Нейросети и творчество ч.1 Из семнадцатой колонки на «Забороне»: В последнее время главным синонимом искусственного интеллекта стали чатботы — текстовые интерфейсы для прямого взаимодействия с нейросетями. С ними все понятно: чтобы пообщаться с ИИ, нужно открыть окошко и написать «привет». На самом деле мы начали взаимодействие с ИИ не в 2023 году, а, пусть опосредованно, много лет назад: когда открываем соцсеть или YouTube, запускаем Netflix или игру на консоли, когда покупаем товары онлайн и прокладываем маршрут в незнакомое место. Наши отношения с ИИ строятся по принципу «мы программируем ИИ, а он программирует нас». В серии моих колонок я неоднократно обсуждал, как нейросети манипулируют людьми. Но давайте обсудим, как каждый из нас манипулирует нейросетями (даже если мы никогда в жизни не написали ни единой строчки кода). На днях я увидел отрывок разговора двух музыкантов из США. Один из них спрашивает: «Зачем художнику вообще знать, что такое мета-данные?». Второй начинает объяснять: «В таких сервисах, как Spotify, алгоритмы, а не люди выбирают, какую музыку советовать пользователям. Между пользователем и музыкальным сервисом проведена условная линия из фильтров, которые выбирают следующий трек для пользователя из сотен тысяч других — и если твоя песня содержит мета-данные, вероятность, что алгоритм выберет именно ее, значительно увеличивается».  Этот разговор натолкнул меня на мысль, что теперь все мы вынуждены становиться экспертами по алгоритмам. Метаданные, которые обсуждали музыканты — это текст песни, ее настроение, эмоции, страна музыканта, его лейбл, количество битов в минуту и так далее. Если артист, заливающий песню на сервис, не прописывает эти данные вручную, за него это криво и неточно делает нейросеть. В результате ИИ никому не советует его трек, просто потому что нейросеть неправильно его классифицирует. Раньше между музыкантом и его аудиторией стояли продюсеры, издатели, менеджеры, владельцы концертных площадок — без их одобрения было невозможно донести музыку до аудитории. Теперь место продюсеров заняли алгоритмы YouTube, Spotify, Soundcloud и других музыкальных стриминговых сервисов. Теперь начинающему хип-хоперу нужно быть немного data-специалистом и относиться к своему музыкальному произведению как к информационному продукту, четко его классифицировать и внимательно интегрировать его в базы данных интернет-сервисов.  Люди вынуждены самостоятельно разбираться, как работают алгоритмы, потому что их создатели не утруждают себя разъяснениями, с одной стороны, да и сами не понимают этого, с другой.  Самый популярный ютубер MrBeast — пример работника креативной индустрии, изучившего алгоритм и на основе этих знаний создавший успешную youtube-империю с сотнями миллионов подписчиков. MrBeast измерял параметры тысяч популярных видео YouTube: длина видео, монтаж, цветовая гамма, подбор слов, музыка. Видимо, как понял он, для создания хитов действительно существует золотая формула.