Журналистика | Филологический аспект №07 (123) Июль 2025

Субъектно-объектные аспекты взаимодействия искусственного интеллекта и цифровой аудитории в новостных медиасистемах

Бектяшкина Елена Викторовна
Директор, медиахолдинг «Максимум рекламы», РФ, г. Хабаровск, elena_bek@mail.ru

Аннотация: В статье рассмотрены субъектно-объектные аспекты взаимодействия искусственного интеллекта и цифровой аудитории в новостных медиасистемах. Выявлено, что несмотря на широкое применение ИИ в медиасфере, по-прежнему важным остается вопрос баланса между качественным и достоверным контентом. Отмечено, что цифровая аудитория в большей степени подвержена влиянию ИИ-систем. Сделан вывод о том, что субъект-объектные аспекты взаимодействия ИИ и цифровой аудитории выстраиваются в том числе и через редактора, который несет ответственность за сохранение за аудиторией права на информирование о взаимодействии с ИИ, запрет на передачу полномочий ИИ в вопросах нравственного выбора при подготовке медиаконтента, совместную ответственность редакции и разработчиков за последствия работы ИИ, определение круга тем, для работы над которыми этически неприемлемо использование ИИ.
Ключевые слова: цифровая аудитория, искусственный интеллект, новостная медиасистема

Bektyashkina Elena Viktorovna
Director, media holding «Maximum advertising», Russia, Khabarovsk

Abstract: It is noted that the digital audience is more susceptible to the influence of AI systems. It is concluded that the subject-object aspects of the interaction of AI and the digital audience are built, among other things, through the editor, who is responsible for preserving the audience's right to be informed about interaction with AI, prohibiting the transfer of powers to AI in matters of moral choice in the preparation of media content, joint responsibility of the editorial board and developers for the consequences of AI work, determining the range of topics for which the use of AI is ethically unacceptable.
Keywords: digital audience, artificial intelligence, news media system

Среди отечественных исследователей большое внимание теме взаимодействия аудитории и выбора Интернет-ресурсов в целом уделялось в работах Г.Г. Щепиловой [1, с. 50]. По мнению автора, обращение к тем или иным медиаресурсам обусловлено базовыми потребностями, в частности, стремлением получить новую информацию, стремлением к новизне, саморазвитию, а также развлечениям. Указанные первичные потребности связаны с функциональными характеристиками информационного контента СМИ, направленными на реализацию таких стимулов, как сравнение потребляемой информации, интеграция, социальная адаптация, подтверждение информации и др. [2, с. 687].

Л.В. Жихарева приводит результаты собственного исследования 92 респондентов в возрасте 18-20 лет (Рис.1.).

Рисунок 1. Предпочтения молодых людей в выборе источника информации [3]

Респондентам предлагалось проранжировать по степени предпочтительности медиаресурсы, медиаконтент в жанровом разнообразии. Как видно, среди источников медиа доминирует Интернет, тогда как ТВ и радио, по сути, являются «фоновым сопровождением» какой-либо другой деятельности. Кроме того, автор поясняет, что другие источники требуют концентрации внимания, мотивационной регуляции, то есть определенных усилий. Одним из мотивов выбора Интернет-источников является мотив присутствия и создания новых образов Я [3, с. 61].

Анализируя базовые основы взаимодействия цифровой аудитории и Интернета, можно объяснить и мотивы выбора ИИ как источника получения информации и/или создания контента (создание образов, генерация фото). С точки зрения персонального контента это вполне допустимо, однако, с другой стороны, восприятие созданной ИИ информации, например, в новостных медиа может дать как новые возможности, так и повлечь за собой разные последствия [4, с. 263].

Рынок ИИ в медиасфере постоянно насыщается новыми возможностями, тенденциями и сервисами.

На зарубежном рынке инструменты ИИ активно используются медиахолдингами. Например, Bloomberg использует ИИ для анализа финансовых данных и определения ключевых тенденций в экономических системах.

The New York Times привлекла ИИ для анализа спутниковых снимков во время израильских бомбардировок в Газе. В расследовании «Панамское досье» в 2016 году применили векторные базы данных, чтобы определить связи между подставными компаниями и частными лицами при анализе более 2,6 терабайта документов [5].

Stuff Group (Новая Зеландия) разработала Democracy AI, который ускоряет процесс сбора, обработки и анализа официальных документов, что позволяет более оперативно писать статьи.

NRK (Норвегия) создала ИИ на основе GPT-3.5, который генерирует краткие обзоры полноценных статей. Обзоры проверяются перед публикацией журналистами. При этом молодая аудитория чаще всего кликает на краткие обзоры, а более взрослое поколение переходит по ссылке на полный текст статьи.

Aos Fatos (Бразилия) создала чат-бот FátimaGPT для проверки фактов. Ответы привязываются к базе журналистских материалов, благодаря чему используется адекватная языковая модель общения. При этом бот подкрепляет ответ ссылками на источники информации, даты публикаций. Другой инструмент ИИ Agência Pública основан на технологии чтения текста, а Legislatech направлен на мониторинг правительственных документов.

Associated Press включила в свой штат редакторов по автоматизации и менеджеров по ИИ-стратегиям. Ключевыми навыками для такой работы становятся способность формулировать задачи для ИИ-систем и критически оценивать полученные результаты.

Несмотря на активное применение ИИ в медиасфере, существуют достаточно большие риски в восприятии цифровой аудиторией новостного контента [6, с. 115]. Во-первых, это дипфейки, направленные на распространение дезинформации. Во-вторых, ИИ – это искусственная генерация текста, а когда человек подписывается под таким текстом, то это плагиат, нарушение авторских прав, поскольку ИИ берет информацию из разных источников.

Парижской хартией об ИИ и журналистике созданы принципы этичного применения ИИ в медиасфере, среди которых:

1)      приоритет журналистской этики над технологиями;

2)      сохранение человеческого контроля над редакционными решениями;

3)      независимая оценка ИИ-систем;

4)      полная ответственность СМИ за контент, созданный с помощью ИИ;

5)      прозрачность использования ИИ;

6)      обеспечение подлинности и достоверности материалов;

7)      четкое разграничение реального и сгенерированного ИИ контента;

8) поддержка отношения с организациями – разработчиками ИИ;

9) участие в управлении ИИ;

10) персонализация контента под индивидуального пользователя [9, URL].

Ключевым принципом остается сохранение человеческого контроля над редакционными процессами, кроме того, важным представляется сохранение объективности, этичности, приверженности общественным интересам как фундаментальной ценности [7, с. 35].

Таким образом, несмотря на широкое применение ИИ в медиасфере, по-прежнему важным остается вопрос баланса между качественным и достоверным контентом.

В этой связи одним из актуальных вопросов становится взаимодействие ИИ и цифровой аудитории в новостных медиа.

Показательным примером является публикации статей на сайте CNET в 2022 году, когда компания не уведомила читателей о применении ИИ. В результате из 77 статей более половины содержали фактологические ошибки, что подорвало доверие аудитории [10, URL].

Цифровая аудитория окружена новостными медиасистемами, которые разными способами стремятся привлечь читателей, подписчиков [8, с. 60]. Соответственно, необходимо обеспечить платформы, каналы интересным контентом. Во многом эта задача делегируется ИИ-системам. Тем самым ИИ выступает в качестве субъекта, генерирующего содержание контента (объект). Тогда как цифровая аудитория считается субъектом, потребляющим данный контент (объект). Таким образом, ИИ как субъект взаимодействует с цифровой аудиторией как субъектом через содержание – объект.

Цифровая аудитория в большей степени подвержена влиянию ИИ-систем. Помимо рабочего контента, ИИ может анализировать комментарии, запросы пользователей, что позволяет корректировать контент, исходя из полученной информации.

Согласно результатам исследования общественного мнения, проведенного швейцарским университетом среди англоязычной аудитории Великобритании, Австралии, Канады, США и Ирландии с помощью реальных постов и твитов, созданных нейросетью, статьи, написанные ИИ, вызывают у цифровой аудитории больше доверия, чем контент, созданный людьми [11, URL]. Кроме того, ИИ позволяет генерировать индивидуальный контент на основе предпочтений пользователя и сделать это достаточно быстро – в таком случае реагировать на появление инфоповодов удается практически мгновенно.

Молодые люди не пытаются осмыслить достоверность информации линейно, понимают разницу между достоверными новостями и мемами, созданными ИИ, но при этом данное поколение не утруждает себя чтением полноценной статьи – они читают заголовки и комментарии, которым они могут доверять. Отчасти это объясняется тем, что реальные люди быстро разоблачат любые фейки.

Таким образом, субъект-объектные аспекты взаимодействия ИИ и цифровой аудитории выстраиваются в том числе и через редактора, который несет ответственность за:

- сохранение за аудиторией права на информирование о взаимодействии с ИИ;

- запрет на передачу полномочий ИИ в вопросах нравственного выбора при подготовке медиаконтента;

- совместную ответственность редакции и разработчиков за последствия работы ИИ;

 - определение круга тем, для работы над которыми этически неприемлемо использование ИИ.

1. Щепилова Г.Г. Потребность аудитории в интернете и традиционных СМИ // Вестник Московского университета. 2014. №5. С. 46-54.
2. 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. №4. С. 680-694.
3. Жихарева Л.В. Мотивационная структура медийных предпочтений современной молодежи // Научный результат. Педагогика и психология образования. 2019. Т. 5. №4. URL: https://rrpedagogy.ru/journal/article/1860/ (дата обращения: 08.05.2025).
4. Замков А.В. Новостной медиаробот: теоретические аспекты интеллектуальной системы генерации контента // Вопросы теории и практики журналистики. 2019. Т. 8. №2. С. 260–273.
5. Неренц Д.В. «Коллаборативная журналистика»: преодоление границ для создания масштабных проектов // Граница: Сборник научных трудов проекта NOT ONLY. NOT ONLY 2020: Теория и практика гуманитарных исследований. М.: Филинъ, 2021. С. 179-187.
6. Акуличева, А. Р. Нейросеть и журналистика: этический вопрос использования умных технологий в СМИ / А. Р. Акуличева, С. А. Алиева // Молодой ученый. 2023. № 51 (498). С. 115-117.
7. Дзялошинский И.М., Лободенко Л.К., Пильгун М.А. Социальные сообщества и коммуникационные сервисы в эпоху цифровой цивилизации. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2020. 745 с.
8. Лучинкина А.И. Специфика интернета как института социализации // Научный результат. Педагогика и психология образования. 2019. Т. 5, № 1. С. 59-69.

Список источников
9. PARIS CHARTER ON AI AND JOURNALISM. URL: https://baj.media/sites/default/files/analytics/files/2023/paris_charter_on_ai_and_journalism.pdf (дата обращения: 20.05.2025).
10. CNET found errors in more than half of its AI-written stories. URL: https://www.theverge.com/2023/1/25/23571082/cnet-ai-written-stories-errors-corrections-red-ventures (дата обращения: 20.05.2025).
11. Люди стали больше верить искусственному интеллекту, чем другим людям. URL: https://rg.ru/2023/07/02/liudi-stali-bolshe-verit-iskusstvennomu-intellektu-chem-drugim-liudiam.html(дата обращения: 20.05.2025).