Менеджер искусственного интеллекта Netflix

На днях Netflix сообщил об открытой вакансии на должность менеджера по продуктам ИИ. Зарплата, которую указали hr "Нетфликса" для этой должности - 900 тысяч долларов в год.

В вакансии указано, что для работы в компании специалист должен обладать навыками работы с ИИ для создания контента. Netflix считает, что ИИ помогает внедрению инноваций во все области бизнеса, в том числе и помогает создавать хороший контент.

В публикации вакансии менеджера по ИИ "Нетфликс" также добавил, что прикладывает масштабные усилия для внедрения ИИ. Для этого он создал собственную платформу машинного обучения, с которой работает большое количество сотрудников компании.

Ранее эта платформа использовалась для персонализированных рекомендаций, которые также создавались при помощи технологии машинного обучения.

Netflix уже внедряет технологию ИИ в работу

В начале месяца стриминговый сервис сообщил о премьере нового испанского реалити-шоу “Глубокая фальшивая любовь”. В этом сериале используются сканы лиц и тела актеров, с помощью которых были созданы их цифровые копии.

Источник: https://entertainment.slashdot.org/

ИИ в видеоиграх от Netflix

Netflix также разместил вакансию технического директора по генеративному ИИ, который будет работать в техлаборатории игровой студии компании. Новый специалист будет заниматься созданием цифровых копий актеров для видеоигр. В своей вакансии стриминговый сервис предложил зарплату в размере 650 тысяч долларов в год.

Генеративный ИИ способен создавать текст, фото и видео исходя из вводных данных. Он может использоваться для создания контента и рекламы.

Создатели видеоигр выразили волнение из-за стремительного внедрения ИИ в их отрасль работы. Они беспокоятся, что вскоре могут потерять работу, поскольку некоторые компании уже начали использовать генеративный искусственный интеллект для создания диалогов персонажей.

Также такой подход может создать проблемы в вопросе этичности его использования. Это связано с тем, что классификаторы основаны на тщательном использовании ограниченных обучающих данных, таких как история просмотров, для выработки рекомендаций.