битов, добытый с серверных стоек.

🤔 Ключевая разница ещё и в том, что при традиционном производстве мы платим за конечный продукт. А в новой экономике генеративных моделей мы уже платим не за результат, а за попытку. Каждая генерация — это попытка. Не вышло? Попробуй снова и заплати снова. Это ничем не отличается от казино, но с приятным UI и кнопкой «Сгенерировать».

Получается этакая рулетка, где вместо фишек на стол бросается ваше внимание, рабочее время и деньги с карты.

Интернет полон полуфабрикатов, которые никогда в старом добром мире «внятных продуктов» не прошли бы фильтр качества.
Что если скоро нам вообще перестанет быть важно различать реальный труд специалиста и недорогой выхлоп алгоритма?

Некоторые компании уже кладут в основу бизнес-модели энтропию качества, провозглашая это преимуществом.

«Смотри, у нас каждый ответ — уникальный!» — верно, но почти всегда немного ошибочный. «Графика формируется за секунды!» — верно, но почти всегда с артефактами. И ничего страшного, думаем мы. И так сойдёт.

И важный вопрос здесь — не только деградация человеческого внимания к качеству. Проблема глубже: это замкнутый круг питательной цепочки алгоритмов — я называю это «ИИ многоножка». Мы пришли к тому, что генеративный ИИ обучается на контенте, сгенерированном уже поколениями предыдущего ИИ. Копия с копии с копии…
Вспоминается прекрасно образ видео-кассет 90-х: десятая копия фильма на VHS уже практически не смотрибельна.

Есть ли выход?

И да, и нет. Прежде всего — критическое отношение. Пора завершать фазу романтического увлечения возможностями генеративного ИИ и трезво посмотреть, что именно мы получаем за свои деньги и своё время.

Ещё один важный тренд — рост так называемого «кураторского» подхода. Главный скилл 2025 года — это умение качественно фильтровать и редактировать бесконечную генеративную массу.

Пока нейросети бессистемно бьются о берег безразличия ко всему, кроме вероятностей, появляются люди-кураторы, редакторы и фидбекеры. То есть снова человек становится фильтром — отбирает лучшее, исправляет ошибки, придаёт осознанность через призму здравого смысла.

Наконец, идёт перенастройка самих моделей: компании отчаянно ищут новые подходы к fine-tuning и поиску чистых, проверенных датасетов без «каннибализации» контента от других нейросетей. Создаются механизмы защиты от повторного потребления — модели пытаются учиться различать, что сгенерировано нейросетью, а что человеком.
---
Главный вызов сейчас довольно прост, но критичен: вернёмся ли мы к сохранению и ценности настоящего качества — или окончательно утонем в бескрайнем океане сносного удобства? Я не знаю ответа наверняка, но кажется пора уже применять осознанный выбор. Ведь если мы сами не поднимем планку, она останется там, где удобно алгоритму и дешёвой выборке.


 
  • Теги
    генеративный ии нейросети
  • Назад
    Сверху Снизу