Системные вызовы для региональных редакций при внедрении нейросетей в медиапроизводство

Раздел: Искусственный интеллект в исследованиях медиа и коммуникации

Авторами представлены результаты исследования опыта внедрения искусственного интеллекта в региональных редакциях в России. Интервью с сотрудниками трех видов медиа показали предпосылки для возникновения будущих системных вызовов в профессии журналиста. В качестве ключевых авторы называют увеличение разрыва между редакциями, внедрившими технологию ИИ в медиапроизводство, и теми, кто еще не завершил трансформацию в социальных медиа, а потому не может приступить к следующему этапу, увеличение разрыва в грамотности и осведомленности аудитории, увеличение профессионального разрыва между ИИ-грамотными журналистами и консервативными медиаменеджерами и, наоборот, увеличение разрыва в доходах между редакциями, оптимизировавшими новостное производство и менеджмент социальных сетей, и теми, кто основывает работу в цифровых медиа на ручном труде.

Введение

В 2023 г. в СПбГУ начались пилотные исследования внедрения нейросетей на примере Ленинградской области и Краснодарского края. При наблюдении за редакционными практиками обозначились задачи исследования трансформации журналистики под влиянием ИИ. Тогда же были сформулированы вопросы о месте изучения нейросетей в социогуманитарных науках в целом. За полтора года опыт внедрения искусственного интеллекта в региональных редакциях, зафиксированный в исследовательских интервью, показал, что уже проявились признаки нарастания системных эффектов внедрения ИИ в медиаотрасли.

Поскольку предыдущие исследования продемонстрировали, что Россия поделена на кластеры не только с точки зрения промышленного развития, но и, например, с точки зрения уровня социального недовольства, которое зафиксировано в медийном пространстве (Бродовская, Домбровская, Азаров, Лукушин, 2022), мы посчитали правильным сразу же перейти к анализу многообразия региональных редакционных практик внедрения ИИ, не останавливаясь на успехах федеральных СМИ. Хотя некоторые российские исследователи считают, что внедрение ИИ – единственный путь выживания для региональных медиа среднего и малого размера (Виноградова, 2023), региональная журналистика России демонстрирует вариативность в подходах и успешности принятия и внедрения ИИ. 

К внедрению нейросетей региональные редакции России подошли в разной степени готовности. Итог цифровой трансформации редакций последних двадцати лет содержит как новые точки роста для медиа, так и более комплексные вызовы, чем в эпоху традиционных СМИ: усиливается неравномерность распространения и использования цифровых технологий, не исчезают кадровые проблемы, а стратегии монетизации в медиа по-прежнему являются открытым вопросом. Точками роста можно назвать высокую осведомленность о преимуществе цифровых технологий, общие знания о региональной онлайновой аудитории и опробованные форматы в социальных медиа.

В условиях, когда еще не все редакции в регионах завоевали аудиторию в Telegram или испытывают сложности с вовлечением аудитории «ВКонтакте», а традиционные задачи СМИ продолжают сохранять значимость, на горизонте появились нейронные сети, а в дискурсе об искусственном интеллекте – сильный нарратив об упразднении целых профессий в связи с его появлением. Не остались в стороне и журналисты. Исследовательский вопрос был сформулирован следующим образом: является ли внедрение искусственного интеллекта в медиапроизводство только технологическим изменением в отрасли или он знаменует новую сущностную трансформацию профессии журналиста, имеющую отношение к миссии и профессиональным стандартам? 

Теоретическое обоснование

Современное состояние исследований показывает, что тема внедрения искусственного интеллекта в медиапроизводство привлекает растущий интерес исследователей и экспертов, и сейчас это направление является одним из ключевых в области цифровой трансформации. ИИ активно используется для создания и персонализации контента, анализа предпочтений аудитории, автоматизации процессов производства и распространения медийного материала. В то же время его внедрение вызывает серьезные этические, правовые и социальные вопросы, которые в настоящее время остаются недостаточно исследованными.

Следует выделить две основных зоны исследования ИИ в медиа. Во-первых, это эмпирические исследования, направленные на осознание практики и эффектов внедрения искусственного интеллекта в коммуникативные среды и создание контента, включая производство новостей в СМИ. Во-вторых, это теоретизация и эмпирическое изучение возникающих ролей ИИ в рамках парадигмального понимания журналистского профессионализма (Hallin, Mancini, 2024) и общественно-политических ролей медиа на основе нескольких ведущих подходов в области медиаэффектов (теория гейткипинга), эпистемологии и профессионализма медиа и журналистики (концепции журналистских ролей) и принятия инноваций (теория диффузии инноваций).

Основными направлениями в этой области в 2024–2025 гг. стали:

–              Технологии создания и распространения контента

Научные работы в этом направлении фокусируются на использовании ИИ для автоматизации текстового и визуального контента (генерация новостей, автоматизированный монтаж видео, синтез изображений и голосов). Исследуются большие языковые модели, а также трансформеры и нейросети, которые позволяют создавать контент с высоким уровнем реалистичности, и алгоритмы персонализации, которые адаптируют контент под потребности пользователей. Это направление также охватывает работу над качеством и эффективностью медиапроизводства.

–              Анализ потребительских предпочтений и поведения аудитории

В этом направлении ИИ применяется для анализа больших данных, таких как поведенческие и демографические характеристики аудитории, что помогает медиакомпаниям предлагать более персонализированный контент и прогнозировать спрос. Исследования показывают, что использование ИИ для работы с данными аудитории позволяет улучшить вовлеченность и лояльность потребителей.

–              Этические и правовые аспекты использования ИИ в медиа

Одним из ключевых направлений является изучение этических вопросов, связанных с применением ИИ в медиа, таких как распространение дезинформации, манипуляция мнением, конфиденциальность данных и риски, связанные с использованием deepfake-технологий. Исследования направлены на разработку этических стандартов и рекомендаций, которые могут минимизировать негативные эффекты применения ИИ. 

–              Системные и социальные эффекты применения ИИ в медиаин-дустрии

Данное направление исследует, как ИИ меняет медиаэкосистему в целом, включая влияние на традиционные медиа, изменение бизнес-моделей, влияние на творческие профессии и культурные аспекты взаимодействия с аудиторией. Эти исследования изучают долгосрочные последствия использования ИИ и прогнозируют, как изменения в медиасреде отразятся на обществе и культуре в целом.

В исследованиях последних пяти лет прослеживается идея о постепенной «нормализации» (нахождения оптимальных паттернов внедрения и использования ИИ и превращения его в понятный и адаптированный к нуждам редакции инструмент) внедрения автоматизированных технологий, включая искусственный интеллект, в редакциях и адаптации нормативных ролей медиа к данному контексту (Schapals, Porlezza, 2020). Отмечается возрастающая роль продуктовых менеджеров в редакциях, которые раньше были периферией медиапроизводства, а сегодня нуждаются в стандартизации своей деятельности и формулировке ролей (Royal, Kiesow, 2021). Точно так же более значимыми становятся «технические» работники редакций (разработчики, дизайнеры, дата сайентисты).

Научная значимость исследования, направленного на анализ применения искусственного интеллекта в медиапроизводстве, обусловлена тем, что оно раскрывает комплексные механизмы влияния ИИ на медиаиндустрию и открывает новые перспективы для понимания роли интеллектуальных технологий в современном обществе. Быстрое распространение ИИ в медиа порождает вопросы, которые выходят за рамки технической сферы и затрагивают фундаментальные социальные, культурные и этические аспекты, делая проблему междисциплинарной и чрезвычайно актуальной.

В исследованиях практически не уделяется внимания такому вопросу, как трансформация журналистской культуры в связи с внедрением искусственного интеллекта в медиапроизводство. Авторы работы сформулировали гипотезу о профессиональном разрыве в сообществе журналистов и специалистов в медиакоммуникациях на основании активного применения либо отторжения технологий искусственного интеллекта.

В качестве теоретической рамки исследования были выбраны несколько подходов: теория диффузии инноваций, философские концепции интерпретации цифрового прогресса – от технократизма до постгуманизма, а также социологические концепции кластеризации российских регионов. Также был проведен метаанализ литературы, чтобы установить возможные паттерны внедрения ИИ в медиа (Kevin-Alerechi, Abutu, Oladunni, Osanyinro et al., 2024; Gutierrez Lopez, Makri, MacFarlane, Porlezza et al., 2022; Sonni, Hafied, Irwanto, Latuheru, 2024). Так, опыт англоязычных медиа показывает, что редакции проходят четыре стадии: опыт внедрения ИИ в производство контента, затем в аналитику аудитории, после этого в управление контентом и на промежуточном итоговом этапе – формулирование нормативной базы. Это паттерн технологического внедрения. 

Европейские медиа склонны к внедрению инноваций через предварительное описание алгоритма, включая экспериментальные проекты до системного внедрения (Cools, Diakopoulos, 2024). Если говорить об инвестициях в искусственный интеллект в России сегодня на примере компаний-единорогов, то мы увидим, насколько низка эта доля – всего 7 компаний в России со средней оценочной стоимостью 1,6 млрд долл (Моисеева, Тюрчев, Куценко, 2024). Более того, в раздел «медиа и развлечения» чаще попадают не СМИ, а компьютерные игры, маркетплейсы или стриминговые сервисы. 

Опыт других стран показывает, что отсутствие осведомленности и инвестиций может сдерживать последовательное внедрение ИИ (Sonni, Hafied, Irwanto, Latuheru, 2024). От Пакистана российский контекст отличается тем, что уровень сопротивления журналистов не настолько силен, чтобы надолго сдержать распространение ИИ (Jamil, 2022). Так же, как и в Индии, российские медиакомпании находятся на ранней стадии внедрения технологий, но и доля рынка ИИ в целом в стране значительно меньше (Jain, Sriram, 2023).

Если говорить о системном внедрении инноваций, то большинство исследователей пишут о следующих этапах: сначала необходимо сформировать осведомленность специалистов о возможностях ИИ, затем повысить их грамотность в использовании и параллельно улучшить инфраструктуру редакции, затем необходимо перейти к планированию процессов и инвестициям, после чего зафиксировать нормы, алгоритм внедрения и заложить экономический эффект (Oyedeji, Uthman, 2024).

Выводы о текущем состоянии исследований показывают, что, несмотря на активное развитие технологий ИИ в медиа, остается значительный пробел в понимании системных эффектов и в подходах к этическому регулированию ИИ. Большинство исследований сосредоточено либо на технологических аспектах, либо на отдельных этических и правовых аспектах, тогда как всесторонние исследования, охватывающие системные последствия ИИ для медиа и их влияние на общество в целом, пока остаются в меньшинстве.

Методика исследования

Для того чтобы сформулировать системные вызовы для медиаотрасли и ответить на вопрос, есть ли в российских региональных редакциях устойчивые паттерны внедрения технологий на примере нейросетей и связанные с ними системные вызовы, мы реализовали следующие исследовательские процедуры: изучили публичные высказывания журналистов, относящиеся к внедрению нейросетей в журналистику (а также провели серию практических встреч на базе университета и собрали успешные кейсы), провели пилотные интервью для валидации вопросов экспертной анкеты, затем провели интервью с медиаменеджерами из Санкт-Петербурга и Ленинградской области для поиска стратегических подходов к внедрению, параллельно с ними – интервью с журналистами и корреспондентами для установления предполагаемого разрыва в логике менеджеров и исполнителей. Также члены авторского коллектива выступали в различных регионах с практическими тренингами для журналистов и редакторов по использованию нейросетей, где собрали кейсы, характеризующие осведомленность о технологиях в профессиональном сообществе и указывающие на основные вызовы для региональных редакций.

Исследование публичного дискурса представляло собой контент-анализ интервью с журналистами и медиаэкспертами в 14 российских СМИ за 2023–2024 гг. (всего 52 интервью), в которых были зафиксированы три ключевые установки по отношению к объекту: общее настроение по поводу возможностей нейросетей (негативное или позитивное), согласие или отрицание существенных изменений в журналистике с появлением нейросетей и согласие или отрицание возможной трансформации сути профессии журналиста. Если говорить о сущностных изменениях в профессии, то мы имеем в виду трансформацию нормативности профессии (включая этику, автономность и объективность), изменение профессиональных ролей (как минимум появление новых ролей для технических специалистов) и расширение зоны ответственности человека.

В каждом интервью могло быть зафиксировано больше одного утверждения по каждой из категорий, за 100% принимались все утверждения, зафиксированные на всей выборке. Кроме того, были выделены ключевые цитаты, относящиеся к позитивной и негативной оценке явления. В кластере позитивных высказываний были зафиксированы следующие часто встречающиеся установки: нейросети освобождают от рутинных задач, ИИ переизобретает профессию, ИИ способен улучшить процессы в журналистике, ИИ помогает улучшить взаимодействие аудитории с медиа. Такое отношение в целом имеет философский контекст и не направлено на технологическую конкретику, не предполагает существенного изменения журналистской культуры, но включает ожидание серьезных позитивных изменений в профессии в целом. В кластере негативных высказываний ожидания связаны с усложнением профессии и новыми рисками: распространение недостоверной информации, ограничения нейросетей в работе с эмоциональной составляющей контента, ограничения в работе с аналитической информацией, ограничения в работе со сложным контекстом. Такие сомнения, прежде всего, касаются увеличения ответственности журналиста и редактора, но косвенно указывают на слабую осведомленность профессионального сообщества о возможностях различных (не только генеративных) моделей. 

Пилотные интервью в трех регионах (декабрь 2024, Ленинградская область, Краснодарский край, Ростовская область – всего 6 редакций) показали, что в 2025 г. не было оснований для того, чтобы прогнозировать прорыв в области внедрения ИИ: не было обнаружено специальных регламентов, отдельных инвестиций и повсеместного обучения. Например, Диана Горбань, главный редактор издания «Голос правды», председатель Кубанского Союза журналистов, озвучила три ключевые проблемы для государственных региональных изданий в крае: невозможность пользоваться легально зарубежными сервисами, кадровый голод и отсутствие специалистов по нейросетям в редакциях, отсутствие понимания возможностей нейросетей среди возрастных редакторов. Григорий Лытко, главный редактор Всеволожского медиацентра В1, усомнился в том, что использование ИИ в медиаотрасли можно будет урегулировать на уровне стандартов, а также указал на низкую осведомленность аудитории об использовании нейросетей редакциями и отсутствие влияния сгенерированного контента на ее внимание. Олег Китаев, главный редактор издания «Городской репортер» (Ростов-на-Дону), напротив, указал на то, что синтетический контент читается лучше, а риски, связанные с недостоверностью и авторским правом, зависят от журналиста и редактора, и в этом смысле нельзя называть данные вызовы новыми для профессии. Тем не менее на данном этапе мы собрали статистику по наиболее популярным моделям нейросетей и основным задачам, которые они позволяют решать. Увидели, что медиаменеджеры настроены в целом позитивно и высоко оценивают возможные эффекты от внедрения ИИ.

По итогам данных интервью было решено добавить в анкету вопросы, посвященные кадрам и доверию аудитории. На этом этапе мы увидели, что в среднем каждый четвертый сотрудник региональной редакции в той или иной мере использует нейросети (часто – набор из 2–3 моделей, как зарубежных, так и российских). Открытым остался вопрос, насколько системно внедряется искусственный интеллект и по чьей инициативе. Мы предположили существование нескольких паттернов внедрения: инициатива сверху (в итоге были обнаружены два ее варианта: индивидуальная и коллективная), инициатива снизу и третий вариант – поиска истины в противостоянии менеджеров и исполнителей (через конфликт одной из инициирующих сторон). Для проверки такой гипотезы требуются этнографические или дневниковые исследования, которые запланированы в следующих итерациях проекта. Второй этап пилотного исследования (март 2025) показал, что у внедрения все-таки нет одного паттерна, но есть похожие элементы.

В результате на данном этапе были сформулированы предпосылки для следующих системных эффектов в медиаотрасли: увеличение разрыва между редакциями, внедрившими технологию в медиапроизводство, и теми, кто еще не завершил трансформацию в социальных медиа, увеличение разрыва в грамотности и осведомленности аудитории, увеличение разрыва между ИИ-грамотными журналистами и консервативными медиаменеджерами и, наоборот, увеличение разрыва в доходах между теми, кто оптимизировал новостное производство и SMM, и теми, кто основывает работу в цифровых медиа на ручном труде (Нигматуллина, Касымов, Зикий, 2025).

Вторая волна интервью с медиаменеджерами включила следующие редакции Санкт-Петербурга и Ленинградской области: NevaToday, Фонтанка, ВГТРК Северо-Западное бюро, телеканал «СанктПетербург», газета «Петербургский дневник», газета «Деловой Петербург», ТРК «Балтийский берег». Также в выборку попали респонденты из контентного бюро «Палиндром», газеты «Наш Красноярский край», газеты «Молот» (Ростов-на-Дону), телеканала «Дон-24», телеканала АСТВ (Сахалинская область). Выборка в Санкт-Петербурге и Ленинградской области включала сопоставимые по типу медиа и по размеру редакции, включая лидеров регионального рейтинга «Медиалогии». Не все заранее отобранные редакции ответили согласием, поэтому в качестве дополнения появились редакции бренд-медиа и медиа других регионов. 

Вопросы были поделены на следующие блоки:

Дескриптивный анализ: Какие модели нейросетей вы используете и для каких целей? Сколько человек в вашей редакции пользуются нейросетями в работе и сколько всего сотрудников работает?

Стартовая точка внедрения: Когда вы принимали решение о начале работы с нейросетями, проводили ли вы общую планерку по теме или это произошло стихийно? Зафиксировали ли вы нормативы использования нейросетей в редакции письменно или устно? Доступны ли они для всех сотрудников или вы пока в поиске компромисса? Проходили ли вы сами обучение и обучали ли специально своих сотрудников работе с нейросетями или каждый обучается добровольно и в свободное от работы время? Важно ли для редакции, чтобы новые сотрудники владели инструментарием нейросетей? Отдается ли приоритет таким сотрудникам при приеме на работу?

Ресурсы для обеспечения внедрения: Есть ли в бюджете редакции специальная строчка расходов на использование платных версий нейросетей? Есть ли в бизнес-модели редакции источник дохода, связанный с использованием нейросетей? Есть ли в структуре редакции ИТ-специалист или ИТ-отдел (если да, то сколько человек), которые обеспечивают автоматизацию процессов и использование нейросетей?

Восприятие и оценка: Какие в целом настроения в отношении ИИ существуют в редакции? Какова ваша позиция как редактора по поводу будущего использования ИИ в медиасфере? Совпадает ли ваша позиция с настроением коллектива? Изменилась ли или изменится ли в будущем профессия журналиста с внедрением нейросетей? Кто несет ответственность за контент, произведенный журналистом с использованием нейросетей? Какие основные этические вызовы могут возникнуть или возникают в связи с использованием нейросетей? Должен ли Союз журналистов или какой-то иной орган предложить общие подходы по использованию нейросетей для профессионального сообщества? Как меняется реакция аудитории на контент, произведенный с помощью нейросетей (частично или полностью)? Считаете ли вы угрозой утрату доверия аудитории? Считаете ли вы необходимым маркировать контент, созданный с помощью ИИ? Если да, то каким образом?

Результаты исследования

Сравнение ответов проводилось для разных типов СМИ. Значимые цитаты были преобразованы в универсальные односложные ответы для заполнения таблиц, вопросы сокращены до односложного критерия оценки для визуального удобства (см. табл. 1–3). Сравнение проводилось качественным образом с помощью интерпретативного анализа цитат. Там, где не было высказано ни одной идеи, фиксировался прочерк. 

Различия видны не только в количестве людей и настроении в редакциях, но также в реакции аудитории и наличии специального ИТ-отдела. Главный редактор Neva.Today Сергей Корунный отметил, что, «когда читатели видят плохой контент, они начинают задаваться вопросом: это автор – кретин или нейросеть слабенькая?» Главный редактор издания «Фонтанка» Александр Горшков предположил, что «контент, подготовленный с помощью нейросети, собирает трафик лучше».

Данные кейсы показали, что паттерн внедрения инноваций сверху («Петербургский дневник») наталкивается на сомнения коллектива, а паттерн стихийного внедрения снизу («Деловой Петербург») может найти поддержку в менеджменте. История главного редактора ПД Кирилла Смирнова: «Я приехал после тренинга, одного из образовательных тренингов, который проходил, собрал редколлегию и сказал: “Мы должны активнее пользоваться нейросетями”. Вот это вот было ровно так, и с этого момента всё в этом смысле и стало двигаться». Анонимный респондент ДП (руководитель отдела) так описал свою практику: «Я лично погружался, скажу так, по потребностям. Для меня это было не просто тыканье, а способ уменьшить, сократить затрачиваемое на контент время. Была задача делегировать нейросетям максимально возможное количество работы и получить максимально большое количество материалов за меньшие деньги».

Редакции телерадиокомпаний объединило скептическое отношение к технологиям и условно скептическая реакция аудитории на использование нейросетей. В то же время именно телевизионные кейсы (не в Санкт-Петербурге) чаще демонстрируют вариативность использования моделей и разнообразие возможностей их применения (цифровые ведущие, обработка изображения и звука, монтаж). В ответе шефа Северо-Западного бюро «Вестей» Салимы Зариф мы увидели основной вызов телекомпаний, связанный с ядром аудитории этого СМИ: «Как мне кажется, аудитория, по крайней мере аудитория среднего и старшего возраста, довольно скептически относится к нейросетям. И, конечно, надо маркировать. Когда у вас, например, ведущий сгенерированный новостей, надо подписывать, что это не настоящий человек». Шеф-редактор программы «Пульс города» телеканала «Санкт-Петербург» Александра Стасюк также подчеркнула консерватизм потребностей телеаудитории: «Даже если нейросеть будет делать всё за людей, то пусть даже у небольшого процента аудитории все равно будет потребность смотреть на живого человека в кадре и читать текст, написанный человеком». 

Отдельно качественно анализировались интервью из других регионов, для валидации найденных в Санкт-Петербурге и Ленинградской области трендов, а также интервью с производителями бренд-медиа. Последние, в силу коммерческой ориентации деятельности, указывали на повышение производительности труда и возможности производства собственного ИИ-решения для медиарынка. В таких изданиях, существующих на средства бизнеса (часто – больших корпораций), уже встречаются инвестиции как в инфраструктуру, так и в обучение сотрудников. Мнения редакторов в других регионах по поводу востребованности навыков в области ИИ для новых сотрудников в целом сводились к тому, что они, несомненно, важны и добавляют ценности кандидату, но пока в вакансиях не указываются. Андрей Максимов, заместитель главного редактора газеты «Наш Красноярский край»: «Недавно мы искали сотрудника, и у меня была идея, чтобы в описании вакансии уже было вписано хотя бы знакомство с инструментарием нейросетей».

Вопрос, который демонстрирует наибольшее различие в ответах, касается доверия аудитории и в целом ее реакции на сгенерированный контент. В то время как представители сетевых изданий говорят о прагматическом аспекте использования нейросетей (повышение охватов и вовлеченности) или нейтралитете аудитории, представители традиционных СМИ рассказывают о кейсах недовольства аудитории и общего скептического настроя при наличии маркировки сгенерированного контента. Каролина Стрельцова, главный редактор газеты «Молот» (Ростов-на-Дону), указала на то, что «читатели нашего телеграм-канала выразили явное недовольство по поводу текстов, созданных с помощью нейросетей. Несмотря на то что такие материалы могут быть стилистически аккуратными, многие заметили, что они часто содержат штампованные фразы и общие места, что делает их менее аутентичными и лишает индивидуальности. Это не осталось незамеченным: негативная реакция на посты с пометкой о использовании ИИ показала, что доверие к нашему контенту снижается». Анонимный респондент интернет-редакции АСТВ (Сахалинская область) подтвердил версию о том, что интернет-аудитория является более адаптированной (или менее требовательной) к сгенерированному контенту: «На данный момент я вижу лишь один тип реакций – на фотографии. Это узнавание работы нейросети либо шутки на эту тему. Тексты, написанные при помощи LLM и доведенные до стандарта, аудитория пока не распознает». 

Параллельно проводились анонимные интервью с сотрудниками редакций в 6 регионах с целью выявить противоречия в позициях медиаменеджеров и корреспондентов (Титовнина, 2025). Для экспертного интервью были выделены следующие группы: журналисты федеральных новостных СМИ, журналисты региональных новостных СМИ, медиаменеджеры федеральных новостных СМИ, медиаменеджеры региональных новостных СМИ. Количество респондентов составило 19. 

Журналисты выразили опасения по следующим вопросам: утрата места в профессии, снижение качества и достоверности создаваемых материалов, этические риски по поводу использования ИИ-технологий без регламентов, недостаточный уровень собственных компетенций для полноценного освоения технологий: «Если искусственный интеллект будет писать лучше меня, зачем я тогда вообще нужен?» (Константин, 35 лет); «Самая большая этическая проблема, которую могут создать нейросети <…> — то, что просто можно читателя ввести в заблуждение. Или, что ещё хуже, самому начать заблуждаться» (Александр, 27 лет). 

С позиции теории диффузии инноваций мы можем зафиксировать противоречие между позициями корреспондентов и медиаменеджеров в следующем: менеджеры воспринимают ИИ как естественный этап технологического развития редакции, журналисты видят в этом форму давления, а не сотрудничества. С позиции рыночного давления противоречие заключается в подходах к медиапродукту: менеджеры ставят на первое место рост производительности, журналисты акцентируют внимание на сохранении качества контента; они опасаются, что массовое внедрение ИИ приведет к снижению достоверности информации, к банальности материалов и утрате их ценности. С позиции эмансипации труда: медиаменеджеры выступают за активное взаимодействие человека и ИИ, позиционируя технологии как средство освобождения от рутинных задач, позволяющее сосредоточиться на аналитике и творчестве; журналисты склонны воспринимать ИИ как угрозу собственной профессиональной идентичности: «Я принципиально не использую текстовые помощники <…> это обесценивает мой выбор вообще в профессии журналиста» (Татьяна, 33 года). 

Таким образом, конфликт между медиаменеджерами и корреспондентами по вопросу применения ИИ проявляется в трех основных сферах: ценностной, профессиональной и этической. Для чистоты эксперимента в поиске противоречий планируется интервьюировать менеджеров и сотрудников одной и той же редакции. 

Заключение

На основе полученных данных перечислим системные вызовы, с которыми столкнется российская медиаотрасль на региональном уровне в ближайшие несколько лет.

–     Изменение процессов в медиапроизводстве, которые приве-дут к изменениям в организационной структуре редакций.

Количество сотрудников, применяющих нейросети, и оптимистично настроенных менеджеров в целом растет. Несмотря на противоречия внутри журналистского цеха, а также осторожные оценки по поводу доверия аудитории, внедрение нейросетей воспринимается как неизбежное.

–     Усложнение профессиональных ролей и коллективной иден-тичности журналистов.

Уже сейчас менеджеры задумываются о предъявлении специфических требований к новым сотрудникам, отчитываются о возрастающей ответственности для редакторов и журналистов (100% выборки), а значит, общее накопление кейсов по взаимодействию с ИИ приведет к пересмотру собственной профессиональной идентичности (как это произошло с появлением социальных медиа).

–     Вовлечение аудитории и обратная связь по поводу исполь-зования нейросетей редакциями повлияют на объем внимания и качество доверия.

Редакции, активно исследующие особенности взаимодействия аудитории с новым типом контента или учитывающие в своей работе негативные отклики на автоматизированное вмешательство, выработают новые алгоритмы для удержания или повышения объема внимания и качества доверия.

–     Профессиональный консенсус по поводу использования нейросетей зависит от внешнего регулирования, а не внутренних дискуссий.

Большинство редакций не считают профсоюзные или образовательные организации достаточно авторитетными для выработки универсальных профессиональных правил. Существует дискурс по поводу правового регулирования (или его отсутствия) и по поводу этических проблем, однако на уровне редакций коллективы руководствуются внутренней практикой и менеджерскими установками.

–     Отсутствие единого паттерна внедрения, отсутствие осведом-ленности об успешных практиках в своем или других регионах, противостояние инновационного меньшинства и скептического большинства.

Две трети выборки исследования демонстрируют спонтанный паттерн внедрения нейросетей и только одна треть – организованный. В интервью респонденты почти не ссылаются на чужой опыт (мотивирующий или наоборот). В интервью с журналистами зафиксированы противоречия между инноваторами и консерваторами на данном этапе. Все эти факторы демонстрируют высокий потенциал системных разрывов в медиаотрасли, которые затронут кадровую политику, производственные процессы, формирование бизнес-моделей и в целом – жизнеспособность отдельных сегментов.

Итогом данного этапа исследования, который рассчитан на трехлетний цикл фиксации нескольких итераций стадии внедрения нейросетей в региональных редакциях России, можно считать описательную статистику текущего состояния редакций (от количества сотрудников, использующих нейросети, до списка вызовов, которые сами редакции считают значимыми), апробированный опросник для изучения профессиональной идеологии корреспондентов и медиаменеджеров, а также сформулированные системные вызовы и эффекты для отрасли.

Ограничения исследования связаны с характером выборки, теоретической рамкой и методологией. На следующих этапах планируется увеличение списка регионов, усиление теоретической рамки за счет концепций гейткипинга и медиасистем, расширение методологического инструментария за счет кейс-анализа, моделирования и этнографических наблюдений. 

Примечания

    ¹ Исследование выполнено за счет средств гранта «Накопительное общественное мнение и кумулятивная делиберация: теоретизация, методы анализа и оценка качества современного делиберативного процесса: 2025 г. этап 1» №128786104. Исследование проведено при участии Центра современных медиаисследований ЮФУ.

Библиография

Бродовская Е. В., Домбровская А. Ю., Азаров А. А., Лукушин В. А. Контексты социального недовольства в новых медиа российских региональных кластеров // Вестник Московского университета. Серия 10. Журналистика. 2022. № 6. С. 57–86. DOI: 10.30547/vestnik.journ.6.2022.5786.

Виноградова К. Е. Развитие искусственного интеллекта и трансформация журналистики: новые возможности и вызовы // Гуманитарный вектор. 2023. №3. С. 121–130.

Моисеева А. К., Тюрчев К. С., Куценко Е. С. ИИ-единороги: география, специализация, инвестиции // Серия информационно-аналитических материалов ИСИЭЗ НИУ ВШЭ. 2024. Режим доступа: https://issek.hse.ru/news/972152581.html (дата обращения: 22.06.2025).

Нигматуллина К. Р. Внедрение нейросетей в редакционные практики как трансформация организационной культуры медиа // Журналистика в 2024 году: творчество, профессия, индустрия: сб. мат. междунар. науч.-практ. конф. М.: Фак-т журн. МГУ, 2025. С. 412–413.

Нигматуллина К. Р. (а) Искусственный интеллект и его роль в медиафилософских концепциях // VIII международная научная конференции «Язык в координатах массмедиа». СПб. 2024. С. 508–512.

Нигматуллина К. Р., Касымов Р. М., Зикий К. С. Системные вызовы для региональных редакций при внедрении нейросетей // Медиа в современном мире. 64-е Петербургские чтения: сб. матер. Междунар. научн. форума (23–26 апреля 2025 г.). В 2 т. Т. 2. СПб.: Медиапапир, 2025. С. 235–237.

Нигматуллина К. Р., Касымов Р. М. Нейросетевые технологии в работе современных редакций: возможности и эффекты // Актуальные проблемы медиаисследований – 2024. XIV Международная научно-практическая конференция НАММИ: сб. мат. конф. М.: Фак. журн. МГУ, 2024. С. 117–119.

Нигматуллина К. Р. Касымов Р. М. Практики внедрения технологий искусственного интеллекта в региональных СМИ России // Пятнадцатые международные научные чтения в Москве «СМИ и массовые коммуникации–2023» эпоха неопределенности в современных СМИ и журналистике: вызовы больших данных и искусственного интеллекта: Тезисы. М.: Фак. журн. МГУ, 2023. С. 195–196.

Нигматуллина К. Р. (б) Социогуманитарные аспекты развития искусственного интеллекта для медиаотрасли // Журналистика в 2023 году: творчество, профессия, индустрия: сб. мат. междунар. науч.-практ. конф. М.: Фак. журн. МГУ, 2024. С. 379–380.

Титовнина Е. И. Внедрение искусственного интеллекта в новостное производство: позиции медиаменеджеров и журналистов. Выпускная квалификационная работа магистра. Санкт-Петербург: СПбГУ, 2025.

Cools H., Diakopoulos N. (2024) Uses of generative AI in the newsroom: mapping journalists’ perceptions of perils and possibilities. Journalism Practice 1–19. DOI: 10.1080/17512786.2024.2394558.

Gutierrez Lopez M., Makri S., MacFarlane A., Porlezza C., Cooper G., Missaoui S. (2022) Making newsworthy news: The integral role of creativity and verification. Human Information Behaviour that drives news story creation. Journal of the American Society for Information Science and Technology 73 (10): 1445–1460.

Hallin D. C., Mancini P. (2004) Comparing Media Systems: Three Models of Media and Politics. Cambridge University Press.

Jain N., Sriram A. (2023) Artificial Intelligence (AI) & Indian Journalism: Current Trends and Challenges. International Journal of Novel Research and Development (IJNRD) 8 (5): a777-a783.

Jamil S. (2022) Digital Transformation in Journalism: Implications of Media Convergence for Journalists’ Work in Pakistan’s Mainstream News Media. In N. Alm, P. C. Murschetz, F. Weder, M. Friedrichsen (eds.) Die digitale Transformation der Medien: Leitmedien im Wandel. Springer. Pp. 443–458. DOI: 10.1007/978-3-658-36276-8_21.

Kevin-Alerechi E., Abutu I., Oladunni O., Osanyinro E., Ojumah O., Ogundele R. (2025) AI and the Newsroom: Transforming Journalism with Intelligent Systems. Journal of Artificial Intelligence, Machine Learning and Data Science3: 1629–1633.

Oyedeji O., Uthman S. (2024). Opportunities and Challenges of Adopting AI in Journalism in Nigeria. International Journal of Media, Journalism and Mass Communications 10: 21–28. DOI: 10.20431/2454-9479.1002003. 

Royal C., Kiesow D. (2021) From boundary to bridge and beyond: The path to professionalization of product roles in journalism. Journalism Studies 22 (11): 1546–1565.

Schapals A. K., Porlezza C. (2020) Assistance or resistance? Evaluating the intersection of automated journalism and journalistic role conceptions. Media and Communication 8 (3): 16–26.

Sonni A. F., Hafied H., Irwanto I., Latuheru R. (2024) Digital Newsroom Transformation: A Systematic Review of the Impact of Artificial Intelligence on Journalistic Practices, News Narratives, and Ethical Challenges. Journalism and Media 5: 1554–1570.

Как цитировать: Нигматуллина К. Р., Касымов Р. М., Поляков А. К. Системные вызовы для региональных редакций при внедрении нейросетей в медиапроизводство // Вестник Московского университета. Серия 10. Журналистика. 2025. № 5. С. 156–178. DOI: 10.55959/msu.vestnik.journ.5.2025.156178

Поступила в редакцию 22.06.2025