Использование искусственного интеллекта в процессе визуализации информационных материалов в социальных сетях. постановка проблемы
DOI:
https://doi.org/10.47475/2949-3390-2026-6-1-144-148Ключевые слова:
визуализация, искусственный интернет, нейросети, генеративный контент, социальные сетиАннотация
Стремительное развитие и все большая доступность нейросетей для генерации визуального материала, в том числе, все более и более качественный результат генерации делают их инструментом, способным вывести контент в медиасообществах в социальных сетях на новый уровень и ускорить его создание. Однако использование такого контента сталкивается с различными проблемами. В данной статье сделана попытка описать эти проблемы на примере работы медиагруппы «Наш Челябинск». Автор использовал методы опроса администраторов медиагруппы «Наш Челябинск», метод включенного наблюдения, проанализировал научные источники по теме. Среди практических примеров использования генеративного контента авторы выделяют: генерация иллюстративного материала для постов, генерация креативного видеоряда, создание инфографик, интеллектуальных карт и уникальных эмодзи. Среди проблем использования генеративного контента выделены следующие вопросы: отсутствие понимания специфики работы с нейросетями, ранжирование генеративного материала «умными лентами» социальных сетей, доверие пользователей к сгенерированному контенту, сохранение корпоративного стиля медиасообщества, правовые тонкости использования сгенерированных изображений. Все эти вопросы требуют дальнейшего научного изучения, а также законодательной и административной проработки.
Библиографические ссылки
Budnik, R. A., Gur'ianov, V. V., Evpak, E. G. (2024). Neirosetevaia vizualizatsiia kak novyi trend dopolnitel'noi monetizatsii strimingovoi muzyki indi-artistov [Neural network visualization as a new trend in additional monetization of streaming music by indie artists]. Trudy po intellektual'noi sobstvennosti, 51 (4), 80–122. https://doi.org/10.17323/tis.2024.23975. (In Russ).
Zimina, L. V. (2023). Tekhnologii iskusstvennogo intellekta v mediaindustrii: generatsiia izobrazhenii [Artificial intelligence technologies in the media industry: image generation]. Izvestiia vysshikh uchebnykh zavedenii. Problemy poligrafii i izdatel'skogo dela, 2, 14–23. (In Russ).
Koptseva, N. P., Shpak, A. A., Koptseva, M. S. (2024). Aktual'nye tendentsii vliianiia iskusstvennogo intellekta na sovremennuiu vizual'nuiu kul'turu [Current trends in the influence of artificial intelligence on modern visual culture]. Zhurnal Sibirskogo federal'nogo universiteta. Seriia: Gumanitarnye nauki [Journal of Siberian Federal University. Series: Humanities], 17 (7), 1257–1268. (In Russ).
Krapiventseva, A. D. (2025). Generativnaia grafika v SMI: sovremennye tendentsii i vyzovy [Generative graphics in mass media: modern trends and challenges]. Zhurnalistika, massovye kommunikatsii i media: vzgliad molodykh issledovatelei: Materialy Vserossiiskoi (s mezhdunarodnym uchastiem) nauchno-prakticheskoi konferentsii molodykh issledovatelei, aspirantov i studentov. Belgorod, OOO «Kosmos», 46–51. (In Russ).
Mukhina, O. S., Oleshko, V. F. (2025). Potentsial neirosetei v generatsii fotorealistichnogo kontenta dlia media [The potential of neural networks in generating photorealistic content for media]. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriia 10. Zhurnalistika, 50 (4), 78–95. https://doi.org/10.55959/msu.vestnik.journ.4.2025.7895. (In Russ).
Rubtsova, N. V. (2024). Neiroseti v media: vozmozhnosti, problemy, perspektivy dlia budushchikh mediaspetsialistov [Neural networks in media: opportunities, problems, prospects for future media specialists]. Voprosy teorii i praktiki zhurnalistiki, 13 (1), 156–171. https://doi.org/10.17150/2308-6203.2024.13(1).156-171. (In Russ).
Simakova, S. I. (2020). Vizual'nyi kontent sredstv massovoi kommunikatsii kak sredstvo mediasotsializatsii molodezhi [Visual content of mass communication media as a means of youth media socialization]. III Moiseevskie chteniia: Kul'tura i gumanitarnye problemy sovremennoi tsivilizatsii: doklady i materiały Obshcherossiiskoi (natsional'noi) nauchnoi konferentsii. Moscow, Moscow University for the Humanities, 420–427. (In Russ).
Simakova, S. (2019). Iazyk vizualizatsii mediakontenta: infografika [The language of media content visualization: infographics]. Mul'timediinaia zhurnalistika: mediakommunikatsii i mediaindustriia: Materialy II Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii. Minsk, Belarusian State University, 43–48. (In Russ).
Filippov, D. E., Minibaeva, A. O. (2022). Podkhody k izdaniiu pechatnogo SMI kak elementa korporativnoi kul'tury arkhivov: sravnitel'nyi analiz [Approaches to publishing print media as an element of corporate culture of archives: comparative analysis]. Mediasreda, 2, 57–61. https://doi.org/10.47475/2070-0717-2022-10212. (In Russ).
Khandogin, R. V., Pruner, N. S. (2024). Potreniruemsia luchshe... na kotakh: opisanie i vizualizatsiia khudozhestvennykh obrazov v generativnykh modeliakh II [Let's practice better... on cats: description and visualization of artistic images in generative AI models]. Galactica Media: Journal of Media Studies, 6 (4), 160–193. https://doi.org/10.46539/gmd.v6i4.554. (In Russ).
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 Владимир Шевченко
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
