Нейросеть написала симфонию. А сыграли её живые музыканты

Сегодня увидела новость, которая сначала звучит как очередное «нейросеть научилась ещё чему-то».

GPT-6 Luna написала симфонию, которую, по данным AI-Stat, исполнил Лондонский филармонический оркестр. Нейросети создают музыку уже давно, но в этом случае AI не просто сгенерировал готовый трек. Модель создала партитуру для симфонического оркестра, а исполняли её уже живые музыканты.

Получается довольно необычная связка: идея и структура от нейросети, исполнение от человека.

Нейросеть не обязательно должна делать всё.

GPT-6 Luna появилась всего несколько дней назад. OpenAI позиционирует её как самую экономичную модель семейства GPT-6 для большого количества повседневных задач. Стоимость в API сейчас составляет $0,10 за миллион входных и $0,50 за миллион выходных токенов.

И вот эта сравнительно недорогая модель, по информации AI-Stat, смогла написать многочастное произведение для полноценного оркестра. AI придумал и подготовил материал, а люди сделали то, что умеют лучше всего: сыграли его вживую.

И подобное сочетание я всё чаще вижу в работе с нейросетями.

Не обязательно выбирать между «всё делает человек» и «всё делает AI». Иногда лучший результат получается где-то посередине.

С контентом происходит примерно то же самое.

Например, мне нужно сделать рекламный ролик.

Я могу сама придумать идею, написать сценарий, найти героев, организовать съёмку и потом всё смонтировать.

Могу попытаться полностью отдать задачу нейросети.

А могу разделить работу.

Придумать идею вместе с AI, сгенерировать сцену, которую сложно снять в реальности, а настоящего человека оставить в кадре. Или снять продукт самостоятельно, а окружение создать с помощью нейросети.

Мне кажется, именно такой подход сейчас наиболее интересный.

В том же Doitong в одном месте собраны разные инструменты для работы с контентом. Можно придумать сценарий, создать изображения, превратить их в видео, добавить озвучку или через Storyboard разбить большую историю на отдельные сцены.

Но это не значит, что нужно нажать одну кнопку и ждать, пока нейросеть сделает всё за вас. Наоборот, я бы использовала её там, где она действительно расширяет возможности.

AI становится ещё одним участником процесса.

История с симфонией хорошо это показывает. Живой оркестр никуда не исчез. Музыканты тоже. Просто в привычной цепочке появился ещё один участник.

И я считаю, что с контентом нас ждёт примерно то же самое. Фотографы продолжат снимать, монтажёры монтировать, авторы придумывать, эксперты выходить в кадр. Но рядом появятся инструменты, которые позволят быстрее проверить идею или реализовать то, что раньше было слишком дорого и сложно.

Поэтому мне сейчас гораздо интереснее не спрашивать:

«Что нейросеть сможет сделать вместо меня?»

А подумать:

«Что я смогу сделать вместе с ней такого, чего раньше вообще не могла?»

Если хочется попробовать такой подход в создании контента, можно начать с Doitong. При регистрации по ссылке начисляют 15 000 кредитов на первые генерации в подарок.

А история с симфонией, на мой взгляд, хорошо напоминает одну вещь: использование AI совсем не обязательно означает отказ от человеческой работы.

Иногда нейросеть пишет партитуру. Но сыграть её всё равно нужно человеку.