Синтетический контент: к проблеме классификации

Синтетический контент: к проблеме классификации

Посредством анализа научной литературы автор уточняет значение понятия «синтетический контент» и предлагает оригинальную систему дифференциации его свойств по степени детерминированности процесса создания, уровню синтетичности и функциональному назначению.

А.В. Жеребненко открывает свою статью прогнозом, по которому следствием активной интеграции крупным медиабизном генеративных ИИ‑технологий в производственные цепочки к 2026 г. должно стать массовое внедрение приложений для автоматизированной генерации контента. Рост проникновения генеративного ИИ объясняется снижением издержек и повышением эффективности и творческого потенциала алгоритмических процессов, что сокращает потребление человеческих и материальных ресурсов и увеличивает рентабельность медиапроизводства. Сама область применения нейронных сетей расширилась от текстовой генерации к мультимедийному контенту, что, по мнению автора, является свидетельством перехода от опытных практик к системной интеграции. Несмотря на повсеместное распространение единая синтетического контента, его общепринятая дефиниция отсутствует, что создает научную проблему методологического характера по концептуализации термина и приведению его употребления к единообразию формы.

Основная часть статьи представляет собой обзор теоретической литературы с последующим представлением результатов его анализа. По сведениям А.В. Жеребненко, в трудах современных китайских ученых генеративные ИИ‑технологии рассматриваются как инновационный инструмент для производства контента, дополняющий традиционные пользовательские и профессиональные форматы (Chen, She, Sun, 2024). Для его обозначения А.В. Замков в своей аналитической работе предлагает термин «новостной медиаробот», понимаемый как интеллектуальная система для автоматизации ключевых этапов медиапроизводства — генерации и презентации материалов; при этом результат деятельности медиаробота — контент — трактуется как специфическая форма воплощения социального знания (Замков, 2019).

Проблематика природы синтетического контента затрагивается в статье австралийского ученого Р. Мильера, который описывает генеративные медиапродукты как данные, полностью синтезированные ИИ‑алгоритмами (Milliere, 2022). К разновидностям современного генеративного контента помимо видео, аудио, графики и текстов в настоящий момент относится как содержимое приложений дополненной реальности, так и полностью иммерсивные виртуальные среды.

Другой коллектив исследователей из КНР подчеркивает важный уточняющий аспект: ИИ‑контент всегда создается алгоритмом в рамках заданных инструкций (Liu, Wu, Chu, Qu, 2025). Именно такая модель скоординированного человеко‑машинного творчества, при которой алгоритм автономно генерирует материал на базе указаний пользователя, стимулировала трансформацию парадигмы профессионального медиапроизводства (Zhang et al., 2024).

Идея управляемости процесса получения машинного контента легла в основу предложенной Р. Мильером типологии, по которой синтетический контент может быть разделен на безусловный и обусловленный. Безусловный тип сгенерированного текста формируется без явных управляющих ограничений и отражает общую статистику обучающих данных, тогда как обусловленный создается под воздействием детерминирующих входных сигналов, обеспечивающих направленный контроль над его содержанием и атрибутами (Milliere, 2022). В качестве управляющих условий могут выступать класс‑метки, семантические шаблоны или развернутые текстовые запросы. Е.М. Исаев и М.В. Кокорева вводят уточняющий термин «автоматизированный контент» для обозначения новостей — преимущественно шаблонных текстов, порожденных правилами или методами машинного обучения, а потому генерируемых быстро и эффективно (Исаев, Кокорева, 2019).

Переходя к результирующей части работы, А.В. Жеребненко на основе проведенного ею анализа утверждает, что внедрение генеративного ИИ в медиа создает новую парадигму производства контента, основанную на совместном творчестве человека и машины. Ключевая категория данной новации — синтетический контент, который автор предлагает классифицировать по детерминированности генерации, степени синтетичности и функциональному назначению.

Детерминированность синтетического контента может варьироваться от безусловной, где алгоритм генерирует данные без внешних ограничений, до обусловленной, когда результат задается входными параметрами. Степень синтетичности зависит от вовлеченности ИИ-технологий в производство контента: будет ли это полностью созданный ИИ продукт или частично синтетические гибриды (deepfake, виртуальные инфлюенсеры, XR).

Функциональный критерий также подразделяет синтетический контент на две категории — репродуктивный, оптимизирующий существующие формы, и генеративный, порождающий новые смыслы и форматы. Комбинаторика трех вариаций описанных А.В. Жеребненко характеристик подчеркивает многомерность синтетического контента как явления и размывает традиционные границы между понятиями авторства, оригинала и производного.

Внедрение генеративного ИИ в производственные процессы, резюмирует в выводах автор, трансформирует архитектуру медиасистемы: участие искусственного агента в производстве контента привносит изменения в содержание, форматы, жанры и понятие авторства, порождая новые, еще недостаточно исследованные стратегии репрезентации реальности.

Предложенная ею методология, полагает А.В. Жеребненко, устраняет терминологическую неясность через выделение классификационных оснований — детерминированности генерации, уровня синтетичности и функционального предназначения контента. В результате автор создает интегративную классификацию синтетического контента, объединяющую технологические, качественные и социально-функциональные параметры. Дальнейшие исследования, убеждена А.В. Жеребненко, целесообразно сосредоточить на критериях идентификации и верификации синтетического контента и долгосрочных эффектах его использования в коммуникативных практиках.

Источник.