Искусственный интеллект как предмет профессиональной рефлексии журналистов и медиаменеджеров ставропольских СМИ

Раздел: Искусственный интеллект в исследованиях медиа и коммуникации

В статье рассмотрены три уровня профессиональной рефлексии по поводу искусственного интеллекта в ставропольских СМИ: презентация технологий ИИ массовой аудитории, осмысление ситуации внутри отрасли журналистами, с одной стороны, и медиаменеджерами – с другой, и сделан вывод о некоторых противоречиях между данными уровнями. Несмотря на лояльную информационную политику СМИ по отношению  к продвижению ИИ в регионе, представление позитивных практик внедрения ИИ в экономику и социальную сферу, в ходе опроса журналистов выявлена настороженность в отношении новых технологий, непонимание стратегии редакции и невысокая оценка своих навыков в этой области. Интервью медиаменеджеров выявили разброс мнений по вопросам внедрения сервисов ИИ в работу редакций, этических аспектов, готовности коллективов к использованию нейросетей и т. д. На современном этапе активное применение ИИ в работе редакции – привилегия крупных ставропольских медиакомпаний. Неравномерная диффузия ИИ-инноваций может привести к резкому отставанию небольших редакций, не имеющих достаточных ресурсов.

Введение

Актуальность исследования определяется тем, что оно вполне вписывается в мейнстрим медиаведческой науки, поскольку в условиях нарастания ожиданий от внедрения ИИ в медийную сферу (Nguyen, Hekman, 2022; Canavilhas, Ioscote, Gonçalves, 2024) интерес исследователей значительно возрос, о чем свидетельствует публикация В. А. Зориной «Искусственный интеллект в журналистике: библиометрический анализ публикационной активности» (2025), а также конференции по данной проблематике, например Пятнадцатые международные научные чтения в Москве «СМИ и массовые коммуникации–2023», посвященные теме «Эпоха неопределенности в современных СМИ и журналистике: вызовы больших данных и искусственного интеллекта». 

Современная наука сосредоточена на исследовании таких вопросов, как факторы и проблемы внедрения технологий искусственного интеллекта в медиасферу (Давыдов, Замков, Крашенинникова, Лукина, 2023; Nandini, Indora, Singh, 2024), трансформация технологии создания медиатекстов (Шестерин, 2023; Murseli, Mjekiqi, 2024), возможности использования генеративных языковых моделей в современной журналистике (Зырянова, Чернавский, 2024), риски их внедрения (Ma, Bulgarova, Chen, Mondal, 2025) и этические проблемы (Лукина, Замков, Крашенинникова, Кульчицкая, 2022; Joshi, Jain, 2024; Ning, Fu, 2024). 

В нашей работе исследовательский фокус направлен на осмысление ситуации в медиапространстве Ставропольского края, где в течение 2023–2024 гг. прошло несколько мероприятий всероссийского уровня, которые способствовали интенсификации профессиональной рефлексии журналистов по отношению к внедрению искусственного интеллекта в отрасль: в 2023 г. на телеканале «СвоеТВ» был запущен прогноз погоды с виртуальной ведущей, созданной при помощи нескольких нейросетей; на базе Северо-Кавказского федерального университета при поддержке ГТРК «Ставрополье» прошел финал Всероссийского молодежного научно-технического конкурса «Первый шаг», в 2024 г. – Всероссийский фестиваль по искусственному интеллекту и программированию RuCode, привлекший свыше 4000 программистов-участников.

Обзор литературы 

Исходя из того, что «само по себе существование социокультурной реальности не представляется возможным без созидательной, творческой человеческой активности, адекватной конкретному этапу исторического развития общества» (Мяо, 2023: 11), в основу нашего исследования был положен социологический подход к определению специфики профессиональной рефлексии об ИИ в региональном медиасообществе.

Теоретико-методологической базой исследования послужили работы последних лет, посвященные рассмотрению профессиональной рефлексии журналистов. Сама теория рефлексии как компонента структуры деятельности была развита в отечественной психологии (Л. С. Выготский, С. Л. Рубинштейн, С. Ю. Степанов, И. Н. Семенов и др.). В современной журналистской науке профессиональную рефлексию, как и «способность оперативно и точно оценивать изменения в профессиональных условиях» (Свитич, 2024: 471), относят к «остро востребованным профессиональным личностным психологическим динамическим адаптационным качествам журналиста» (Там же: 470). В новейших работах приводится «рефлексивный анализ того, как социальные, экономические и прежде всего технологические силы преобразуют индустрию локальных медиа, выявляется, что значит это преобразование для журналистов в эпоху, когда темпы перемен делают многие привычные концепции устаревшими» (Градюшко, 2020: 28). Важным компонентом журналистской подготовки называется именно «критическая грамотность» в сфере искусственного интеллекта (Nguyen, Hekman, 2022).

Представляют интерес наблюдения ученых над противоречивостью профессиональной рефлексии о будущем журналистики. Так, в одной из работ отмечалось, что «наряду с оптимистическими прогнозами существуют и пессимистические оценки быстрого распространения ИИ-технологий в отрасли. Прежде всего, внимание обращают на недостаточно высокое качество сгенерированного контента, на сложности с соблюдением авторских прав, на иные проблемы юридического и этического характера в связи с использованием нейросетей в сфере массовых коммуникаций» (Васильев, 2024: 5). В то же время в зарубежном исследовании об ИИ в журналистике акцентировалось внимание на том, что авторы новостных публикаций преимущественно положительно оценивают его использование, преуменьшают риски и не говорят о возникающих этических коллизиях и что некритическое принятие журналистами внедрения технологий ИИ в медиаиндустрию может на ней отрицательно сказаться (Canavilhas, Ioscote, Gonçalves, 2024). 

Предметом активного обсуждения в научной и профессиональной среде является и вопрос о роли, месте и функциях журналистов в связи с активным внедрением технологий ИИ в медийную сферу. Некоторые исследователи полагают, что «человек не будет исключен из процессов создания языковых продуктов, однако его итоговая роль предположительно сведется к редактирующей и контролирующей функциям» (Гилин, 2023: 3). По данным другого исследования, в молодежной среде будущих медиаспециалистов уже сформировались «опасения по замещению искусственным интеллектом профессий журналиста или рекламщика» (Рубцова, 2024: 156).

Несмотря на многоаспектное исследование внедрения искусственного интеллекта в медиасферу, еще не проводилось комплексного исследования профессиональной рефлексии журналистов и медиаменеджеров в рамках разработки такой научной проблемы, как личностно-рефлексивная основа ресурсной базы внедрения технологий ИИ в региональном медиапространстве. При этом, на наш взгляд, профессиональная рефлексия сотрудников региональных СМИ по данному вопросу может быть отражена как в прямых высказываниях при социологических замерах, так и косвенно, в медиатекстах, представленных широкой аудитории. 

Исходя из этого, были сформулированы следующие исследовательские вопросы:

1.   Как ставропольские медиа представляют своей аудитории технологии ИИ в разных сферах экономики региона, в том числе в медиаотрасли?

2.   Как ставропольские журналисты оценивают внедрение ИИ в деятельность редакций и свою готовность к его использованию?

3.   Как ставропольские медиаменеджеры оценивают состояние и перспективы внедрения ИИ в работу редакций, включая вопросы развития медиабизнеса?

4.   Нет ли противоречий между этими тремя уровнями профессиональной рефлексии в региональных СМИ: презентацией технологий ИИ массовой аудитории, осмыслением ситуации внутри отрасли журналистами, с одной стороны, и медиаменеджерами – с другой?

Методика исследования

Для рассмотрения первого исследовательского вопроса была сформирована с помощью информационно-аналитической системы «Медиалогия» источниковая база исследования, в которую вошел массив медиатекстов (1915 единиц) за 2024 г. В результате исследования выборки из нее были исключены материалы, которые не являются собственно журналистскими, поскольку «Медиалогия» фиксирует в том числе те, в которых искусственный интеллект не входит в поле внимания автора, а фигурирует в подборках материалов по теме и рекомендательных материалах: они создаются как способ повышения длительности нахождения читателей на сайте СМИ алгоритмами его администрирования. Однако «Медиалогия» не расшифровывает это и в общей базе по запросу учитывает и эти дополнительные форматы повышения юзабилити текста, которые в общепринятом смысле журналистским текстом не являются. В результате, после их исключения, анализируемый массив текстов по ИИ составил 1229 наименований. 

Тематический анализ публикаций был нацелен на определение кластеров в соответствии со сферами деятельности, где фиксируется интерес к технологиям искусственного интеллекта, его использование, разработка и т. д., и определение тональности материалов. 

Для выявления отношения сотрудников региональных редакций к внедрению ИИ в деятельность редакций и своей готовности к его использованию (второй исследовательский вопрос) нами был проведет онлайн-опрос. Данный метод гарантирует анонимность, нивелирует возможность интервьюера влиять на ответы, позволяет быстро собирать и расшифровывать информацию.

Для решения поставленных задач была составлена анкета на ресурсе «Яндекс форма», в редакции отправлена ссылка с приглашением пройти опрос.

Исследование проводилось с 1 августа по 31 декабря 2024 г. В опросе на условиях добровольности и анонимности участвовало 119 сотрудников редакций в Ставропольском крае: 48 респондентов представляли телевидение, 38 – сетевые СМИ, 12 – радиовещание и 21 человек – печатные СМИ.

В анкете было представлено десять вопросов, девять из которых носили закрытый характер. Одна группа вопросов касалась использования лично респондентами сервисов и генеративных сетей в создании контента (как часто и какие непосредственно, оценка собственных навыков), вторая – ситуации в редакции и отношения руководства СМИ к внедрению ИИ в работу.

Чтобы детально описать специфику профессионального осмысления процесса внедрения ИИ в работу региональных редакций, была проведена серия экспертных интервью с медиаменеджерами (в рамках решения третьего исследовательского вопроса), а затем проанализированы и обобщены их ответы об отношении к ИИтехнологиям и опыте их использования в редакциях.

Выбор качественного метода позволил получить информацию о разных аспектах внедрения ИИ в деятельность ставропольских СМИ и за счет гибкой структуры интервью расширить понимание мотивов, рисков и факторов, влияющих на процесс внедрения, на основании опыта 7 экспертов.

Определяющим критерием их выбора была задача выявить позицию медиаменеджеров разных масштабов редакций (от 11 до 120 сотрудников), разных видов СМИ по способу трансляции информации (печатные СМИ, телевидение, радио, сетевые издания), по формам собственности (частные и с государственным участием), по типу учредителя (региональные филиалы федеральных СМИ и самостоятельные медиакомпании), по территории распространения (краевые, районные, городские, вне территориальных рамок), что позволило проанализировать весь спектр СМИ в регионе. Медиаменеджеры имели следующие статусы: директор, директор филиала, главный редактор, директор по радиовещанию. Они представляли два телеканала, два сетевых и два печатных СМИ, один радиохолдинг.

Гайд (18 вопросов) интервью был разбит на шесть блоков: отношение руководителя к процессу внедрения ИИ в журналистике; степень его внедрения в возглавляемой редакции; готовность коллективов к использованию нейросетей; факторы, влияющие на развитие ИИ; перспективы внедрения сервисов ИИ в работу редакций; этические аспекты.

Интервью проводились лично в течение апреля–мая 2025 г. на условиях анонимности, продолжительность составила от 30 до 60 минут; имеются аудиозаписи, сделанные с согласия экспертов.

Результаты

Освещение темы ИИ в ставропольских медиа

Ставропольские медиа в совокупности демонстрируют достаточно высокий интерес к ИИ, т. к. в среднем в 2024 г., по данным «Медиалогии», появлялось 3,36 материалов в день по изучаемой тематике. 

В то же время отмечается количественный разброс публикаций об ИИ в медиа и в некоторых они единичны. Лидируют новостные ресурсы: агрегатор «БезФормата Ставрополь» (stavropol. bezformata.com) – 398 материалов (32,4% от всего массива выявленных текстов), «Новости Ставрополья» (stv-kray.ru) – 151 публикация (12,3%), информационное агентство Pobeda26.ru – 84 (6,8%), информационный портал Stav-geo (stav-geo.ru) – 54 (4,4%). 

Следующая группа лидеров по количеству материалов об ИИ представляет собой интернет-ресурсы традиционных СМИ: на сайте газеты «Ставропольская правда» (stapravda.ru) вышло 48 материалов, в сетевом издании редакции газеты «Вечерний Ставрополь» (vechorka.ru) – 38, на сайте АТВмедиа (atvmedia.ru) – 37, в сетевом издании «МК–Кавказ» (kavkaz.mk.ru) (учредитель – редакция газеты «Московский Комсомолец») – 32, то есть в совокупности журналисты этих СМИ (преимущественно печатных) подготовили 12,6% от общего количества выявленных медиатекстов об ИИ.

Исследование объектов информационного внимания в публикациях об ИИ в зависимости от сфер его применения показало значительный разброс, отраженный в таблице 1, с учетом того, что в некоторых медиатекстах могли соединяться несколько тем.

В самом популярном тематическом кластере «ИИ и образование» распространенным предметом отражения были разного рода обучающие мероприятия (в 115 публикациях, что составляло 41,2 % по отношению к общему количеству текстов в этой группе). Из индивидуальных достижений самым тиражируемым (в 30 материалах) был информационный повод о победе ставропольского школьника в международной олимпиаде по искусственному интеллекту. 

Следующими по значимости для ставропольских медиа были темы «ИИ и наука» и «ИТ-сфера» (по 180 текстов). В первой из них доминировали позитивные публикации о научных разработках (106), связанных с применением технологий ИИ в социальной сфере (28), сельском хозяйстве (25), здравоохранении (23),  в области информационной безопасности (24) и в некоторых других. Больше половины материалов (93) в тематическом блоке «ИТ-сфера» представляли аудитории как значимое событие Всероссийский фестиваль по искусственному интеллекту RuCode, в том числе несколько раз секцию по вопросу использования ИИ в медиасфере. 

Замыкал тройку лидеров блок материалов на тему «ИИ и здравоохранение», в рамках которого с большой частотой фигурировали «цифровые помощники»: для врачей – сервис на базе искусственного интеллекта «ТОП-3» для постановки диагноза (в 25 материалах), для населения – внедряемый на Ставрополье «лист ожидания» для записи к врачу (в 23 материалах).

Отдельно охарактеризуем обращение ставропольских журналистов к теме «ИИ в медиасфере». Этот блок в общем массиве анализируемых текстов занимал не очень значительное место (5,1%) и был преимущественно связан с развлекательным контентом. Самыми упоминаемыми медиапроектами, в которых были использованы технологии ИИ, стали: на федеральном уровне шоу «Титаны» на ТНТ в связи с участием в нем ставропольского спортсмена (в 12 публикациях), на региональном –  цифровая модель «Дина», используемая в профсоюзных медиа (в 11 материалах). При этом нейроведущая прогноза погоды Снежана Туманова (телеканал «СвоеТВ. Ставропольский край»), получившая широкую известность как первый подобный проект в российском медиапространстве (см.: Соколова, 2023), в массиве анализируемых текстов был упомянут всего дважды. 

В этом же тематическом блоке были и единичные упоминания об искусственном интеллекте как негативном явлении – при характеристике деструктивного потенциала социальных сетей, при пересказе киносюжета, в материалах о дипфейках.

Аналогично искусственный интеллект представлен в материалах о мошенничестве с его использованием в сфере телефонной связи, о несовершенстве внедряемых в транспортной сфере программ на основе ИИ, о риске потери работы при внедрении ИИ. 

Однако в совокупности подобные тексты – с негативной оценкой технологий искусственного интеллекта – занимают всего 2% в общем массиве материалов. Лидируют по тональности нейтрально окрашенные медиатексты (80%), 18% содержат положительную оценку. 

Инфоповодами часто выступают мероприятия, направленные на популяризацию или коллективное обсуждение возможностей применения технологий ИИ в конкретных сферах, успешные или необычные практики использования ИИ в разных сферах деятельности, включая медиаиндустрию, выступления амбассадоров ИИ. 

Таким образом, ставропольские медиа в подавляющем большинстве текстов представляют аудитории технологии ИИ как передовые, эффективные, человекоцентричные. Однако другая картина складывается при анализе результатов онлайн-опроса отношения сотрудников региональных СМИ к внедрению ИИ в деятельность редакций и готовности к его использованию.

Журналистский взгляд на внедрение технологий ИИ в работу ставропольских СМИ

Анализ осмысления сотрудниками ставропольских редакций процессов внедрения ИИ, факторов, препятствующих и способствующих этому процессу, а также круга сервисов и нейросетей, используемых на современном этапе для создания контента, показал неоднородность оценок этой сферы деятельности.

На вопрос «Используют ли инструменты ИИ в журналистской практике в Вашем СМИ?» 55% респондентов (66) ответили положительно; не используют 30,3% (36 респондентов); не знают 14,3% (17 респондентов).

При этом лично в профессиональной деятельности сервисами ИИ пользуется большая доля респондентов – 79 человек (67,2%), в том числе из них часто 20,2% (16 человек), редко 32,9% (26 человек), иногда 46,8% (37 человек). Вообще не пользуются 32,8% (39 респондентов). 

Группа респондентов из 79 человек, положительно ответивших на вопрос о применении ими ИИ в работе, указала следующие функции, которые они решают с помощью нейросетевых сервисов (можно было выбрать любое количество из названных): 

–            написание или рерайтинг текстов, заголовков (29 упоминаний);

–            генерация изображений и видео (23);

–            перевод аудиоряда в текстовый документ (16);

–            обработка существующих фото (11);

–            перевод на другие языки (10);

–            сбор информации по запросу (9);

–            выжимка текстов (8);

–            автоматизация процесса анализа текста (7);

–            генерация музыки (7);

–            создание инфографики на основе больших данных (4);– другое (7).

В ответах на открытый вопрос об используемых нейросетях фигурировали следующие: GPT, чат GPT в Telegram – 42 упоминания, «ИИ» от Сбера» – 11, Midjourney – 10, GigaChat – 9, Gamma – 6, Kandinsky – 5, DALL·E – 4, «Шедеврум», Copy.ai –по 3 упоминания; HeyGen, SaluteSpeech Bot, Stability AI, Suno, NiceBot, JasperAI, Notta,speech2text.ru – по 2; Алиса, «Яндекс для медиа», Cleanvoice, ReplicateCodex, Semrush, Оrmer, CleanupPictures, Mubert, Anytotext, neiroset-online.site, Yandex SpeechKit – по 1.

Более половины (53,1%, 42 респондента) – упомянули нейросеть GPT, еще 33,7% (27 человек) упомянули сервисы «Сбер» («ИИ от Сбера», Kandinsky, SaluteSpeech, Bot GigaChat).

Остальные сервисы можно разделить на приоритетно текстовые, перевод аудио или видео в текст, генерация изображений. 

Только одна нейросеть из упомянутых направлена на Seo-оптимизацию и три сервиса в области создания музыки.

Упомянутые респондентами платформы с ИИ коррелируют с типами рутинных задач, которые решают журналисты в обыденной практике. 

На вопрос об оценке своих навыков работы с ИИ отвечали 119 респондентов. Среди них: 

–            55,4% (66 человек) отметили, что освоили «несколько ин-струментов, но хотели бы расширить свои навыки»; 

–            «не умеют, но готовы учиться» 26% (31 человек); 

–            10% (12 человек) оценили себя как уверенного пользователя;– 7,6% (10 человек) – не хотят учиться.

На вопрос «Поддерживает ли руководство Вашего СМИ использование в работе редакций сервисов с ИИ?» больше половины (53,8%; 64 респондента) ответили «не знаю», пять респондентов (4,2%) ответили «нет», дали утвердительный ответ 42% (50 человек).

Таким образом, несмотря на лояльную политику СМИ к продвижению ИИ в регионе, в ходе опроса журналистов выявлены их настороженность по отношению к новым технологиям, непонимание стратегии редакции и невысокая оценка своих навыков в этой области.

Ставропольские медиаменеджеры о нейросетях и будущем ИИ в журналистике

Полученные в ходе экспертных интервью с медиаменеджерами ответы позволяют констатировать, что все редакции, представленные в исследовании, используют в своей деятельности сервисы нейросетей (от генерации отдельных типов контента до многоуровневого использования в создании материалов), но уровень диффузии ИИ-инструментов в работу разный.

Профессиональная рефлексия медиаменеджеров, оценивающая степень внедрения и перспективы ИИ как в целом в региональной журналистике, так и в разрезе конкретных редакций, имеет несколько уровней: уровень собственных навыков владения инструментами ИИ, уровень журналистов, оценка перспектив внедрения генеративных сервисов в работу, оценка возможных рисков и угроз. 

По вопросу отношения к ИИ в журналистике ставропольские медиаменеджеры представили весь спектр мнений в диапазоне «помощник – враг». Однозначно положительно высказался только один эксперт, видя в данной технологии большие горизонты для творческого процесса в медиа. Главный редактор другого СМИ высказался резко отрицательно ввиду отсутствия юридической проработки внедрения ИИ. Остальные пять медиаменеджеров видят в процессе внедрения ресурсы и риски одновременно. 

К числу положительных моментов были отнесены: ускоренное решение рутинных задач (например, расшифровка интервью, генерация заголовков, первичный фактчекинг, генерация новостей по шаблонам); высвобождение рабочего времени на аналитику, авторские материалы, поиск идей для создания контента; возможность с помощью ИИ выполнять большее число задач меньшим количеством сотрудников, что актуально для региональных редакций. 

Руководители СМИ используют нейросети в своей деятельности в тех же сферах, что и сотрудники (генерация изображений, перевод звука в текст, быстрая проверка на ошибки и другие редакторские сервисы). Только один главный редактор отметил, что в отличие от сотрудников медиакомпании сам вообще не использует данные технологии.

В ходе анализа было отмечено, что опыт внедрения нейросетей отличается в различных типах СМИ. Так, наименее активно применяют ИИ в радиовещании и в районной прессе, ограничиваясь только генерацией музыки или изображений.

В группе цифровых сервисов, занятых в производственном цикле телевизионного контента, экспертами назван целый спектр – в области графики, работы с видеоизображением, перевода файлов в текстовые, генерации текста, картинок, музыки, видео, чистки изображений, анализа аудитории и трендов новостей, создания 3D-объектов и аватаров.

Активно используют сервисы ИИ редакции сетевых СМИ – для расшифровки интервью, брифингов или пресс-конференций, для проверки текстов и помощи в их написании, для выжимки из материала, генерации заголовков, подводок, фонов, для создания обложек. 

Что касается готовности коллектива к работе с ИИ-технологиями, то пять медиаменеджеров из семи ответили, что их коллектив «готов и уже работает». В одной из ставропольских медиакомпаний даже выделена группа сотрудников, развивающих ИИ-направление: «За каждым – определенный человек: кто за звуком, кто за видео, кто за текстом, кто за графикой, кто за аватаром». Но фигурировали и ответы об отсутствии необходимости внедрять ИИ и о невозможности использования новых технологий редакцией по причине значительного количества сотрудников старшего возраста.

Лидерами внедрения ИИ среди СМИ были названы: на федеральном уровне – РИА Новости, РБК, ТАСС, ВГТРК, на уровне региона – телекомпания «СвоеТВ» (6 из 7 экспертов). Два менеджера отнесли свои медиа к аутсайдерам.

Среди основных факторов, которые необходимы для внедрения ИИ в редакции, эксперты выделили:

–     технические: апгрейт компьютеров, достаточно высокий уро-вень их мощности и скорости работы интернета, адаптация ИИсервисов и нейросетей под задачи редакций, наличие специализированных сервисов ИИ для медиа, простота освоения и удобство работы с ними; 

–     кадровые: запрос коллектива на инновации, наличие в редак-ции сотрудников – «локомотивов» внедрения ИИ;

–     образовательные: наличие обучающих организаций и «инду-стриальной картотеки сервисов, которые проверены и удобны».

Среди причин обращения к ИИ-технологиям медиаменеджеры называли «фактор прогресса» («никуда не денешься, надо внедрять, потому что это делают все») и необходимость оптимизировать работу малокомплектных редакций в условиях мультиформатных задач и высокого темпа работы.

Также эксперты определили барьеры, препятствующие внедрению ИИ в работу региональных редакций:

–     низкий уровень цифровой грамотности сотрудников и их страх остаться без работы из-за ИИ;

–     финансовые ограничения (многие региональные СМИ не могут позволить себе подписки на платные сервисы или обучение персонала);

–     недоверие к ИИ как к источнику и опасение, что ИИ генери-рует недостоверную или шаблонную информацию;

–     отсутствие на уровне отрасли и отдельных редакций правил безопасного и ответственного использования ИИ;

–     отсутствие потребности в ИИ («изначально сбор фактов и бе-седа с человеком о его личной истории — этим все равно нужно журналисту заниматься, ИИ тут не поможет»).

Принципиально важно, что на вопрос о согласии оплачивать сервисы с ИИ только три эксперта однозначно ответили положительно, а четверо – отрицательно («у нас на это денег нет»). 

Если говорить о рисках, то медиаменеджеры видят их в плоскости несовершенства ИИ: ошибки, сознательно созданные фейки, угрозы информационной безопасности, создание дипфейков, несущих большую социальную угрозу (например, аватара губернатора, который может давать недостоверную/деструктивную информацию). Один из экспертов отметил: «Следующее поколение нейросетей будет нейросеть-преступник, а потом будет нейросетьполицейский, а потом нейросеть-суперпреступник, а потом нейросеть-суперполицейский… Сейчас самая большая опасность – это использование преступниками этих возможностей». Важной современной функцией главного редактора обозначено умение «распознавать материалы, созданные с использованием ИИ, контролировать их содержание». 

 Региональные медиаменеджеры обозначили как этические следующие проблемы использования искусственного интеллекта:

–     Пользуясь нейросетями для написания текстов, журналист может стать носителем ложной информации. Собранная в нейросетях информация может быть недостоверна. Кроме того, исходные материалы, на основе которых нейросети формируют текст, могут оказаться оскорбительными.

–     Использование нейросетей для создания графических обра-зов также может вводить зрителей и читателей в заблуждение, если визуал не подписан, что сгенерирован ИИ. 

–     Не решена проблема с авторством: в какой степени автор мо-жет выдавать материал за авторский, если пользовался для генерации текста нейросетями, которые могут использовать чужие тексты? «Журналист может выдавать материал, сгенерированный нейросетями, за свой авторский, а потом окажется, что это просто скопировано у другого СМИ» (цитата одного из экспертов). 

–     Остается открытым вопрос об объективности как принципе профессиональной этики журналиста: насколько ИИ объективен?

В целом интервью ставропольских медиаменеджеров выявили разброс мнений по вопросам степени, факторов и перспектив внедрения сервисов ИИ в работу редакций, этических аспектов, готовности коллективов к использованию нейросетей и т. д. Но есть и общая позиция: все медиаэксперты однозначно высказались о важности идентификации в СМИ материалов, созданных с помощью ИИ («картинка сгенерирована нейросетью…», «аватар сделан…», «при создании материала использовался сервис…» и т. д.).

На современном этапе активное применение ИИ в работе редакции – привилегия крупных ставропольских медиакомпаний. Неравномерная диффузия ИИ-инноваций может привести к резкому отставанию небольших редакций, не имеющих достаточных ресурсов.

Выводы

Ответ на итоговый исследовательский вопрос (Нет ли противоречий между этими тремя уровнями профессиональной рефлексии в региональных СМИ – презентацией технологий ИИ массовой аудитории, осмыслением ситуации внутри отрасли журналистами, с одной стороны, и медиаменеджерами – с другой?) в самом общем виде может быть сформулирован так: противоречия есть, причем наиболее очевидные – между первым уровнем (что транслируем аудитории) и последующими (как оцениваем свою ситуацию).

Исследование информационной политики ставропольских медиа в области искусственного интеллекта позволяет говорить о том, что они преимущественно представляют позитивные практики внедрения ИИ в экономику и социальную сферу.

В то же время на основании проведенного исследования (экспертное интервью медиаменеджеров и онлайн-опрос сотрудников медиаредакций) можно констатировать, что уровень диффузии ИИ-технологий в региональные СМИ Ставропольского края ниже, чем в среднем по стране: по данным Национального центра развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ и ВЦИОМ, которые в 2024 г. провели опрос среди организаций и органов исполнительной власти для оценки уровня внедрения ИИ, 56% медиаорганизаций, участвующих в опросе, используют ИИ в основных деловых процессах, 54% утверждают, что специалистов в этой области в их организации достаточно, но при этом только 14% обеспечены инфраструктурой для развития и использования ИИ¹.

Основными направлениями применения этих технологий в ставропольских редакциях являются: генерация текста, картинок, видеоряда, перевод аудиофайлов в текстовые материалы. Более активно внедряются данные технологии в сетевых изданиях и на телевидении, представители радио и печатных СМИ пока не видят больших перспектив в замене рутинных задач производства контента.

Всплеск публичного интереса к теме ИИ в мире и в России подогревает эксперименты и в медиаиндустрии региона. Так, в одном из ставропольских СМИ сформирована большая группа сотрудников для экспериментов в области ИИ. Аналогичных примеров выделения ресурса для развития нового технологического направления в регионе нет.

И рядовые журналисты, и медиаменеджеры региональных СМИ констатировали отсутствие документально оформленной стратегии у редакций в отношении использования ИИ, потребность в обучении сотрудников работе с новым инструментарием. Хотя только 10% опрошенных считают себя активными пользователями ИИ, подавляющее число ставропольских редакций не готовы инвестировать средства в модернизацию оборудования и обучение сотрудников. Эта тенденция может привести, на наш взгляд, к разрыву между крупными медиа и небольшими редакциями. 

Если говорить в целом о процессе внедрения ИИ-инноваций в СМИ, то можно сказать, что медиасообщество в Ставропольском крае находится на разных этапах: если одни только формируют потребность и проводят первые профессиональные эксперименты, то другие активно тестируют нейросети для создания разных типов контента, видя в этом конкурентное преимущество. Есть и такие редакции, которые, осознавая неизбежность технологического прогресса, с настороженностью относятся к ИИ.

Примечания

 ¹ Индекс готовности приоритетных отраслей экономики Российской Федерации к внедрению искусственного интеллекта. Аналитический доклад. М.: Национальный центр развития искусственного интеллекта при Правительстве Российской Федерации, 2024.

Библиография 

Васильев П. В. Управление медиакомпанией: искусственный интеллект как новый субъект в медиапроизводстве // Экономика и парадигма нового времени. 2024. № 10 (31). С. 5–15.

Гилин М. И. Развитие цифровизации медиасферы на примере ChatGPT: возможности и риски в процессе углубления технологичности // Современный дискурс-анализ. 2023. № 1 (32). С. 3–9.

Градюшко А. А. Цифровые технологии в работе региональных медиа: результаты опроса главных редакторов // Журнал Белорусского государственного университета. Журналистика. Педагогика. 2020. № 1. С. 28–33.

Давыдов С. Г., Замков А. В., Крашенинникова М. А., Лукина М. М. Использование технологий искусственного интеллекта в российских медиа и журналистике // Вестник Московского университета. Серия 10. Журналистика. 2023. № 5. С. 3–21. DOI: 10.30547/vestnik.journ.5.2023.321

Зырянова И. Н., Чернавский А. С. Потенциал применения генеративных языковых моделей в современной медиакоммуникации и журналистике (на примере Claude и Yalm 2.0) // Знак: проблемное поле медиаобразования. 2024. № 3 (53). С. 108–121.

Лукина М. М., Замков А. В., Крашенинникова М. А., Кульчицкая Д. Ю. Искусственный интеллект в российских медиа и журналистике: к дискуссии об этической кодификации // Вопросы теории и практики журналистики. 2022. Т. 11. № 4. С. 680–694. DOI: 10.17150/2308-6203.2022.11(4).680-694

Мяо Ц. Социологический подход как методология научных исследований // Социально-гуманитарные знания. 2023. № 3. С. 11–16. DOI: 10.34823/SGZ.2023.3.52987

Рубцова Н. В. Нейросети в медиа: возможности, проблемы, перспективы для будущих медиаспециалистов // Вопросы теории и практики журналистики. 2024. Т. 13, № 1. С. 156–171. DOI 10.17150/2308-6203.2024.13(1).156-171. 

Свитич Л. Г. Феноменология журналистики: монография: к 95-летию Я. Н. Засурского. Т. 1. Ноуменология журналистики. Москва: ИКАР, 2024.

Соколова Л. Н. Опыт создания телевизионного ведущего с использованием искусственного интеллекта в эфире регионального телевидения // Актуальные проблемы медиаисследований – 2023. XIII Международная научно-практическая конференция НАММИ: сб. мат. конф. Москва: Факультет журналистики МГУ, 2023. С. 139–140.

Шестерин Н. О. Искусственный интеллект и проблема приоритизации медиаконтента // Ученые записки Новгородского государственного университета. 2023. № 5 (50). С. 402–409. DOI: 10.34680/2411-7951.2023.5(50).402-409

Canavilhas J., Ioscote F., Gonçalves A. (2024) Artificial Intelligence as an Opportunity for Journalism: Insights from the Brazilian and Portuguese Media. Social Sciences 13 (11): 590. DOI: 10.3390/socsci13110590.

Joshi J., Jain P. (2024) Impact of AI-Generated Synthetic Media on Users’ Emotion. International Journal of Computer Applications 186 (49): 43–46. DOI: 10.5120/ijca2024924159.

Ma F., Bulgarova B.A., Chen F., Mondal P. (2025) Risks and Governance Paths of Generative Artificial Intelligence in Mainstream Media Communication. Litera 1: 156–167. DOI: 10.25136/2409-8698.2025.1.73062

Murseli F., Mjekiqi B. (2024) Media Content in the Age of Artificial Intelligence (AI). International Journal of Social and Human Sciences – PHILOSOPHICA 11 (22–23): 107–115. DOI: 10.62792/ut.philosophica.v11.i22-23.p2726.

Nandini, Indora P., Singh R. K. (2024) Artificial Intelligence in Journalism: An Overview of its Applications and Uses. Journal of Communication and Management 3 (3): 237–242. DOI: 10.58966/jcm2024337.

Nguyen D., Hekman E. (2022) The news framing of artificial intelligence: A critical exploration of how media discourses make sense of automation. AI & Society 39: 437–451. DOI: 10.1007/s00146-022-01511-1.

Ning D., Fu Zh. (2024) The Challenges and Responses of Artificial Intelligence Technology to Journalism Ethics. Artificial Intelligence Technology Research 2 (3). DOI: 10.18686/aitr.v2i3.4421.

Как цитировать: Лепилкина О. И., Соколова Л. Н. Искусственный интеллект как предмет профессиональной рефлексии журналистов и медиаменеджеров ставропольских СМИ // Вестник Московского университета. Серия 10. Журналистика. 2025. № 5. С. 135–155. DOI: 10.55959/msu.vestnik.journ.5.2025.135155

Поступила в редакцию 19.06.2025