Практика использования генеративных ии-алгоритмов для создания визуального контента в региональных медиа
DOI:
https://doi.org/10.47475/2949-3390-2026-6-1-135-138Ключевые слова:
ИИ, технологии искусственного интеллекта, технологии генеративного искусственного интеллекта, синтетический контент, медиапроизводствоАннотация
В статье описываются практики интеграции технологий генеративного искусственного интеллекта в медиапроизводство на примере региональной медиаиндустрии Алтайского края. Эмпирическую базу составили материалы регионального информационного агентства «Толк», отобранные ввиду открытой политики редакции в отношении тестирования ИИ-инструментов. В результате исследования были выявлены и описаны три ключевые практики: генерация иллюстраций для визуализации гипотетических и абстрактных сценариев, ситуативная визуализация при дефиците оперативных фотоматериалов и автоматизированная разработка инфографики. Установлено, что сгенерированный контент выполняет преимущественно иллюстративную функцию и подвергается обязательной редакторской проверке, что отражает формирующийся этический подход к адаптации технологии. Результаты позволяют рассматривать опыт регионального медиа в качестве практики контролируемого внедрения инновации, при которой ИИ-технология решает операционные задачи медиапроизводства, не претендуя на замещение фундаментальных журналистских функций.
Библиографические ссылки
Vinokurova, E. N. (2025). Kharakteristiki interaktivnogo generativnogo kontenta kak osnovnogo sredstva vedeniya sovremennykh informatsionnykh voyn (na materiale analiza literaturnykh antiutopiy) [Characteristics of interactive generative content as the main means of waging modern information wars (based on the analysis of literary dystopias)]. NOMOTHETIKA: Filosofiya. Sotsiologiya. Pravo, 50 (1). 185–195. https://doi.org/10.52575/2712-746X-2025-50-1-185-195. (In Russ).
Zamkov, A. V. (2019). Novostnoy mediarobot: teoreticheskie aspekty intellektual'noy sistemy generatsii kontenta [News media robot: theoretical aspects of an intelligent content generation system]. Voprosy teorii i praktiki zhurnalistiki, 8 (2). 260–273. https://doi.org/10.17150/2308-6203.2019.8(2).260-273. (In Russ).
Isaev, E. M., Kokoreva, M. V. (2019). Robotizatsiya novostnoy zhurnalistiki v Rossii: novye printsipy raboty redaktsii i transformatsiya zhurnalistskoy etiki [Robotization of news journalism in Russia: new principles of editorial work and transformation of journalistic ethics]. Kommunikatsii. Media. Dizayn, 4 (3). 85–102. (In Russ).
Mukhina O. S. (2025). Problema vostrebovannosti AI-kompetentsiy v sfere media [The problem of demand for AI competencies in the media sphere]. Chelyabinskij gumanitarij, 3 (72). 39–47. https://doi.org/10.47475/1999-5407-2025-72-3-39-47. (In Russ).
Mukhina, O. S., Oleshko, V. F. (2025). Potentsial neyrosetey v generatsii fotorealistichnogo kontenta dlya media [The potential of neural networks in generating photorealistic content for media]. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 10. Zhurnalistika, 4. 78–95. https://doi.org/10.55959/msu.vestnik.journ.4.2025.7895. (In Russ).
Simakova, S. I., Zhilkin, A. V. (2025). Iskusstvennyy intellekt v zhurnalistike: vliyanie na kachestvo tekstov [Artificial intelligence in journalism: impact on text quality]. Znak: problemnoe pole mediaobrazovanija, 4 (58). 190–202. https://doi.org/10.47475/2070-0695-2025-58-4-190-202. (In Russ).
Shesterina, A. M. (2023). Potentsial ispol'zovaniya tekhnologiy iskusstvennogo intellekta v obuchenii kreativnym professiyam [The potential of using artificial intelligence technologies in teaching creative professions]. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Pravo, 1 (52). 277–282. https://doi.org/10.17308/law/1995-5502/2023/1/277-282. (In Russ).
Kieslich, K., Diakopoulos, N., Helberger, N. (2024). Anticipating impacts: using large-scale scenario-writing to explore diverse implications of generative AI in the news environment. AI and Ethics. 1–23. https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.06361.
Lewis, S., Guzman, A., Schmidt, T., Lin, B. (2025). Generative AI and its disruptive challenge to journalism: an institutional analysis. Communication and Change, 1 (9). https://doi.org/10.1007/s44382-025-00008-x.
Pavlik, J. V. (2023). Collaborating with ChatGPT: Considering the implications of generative artificial intelligence for journalism and media education. Journalism & Mass Communication Educator, 78 (1). 84–93. https://doi.org/10.1177/10776958221149577.
Chen, Y., She, S., Sun, Y. (2024). Is AI-generated content better? A study based on ant Forest game content recommendation. Proceedings of the 2024 Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area International Conference on Digital Economy and Artificial Intelligence. 749–755. https://doi.org/10.1145/3675417.3675543.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 Анна Жеребненко
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
