Искусственный интеллект в медиа: как редакции учатся работать с нейросетями📖

24 апреля в Центре ИИ СПбГУ прошла конференция, которая объединила экспертов из университетов, технологических компаний и региональных СМИ для обсуждения реального опыта внедрения ИИ в журналистику.

Камилла Нигматуллина, эксперт Центра и заведующая кафедрой цифровых медиакоммуникаций СПбГУ, представила промежуточные результаты трехлетнего исследования (2025-2027), цель которого – зафиксировать трансформацию медиаиндустрии под влиянием ИИ.

📝С чем сталкиваются редакции сейчас:

⚪️нет планерок или документов, регламентирующих работу с ИИ
⚪️обучение происходит стихийно – сотрудники осваивают инструменты самостоятельно
⚪️бюджеты ограничены: большинство редакций полагаются на бесплатные версии нейросетей
⚪️юридические вопросы: использование зарубежных сервисов, маркировка сгенерированного контента

Как преодолеваются эти барьеры: исследования и кейсы✍️

Элеонора Расулова («Областное телевидение», Екатеринбург) показала кейсы автоматизации:

📌сервис «П.А.У.К.» за 30 секунд собирает новости из 700 источников, делает рерайт через ChatGPT и публикует в 24 соцсетях
📌цифровые аватары заменили ведущих прогноза погоды и сократили затраты на производство контента на 80%
📌сценарии программ (включая 4 часа ежедневного эфира) генерируются ИИ, редактор лишь проверяет результат

Кристина Зуйкина и Дарья Разумова (МГУ) провели исследование о применении ИИ в тележурналистике:

📤нет регламентов по использованию ИИ в 99% редакций
📤главные задачи: расшифровка аудио, перевод, поиск информации
📤этические дилеммы: кто автор контента? как маркировать дипфейки?

Ксения Болдина (Нижегородский университет) провела эксперимент с предвзятостью нейросетей (ChatGPT, DeepSeek, ЯндексGPT):

🔎зарубежные нейросети чаще применяют критику в отношении России и Китая, используя данные западных источников
🔎ЯндексGPT демонстрировал максимальную осторожность, избегая оценок

Оксана Силантьева («Силамедиа») поделилась опытом и трендами внедрения технологий еще с 1996 года:

📰«ИИ усиливает хаос», если в редакции нет стандартов
📰«Журналисты боятся изменений, а менеджеры не готовы перестраивать процессы»
📰курсы по ИИ учат «нажимать кнопки», но не развивают креативное мышление

Василиса Бейнансон (Нижегородский университет) провела опрос 225 студентов и 80 журналистов на предмет применения ИИ:

✅80% используют нейросети для рерайта и расшифровки и только 8% – для генерации изображений
✅главный навык: фактчекинг сгенерированного контента

👁Прогноз на 2027:

👁произойдет раскол медиасреды на ИИ-адаптированные и консервативные редакции
👁ИИ-грамотность – обязательная компетенция для журналистов
👁главный барьер – не технологии

«Есть история про инерцию, есть история про то, как учили, есть история про «все так делают, и я так буду делать». Для того, чтобы делать по-другому, нужно иметь смелость, ресурсы, волшебный пендель. То есть что-то, что должно двигать людей, чтобы они менялись», – подытожила Оксана Силантьева, «Силамедиа».

🛡Центр ИИ СПбГУ на проекте «Зайти в АйТи 2.0»: как это было?

26 апреля эксперты Центра– Михаил Козин (ведущий аналитик) и Ольга Ципп (специалист Центра ИИ СПбГУ) – провели мастер-класс в рамках проекта «Зайти в АйТи 2.0».

➡️Мастер-класс «Коммуникация будущего: ИИ, VR и человек» состоял из 3 интерактивных блоков:

1️⃣Разбор мышления: ИИ vs человек

Михаил Козин объяснил, как когнитивные искажения людей (стереотипы, «эффект якоря», ошибки обобщения) влияют на обучение ИИ. Участники освоили техники промптинга, чтобы минимизировать «галлюцинации» нейросетей.

2️⃣Тест Тьюринга на практике

С помощью платформы turingtest.live студенты попытались отличить ИИ от человека в реальном диалоге. За 5 минут нужно понять, кто скрывается за сообщениями!

3️⃣Цифровые наставники

Ольга Ципп показала, как создавать виртуальных собеседников для тренировки навыков публичных выступлений с помощью Character.AI. Участники смогли «прокачать» своих цифровых ассистентов!

Проект «Зайти в АйТи 2.0» объединил 61 студента из ведущих вузов (СПбГУ, МГУ, НИУ ВШЭ и др.). Проект реализуется при поддержке ПАО «Газпром» и НИУ ВШЭ, а его цель – подготовить молодых IT-специалистов для решения задач нефтегазовой отрасли с помощью искусственного интеллекта.