В статье изложены результаты эмпирических исследований практики использования технологий искусственного интеллекта (далее - ИИ) в российских телевизионных редакциях в двадцатых дискуссиях будущей телевизионной (шире - журналистской) профессии и ее трансформации в условиях развития новых технологий. Для работы было проведено 18 интервью с направлениями, входящими в состав первого и частично второго мультиплексов, т. е. е. обязательных общедоступных телеканалов телевидения. Результаты исследования показывают, что сотрудники телевизионных редакций в силе профессиональных специалистов решают с помощью ИИ ряд достаточно тривиальных задач, что позволяет оптимизировать работу редакции и ускорить процесс редактирования. Одной из важных проблем применения технологии ИИ являются вопросы этики и авторского права, которые решаются в каждой редакции по-своему. Многие информанты основаны на создании внутриредакционных стандартов работы с технологиями ИИ и закреплении правил работы с новыми технологиями на законодательном уровне. По мере вероятной трансформации телевизионных участников исследования отдельных направлений оптимизации и ускорения некоторых «механических» процессов, благодаря чему журналисты концентрируются на создании более качественного и эксклюзивного контента. Среди возможных негативных последствий развития технологий ИИ в работе редактирования: увеличение скорости рабочих процессов, что может сказаться на повышении уровня стресса журналистов; увеличение количества фейковых новостей, сгенерированных ИИ; здоровая творческая профессия.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Искусство
Термин «искусственный интеллект», предложенный в 1955 году, подразумевал способность машины находить ранее неизвестные решения поставленной задачи. Подобная формулировка была достаточно широкой, поскольку область адаптивных механизмов находилась еще в зачаточном состоянии; понятия «машинный интеллект» и «машинное обучение» появятся позднее. Современные алгоритмы позволяют машинам не только находить решения, но и обучаться методом проб и ошибок: на основе массива данных и с помощью мощных вычислительных устройств нейросеть пытается обобщить те или иные закономерности в зависимости от поставленных целей, в результате чего получается модель, которая позволяет с ней работать (Зимина, 2023, с. 14) — и в этом заключается принципиальное отличие нейросетей от искусственного интеллекта.
Список литературы
1. Виноградова, К.Е. (2023). Развитие искусственного интеллекта и трансформация журналистики: новые возможности и вызовы. Гуманитарный вектор, 18 (3), 121-130. ,. DOI: 10.21209/1996-7853-2023-18-3-121-130 EDN: GVQRMV
2. Вьюгин, М.С. (2024). Искусственный интеллект в журналистских текстах URA.RU: первый этап развития нейросетевых решений. МедиаАльманах, (6), 66-75. ,. DOI: 10.30547/mediaalmanah.6.2024.6675 EDN: YJURLU
3. Давыдов С.Г., Замков А.В., Крашенинникова М.А., Лукина М.М. (2023). Использование технологий искусственного интеллекта в российской медиа и журналистике. Вестник Московского университета. Серия 10: Журналистика, 48 (5), 3-21. ,. DOI: 10.30547/vestnik.journ.5.2023.321 EDN: ZZJRRX
4. Дякина, А.А. (2024). Специфика применения искусственного интеллекта на современном телевидении (на материалах телеканалов «Свое ТВ» и «360»). В Д.В. Неренц (Ред.). Журналистика и медиакоммуникации в цифровой среде - 2024 (259-263). Москва: РГГУ. EDN: RZDTZC
5. Журавлева, А.А. (2020). Аудиовизуальная журналистика и технологии искусственного интеллекта: телерадиожурналисты VS дикторы на базе нейросетей. В А.А. Морозова (Ред.). МЕДИАОбразование: медиа как тотальная повседневность (стр. 310-315). Челябинск: Челябинский государственный университет. EDN: KLEJVW
6. Замков А.В., Крашенинникова М.А., Лукина М.М., Цынарёва Н.А. (2017). Роботизированная журналистика: от научного дискурса к журналистскому дискурсу. Медиаскоп, (2), 2. http://www.mediascope.ru/2295,. ЭДН: ИЗГНОР
7. Зимина, Л.В. (2023). Технологии искусственного интеллекта в медиаиндустрии: генерация изображений. Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела, (2), 14-23. EDN: QGKRIE
8. Зыховская, Н.Л. (2022). Цифровизация творчества: возможности искусственного интеллекта в литературе, журналистике и искусстве. Медиасреда, (2), 107-110. ,. DOI: 10.47475/2070-0717-2022-10221 EDN: SGOGEI
9. Киселев, А.С. (2021). О необходимости правового регулирования в сфере искусственного интеллекта: дипфейк как угроза национальной безопасности. Вестник МГОУ. Серия: Юриспруденция, (3), 54-64. ,. DOI: 10.18384/2310-6794-2021-3-54-64 EDN: AHJBNH
10. Кульчицкая, Д.Ю., Фролова, Т.И. (2020). Компьютерные алгоритмы в работе российских информационных агентств (по типу ИА «Интерфакс» и ТАСС). Вестник Московского университета. Серия 10. Журналистика, (1), 3-19. ,. DOI: 10.30547/vestnik.journ.1.2020.319 EDN: YGHKDH
11. Мухаринова, Е.В. (2018). Искусственный интеллект в журналистике. В Е.В. Мартыненко (Ред.). Журналистика и общество № 20 (стр. 101-111). EDN: FULBKB
12. Нигматуллина, К.Р., Касымов, Р.М. (2023). Практика развития технологий искусственной интеллекта в региональных СМИ России. В Е.К. Гурова (Ред.). XV проводить учебные чтения в Москве «СМИ и массовые коммуникации-2023»: эпохи неопределенности в современных СМИ и журналистике: вызовы больших данных и искусственного интеллекта (стр. 195-196). Москва: МГУ им. М. В. Ломоносова. EDN: CPKHHA
13. Слободянюк Н.Л., Костикин Е.Н. (2023). Этические и правовые аспекты использования нейросетей в журналистике. Вестник КРСУ, 23 (10), 156-161. ,. DOI: 10.36979/1694-500X-2023-23-10-156-161 EDN: YSVZPP
14. Суходолов А.П., Бычкова А.М., Ованесян, С.С. (2019). Журналистика с искусственным интеллектом. Вопросы теории и практики журналистики, 8 (4), 647-667. ,. DOI: 10.17150/2308-6203.2019.8(4).647-667 EDN: ЛУКИНС
15. Томашевский, И.А. (2023). Искусственный интеллект в управлении медиакоммуникациями и журналистикой. Мир лингвистики и коммуникации: электронный научный журнал, (74), 33–42. EDN: FKEZYO
16. Уланова, А.Е. (2022). Роль творчества в адаптации человека к внедрению элементов искусственного интеллекта (на примере журналистики). [дисс.: 09.00.13] (190 с.). Москва: МГИМО. EDN: UXXMPY
17. Уразова, С.Л. (2023). Нейромедиа как новая форма образов цифровой реальности. Вестник ВГИК, 15 (3), 140-150. EDN: DOXVEQ
18. Шестерина А.М., Шестерин Н.О. (2020). О корректности использования термина «искусственный интеллект» в медиасфере. Ученые записки Новгородского государственного университета, (4), 1-5. ,. DOI: 10.34680/2411-7951.2020.4(29).5 EDN: ZGEWHE
19. Ятребова, А.И. (2019). Защита авторских прав в России в произведениях масс-медиа в девятом международном опыте. Наука телевидения, 15 (1), 197-226. ,. DOI: 10.30628/1994-9529-2019-15.1-197-226 EDN: ZGFVAT
20. Беккет, К. (2019). Новые полномочия, новые обязанности: глобальный обзор журналистики и искусственного интеллекта. Лондонская школа экономики. Дата обращения: 28 апреля 2024 г., https://blogs.lse.ac.uk/polis/2019/11/18/new-powers-new-dependents.
21. Кулс, Х. и Диакопулос, Н. (2024). Использование генеративного ИИ в редакции: картирование восприятия журналистами опасностей и возможностей. Практика журналистики, 1–19.
22. Дорр, КН (2016). Картирование области алгоритмической журналистики. Цифровая журналистика, 4 (6), 700–722. DOI: 10.1080/21670811.2015.1096748
23. Гутьеррес Лопес, М., Порлецца, К., Купер, Г., Макри, С., Макфарлейн, А. и Миссауи, С. (2022). Вопрос дизайна: стратегии внедрения инструментов на основе ИИ в журналистские рабочие процессы. Цифровая журналистика, 11 (3), 484–503. DOI: 10.1080/21670811.2022.2043759 EDN: TBSCSM
24. Ньюман, Н. (2022). Тенденции и прогнозы в журналистике, СМИ и технологиях на 2022 год. Институт изучения журналистики Reuters. DOI: 10.60625/risj-ahx9-vm24
25. Сердук, А. и Бессам, А.С. (2023). Боты в редакциях: какое будущее у журналистов-людей? Media Watch, 14 (1), 100–115. DOI: 10.1177/09760911221130816 EDN: PSTECV
26. Саймон, Ф.М. (2022). Непростые партнёры: ИИ в новостях, платформенные компании и проблема журналистской автономии. Цифровая журналистика, 10 (10), 1832–1854. DOI: 10.1080/21670811.2022.2063150 EDN: ACGMWG
27. Ши, И. и Сан, Л. (2024). Как генеративный ИИ преобразует журналистику: развитие, применение и этика. Журналистика и медиа, (5), 582–594. DOI: 10.3390/journalmedia5020039 EDN: GHBHVT
28. Уайт, Ч. (2020). Глубокие фейковые новости: дезинформация с использованием ИИ как многоуровневая проблема государственной политики. Журнал киберполитики, 5 (2), 199–217. DOI: 10.1080/23738871.2020.1797135
29. У, С. (2024). Журналисты как индивидуальные пользователи искусственного интеллекта: изучение «ценностно мотивированного» использования журналистами ChatGPT и других инструментов ИИ в редакции и за её пределами. Журналистика, 0 (0), 1-19. DOI: 10.1177/14648849241303047 EDN: ZSAATX
Выпуск
Другие статьи выпуска
В представленной публикации предпринята попытка изучить возможности применения технологий искусственного интеллекта в кинопроизводстве, что раскрывается в идеях, обсуждаемых группой исследователей с выдающимся разносторонним продюсером Рафаелом Минасбекяном, являющимся одним из ключевых акторов современного кинопроизводства России.
Статья посвящена изучению организационно-административного функционирования советской киноотрасли в условиях эвакуации во время Великой Отечественной войны. Особое внимание уделено перемещению киностудий в Казахскую ССР и влиянию местных властей на процесс производства фильмов. Исследование основано на архивных материалах, в том числе документах Архива Президента Республики Казахстан и Центрального государственного архива Республики Казахстан; некоторые из них публикуются впервые. Автор анализирует ключевые проблемы, с которыми столкнулись кинематографисты в условиях нехватки ресурсов, сложных бытовых условий и административного давления. Рассматриваются вопросы взаимодействия эвакуированных киностудий с республиканскими и союзными органами управления, конкуренции за ресурсы, а также влияние эвакуации на развитие национального кинематографа Казахстана. Статья предлагает новый взгляд на функционирование советской киноиндустрии в военный период, раскрывая взаимосвязь между политическими, экономическими и культурными процессами.
В данной статье анализируются два фильма Вима Вендерса - “Алиса в большом городе” (1974) и “Париж, Техас” (1984), которые можно рассматривать как повествовательное и стилистическое отражение фотографии. Опираясь на теории Сьюзан Зонтаг, Ролана Барта, Жана Бодрийяра, Маршалла Маклюэна, Уолтера Дж. Онга, Уильяма Дж. Митчелла и Роджера Скратона, эссе дает основу для понимания комментариев Вендерса о фотографии и визуальных медиа. Хотя оба фильма признают доказательную силу фотографии - ее прозрачное, непредвзятое представление того, что Барт называет фотографическим референтом, - они также демонстрируют ностальгию по непосредственному опыту и критикуют то, как фотография меняет человеческое восприятие. Анализ показывает, как камеры и другие технологические “дополнения” в фильмах Вендерса ограничивают творческое самовыражение и снижают способность к “чистому ремеслу” (более аутентичному человеческому самовыражению, например, письму). Живое общение служит контрапунктом к опыту, опосредованному камерой, помогая главным героям преодолеть свою скуку - или то, что Фрейд назвал бы меланхолией.
В данной статье рассматривается переосмысление образа демона-паука как традиционного китайского гендерного символа, начиная с романа «Путешествие на Запад» (У Чэнъэнь, 1592) и заканчивая современной видеоигрой «Черный миф: Укун» (2024). Используя культурную семиотику и теорию чудовищно-женственного, авторы сравнивают материалы романа и игры посредством текстового анализа и анализа тональности 1000 наиболее популярных комментариев к связанным видеороликам Bilibili. Анализ тональности показывает преимущественно положительный прием (69%), хотя критика гендерной репрезентации сохраняется. Результаты показывают, что благодаря нарративной реконструкции в игре демоны-пауки превращаются из одномерных соблазнительниц в многомерные фигуры с более человечным внешним видом. Их образы не только отражают глубокие эмоции, моральные дилеммы и самосознание, но и включают в себя эстетику, вдохновленную династией Тан, для усиления их культурного контекста, сохраняя при этом определенные чудовищные черты и ощущение трагической судьбы. Более того, в статье подчеркивается, что вместо того, чтобы отказываться от традиционных архетипов, игра переосмысливает их с эмоциональной глубиной и символической преемственностью, иллюстрируя, как культурные символы могут быть адаптированы для отражения более широких изменений в гендерном дискурсе и сложности повествования.
Статья посвящена выявлению, изложению, а также отображению в виде схем алгоритмов анализа фильма, применяемых авторами книг серии «Классика», издаваемых Британским институтом кино (BFI). Серия «BFI Film Classics» - чрезвычайно важное достижение в области анализа фильма: каждая книга представляет собой обстоятельный разбор одного кинематографического произведения. Однако, анализируя фильмы, авторы не артикулируют используемый инструментарий, что затрудняет его применение другими киноведами. Результаты настоящего исследования позволят ученым использовать примененные авторами книг инструменты при анализе фильмов, в случае необходимости адаптировав их для тех или иных исследовательских задач. Созданные на основе вычлененных алгоритмов разбора схемы существенно упростят процедуру анализа. Полученные данные могут быть использованы преподавателями киношкол и факультетов экранных искусств при разработке курса «Анализ фильма». В силу ограниченности объема в данной статье подробно рассматриваются три исследования - тексты, посвященные фильмам «Пикник у Висячей скалы» (Picnic at Hanging Rock, 1975), «Сияние» (The Shining, 1980) и «Унесенные ветром» (Gone With the Wind, 1939).
Издательство
- Издательство
- ГИТР
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 125284, г Москва, Хорошевский р-н, Хорошёвское шоссе, д 32А
- Юр. адрес
- 125284, г Москва, Хорошевский р-н, Хорошёвское шоссе, д 32А
- ФИО
- Литовчин Юрий Михайлович (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- mail@gitr.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 7876511
- Сайт
- https://gitr.ru/