Технологии искусственного интеллекта в работе российских СМИ: инструменты, проблемы и угрозы

Раздел: Искусственный интеллект в исследованиях медиа и коммуникации

В статье дается характеристика текущих практик внедрения технологий искусственного интеллекта в работу редакций российских СМИ федерального уровня в контексте существующих проблем: негативных последствий внедрения новых технологий, изменениий стандартов качественной журналистики и др. Для исследования были проведены полуструктурированные интервью с 71 представителем ключевых редакций разных видов СМИ. Результаты исследования показали, что, в отличие от зарубежных практик использования новых технологий, в российских СМИ нейросети используются преимущественно для решения рутинных задач, что позволяет ускорить и оптимизировать работу сотрудников. При этом «продвигают» новые технологии зачастую сами журналисты, а не руководство. Практически все информанты уверены, что ИИ не заменит журналиста, а лишь частично скорректирует его работу.

Введение

Технологии искусственного интеллекта уже активно применяются в работе зарубежных редакций, однако многие российские СМИ относятся к ним с долей скептицизма и не спешат внедрять в повседневные редакционные практики. Вместе с тем применение новых технологий – профессиональная необходимость, а не просто веяние времени. Учитывая конкуренцию в связи с  появлением неинституционализированных игроков на медиарынке, современным СМИ приходится прибегать к разным способам привлечения аудитории. Технологии ИИ в этом отношении могут стать эффективным помощником. Так, нейросети создают контент разного типа, в том числе обложки журналов¹, делают расшифровки аудиозаписей, ищут информацию и позволяют ускорить выполнение рутинных задач – рерайт материалов, генерацию заголовков (Вьюгин, 2024). Новые технологии также позволяют анализировать данные, чтобы выявлять и прогнозировать тенденции, форматировать текст, учитывая редакционные стандарты (Shi, Sun, 2024). Отдельное направление – эксперименты по созданию ИИ-ведущих. Подобные кейсы встречаются в практике как телевизионных, так и радийных редакций. Наиболее известны «алгоритмичные» телеведущие Цю Хао («Синьхуа»)² – в мире, Снежана Туманова («Свое ТВ») – в России. Радиостанции обращаются к технологиям ИИ не столько чтобы соответствовать требованиям времени, сколько чтобы снизить расходы на производство³. Так, в 2023 г. две местные британские радиостанции Девона использовали систему RadioNewsAI для сбора информации и озвучивания выпусков новостей⁴.

Более радикальные эксперименты связаны с попытками готовить и вести эфир полностью силами ИИ с минимальным участием людей. Швейцарская радиостанция Couleur 3 27 апреля 2023 г. отдала часовой утренний эфир (6:00–7:00) полностью во власть нейросети: зазвучали ИИ-ведущие, полностью скопированные с голосов реальных ведущих. Все, что они говорили в прямом эфире, было написано нейросетью. Подготовка этого часового эфира шла три месяца⁵.

Вместе с тем внедрение технологий ИИ в процессы производства и дистрибуции контента на данном этапе не становится общепринятой практикой: с одной стороны, применение «умных алгоритмов» требует консолидированного индустриального решения, документально закрепленного на национальном уровне или хотя бы на уровне холдинга/отдельной редакции. Другая проблема связана с генерацией контента с помощью ИИ и опасениями профессионального сообщества по поводу возможных последствий, связанных, в частности, с увеличением фейков. Предполагается, что сгенерированный контент должен отвечать профессиональным стандартам журналистики (объективность, непредвзятость, точность и пр.). Однако на сегодняшний день подобные материалы не отвечают классическим требованиям, предъявляемым к медиаконтенту.  Кроме того, имеющиеся опасения относительно внедрения ИИ в редакционные практики связаны с возможным исчезновением профессии журналиста и потерей ее творческой составляющей.

Проведенное авторами исследование дает представление о текущих практиках применения ИИ в разных российских СМИ и определяет основные проблемы, с которыми сталкиваются редакции. Кроме того, собранные данные позволяют актуализировать дискуссию о ценностных ориентирах представителей профессии и о будущем медиа. 

Обзор литературы 

Существующие практики применения в медиа технологий ИИ, на наш взгляд, стоит рассматривать в рамках концепции взаимосвязи журналистики и технологий, разработанной Пауэрсом (2012): повышая эффективность работы за счет автоматизации, новые алгоритмы, с одной стороны, становятся  фактором сокращения рабочих мест, а с другой – предполагают новые компетенции, требующие «вычислительного мышления» (computational thinking). В этом аспекте технологии ИИ могут восприниматься и как новый этап существования журналистики, и как угроза развития профессии, требующая переосмысления текущих  практик. Кроме того, помимо самого факта внедрения ИИ в редакционную рутину с учетом скорости появления на рынке новых алгоритмических технологий также критически важен период принятия решения об инновации (Rogers, 2003): медиасфера, вероятно, стоит на стыке раннего и позднего большинства. Делая подобное умозаключение, мы учитываем данные Национального центра развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ, согласно которым отечественная медиаиндустрия относится к группе развивающихся отраслей экономики, которые частично готовы к производству, внедрению и использованию алгоритмических технологий⁶.

Опираясь на позитивистский подход, рассматривающий нейросети как инструмент, помогающий журналистам выполнять привычную работу оперативнее, а ИИ в целом как еще один этап технологической эволюции (Galily, 2018), мы рассматриваем технологии ИИ как сервисы, которые становятся неотъемлемой частью редакционной рутины, но не как угрозу профессии журналиста и привычному укладу медиаиндустрии. Неолуддизм, связанный с опасениями исчезновения ряда специальностей, скорее всего, основан на недостаточных знаниях сотрудников редакций, считающих ИИ физическими роботами, способными лишить их работы. Конечно, стоит уточнить, что Китайский университет науки и технологий в 2016 г. представил робота Джиа Джиа⁷, который мог бы потеснить журналистов-интервьюеров, но первое, демонстрационное интервью с редактором журнала Wired показало, что передовые технологии пока еще не в состоянии заменить интеллектуальный труд живого человека. Ряд исследователей считает, что вытеснение некоторых сотрудников алгоритмами – это лишь вопрос времени (Serdouk, Bessam, 2023; Noain-Sánchez, 2022) и новые технологии вскоре смогут выполнять схожие с человеком задачи. Как следствие, будут сокращены рабочие места (Beckett, 2019), исчезнут такие профессии, как ведущий, аналитик, копирайтер, корректор, технический писатель (Виноградова, 2023) и постепенно журналистика придет в упадок (Залова, 2022).

Угрозы, связанные с внедрением нейросетей, равно как и сам процесс внедрения, являются ключевыми аспектами изучения данной темы (Cools, Diakopoulos, 2024; Reilley, 2024; Serdouk, Bessam, 2023; Peterson-Salahuddin, Diakopoulos, 2020). Возможность сделать работу журналистов эффективнее трактуется в ряде исследований как один из основных мотивов включения алгоритмов в редакционные процессы (Beckett, 2019; Dörr, 2016; Томашевский, 2023).

С точки зрения технологии производства одним из самых востребованных направлений внедрения ИИ является генерация контента (Суходолов, Бычкова, Ованесян, 2019; Albizu-Rivas, ParrattFernandez, Mera-Fernandez, 2024), в том числе создание коротких новостных заметок. В совместном исследовании МГУ и ВШЭ выделяются магистральные аспекты использования технологий ИИ в отечественных медиа: подбор тем на основе анализа интересов пользователей, поиск и проверка информации, генерация новостных заметок и заголовков, расшифровка интервью, автоперевод, подбор иллюстраций, написание титров, работа с большими данными, автотегирование, расстановка линков, вычитка текста, подбор бэкграунда (Давыдов, Замков, Крашенинникова, Лукина, 2023). При этом в отдельных исследованиях отмечается необходимость редакционного контроля при использовании ИИ, обусловленного установкой на создание достоверного, точного и сбалансированного материала. Это позволит сохранить стандарты качественной журналистики в условиях развития новых технологий (Wu, 2024).

Одна из болевых точек – проблема доверия аудитории. Технологии ИИ значительно упростили создание фейков и дипфейков, делая их еще более реалистичными и трудно отличимыми от настоящей информации (Whyte, 2020). В этом аспекте ключевой угрозой является отсутствие нормативно-правовой базы: сфера ИИ слабо охраняется и регулируется законом (Киселев, 2021), в то время как цифровые технологии принципиально меняют архитектуру авторского права (Ястребова, 2019). Наряду с распространением недостоверной информации к правовым и этическим рискам использования ИИ в медиаиндустрии можно отнести потерю конфиденциальности информации, нарушение защиты персональных данных и нарушение авторского права (Слободянюк, Костикин, 2023).

Изменения, связанные с внедрением ИИ, отражаются на редакционных процессах, связанных не только с производством контента, но и с его распространением и взаимодействием с аудиторией. В отдельных работах отмечается, что коммуникационная модель СМИ и эффекты медиатизации кардинально трансформируются благодаря цифровым платформам, и это естественный процесс, формирующий «новую нормальность» (Шилина, 2021). «Золотая лихорадка ИИ» чревата еще большим усилением зависимости медиа от платформ и в долгосрочной перспективе – ограничениюем автономии медиа и реструктуризацией публичной сферы (Simon, 2022). 

Влияние ИИ на журналистику стоит рассматривать в более широком контексте цифровизации СМИ – перехода к приложениям, алгоритмам, социальным сетям и т. п., который трансформировал журналистику как институт, изменяя существующие бизнес-модели и привычные редакционные процессы (Broussard, Diakopoulos, Guzman, Abebe, 2019). Важным остается вопрос самого внедрения новых технологий в редакционные практики. Ряд исследований (Wu, 2024; Wu, Tandoc, Salmon, 2019) – с опирой на теорию поля Бурдье – рассматривают существующий «разрыв» между появлением все более современных технологий и существующими порядками в редакциях. Так, журналисты выступают агентами, способными изменить поле, привнося изменения «снизу», не дожидаясь решения руководства.

Между тем рефлексия относительно нынешнего состояния профессии и ее будущего вероятного «умирания» без эмпирических данных грозит скатиться в пустые прогностические рассуждения. И если в зарубежном научном дискурсе имеется достаточное количество работ, рассматривающих разнообразные аспекты внедрения новых технологий в редакционные практики, российский опыт гораздо скромнее и фиксирует либо кейсы одной или двух-трех (чаще региональных) редакций, либо «теоретические» работы общего характера о возможных изменениях в работе СМИ с приходом новых технологий (Кульчицкая, Фролова, 2020; Томашевский, 2023).

Учитывая в первую очередь российский исследовательский опыт, мы обозначили в качестве опорных следующие вопросы для дискуссии:

1.   К каким технологическим решениям обращаются современные редакции российских СМИ и для решения каких задач их используют? На каком уровне происходит внедрение новых технологий в работу редакций?

2.   С какими проблемами сталкиваются сотрудники редакций при внедрении новых технологий в редакционные практики? Можно ли говорить об изменении журналистских стандартов в связи с использованием ИИ?

3.   Как, по мнению сотрудников редакций, изменится профессия журналиста в условиях активного внедрения технологий ИИ? Видят ли информанты какие-то угрозы своей профессиональной деятельности или новые технологии принесут исключительно позитивные изменения?

Методика исследования

Для сбора данных использовались полуструктурированные интервью, позволившие глубже разобраться с практиками применения технологий ИИ в работе редакций СМИ. Отметим, что данный метод был успешно применен в зарубежных исследованиях применения новых технологий в работе ньюсрумов (Wu, 2024: 6; Gutierrez Lopez, Porlezza, Cooper, Makri, 2022: 6).

В число информантов вошел 71 представитель редакций российских СМИ: печать (10), телевидение (23), радиовещание (10), информационные агентства (6) и онлайн-СМИ (22). В каждый из сегментов вошли наиболее популярные СМИ федерального уровня согласно рейтингам «Медиалогии» и «Медиаскопа»⁸ на октябрь 2024 г. Выбор федеральных СМИ обусловлен отсутствием в российской исследовательской практике достаточных данных относительно применения ИИ в редакционных практиках данной группы СМИ. С одной стороны, это обусловлено тем, что подобные исследования затрагивали только самые первые опыты по внедрению ИИ в работу редакций (а изменения происходят достаточно стремительно). С другой – получить полную картину не позволяют проблемы с проведением «полевого» этапа работы, т. к. не все редакции готовы открыто говорить о своем опыте. Существующие эмпирические исследования, проведенные на небольшой выборке, дают лишь общие представления о практиках использовании ИИ в работе редакций российских СМИ, не рассматривая опыт отдельных сегментов индустрии. Кроме того, в редакциях федеральных СМИ имеются необходимые ресурсы для внедрения новых технологий, а также существуют закрепленные в документах профстандарты, что позволило нам поработать с проблемой соотношения ценностных ориентиров и негативных последствий от внедрения ИИ.

При отборе информантов учитывался опыт их работы в СМИ, знание редакционных процессов, а также уровень осведомленности о применении технологий ИИ в работе редакции. В отдельных случаях (сегменты телевидения, интернета) для участия в исследовании приглашались два-три представителя одного СМИ для полноты получения данных.

Учитывая внутриредакционные ограничения и профессиональную специфику (в некоторых случаях – нежелание сообщать об использовании в работе ИИ-инструментов), все интервью были взяты на условиях конфиденциальности, без обнародования места работы и данных (даже профессиональных) каждого информанта. Далее при представлении результатов каждому информанту был присвоен свой шифр (для каждого сегмента информантов).

Для подготовки интервью был разработан гайд, состоящий из четырех блоков, каждый из которых позволил раскрыть отдельные аспекты использования ИИ в работе российских СМИ: «Базовая информация», «ИИ в работе редакций сегодня», «Профессионализм и этика» и «Будущее использования ИИ».

Временные рамки сбора материала – октябрь 2024 – май 2025 г. Большая часть интервью проводилась в дистанционном формате (учитывая высокую занятость информантов), чаще всего посредством видеоконференции или по телефону. В исключительных случаях – посредством письменного общения в мессенджерах. 

По длительности беседа занимала от 30 до 95 минут.

Актуальные практики применения ИИ

Во многих зарубежных СМИ имеется документ, который определяет стратегию внедрения новых технологий в работу редакции, описывает правила применения ИИ. Вопрос о подобных нормативных документах мы также задали информантам. Так, только на одном спортивном телеканале департаментом креативных решений разрабатывается стратегия развития ИИ, еще в одной телевизионной редакции подобный документ разрабатываетИТ-отдел. Среди онлайн-СМИ один информант сообщил о подготовке подобного документа, который разрабатывается совместно со Сбером. Один представитель печатных СМИ сообщил о разработке стратегии, которой занимается отдел маркетинга и SMM. В остальных случаях информанты либо оказались не в курсе, либо отвечали, что такого нет. В большинстве случаев сотрудники российских редакций пользуются готовыми инструментами ИИ. Только в одной редакции печатного СМИ используются собственные разработки. Среди инструментов практически все информанты упоминали ChatGPT, в единичных случаях – Midjorney, «Шедеврум», «Кандинский», Leonardo, Recraft, Playground, Deepseek, TalkAI, Monica, Speech2Text, Country Comparison Tool, Perplexity, Gemini, Veed, Fireflies, Deepl, «Яндекс.Алиса», Teanlogs, Auphonic, Whisper.

При этом используемые инструменты применяются для решения достаточно рутинных задач: расшифровки аудио-, видеозаписей / перевода текста в устную речь; перевода текста с русского на иностранный язык (и наоборот); проверки грамматических норм языка и фактчекинга. Поиск информации с помощью ИИ для написания материала используется преимущественно в телевизионных редакциях и онлайн-СМИ, на радио используют ИИ-инструменты для улучшения качества звука. Отметим, что из всех сегментов более разнообразные задачи с помощью ИИ решаются в онлайн-сегменте, что связано с особенностями работы в онлайн-среде, возможностями экспериментировать с форматами и более плотно взаимодействовать с аудиторией (расшифровка аудио-, видеозаписей / перевод текста в устную речь; перевод текста с русского на иностранный язык (и наоборот); поиск информации для написания материала / генерация тем; поиск, создание, распознавание визуального контента; проверка грамматических норм / фактов; помощь в написании коротких заметок/заголовка/ лида/подводок; эксперименты с форматом; анализ поведения аудитории; адаптация контента под разные платформы соцмедиа).

К генерации контента прибегают в редакциях практически во всех сегментах, в зависимости от специфики работы наблюдаются разные варианты применения технологий ИИ. Сотрудники радиостанций отмечали генерацию музыкальных композиций с помощью ИИ, написание викторин. В телевизионном сегменте ИИ используется «для написания простых текстов – кто хочет чуть разгрузить работу» (Т9); «быстрого составления нескольких заголовков/названий и выбора лучшего» (Т15). 

В отдельных случаях новостная повестка сказывается на интенсивности применения новых технологий. Так, французская газета Le Mond работала с инструментом Syllabs, который помог генерировать информацию о ходе выборов в 36 тыс. населенных пунктов. В одном печатном СМИ рассказали, что при работе со спортивной повесткой этот вопрос становится действительно актуальным: «Особенно в фигурном катании, где много инфоповодов, особенно на соревнованиях, и не хватает пишущих журналистов, так как от каждого издания может быть только один аккредитованный журналист» (П9).

 В онлайн-СМИ помимо генерации небольших текстовых заметок инструменты ИИ используются для создания визуального контента: «Например, когда нужны примеры по той или иной теме (фильмы про female rage) или нужна иллюстрация к материалу, к которому сложно подобрать стоковое изображение или хочется взять что-то более оригинальное» (О16). Еще одна задача, связанная с текстовой работой, – рерайт материалов, пресс-релизов, что было отмечено в большей степени в интервью с представителями онлайн-СМИ, к примеру: «Рерайт пресс-релизов от партнеров для создания уникального текста, рерайт рекламных текстов от клиента в нативной стилистике и tone of voice издания, написание связных редакционных подборок по «несвязным» блокам текста, собранным в черновик, в процессе брейншторма для создания интересных вопросов для интервью» (О9). В информагентствах также была предпринята попытка использоваться ИИ для обработки данных и составления на их основе материала («Была идея с помощью ИИ обрабатывать большие массивы данных, ускоряя таким образом их аналитику, плюс получать готовый рерайт. Эксперимент был признан неудачным: важность данных ИИ ранжировать не умеет, допускает фактические ошибки, формулирует косноязычно» (И2)).

Информанты также отмечали важность проверки контента, созданного с помощью технологий ИИ, т. к. на сегодняшний день работа нейропомощников далека от совершенства («В моем случае речь идет только о расшифровках аудио и видео, а также о переводах на другие языки. В этих делах я сам участвую в проверке текста, сверке с оригиналом, корректировке полученного текста» (О18); «Материал от ИИ всегда перепроверяется и журналистом, и редактором» (И4); «По-любому корректируется. Я не знаю, какой процент… Наверное, процент таких материалов, созданных с помощью ИИ, минимален, но они всегда корректируются» (Р4)).

Отдельно в рамках исследования важно было уточнить, как на данный момент сотрудники редакций оценивают влияние технологий ИИ на стандарты качественной журналистики (создание объективной новостной повестки; проверка фактов; соблюдение норм этики и т. д.) Согласно результатам исследования, представители рассматриваемых нами российских СМИ не видят в этом отношении проблемы и не считают, что развитие ИИ скажется на журналистских стандартах в будущем («Конкретных изменений нет, но мы придерживаемся классических этических принципов журналистики: проверяем информацию, если обращаемся за ней к ИИ; не берем оттуда ничего дословно, только идеи, которые, если выбираем их использовать, раскрываем уже самостоятельно с помощью проверенных источников, на которые добавляем ссылки в материал; фейковые изображения не генерируем» (О16); «ИИ в редакции используется скорее в экспериментальном режиме, чем на постоянной основе. Соответственно, никакие редакционные/ этические стандарты пока не менялись. А так – повод лишний раз помнить о необходимости пристального фактчека» (О9)).

Зарубежные редакции часто используют ИИ для помощи в распространении своего контента (адаптации под разные платформы, оформления подписки, персонализации контента и т. д.). В своем исследовании мы также обратили внимание на этот аспект применения технологий ИИ. Так, информанты высказывались, что не использует для этих целей ИИ («Плохо с этим обстоят дела, но спасибо за идею» (О10); «Не используем в таком ключе» (И6); «Мы делаем это своими ручками и силами SMM-щиков» (О7); «Используем не так активно, как можно было, но понимаем, что за этим будущее» (Т14)). Однако среди редакций общественно-политических печатных и онлайн-СМИ были более продвинутые пользователи инструментов ИИ: «Коллеги используют искусственный интеллект для адаптации материала под разные платформы, то есть берут свой материал и просят поменять формат» (П9); «Периодически ИИ адаптирует посты в соцсетях для каждой соцсети и ее специфики» (П8); «Используем для адаптации контента для соцсетей, прежде всего для сокращения текста, чтобы он помещался на карточки» (О16). Тем не менее дальше адаптации контента для разных платформ редакции не идут, хотя в целом понимание необходимости и возможности применения новых технологий для работы с аудиторией во многих ответах прослеживалось. 

Любопытно, что при этом в рассматриваемых нами редакциях за внедрение новых технологий отвечают сами журналисты – «энтузиасты», по мнению самих информантов, которые пытаются оптимизировать свой труд, таким образом изменения в редакционные процессы привносятся «снизу». В отдельных случаях внедрением новых технологий занимается ИТ-отдел (в одной редакции печатных СМИ, трех редакциях онлайн-СМИ и в двух ведущих информагентствах).

Проблемы использования ИИ в работе редакций  

Один из блоков гайда интервью затрагивал возможные проблемы, с которыми сталкиваются редакции российских СМИ при внедрении технологий ИИ, а также вопросы регулирования. Что касается барьеров, которые затрудняют применение новых технологий, можно выделить некоторые общие для редакций разных типов СМИ «болевые точки»: 

1)   проблемы с оплатой зарубежных ИИ-сервисов и отсутствие выделенного бюджета под соответствующую статью расхода; 

2)   сопротивление со стороны сотрудников и непринятие ими нового; 

3)   технические сложности; недостаток данных для успешного обучения нейронок; 

4)   стирание грани между оригинальной и «искусственной» журналистикой; недостаток знаний у сотрудников редакций для работы с ИИ; 

5)   опасение за качество контента, необходимость перепроверять за ИИ факты и переписывать текст, что занимает время;

6)   проблемы с указанием авторства сгенерированного ИИ контента.

Последнее – наиболее сложная проблема. В разных редакциях даже внутри одного сегмента имеются своеобразные представления о работе с контентом, созданным полностью или частично с применением технологий ИИ. Можно выделить мнения, согласно которым подобный контент маркируется как «созданный ИИ» («Ставится метка “создано ИИ”» (Т3); «Подписывается, что изображение сгенерировано» (Т4); «Генерируем картинки – подписываем в формате «Изображение создано нейросетью “название”» (П2); «Необходимо делать пометки, что контент изготовлен с использованием ИИ. Автор должен решать, что ему важнее – использовать машинный разум и им промаркировать результат или задействовать свой ресурс, валидировав таким образом свои права на контент» (И2)). 

Однако наиболее распространенной практикой явл яется публикация материала без какой-либо маркировки. Так, контент, сгенерированный ИИ, выходит под авторством журналиста, разработчика промпта либо указывается источник «интернет» («Делается вид, будто автор все сделал сам» (Т15); «Присваивается тому, кто генерил через ИИ» (Т9); «Кто заплатил за программу, которая создала материал, тот ей и хозяин. Но, например, визуал помечается (добросовестными журналистами) как сгенерированный ИИ» (Р1); «Как правило, автором является человек, который отредактировал итоговый материал, выпущенный ИИ» (П22); «Пока ИИ не создает 100% контента, то есть все-таки пишут текст больше журналисты» (О2); «Кто промпт писал – тот и автор» (И3)). Некоторых информантов наш вопрос о регулировании заставил задуматься, и помимо ответа о том, что в редакции пока «никак проблема не решается», мы услышали размышления относительно возможного решения вопроса: «Насколько я знаю, этот вопрос сложно регулируется. Теоретически, авторские права принадлежат платформе, на базе которой создан контент» (О2); «Сложно сказать. Например, у сгенерированных изображений в авторах указана конкретная технология. Но ведь ИИ учится на других материалах. Получается, авторами становятся все те люди, которые создали предыдущие материалы, на которых обучался ИИ» (О20).

Еще одной важной проблемой становится неприятие новых технологий самими сотрудниками. Помимо «новаторов», которые стремятся оптимизировать свою работу и ускорить некоторые процессы, находятся «консерваторы», которые не только не принимают новое, но и пропагандируют не обращаться к ИИ. При этом в телерадиосегменте было замечено меньше всего таких сотрудников, а вот в информагентствах, печати и онлайн-СМИ информанты сообщали о наличии подобной проблемы, связывая это как с несовершенством ИИ, так и с опасениями за будущее профессии («Некоторые работники могут быть против внедрения ИИ, опасаясь потери рабочих мест или недовольства преобразованием привычных процессов» (О8); «Как главред и редактор я вижу созданный ИИ контент, и часто он не устраивает меня своим качеством» (О4); «Многим редакторам легче расшифровать комментарий самостоятельно, чем вычитывать текст от ИИ и править его ошибки» (Р1); «Многие считают это непрофессиональным» (И4); «Возраст 40+ мешает воспринимать новое» (Т16); «Я знаю коллег, которые принципиально пишут все сами. Чаще всего это старшие коллеги 40+, которые пишут и редактируют все самостоятельно. Иногда может редактор сказать, чтобы авторы писали все сами. Я в редких случаях использую ИИ, потому что для меня это как читерство» (П9); «Потому что порой они вообще не к месту, а внедряются на волне популярности. 

Выхлопа ноль, а ресурсы забирает» (П1)).

Что касается недостатка знаний при использовании ИИ, информанты отметили необходимость обучения сотрудников редакций. Кроме того, участники исследования высказались за внедрение курсов по применению ИИ в рамках университетских программ по журналистике и медиакоммуникациям, акцентируя необходимость преподавания подобных дисциплин именно специалистами («Определенно, так курс нужен. А еще университетам пора учить журналистике реальной, а не той, что написано в учебниках времен СССР» (П1); «Было бы здорово, если бы у университетов были ресурсы и были преподаватели, которых можно пригласить, чтобы они научили работать с нейросетями, правильно писать промпты и генерировать картинки» (П10); «Журналистам нужно знать основы алгоритмизации и программирования, чтобы понимать, как именно общаться с машиной на ее языке» (Р9); «Курс обязательно нужен, т.к. весьма очевидно, что издания сталкиваются с сотрудниками, у которых наблюдается дефицит цифровых компетенций» (О22); «Логично учить этому студентов. Если университеты не справятся, то дообучение ложится на плечи работодателей» (И3)).

Будущее профессии и перспективы использования ИИ

В исследовании мы также выяснили, как видят информанты будущее работы редакций СМИ. Участники исследования довольно позитивно оценивают внедрение ИИ в редакционные практики, отмечая, что новые технологии ускорят производство контента благодаря автоматизации рутинных задач («Ускорится работа, будут улучшены сервисы по оптимизации работы (расшифровка и подобное), возможно, получится генерировать темы, подбирать релевантные аудитории» (П7)). 

При этом относительно сохранения профессии журналиста были получены разные мнения. Информанты из разных сегментов СМИ отмечали уход части функционала журналиста к нейросетям («ИИ станут полноценными участниками создания контента на уровне голосов, ведущих. Живых людей не то чтобы станет меньше или больше, их разбавит ИИ. Допускаю, что живой человек и ИИ станут равными по отношению к созданию контента. Я говорю об эфирном контенте, сборе информации. Я думаю, что в аналитических жанрах будут изменения, потому что они на стыке – на это повлияет. Просто аналитику будут писать гораздо быстрее за счет повышения скорости сбора информации. Это из ближайшего будущего, а дальше – как пойдет» (Р4); «Мне кажется, что ИИ больше всего затронет новостную журналистику, в большей степени материалы для социальных сетей и мессенджеров, и работу с аудио- и видеоконтентом. Уже сейчас многие ролики создаются при помощи ИИ, в том числе расшифровка и озвучивание материалов. ИИ может предложить уникальные решения по монтажу и дизайну, и, мне кажется, именно эта сфера в будущем будет наиболее подвержена влиянию ИИ» (О22)). 

В некоторых случаях речь шла о замене отдельных специалистов из области журналистики/коммуникаций: «Журналистов как настоящих создателей контента ИИ не превзойдет, если мы говорим о тех людях, которые действительно  “создают” новости, а не перепечатывают чужие тексты. А вот корректоры, редакторы (те, кто просто переписывает чужие тексты), расшифровщики могут исчезнуть как класс» (И5); «Полностью заменить не сможет, серьезно потеснить – да. Но журналистов-копипастеров, тех, кто не особо задумывается о том, что делает. Останутся только настоящие профи, публицисты и то – те, кто сможет освоить новые технологии и понять, как их применять в своей работе» (Т2).

Отдельные информанты отметили, что в будущем увеличится поток сгенерированных новостей, за счет чего контент, созданный человеком, будет наиболее востребован («Увеличится количество контента, в том числе контента среднего качества. В погоне за просмотрами такая стратегия предполагает увеличение количества, и не важно, насколько контент уникален. Поэтому точно будет спрос на контент с маркировкой “сделано человеком” (даже если на самом деле в создании контента использовались нейросети)» (И3)).

Вместе с тем основной посыл участников исследования был связан все-таки с уверенностью в том, что ИИ не сможет полностью заменить журналистов, а станет лишь хорошим вспомогательным инструментом.

Что касается возможных угроз, которые могут привнести технологии ИИ, однозначного мнения на этот счет выявлено не было. Позитивно оценивается применение ИИ в редакциях печатных СМИ и информагентств, сотрудники которых считают, что это веяние времени и полезный инструмент, ускоряющий работу журналиста («Любая новая технология вызывает опасение. Однако я не считаю ИИ однозначной угрозой творческим профессиям. С течением времени это будет лишь еще один из инструментов, облегчающих работу человека, не более» (П3)).

Вместе с тем в других сегментах были высказаны опасения относительно сохранения некоторых специальностей и в целом грамотной работы ИИ-инструментов: «Большинство наших коллег останутся без работы и будут вынуждены уходить в другие сферы. Чистота информации в этом случае – вопрос спорный. Следует учитывать, на мой взгляд, тот факт, что с такой системой работы ИИ при интенсивности обрабатываемой и выдаваемой информации цензурировать материалы будет фактически невозможно» (Р1); «На данный момент пока что нейросети не научились качественно собирать и анализировать информацию, создавать справки. Я вижу более усиленное распространение фейков. Я как-то – это не связано с журналистикой – предложил школьникам, у которых веду занятия, проанализировать сетку Первого канала, России-1, СТС, других каналов – каких передач больше, информационных, развлекательных. И на голубом глазу десятиклассники сдают мне материал, где указано, что “Что? Где? Когда?” – программа-флагман телеканала СТС. Это была абсолютно слепая вера школьников в то, что нейросеть их не обманывает. Главная угроза – мы должны объяснять, что нейросеть – не последняя инстанция и она может обманывать. Мы и так не очень умеем в фактчекинг, а нейросети будут нам казаться последней правдой, и мы еще больше не будем за ними проверять и будут выходить фейки» (Р4). Телевизионщики обращали внимание на увеличение уровня стресса: «Увеличится скорость рабочих процессов, которая и так большая. А значит, будет больше стресса и больше мелких, а может быть и не мелких, ошибок» (Т1).

Представители онлайн-СМИ видят возможные угрозы в связи с типизацией контента: «Самая главная угроза – это типизация контента. Конечно, сейчас многие ИИ могут создать связный и логичный текст, но справиться с другими задачами, например определить tone of voice, он пока не может» (О11). Другие проблемы усматриваются в работе инструментов ИИ, которая пока далека от совершенства: «Угрозы – дальнейшее обесценивание труда журналистов в глазах читателей, партнеров и высшего руководства, причем не только трудоемкости, но и стоимости этого труда, менее ответственный подход к обучению у начинающих специалистов, которые, например, предпочтут сразу переводить с помощью нейросетей, не умея отслеживать погрешности такого перевода, увеличение объема контента и снижение его качества, что касается особенно фото – правовые разборки между медиа и создателями ИИ-инструментов» (О21).

Заключение

В отличие от зарубежных, российские СМИ относятся к новым технологиям в большей степени как к вспомогательным инструментам в работе редакций, которые могут помочь облегчить журналистский труд в ряде достаточно тривиальных задач (переводе текста с одного языка на другой; расшифровке интервью; поиске тем; проверке грамматических норм). Подобные задачи также были выделены как ключевые в аналогичных зарубежных исследованиях⁹, однако российский опыт выглядит еще более ограниченным. Лишь в отдельных случаях (преимущественно в редакциях онлайн-СМИ и информагентствах) ИИ используется для генерации небольших текстовых заметок или при написании заголовка/лида. В частности, речь не идет о генерации контента в телерадиосегменте медиаиндустрии (Давыдов, Замков, Крашенинникова, Лукина, 2023). В большей степени ИИ применяется для генерации визуального контента, однако это не является повсеместным явлением. Для решения более сложных задач (аналитики данных, взаимодействия с аудиторией и персонализации новостей, адаптации контента под разные платформы и др.) ИИ практически не используется. При этом в качестве основных инструментов применяются преимущественно готовые решения, которые не требуют серьезных затрат (Shi, Sun, 2024).

На сегодняшний день большинство редакций не имеют нормативного документа, который отражал бы стратегию внедрения новых технологий и регламентировал практики их использования. Все изменения исходят от самих журналистов, а не от руководства, тем самым именно они становятся агентами, которые изменяют рабочие процессы, переориентируют само поле (Wu, 2024). Однако среди них встречаются – в терминологии Роджерса – и консерваторы. Сопротивление новым технологиям – это не специфическая российская черта: неолуддизм присутствует, согласно исследованию Лондонской школы экономики и политической науки¹⁰, в редакциях СМИ практически на всех континентах. Связано это как с опасением потерять работу, так и с враждебным отношением к новым технологиям. При этом журналисты осознают необходимость изменений (Wu, Tandoc, Salmon, 2019).  Возможным решением данной проблемы видится создание определенного документа (или внесение дополнений в редакционные стандарты), определяющего возможности и ограничения использования ИИ.

Среди ключевых проблем внедрения новых технологий в работу редакций российских СМИ информанты отметили проблемы с указанием авторства сгенерированного ИИ контента; сопротивлением со стороны сотрудников и непринятием нового; недостатком знаний. Хотя в целом информанты высказывались позитивно об использовании новых технологий. Неоднозначно в редакциях воспринимается вопрос авторства материалов, созданных с применением технологий ИИ. Часть информантов отметила, что подобный контент маркируется как «созданный ИИ», однако во многом обходится без какой-либо маркировки, а контент, сгенерированный ИИ, выходит под авторством журналиста, разработчика промпта либо указывается источник «интернет». Подобное наблюдение актуализирует дискуссию о необходимости регулирования материалов как на уровне официального законодательства, так и на уровне внутриредакционных стандартов. Отметим, что вопрос авторства контента, созданного с помощью ИИ, поднимается в академическом и профессиональном дискурсах уже несколько лет.  Так, еще в 2017 г. Институт «Рейтер» на основе опроса редакторов европейских информагентств обнаружил, что большинство СМИ не помечают материалы, сгенерированные ИИ¹¹. Аналогичная проблема с маркировкой существует и в российских информагентствах (Кульчицкая, Фролова, 2019). На данный момент единственная страна в мире, в которой на государственном уровне принята обязательная маркировка материалов, сгенерированных ИИ, – это КНР¹². 

При этом в целом представители редакций, как и зарубежные коллеги, не видят угрозы от технологий ИИ стандартам качественной журналистики – при обязательной проверке и редактуре материалов (Wu, 2024).

В ходе исследования не было выявлено и единого представления о будущем российских СМИ и профессии журналиста. Участники исследования отмечали возможные позитивные изменения, связанные с оптимизацией «механических» процессов, что позволит журналистам сосредоточиться на создании более качественного и эксклюзивного контента. Вместе с тем высказывались и опасения по поводу негативных последствий использования ИИ, среди которых увеличение скорости рабочих процессов, что может повлиять на увеличение уровня стресса журналистов и числа ошибок; появление большего количество недостоверных новостей, сгенерированных ИИ и не проверенных журналистом; исчезновение отдельных специальностей или сокращение функционала текущих позиций (редактора, копирайтера, журналиста-новостника); сокращении творческой составляющей профессии. Однако представители российских СМИ на данный момент не видят серьезной угрозы своей профессии и считают, что в будущем профессионала вряд ли заменит машина, что не отменяет необходимости получения навыков работы с новыми технологиями.

Примечания

¹ Нейросеть создала обложку для Cosmopolitan // РИА Новости. Режим доступа: https://ria.ru/20220622/cosmopolitan-1797266699.html (дата обращения 11.05.2025).

² Kuo L. World’s first AI news anchor unveiled in China. Guardian. Available at: https://www.theguardian.com/world/2018/nov/09/worlds-first-ai-news-anchor-unveiled-in-china (accessed: 28.04.2025).

³ Newman N. Journalism, media, and technology trends and predictions 2022. Reuters Institute for the Study of Journalism. Available at: https://doi.org/10.60625/risj-ahx9vm2 (accessed: 10.03.2025).

⁴ Devon radio stations switch to AI voices for news bulletins. Radio Today. Available at: https://radiotoday.co.uk/2023/09/devon-radio-stations-switch-to-artificial-intelligencenewsreaders/ (accessed: 28.02.2025).

⁵ Les intelligences artificielles s’emparent de l’antenne de Couleur 3. Radio Couleur 3. Available at: https://www.rts.ch/info/sciences-tech/medias/13976194-les-intelligencesartificielles-semparent-de-la... (accessed: 02.03.2025).

⁶ Индекс готовности приоритетных отраслей экономики Российской Федера-ции к внедрению искусственного интеллекта // НЦРИИ. Режим доступа: https:// ai.gov.ru/knowledgebase/infrastruktura-ii/2024_indeks_gotovnosti_prioritetnyh_ otrasley_ekonomiki_rossiyskoy_federacii_k_vnedreniyu_iskusstvennogo_intellekta_ ncrii_pri_pravitelystve_rf/ (дата обращения 23.05.2025).

⁷ Chen Na. China’s “Robot Goddess” Does Live Interview with U.S. Journalist. The Chinese Academy of Sciences. Available at: https://english.cas.cn/newsroom/archive/ news_archive/nu2017/201704/t20170426_176359.shtml (accessed: 14.05.2025).

⁸ Рейтинги российских СМИ // Медиаскоп. Режим доступа: https://mediascope.net/data/ (дата обращения:17.10.2024); Медиалогия. Режим доступа:  https://www.mlg.ru/ratings/media/ (дата обращения: 17.10.2024).

⁹ Newman N. (2022) Journalism, media, and technology trends and predictions 2022. Reuters Institute for the Study of Journalism. Available at: https://doi.org/10.60625/risjahx9-vm2 (дата обращения: 10.03.2025); Beckett C. (2019) New powers, new responsibilities. A global survey of journalism and artificial intelligence. The London School of Economics and Political Science. Available at: https://blogs.lse.ac.uk/ polis/2019/11/18/new-powers-new-responsibilities/ (accessed: 28.04.2025).

¹⁰ Beckett C. New powers, new responsibilities. A global survey of journalism and artificial intelligence. Available at: https://blogs.lse.ac.uk/polis/2019/11/18/new-powersnew-responsibilities/ (accessed: 28.04.2025).

¹¹ Fanta A. Putting Europe’s Robots on the Map: Automated journalism in news agencies. Reuters Institute for the Study of Journalism. Available at: https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/sites/default/files/2017-09/Fanta%2C%20Putting%20Europe%E2%80%99s%20Robots%20on%20the%20Map.pdf (accessed: 04.06.2025).

¹² China enforces new AI content identification rules starting today. Cade. Available at: https://cadeproject.org/updates/china-enforces-new-ai-content-identification-rulesstarting-today/ (accessed: 05.09.2025).

Библиография

Виноградова К. Е. Развитие искусственного интеллекта и трансформация журналистики: новые возможности и вызовы // Гуманитарный вектор. 2023. Т. 18. № 3. С. 121–130.

Вьюгин М. Искусственный интеллект в журналистских текстах URA.RU: первый этап внедрения нейросетевых решений // МедиаАльманах. 2024. № 6. С. 66–75.

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. Т. 48. № 5. С. 3–21. 

Залова С. М. Журналистика, основанная на технологиях искусственного интеллекта // Известия Южного федерального университета. 2022. Т. 26. № 3. С. 184–195. 

Киселев А. С. О необходимости правового регулирования в сфере искусственного интеллекта: дипфейк как угроза национальной безопасности // Вестник МГОУ. Серия: Юриспруденция. 2021. № 3. С. 54–64. DOI: 10.18384/2310-6794-2021-3-54-64.

Кульчицкая Д. Ю., Фролова Т. И. Компьютерные алгоритмы в работе российских информационных агентств (на примере ИА «Интерфакс» и ТАСС) // Вестник Московского университета. Серия 10. Журналистика. 2020. № 1. С. 3–19. DOI: 10.30547/vestnik.journ.1.2020.319.

Слободянюк Н. Л., Костикин Н. Л. Этические и правовые аспекты использования нейросетей в журналистике. Вестник КРСУ. 2023. Т. 23. № 10. С.156–161.

Суходолов А. П., Бычкова А. М., Ованесян С. С. (2019). Журналистика с искусственным интеллектом. Вопросы теории и практики журналистики. 2019. Т. 8. № 4. С. 647–667. DOI: 10.17150/2308-6203.2019.8(4).647-667.

Томашевский И. А. Искусственный интеллект в управлении медиакоммуникацией и журналистикой // Мир лингвистики и коммуникации: электронный научный журнал. 2023. № 4. С. 33–42. 

Шилина М. Г. Медиатизация в «новой нормальности»: Реверсы парадигмы и провокации трансгрессии? // Вестник РУДН. 2021. № 4. С. 597–622. DOI: 10.22363/2312-9220-2021-26-4-597-622.

Ястребова А. И. Защита авторских прав в России в произведениях массмедиа в контексте международного опыта // Наука телевидения. 2019. Т. 15. № 1. С. 197–226. DOI: 10.30628/1994-9529-2019-15.1-197-226.

Albizu-Rivas I., Parratt-Fernández S., Mera-Fernández M. (2024) Artificial Intelligence in Slow Journalism: Journalists’ Uses, Perceptions, and Attitudes. Journalism and Media 5: 1836–1850. DOI: 10.3390/ journalmedia5040111.

Broussard M., Diakopoulos N., Guzman A. L., Abebe R., Dupagne M., Chuan C.-H. (2019) Artificial Intelligence and Journalism. Journalism & Mass Communication Quarterly 96 (3): 673-695. DOI: 10.1177/1077699019859901.

Cools H., Diakopoulos N. (2024) Uses of Generative AI in the Newsroom: Mapping Journalists’ Perceptions of Perils and Possibilities. Journalism Practice: 1–19.

Dörr K. N. (2016) Mapping the Field of Algorithmic Journalism. Digital Journalism 4 (6): 700–722. DOI: 10.1080/21670811.2015.1096748.

Galily Y. (2018) Artificial intelligence and sports journalism: Is it a sweeping change? Technology in Society 54: 47–51. DOI: 10.1016/j.techsoc.2018.03.001.

Gutierrez Lopez M., Porlezza C., Cooper G., Makri, S., MacFarlane, A., Missaoui, S. (2022) A question of design: strategies for embedding AI-driven tools into journalistic work routines. Digital Journalism 11 (3): 484–503.

Noain-Sánchez A. (2022) Addressing the Impact of Artificial Intelligence on Journalism: the perception of experts, journalists and academics. Communication & Society 35 (3): 105-121. 

Peterson-Salahuddin C., Diakopoulos N. (2020) Negotiated Autonomy: The Role of Social Media Algorithms in Editorial Decision Making. Media and Communication 8 (3): 27–38. DOI: 10.17645/mac.v8i3.3001.

Powers M. (2012) “In Forms That Are Familiar and Yet-to-Be Invented”: American Journalism and the Discourse of Technologically Specific Work. Journal of Communication Inquiry 36 (1): 24–43. DOI: 10.1177/0196859911426009.

Reilley M. (2024) The Journalist’s Toolbox: A Guide to Digital Reporting and AI. 1st edition. Oxfordshire, UK: Routledge. DOI: 10.4324/9781003431787.

Rogers E. (2003) Diffusion of Innovations. New York: Free Press.

Serdouk A., Bessam A. C. (2023) Bots in newsrooms: what future for human journalists? Media Watch 14 (1): 100–115. DOI: 10.1177/09760911221130816.

Shi Y., Sun L. (2024) How generative AI is transforming journalism: development, application and ethics. Journalism and Media 5: 582–594.DOI: 10.3390/journalmedia5020039.

Simon F. M. (2022) Uneasy Bedfellows: AI in the News, Platform Companies and the Issue of Journalistic Autonomy. Digital Journalism 10 (10): 1832–1854. DOI: 10.1080/21670811.2022.2063150.

Whyte Ch. (2020) Deepfake news: AI-enabled disinformation as a multi-level public policy challenge. Journal of Cyberpolicy 5 (2): 199–217. DOI: 10.1080/23738871.2020.1797135.

Wu S. (2024) Journalists as individual users of artificial intelligence: examining journalists’ “value-motivated use” of ChatGPT and other AI tools within and without the newsroom. Journalism 0 (0): 1–19. DOI:10.1177/14648849241303047.

Wu S., Tandoc E., Salmon C. (2019) When journalism and automation intersect: assessing the influence of the technological field on contemporary newsrooms. Journalism Practice 13 (10): 1238–1254.

Как цитировать: Зуйкина К. Л., Разумова Д. В. Технологии искусственного интеллекта в работе российских СМИ: инструменты, проблемы и угрозы // Вестник Московского университета. Серия 10. Журналистика. 2025. № 5. С. 79–103. DOI: 10.55959/msu.vestnik.journ.5.2025.79103

Поступила в редакцию 15.06.2025