Художники vs нейросети: оставит ли ии творцов без работы

Появятся ли новые профессии, которые связаны с нейросетями?

Николай Корнев ждет появления новых профессий

Как обстоят дела с вакансиями, связанными с применением нейросетей? Уже появляются профессии, для которых нейросеть — основной инструмент?

Нейросети проникают во многие уже существующие профессии. Например, кажется, что для писателей и юристов использование GPT-подобных моделей скоро войдет в ежедневную норму.С развитием разных моделей ИИ ожидается, что в очень многих профессиях будет похожая ситуация. Возможно, также будут появляться профессии, где основной задачей людей будет коммуницировать с ИИ — подавать ему в нужном виде данные для обработки и обрабатывать ответ нейросети. Возможно, к этому виду придут какие-то из уже существующих профессий.

Уже появляются новые профессии, которые связаны с применением нейросетей. Сейчас OpenAI и еще несколько компаний, которые разрабатывают ИИ вроде ChatGPT, нанимают людей для проверки этого самого ИИ. То есть для тестирования, выявления его способностей и потенциальной опасности. Или для документации того, как с нейросетями работать. Вот пример такой вакансии от Anthropic — конкурента OpenAI, которые делают своего чат-бота.

Появляются даже отдельные лаборатории и компании, которые занимаются тем, что тестируют ИИ и выявляют потенциальные проблемы в безопасности. Одну из таких нанимали OpenAI перед релизом GPT-4.

Кажется, потребность в таких людях будет расти, ведь начнут появляться новые сложные нейросети. Их нужно будет тестировать, а еще придется учиться с ними взаимодействовать.

Кроме того, появляются бизнесы и стартапы, которые хотят использовать GPT-4 или модели для генерации картинок в своих бизнес-целях. Бывает, что они публикуют вакансии, где нужно «уметь общаться с GPT-4». То есть кандидат должен понимать, как заставить GPT делать вещи, которые хочет компания.

Ну и, конечно, напрямую с нейросетями работают те, кто эти нейросети создает: исследователи и инженеры. Как я, например.

Как нейросеть может заменить юристов?

Зинаида Осипова задумалась о нейроюриспруденции

Заменит ли ИИ юристов?

По результатам исследования OpenAI, юрист — одна из профессий, которые сильнее всего будут затронуты GPT-подобными моделями. На всякий случай уточню: пока что никакие профессии не будут заменены полностью. Скорее, до 50% задач во многих профессиях будут выполняться намного быстрее с помощью нейросетей.

Все будет зависеть от вида юриста. На мой взгляд, в первую очередь ChatGPT-подобные модели упростят работу юристов, которые преимущественно занимаются проверкой документов, договоров и оказанием консультаций по этому поводу. А юристы, которые выступают в судах, вряд ли будут заменены в ближайшее время

Там все-таки важно человеческое понимание психологии людей, умение видеть полный контекст и подстраиваться под быстро меняющиеся обстоятельства

Мужское государство

Старое лого Щ.И.Т. и лого МГшников. Найдите 10 отличий

Движение позиционирует себя как национал-патриархальное. Есть мнение, что на деле является национал-гомосексуалистами, в стиле ЛГБТ, латентными и не очень, причём геями-женоненавистниками. Идеология состоит из ВП чуть более, чем полностью. Известность получили за счёт скандалов:

1. В декабре 2018 года Владислав Поздняков был осуждён на два года условно по статье 282 УК РФ за «действия, направленные на унижение человеческого достоинства по отношению к женщинам». Спустя несколько месяцев приговор был отменён в связи с изменениями в Уголовном кодексе.
2. В 2019 году за экстремистскую деятельность были осуждены четверо участников «Мужского государства» из Хабаровска, задержанные в 2017 году.
3. В 2020 году сообщество «Мужское государство» было заблокировано администрацией за «призывы к насильственным действиям». К моменту блокировки в группе состояло свыше 150 тысяч человек. После блокировки «Мужского государства» и ещё двух его сообществ во ВКонтакте Поздняков начал активно вести свой канал в Telegram, насчитывающий более 80 тысяч подписчиков.
4. В 2020 году пидарасы-расисты «Мужское государство» организовало травлю жительницы Краснодара Екатерины Фроловой, усыновившей темнокожего ребёнка.
5. В сентябре 2021 года сеть ресторанов «Тануки» заявила о поступающих со стороны движения угрозах в адрес компании, связанных с размещением рекламы с чернокожим мужчиной и белыми женщинами. В октябре компания «Вятский квас» заявила о намерении потребовать признать «Мужское государство» экстремистской организацией, поскольку движение устроило травлю представителей компании за размещение рекламы с чернокожей женщиной.
6. 1 октября 2021 года исполняющий обязанности прокурора Нижегородской области Андрей Гальченко обратился в Нижегородский областной суд с административным иском к Владиславу Позднякову, Дмитрию Губанову и Игорю Носову о запрете деятельности незарегистрированного межрегионального объединения «Мужское государство». 12 октября Telegram ограничил доступ к каналу «Мужского государства» на мобильных устройствах, объяснив это запросом со стороны компаний Apple и Google, а YouTube удалил канал Позднякова.
7. 18 октября 2021 года Нижегородский областной суд объявил «Мужское государство» экстремистской организацией. Государственное обвинение заявило, что «Мужское государство устраивало травлю женщин и представителей других национальностей». Адвокат «Мужского государства» Дзамболат Габараев заявил, что будет обжаловать приговор, так как считает его незаконным.

Какие профессии в SMM перестанут быть востребованными из-за нейронных сетей и когда?

В ближайшие 5 лет многие профессии, прямо или косвенно связанные с SMM, могут стать невостребованными благодаря развитию нейросетевых технологий. К ним относятся:

1. Создатели контента – поскольку большинство текстовых и визуальных материалов будут генерироваться автоматически. Если вы специализируетесь только на подготовке текстов или фото, рекомендуем активно осваивать нейросети для соцсетей и учиться создавать качественный контент с помощью них, а также расширять знания по стратегии, продвижению и работе с креативами. Контент-мейкеры могут и исчезнуть, а вот люди, которые дают им задачи, все еще будут востребованы.
2. Менеджеры сообществ – могут стать ненужными благодаря автоматизированным решениям и алгоритмам для общения с пользователями, поиска решений и отработки негатива, которые исключат необходимость полного участия человека.
3. Аналитики данных – большинство аналитических задач, связанных с SMM, могут стать автоматизированными, что снизит необходимость чтения отчетов человеком, интерпретации выводов и внесения соответствующих предложений.

Rise of Overlord

Родился сабж в Актюбинске Казахской ССР (сейчас — Актобе, город в Западном Казахстане), а вырос в Балаково Саратовской области. Гражданство у него российское. Родители занимались продажей зерна.

По информации в СМИ, в детстве Поздняков был тихим и спокойным мальчиком, не проявлял агрессию. Какие обстоятельства сделали его таким, каким его узнала вся Россия, неизвестно.

После школы сабж поступил в Балаковский медицинский колледж, работал фельдшером. Перед выпуском у него произошел конфликт с руководством вуза, из-за которого будущий отец «Мужского государства» бросил обучение. То есть, он врёт дважды: он не врач, а фельдшер; он и фельдшером не является, так как не закончил обучение.

Что делать копирайтеру, чтобы конкурировать с нейросетями?

Евгений Евгеньев просит совета

Как развиваться узкоспециализированному копирайтеру? ИИ пишет тексты пока не идеально, но никто не знает, что впереди.

Могу посоветовать вам обратиться к специалистам в области копирайтинга и редактуры. Они лучше знают специфику профессии и понимают, насколько одни или другие функции могут быть заменены нейросетями.От себя могу сказать две вещи:

Можно подумать о том, чтобы стать менее узкоспециализированным и развиваться в других направлениях, хотя бы внутри профессии. Это один из факторов успеха во всех профессиях — не только в тех, которые сейчас чувствуют острую угрозу из-за ИИ. Сейчас я скорее согласна с мнением, что полностью все в креативной сфере, к которой, на мой взгляд, относится копирайтинг, заменить нейросетями не получится

Ведь людям важно читать людей, а не машин. И у действительно хороших копирайтеров и редакторов останется работа

У таких, кто будет писать интересно, не шаблонно, задействуя креативные умения, которые пока что неподвластны ИИ. А еще у таких, кто будет не отрицать ИИ, а, напротив, использовать для повышения эффективности своей работы.

На мой взгляд, в будущем может потребоваться меньше копирайтеров, чем сейчас. Стоит подумать о том, чтобы стать одним из лучших в профессии и развиваться вширь.

Сможет ли нейросеть заменить музыкантов?

Слово за слово интересуется влиянием нейросетей на музыку

Заменят ли нейросети работу композиторов, исполнителей?

Нейросети действительно могут генерировать музыку и песни. И уже это делают. Например, приложение Endel, в котором ИИ специально генерирует музыку под разные задачи пользователя. Да и на обычной «Яндекс-музыке» уже есть альбомы, которые были частично или полностью сгенерированы нейросетями. Достаточно вспомнить «Нейронную оборону».

Знаю, что некоторые исполнители задействуют нейросети для помощи в составлении композиции музыки, а также для вдохновения. Но я сильно сомневаюсь, что нейросети заменят работу композиторов и исполнителей.

Ощущения от органного концерта в опере или от того, как твои любимые исполнители поют со сцены, — бесценны. Мы покупаем именно их, а не абстрактную песню. Творчество — это смыслы. В музыке в том числе. В том, что создала чисто нейросеть, смысла мало, потому что никто его туда не вкладывал.

На мой взгляд, никакой вид творчества не исчезнет совсем, а просто трансформируется.

О нейросети-копирайтере

Искусственный интеллект, с помощью которого генерировали тексты для эксперимента, — GPT-3, третье поколение самой продвинутой языковой нейронной сети. Одним из ее основателей был Илон Маск, а сейчас эта система принадлежит Microsoft. Нейросеть обучена на основе содержания интернет-страниц и книг с объемом текстовых данных более 40Гб. 

Мы использовали доступный мультиязычный сервис Copy.ai (в который также входит русский язык), в основе которого лежат модели с архитектурой GPT, обученные под разные языки, в том числе англоязычная версия от Open AI.

Организаторы опроса давали ИИ тезис или тему для размышлений и через несколько секунд получали несколько вариантов контента. GPT-3 способна изучать контекст и смысл текста и на основе полученных данных создавать его продолжение.

Нейросеть приводила интересные размышления и делала выводы, в итоге получился хороший и читабельный материал, не уступающий другим постам по содержанию. Но ИИ-текстам не хватило единой структуры и стройности изложения мысли.

В ходе эксперимента была смоделирована работа копирайтера и контент-мейкера для создания развлекательно-образовательного контента, но нейросеть можно использовать и для других задач. Например, инструменты на базе GPT-3 могут не только писать посты для соцсетей, но и составлять рекламные тексты или маркетинговые материалы для любых целей, продуктов и аудиторий. 

Адам Тураев, Strategy Director компании Cleverbots

Какие сервисы помогут отличить ИИ-текст

С сервисами есть две проблемы. Первая — та же, что и с самостоятельным выявлением ИИ-текста: алгоритмы натренированы на устаревшей GPT-2, которая вышла в 2019 году. Но за три года модель стала в разы сложнее.

Вторая проблема в том, что многие сервисы или вообще не работают с русским языком, или плохо с ним справляются и из-за этого не могут правильно определить авторство текста.

Новых сервисов еще предстоит дождаться, но я расскажу про несколько пока рабочих вариантов. Чтобы их протестировать, я использовал три материала. Первый я сгенерировал на английском языке, второй — на русском, а третий написал мой коллега без помощи ИИ.

GPT-2 Output Detector — это инструмент, который в 2019 году сделала компания OpenAI, разработчик ChatGPT. У него есть простая бесплатная демоверсия. Достаточно загрузить текст на сайт, и алгоритм ответит, какова вероятность, что его сгенерировала нейросеть.

С английским языком у сервиса не возникло никаких проблем — он показал, что мой тестовый текст с вероятностью 99,98% написал ИИ, а не человек. С ИИ-текстом на русском уверенности было меньше — 75%. Текст от моего коллеги он тоже отнес к нейросетевым. Правда, после загрузки другого фрагмента исправился.

GPT-2 Output Detector не обосновывает свое решение, но вряд ли вам это нужно

GLTR — это сервис исследователей из Гарварда и компании IBM. Он тоже создан для работы с моделью GPT-2, но уже в 2019 году нередко ей проигрывал — угадывал нейросеть в 66% случаев. С другой стороны, и с более продвинутой GPT-3 сервис справлялся на сопоставимом уровне.

Инструмент смотрит на предсказуемость каждого следующего слова в тексте. Работает это так: если попросить дополнить предложение «Как же мне не хочется каждый понедельник с утра идти на…», то очевидным завершением будет «…работу». Другие варианты вроде «…учебу» тоже предсказуемы. Написать так может и человек, но если весь текст воспроизводит предсказуемые шаблоны, то велика вероятность работы ИИ.

Так и вышло с моим сгенерированным материалом на английском языке — GLTR указал, что его написала нейросеть. Но русский язык сервис, к сожалению, не распознает.

Все, что выделено зеленым, — слова из топ-10 по предсказуемости

GPTZero Classic — сервис 22-летнего американского студента Эдварда Тиана. Он сделал его в январе 2023 года, и инструмент сразу же обрел популярность. В разработке уже продвинутая платная версия GPTZero, но я пользовался бесплатной классической.

Сервис анализирует текст по двум параметрам:

1. Perplexity считает предсказуемость текста: люди пишут сложнее и используют менее очевидные сочетания слов.
2. Perplexity оценивает структуру и длину предложений.

Понять итоговые оценки сложно, так что после анализа можно пролистать страницу вниз и нажать «Получить результаты».

В моем случае GPTZero верно оценил авторство текста на английском языке, но с русским не справился — выдал ошибку. В соцсетях пишут, что GPTZero легко обмануть, но с базовыми материалами он справится.

Я так и не разобрался в показателях текста, но результат один: его сгенерировал ИИ

ChatGPT — это вариант победить врага его же оружием. Скиньте самой продвинутой нейросети кусок текста и спросите, написал ли его ИИ. Учитывая, что ChatGPT запоминает предыдущие сообщения и остается в контексте диалога, задайте дополнительные вопросы, как чат-бот пришел к своему выводу.

В моем случае нейросеть отлично справилась с материалом, который сама же и сгенерировала. Заодно рассказала, что в тексте приведена слишком базовая и распространенная в сети информация. А вот сгенерированный текст на русском языке ChatGPT принял за человеческий.

ChatGPT объяснил мне, как вычислил свой же сгенерированный текст

Результаты моего тестирования сервисов

	GPT-2 Output Detector	GLTR	GPTZero Classic	ChatGPT
Определил ли ИИ-текст на английском языке	Да	Да	Да	Да
Определил ли ИИ-текст на русском языке	Да	Выдал ошибку	Выдал ошибку	Принял за человека
Определил ли текст человека на русском языке	Да, но один раз принял человека за ИИ	Выдал ошибку	Выдал ошибку	Да

Определил ли ИИ-текст на английском языке

GPT-2 Output Detector
Да

GLTR
Да

GPTZero Classic
Да

ChatGPT
Да

Определил ли ИИ-текст на русском языке

GPT-2 Output Detector
Да

GLTR
Выдал ошибку

GPTZero Classic
Выдал ошибку

ChatGPT
Принял за человека

Определил ли текст человека на русском языке

GPT-2 Output Detector
Да, но один раз принял человека за ИИ

GLTR
Выдал ошибку

GPTZero Classic
Выдал ошибку

ChatGPT
Да

Как человек может отличить ИИ-текст

Нейросеть пишет слишком конкретно. Например, исследователи из Google Brain еще в 2019 году пришли к выводу, что ИИ слишком часто использует артикль the, потому что работает на предсказание следующего слова в предложении. Но понятно, что этот признак присущ только англоязычным текстам.

ChatGPT уже используют как замену поисковым системам, поскольку она дает вполне конкретные ответы. Но с рассуждениями дела у нее обстоят хуже: на вопросы вроде «Что такое любовь?» ИИ выдаст сухую формулировку, а не попытку проанализировать сложное чувство.

Также нейросеть может очень уверенно написать абсолютную неправду. Сомневаться ей не свойственно.

Нейросеть опускает контекст и персонализацию текста. ChatGPT не сможет передать опыт конкретного человека — только попытаться имитировать опыт миллионов людей, на чьих текстах обучена модель. Но таким материалам обычно не хватает глубины и авторского ощущения: одно дело — написать шаблонное сочинение по литературному произведению, и другое — рассказать, как ты провел лето.

С экспертностью то же самое. Многие тексты ChatGPT достаточно полезны, но в них нет углубления в тему. Это может сделать только человек с богатым личным опытом.

При этом новая версия языковой модели гораздо лучше работает с контекстом, чем ее предшественники. Поэтому теоретически уже после генерации можно попросить ChatGPT подредактировать текст и сделать его «более человеческим».

Вряд ли за такое сочинение в четвертом классе я получил бы отлично

Нейросеть не допускает ошибок. В Google Brain отмечают: люди чаще указывают, что логичный текст без ошибок написал человек. Хотя идеальная грамотность как раз больше присуща ИИ: люди не там ставят запятые, опечатываются, используют сленг и сокращения. Такого уровня имитации нейросети пока не достигли.

К чему может привести падение спроса на умственный и творческий труд?

Sooka переживает из-за экономических последствий

Очевидно, что нейросети полностью людей не заменят, но значительно оптимизируют штат многих компаний за счет роста продуктивности. Каковы долгосрочные последствия такого падения спроса на умственный и творческий труд?

Я уже пыталась сформулировать свои мысли по поводу серьезных экономических последствий и того, как будет выглядеть рынок труда из-за влияния нейросетей.

Добавлю про «падение спроса на умственный и творческий труд». Согласно выводам из исследования OpenAI, в меньшей степени пострадают профессии, где нужны способности к критическому мышлению, математике и науке. А еще — к взаимодействию с людьми.

С творческими профессиями все немного сложнее. Кажется, они будут затронуты сильнее — речь про дизайнеров, копирайтеров и других. Во-первых, все еще не на 100% — это и мое мнение, и также результат исследования OpenAI. В том исследовании, напомню, они предполагают, что с помощью нейросетей получится ускорить работу только на 50%, а не полностью заменить человека нейросетями.

Во-вторых, я не думаю, что творчество совсем исчезнет. Все-таки творчество — это, на мой взгляд, одна из основных потребностей человека. Поэтому люди все равно будут творить, просто вид творчества станет другим и включит в себя ИИ. И с творческими профессиями будет то же самое: они переродятся, станут немного другими. И это еще одна причина, почему стоит совершенствоваться в своей профессии и осваивать новые технологии.

Еще я правда считаю, что человеку нужен человек и люди будут хотеть видеть творчество других людей, а не роботов. Вот меня саму в последнее время потянуло на рисование, хотя я всю жизнь была сугубо технически-математическим человеком, который не любил театр, не играл на музыкальных инструментах, не ходил в художку. Поэтому мнение про потребность в творчестве я основываю в том числе и на собственных ощущениях.

Нейросеть которая пишет статьи по теме бесплатно

Копирайтерам, контент-менеджерам и научным работникам нужно уметь писать тексты нейросетью, чтобы оставаться конкурентоспособными на рынке. Ведь нейросети способны анализировать огромное количество данных, исследовать тему и создавать тексты на основе алгоритмов и статистики. Это помогает сократить время на написание и улучшить качество контента, делая его более привлекательным и уникальным.

Кроме того, использование ИИ помощников в работе позволяет автоматизировать процессы и значительно сократить затраты на производство контента. Все это делает такую практику необходимой для того, чтобы не отставать от конкурентов на рынке и оставаться на плаву в условиях стремительных изменений и совершенствования технологий.

Как нейросети могут повлиять на работу репетиторов по иностранным языкам?

Анастасия Берг переживает

Я преподаватель английского языка для взрослых. Скажите, останется ли моя профессия востребованной? Будет ли у людей необходимость учить языки через 10—20 лет или искусственный интеллект со встроенным переводом позволит людям общаться устно без задержки и мискоммуникации?

Я и сама много думала над этим вопросом. Мне действительно кажется, что лет через 10—20 мы придумаем систему, которая станет синхронно переводить нашу речь, поэтому не будет острой необходимости учить иностранные языки. Я вижу это так: переводчик будет встроен в какие-нибудь очки виртуальной реальности, которые мы будем носить, или в условные умные часы, или в чип.

От этих мыслей мне становится грустно, потому что я люблю учить языки и мне нравится общаться на них самой — без технологий. Поэтому думаю, что люди не перестанут учить языки. Их количество может сократиться, но точно не до нуля.

Проблемы внедрения нейронных сетей для SMM-специалистов

Несмотря на многочисленные преимущества автоматизации на основе нейронных сетей, все еще существуют некоторые проблемы, включая:

1. Ресурсозатратность – создание комплексной системы требует значительных предварительных инвестиций – не только финансовых, но и человеческих, и технических. Необходимо научиться грамотно составлять запросы. По сути это то же самое, что ставить задачи сотруднику: нет четкого ТЗ – нет хорошего результата и эффективной раскрутки соцсетей.
2. Трудности обучения и отладки моделей – обучение этих систем требует значительных усилий из-за их сложности, что может привести к задержкам, особенно на начальных этапах работы с нейросетью. Поначалу может казаться, что нейросеть для SMM только усложняет рабочие процессы, а не облегчает их, особенно в работе с картинками. Но это нормально, со временем все станет проще и понятнее.
3. Отсутствие гибкости – поскольку нейросети для социальных сетей в значительной степени полагаются на запрограммированные алгоритмы, возможности для импровизации ограничены. Это может привести к проблемам, если во время работы возникнут непредвиденные сценарии. Здесь необходима помощь человека.

Какие профессии пострадают из-за нейросетей в первую очередь?

Анна хочет узнать потенциальных жертв нейросетей

Какие профессии будут заменены в первую очередь?

Я не думаю, что какие-то профессии будут полностью заменены в ближайшем будущем. На мой взгляд, еще ни в одной области нейросети не настолько хороши, чтобы они могли заменить целые группы людей.

Все равно потребуется участие человека, чтобы довести результат работы нейросети до готового продукта. Но во многих профессиях сократится требование к количеству людей, ведь большинство аспектов работы можно будет быстрее выполнять с помощью нейросетей.

Недавно при участии OpenAI вышла статья, в которой ученые исследовали влияние AI на рынок труда. Они как раз пытались определить профессии, в которых значительная часть работы может быть заменена либо ускорена с помощью ИИ, а конкретно — с помощью моделей, подобных ChatGPT.

Небольшой дисклеймер:

1. Результаты в этом исследовании получены не объективным способом. Это просто невозможно. Они получены на основе большого количества оценок ChatGPT — насколько работа нейросети в той или иной области хороша и насколько ею можно заменить аналогичную работу человека. Например, как хорошо у ChatGPT получается профессиональный перевод текста с английского на русский и насколько этот перевод лучше или хуже аналогичного перевода от профессионального переводчика.
2. Исследовались не все возможные профессии.

С этой поправкой рассказываю, что в итоге вышло у исследователей.

У 49% профессий половина или более задач будут затронуты нейросетями. Другими словами, очень много людей столкнутся с тем, что половина их задач будет решаться намного быстрее с помощью ChatGPT-подобных моделей. Отсюда как раз и можно сделать вывод, что нейросети не заменят полностью людей — по крайней мере, пока. Но сократят время, затрачиваемое на работу. А из-за ускорения процесса работы на рынке труда может требоваться меньшее количество людей.

Теперь конкретнее про профессии, которые будут затронуты. Есть мнение, что в первую очередь нейросети повлияют на профессии с большим онлайн-следом, то есть на те, результат работы которых появляется в интернете. Логика здесь такая: ChatGPT обучается на данных из интернета. Чем больше в интернете примеров работы конкретного вида деятельности, тем больше шанс, что ChatGPT умеет это делать.

Нейросети затронут профессии, в которых важна информация. Посмотрим на раздел 4.4.1 статьи от OpenAI. Согласно исследованию, нейросети вроде ChatGPT в большей степени затронут следующие профессии:

• математики, но надо уточнить, чем именно занимается математик по мнению исследователей;
• переводчики разных видов;
• копирайтеры;
• animal scientists, но я не уверена, что это такое;
• специалисты по связям с общественностью;
• юристы по вопросам налогообложения;
• аудиторы;
• веб- и графические дизайнеры;
• разного рода менеджеры.

В списке представлены профессии, которые связаны с текстами и информацией: генерацией и выделением из этих текстов и информации сущностей, смыслов. Дизайн сайтов — тоже генерация чего-то вроде текста.

Еще один вывод из статьи: влиянию ChatGPT-подобных моделей будут наиболее подвержены профессии, которые требуют навыка программирования и писательства. Менее подвержены — наука и критическое мышление, а еще математика. Это не согласуется с выводами выше, но там я отметила, что нужно еще уточнить, что означает «математик». Они ведь бывают разные.