На медиасеминаре Питерской Вышки обсудили, как анализировать информацию в эпоху алгоритмов
В Канатном цехе НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург прошел первый в новом учебном году медиасеминар — мероприятие, посвященное современным медиа и коммуникациям. Эксперты обсудили, как меняется работа с контентом в эпоху искусственного интеллекта, и пришли к выводу, что взаимодействие между человеком и машиной требует основательного пересмотра.
Гостем первой встречи сезона 2026–2027 стала профессор кафедры теории медиа факультета журналистики Челябинского государственного университета Марина Загидуллина. Она рассказала, как искусственный интеллект меняет работу медиаисследователя. Теперь главная задача — не просто верифицировать информацию, произведенную другими людьми, а заново определить, чьи смыслы и как он анализирует.
Марина Загидуллина
Профессор Челябинского государственного университета
«Для генерации ответа последние нейросетевые модели задействуют сразу несколько модусов: текст, статичное и подвижное изображение, звук... При этом их активность не ограничивается созданием медиапродукта — теперь искусственный интеллект участвует в коммуникации с человеком на равных и в диалоге с ним воспроизводит расхожие представления и стереотипы.
Если изображение или даже целый фильм полностью сгенерированы, у них может не быть исходного объекта. Тогда традиционные методы анализа бесполезны: граница между компьютером и пользователем стирается, из-за чего не только ИИ подражает человеку, но и человек начинает вести себя подобно ИИ».
Главную проблему эксперт видит в том, что нейросеть работает с огромным массивом данных, но исследователь не может проследить, как именно она их обрабатывает. Из-за этого пользователь оказывается заложником «машинного бессознательного»: латентного пространства, где циркулируют закономерности и погрешности данных, на которых обучалась модель. Марина Загидуллина призывает не воспринимать продукты ИИ как нейтральные, а наоборот, учиться выявлять знаки неравенства, и без того господствующие в социуме. В качестве примера спикер продемонстрировала изображение, которое нейросеть сгенерировала в ответ на запрос показать успешного директора. «Английский язык не терпит рода — в формулировке Successful Chief Executive Officer ничего не выдает возраста, пола или расы изображаемого. Тем не менее, из всех возможных вариантов, первое, что «пришло в голову» чат-боту, с которым я общалась, — белый мужчина средних лет в строгом костюме», — рассказала спикер.
Задача исследователя в этих условиях — не только анализировать содержание результата, но выявлять причину появления тех или иных элементов, отслеживать, как распределяется ответственность между человеком и машиной в момент сопроизводства. Помочь в этом, по убеждению Марины Загидуллиной, способен мультимодальный дискурс-анализ (ММДА) — он учитывает разные каналы коммуникации. Тем не менее и ММДА должен подвергнуться пересмотру: так как разобрать все элементы мультимодального продукта невозможно, аналитическая выборка должна быть обоснована исследовательским вопросом, а критерии включения или исключения материала заранее прописаны.
«Не обязательно анализировать каждую деталь, каждый кадр. Достаточно определить, что из представленного отвечает на ваш вопрос: выражение лица, жест, слово. Чем конкретнее исследовательская задача, тем легче сделать исследование проверяемым и воспроизводимым», — подчеркнула Марина Загидуллина.
Доцент департамента медиа НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Елена Кудрявцева, в свою очередь, обратила внимание на проблему интроспекции. Интерпретируя текст, исследователь неизбежно руководствуется внутренними убеждениями и опытом и может принять собственное мнение за объективное свойство написанного. Поэтому особенно важно учитывать ограничения метода.
Елена Кудрявцева
Доцент департамента медиа НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург
«Не следует представлять дискурс как готовый результат коммуникации. Скорее, он является ее «портретом» и только описывает процесс. В контексте мультимодального анализа ИИ это означает, что нельзя переносить понятия и методы, разработанные для анализа человеческой коммуникации, на алгоритмические продукты — нужно определить, что именно перед нами и способен ли метод, который мы выбрали, это адекватно описать. В этом состоит работа современного исследователя».
Профессор кафедры семиотики и общей теории искусства факультета искусств Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова Галина Денисова согласилась с тем, что искусственный интеллект уже стал частью современного культурного производства, и поддержала коллег в стремлении осмыслить границы его творческих возможностей. Подводя итог, она закрепила за человеком способность создавать нестандартные связи и придавать произведению смысл как его неотъемлемое и абсолютное право.
Научный семинар «Современные медиа: структуры и эффекты» — площадка для обмена опытом исследователей и практикующих специалистов в сфере журналистики и коммуникаций. Каждый месяц эксперты дискутируют о трендах и строят прогнозы о будущем СМИ. Руководители — первый проректор НИУ ВШЭ Анна Тышецкая и профессор департамента медиа Сергей Вартанов.
