AI jako fabryka treści

Wdrażanie sztucznej inteligencji przestaje być tylko trendem technologicznym i staje się koniecznością, ugruntowaną na szczeblu państwowym. W obliczu rosnącej liczby zadań i przyspieszenia procesów pracy, specjaliści HSE potrzebują nowych narzędzi do optymalizacji rutynowych działań. Vera Konshina, reprezentująca firmę Yandex, analizuje praktyczne doświadczenia w wykorzystaniu generatywnych sieci neuronowych do transformacji komunikacji korporacyjnej i tworzenia materiałów szkoleniowych z zakresu bezpieczeństwa przemysłowego.

Wizualizacja ryzyk i adaptacja treści

Ogromny procent codziennej pracy specjalisty HSE wiąże się z komunikacją i szkoleniami. Tradycyjne instrukcje tekstowe i regulaminy często nie spotykają się z odzewem ze strony pracowników, zwłaszcza młodego pokolenia, które lepiej przyswaja informacje wizualne. W prezentacji szczegółowo omówiono przejście od suchych dokumentów do wygenerowanych materiałów wideo.

• Przyspieszenie procesów: Wykorzystanie AI pozwala na tłumaczenie i adaptację kursów szkoleniowych na dziesiątki języków w ciągu kilku tygodni, co w standardowym trybie zajęłoby miesiące pracy.
• Bezpieczna wizualizacja: Sieci neuronowe dają możliwość tworzenia realistycznych obrazów niebezpiecznych sytuacji i ryzyk bez konieczności przeprowadzania inscenizowanych sesji zdjęciowych w rzeczywistym zakładzie produkcyjnym, co mogłoby naruszać normy etyczne lub bezpieczeństwa.
• Oszczędność zasobów: Generowanie obrazów i wideo zmniejsza zależność od projektantów i drogiego sprzętu do nagrywania, pozwalając specjaliście HSE na samodzielne zaspokajanie potrzeb wizualnych.

Od zapytań tekstowych do tworzenia wideo

Prelegentka pokazuje na przykładzie, jak zbudować etapową pracę z sieciami neuronowymi, stopniowo komplikując zadania. Zaleca się rozpoczęcie od podstawowych modeli tekstowych (takich jak YandexGPT, GigaChat lub Deepseek) do sporządzania krótkich raportów o incydentach. Kolejnym krokiem jest generowanie obrazów do wewnętrznych prezentacji z uwzględnieniem barw korporacyjnych.

Najbardziej złożonym, ale i najskuteczniejszym etapem jest praca z wideo i dźwiękiem. Zamiast prób generowania skomplikowanego materiału wideo od podstaw, co często prowadzi do zniekształceń wizualnych (artefaktów), proponuje się podejście łączone: najpierw tworzony jest wysokiej jakości obraz statyczny, który następnie jest „ożywiany”. Do udźwiękowienia instruktaży wykorzystuje się serwisy syntezy mowy, zapewniające realistyczne głosy bez konieczności nagrań studyjnych.

Inżynieria promptów i weryfikacja logiki AI

Jakość wyniku zależy bezpośrednio od tego, jak sformułowane jest zadanie. Prelegentka analizuje częste błędy podczas generowania, gdy sieć neuronowa dodaje zbędne szczegóły (np. zniekształcone proporcje lub dodatkowe palce u rąk). Aby tego uniknąć, należy zastosować sztywną strukturę promptu:

• Określać konkretną rolę i grupę docelową.
• Wyraźnie zakazywać generowania niepożądanych elementów.
• Ustalać stylistykę (realizm, komiks, barwy korporacyjne).
• Dzielić skomplikowane wideo na wiele krótkich scen.

Przed rozpoczęciem poważnej pracy zaleca się sprawdzenie wybranego modelu pod kątem zdolności do budowania powiązań logicznych, zadając mu absurdalne pytanie (np. o podgrzewanie przedmiotu w zamrażarce). Pozwala to ocenić adekwatność algorytmu.

Bezpieczeństwo informacji podczas pracy z AI

Jedną z kluczowych barier przy wdrażaniu AI w środowisku korporacyjnym jest ryzyko wycieku danych. Korzystanie z otwartych modeli chmurowych oznacza, że przesłane informacje mogą zostać wykorzystane do dalszego uczenia algorytmów. W celu ochrony poufnych informacji przedsiębiorstwa należy albo przeprowadzić rygorystyczną procedurę anonimizacji danych (usunięcie danych prawnych, danych osobowych z kart oceny ryzyka), albo korzystać z zamkniętych korporacyjnych środowisk AI, działających na podstawie bezpiecznych kontraktów B2B.

Czego dowiesz się z tego webinarium:

• Jak skrócić czas tworzenia i lokalizacji kursów szkoleniowych HSE za pomocą sieci neuronowych?
• Jakich narzędzi użyć do darmowego udźwiękowienia i animacji instruktaży bez angażowania podwykonawców?
• Jak poprawnie sformułować zapytanie tekstowe (prompt), aby uniknąć zniekształceń wizualnych na wygenerowanych ilustracjach?
• Jak bezpiecznie korzystać z chmurowych usług AI do analizy statystyk incydentów bez ryzyka wycieku danych korporacyjnych?
• Jak sprawdzić wybraną sieć neuronową pod kątem logiki i przydatności zawodowej przed rozpoczęciem pracy?