Почему сегодня нам нужен подход к контенту на основе ИИ?

marsbitОпубликовано 2026-06-30Обновлено 2026-06-30

Введение

Недавно проект ИИ-анимации Amazon «Punky Duck» был остановлен из-за этических споров, что отражает дилемму ИИ в создании контента. Несмотря на быстрый рост ИИ-контента (например, полноценные фильмы к 2026 году и популярные короткие видео), его проникновение в традиционную киноиндустрию вызывает опасения по поводу замены человеческого творчества и утраты уникальных ценностей. В статье подчёркивается, что человеческое творчество обладает незаменимыми качествами: инновационность, трудозатраты и эмоциональная связь, основанная на личном опыте. В отличие от этого, ИИ лучше подходит для производства «культурного фастфуда» — короткого, шаблонного контента для развлечения, но не для глубокого художественного высказывания. Однако бесконтрольное развитие ИИ-контента несёт риски: удешевление производства может вытеснить авторов-людей, взрывной рост объёмов ведёт к снижению общего качества и «мусорному» контенту, а высокая скорость генерации усложняет контроль за соблюдением авторских прав и этических норм. Для регулирования этих процессов необходима новая концепция — «мировоззрение в отношении ИИ-контента», основанное на четырёх принципах: ИИ должен расширять, а не сужать пространство для человеческого творчества; уважать и защищать результаты труда людей, а не присваивать их; человек должен сохранять ведущую роль и нести ответственность в творческом процессе; процессы создания ИИ-контента должны быть прозрачными и понятными для пользователей и регуляторов. Ключевой вывод: в эпоху И...

Недавно AI-мультфильм «Punky Duck» (также известный как «Pu nky D uck»), разработанный Amazon, столкнулся с острыми этическими спорами и сопротивлением в интернете. В итоге режиссёр Хорхе Гутьеррес (Jorge Gutierrez) объявил о прекращении производства этого мультфильма. Этот проект, который студия Amazon MGM Studios считала «творческим прорывом» (Creative breakthrough), своим финалом стал миниатюрой нынешней неловкой ситуации с AI-контентом.

Для развития киноиндустрии 2026 год стал важной вехой: ИИ прошёл путь от генерации впечатляющего видео до непосредственного создания цельных визуальных историй; от повышения эффективности отдельных производственных этапов до порождения совершенно новых конвейеров производства короткометражек; от единичной замены реальных актёров до стимулирования взрывного роста симулякрового контента. Эти стремительные изменения привели к беспрецедентной «внутренней борьбе» в мировой киноиндустрии:

С одной стороны, продвижение ИИ вглубь кинопроизводства, кажется, уже невозможно остановить, полнометражные AI-фильмы для кинотеатров ускоряются. Во время только что завершившегося 79-го Каннского кинофестиваля южнокорейский AI-фильм «RAPHAEL» демонстрировал фрагменты на Каннском кинорынке (Cannes Marché du Film). Этот научно-фантастический полнометражный фильм, планируемый к выходу в кинотеатрах в 2026 году, был создан командой всего из 7 человек с помощью AI Kling 1 . Другой 75-минутный AI-фильм «Сны фиалок» (Dreams of Violets), созданный всего за 3 месяца и 2000 долларов, стал первым в мире полностью AI-сгенерированным полнометражным фильмом, попавшим в конкурсную программу крупного кинофестиваля 2 . В то же время первый в Китае родной для кинотеатров AI-фильм «Саньсиндуй: Прошлое будущего» официально получил «Драконью печать» от Государственного управления кино КНР 3 , что знаменует собой открытие совершенно новой эры легального применения ИИ в китайском кино.

С другой стороны, критика и споры вокруг AI-кино далеко не прекратились. «Замена реальных актёров» считается последним оплотом наступления ИИ в сфере кино и наиболее спорной темой. В мае американский профсоюз актёров (SAG-AFTRA) достиг временного четырёхлетнего соглашения с крупными голливудскими кинокомпаниями, которое требует ограничить использование AI-генерированных «синтетических актёров», за исключением случаев, когда можно доказать их «значительную дополнительную ценность» 4 . Внутри Китая тема «библиотеки AI-артистов» вызвала широкую волну беспокойства относительно соответствия стандартам авторизации цифровых образов, качества AI-игры и даже будущей формы киноиндустрии 5 .

Кажется, ИИ в киноиндустрии «танцует в кандалах». Среди этих противоречащих друг другу голосов фокус также становится ясным: когда технология уже необратимо стимулирует перестройку индустрии, ключевой вопрос об ИИ сместился с «следует ли его использовать» на «как его использовать».

Пришло время обсудить границы применения ИИ в сфере культурного контента. И это, возможно, является настоящей отправной точкой для встречи с этим ударом ИИ.

Почему проникновение ИИ в кино вызывает особое беспокойство?

В отличие от многих отраслей, после внедрения ИИ в сферу культурного контента радость по поводу снижения издержек и повышения эффективности длилась недолго, быстро сменившись сомнениями, тревогами и разногласиями. Это кажется довольно парадоксальным явлением.

По сравнению с непосредственно затронутыми специалистами, широкая публика демонстрирует более сложную потребительскую психологию: с одной стороны, они погружены в AI-видео с питомцами и «фруктовые короткометражки» на платформах коротких видео, с другой — сопротивляются AI-полнометражкам и AI-артистам в социальных сетях. В 2025 году рынок китайских AI-манхуа-дорам достиг 18,98 млрд юаней 6 , что в определённой степени удовлетворило спрос зрителей на фэнтези, фантастику и контент с «дырами в логике». За рубежом «фруктовые AI-короткометражки» с их клишированным, абсурдным сюжетом захватили социальные платформы: аккаунты, связанные с ними, набрали более 3,1 млн подписчиков за 9 дней после запуска. Эта тенденция также быстро распространилась в Китае, где соответствующие видео набрали сотни миллионов просмотров на социальных платформах.

Это доказывает, что AI-генерируемый видеоконтент уже получил широкую рыночную основу. Но когда ИИ появляется в традиционном кинопроизводстве, это часто вызывает сомнения, а некоторые AI-создатели даже подвергаются нападкам как «предатели искусства, продавшие себя».

Основная проблема заключается в том, что у людей различаются мыслительные структуры и психологические потребности в разных медиасценариях, и соответствие ИИ различным медиа-контентам также становится разным.

Нам естественно требуется духовная пища разного уровня

С точки зрения социальной психологической структуры, у людей есть два разных типа мышления. Когнитивный психолог Даниэль Канеман (Daniel Kahneman) отмечает, что человеческий мозг по природе имеет «двойную систему»: Система 1 работает автоматически и быстро, не требуя концентрации внимания, больше полагаясь на интуицию и быстрые суждения. Система 2 требует концентрации внимания и связана с более осторожным мышлением и обработкой смыслов. В процессе культурного потребления две системы соответствуют различным уровням когнитивного вовлечения и далее формируют дифференцированные потребительские потребности: первая обычно соответствует развлекательной деятельности, направленной на получение поверхностного удовольствия, вторая — духовно-культурной деятельности, направленной на глубокое размышление и смыслообразование.

В процессе развития современных медиа различные медиа стали выполнять разные функции и удовлетворять разные потребности: например, серьёзное чтение и кино стали относительно глубокими носителями контента, в определённой степени выполняя роль каналов «смыслового обеспечения» общества, играя роль в стимулировании мышления, пробуждении эмоций и формировании консенсуса. Такие модели потребления, как короткие видео, веб-сериалы, мобильные игры, соответствуют нынешней ситуации, когда у современных людей много фрагментированного времени, и выполняют функции мгновенного развлечения и фрагментированного отдыха. Физические свойства медиа приспособились к такому разделению функций и, в свою очередь, дополнительно формируют различные состояния внимания человека.

Мы можем условно использовать термины «культурная основная пища» и «культурный фастфуд», чтобы различать функции и характеристики двух типов контента. Хотя это различие не полностью строгое (например, полнометражные фильмы также могут предоставлять «культурный фастфуд», а короткие видео — нести «культурную основную пищу»), в целом разные медиа-формы склонны формировать различные контентные характеристики, чтобы соответствовать разной потребительской психологии.

Что касается видеоконтента, возможно, можно понять это различие с точки зрения медиа-формы: Чем больше экран, чем дальше изображение и чем длиннее хронометраж, потребляемый контент ближе к «культурной основной пище», и человеку нужно войти в состояние большего вовлечения; и наоборот, чем меньше экран, чем ближе изображение и чем короче хронометраж, контент больше представляет собой «культурный фастфуд», и человеку легче войти в состояние более поверхностного мышления и низкого вовлечения.

ИИ больше соответствует логике производства «культурного фастфуда»

Текущие возможности ИИ по созданию контента в высокой степени соответствуют «культурному фастфуду».

Соответствие фрагментированному, быстрому повествованию. Характеристики коротких видео и мини-сериалов предоставляют ИИ сценарии «использования сильных сторон и избегания слабых». Во-первых, такой контент имеет черты «модульного творчества»: быстрый повествовательный ритм, короткие сюжетные отрезки, шаблонность персонажей и сцен. Такой творческий режим естественно подходит для обучения и имитации ИИ, потому что ему требуется не сложный сюжет и детальная проработка персонажей, а быстрая перекомпоновка зрелых моделей. В то же время на маленьком экране и при быстром повествовании зрители редко долго фокусируются на конкретном кадре или деталях игры, небольшие изъяны AI-контента или неестественность синтетической игры часто не становятся решающим недостатком. «Неаутентичность», создаваемая ИИ, иногда не только не разрушает впечатление от просмотра, но даже может формировать уникальную абсурдную эстетику в визуальном стиле.

Удовлетворение потребностей в поверхностном эмоциональном потреблении. Преимущества ИИ в создании визуальных чудес и преувеличенной игры хорошо соответствуют потребительским свойствам контента, такого как короткие видео и мини-сериалы. По своей сути такой контент является продуктом эмоционального потребления, потребление которого пользователями происходит по логике «фастфуда»: большую часть времени пользователи быстро скроллят, стремясь к быстрой эмоциональной отдаче, а не к длительному эмоциональному погружению. ИИ может предоставить такому контенту более новые концепции, более «взрывные» визуальные эффекты, дополнительно усиливая ощущение удовольствия и удовлетворяя поверхностные эмоциональные потребности потребителей.

Соответствие бесплатной бизнес-модели. Платформы коротких видео и большинство платформ мини-сериалов в основном работают по бесплатной модели. Бизнес-стратегия платформ заключается в максимальном продлении времени пребывания пользователей и осуществлении коммерческой конвертации через рекламу и дистрибуцию трафика. Поэтому массовое предложение и постоянно обновляемый контент-поток являются основой коммерческого дохода платформ. Способность контента к быстрому производству более важна, чем наличие у него полного и сложного внутреннего ядра. Высокая производительность ИИ обеспечивает платформы огромным предложением контента, а коммерческие потребности платформ дополнительно стимулируют быстрое развитие AI-контента.

Вхождение ИИ в кино означает более глубокий вызов для «человека»

ИИ нашёл соответствующие ему сценарии видеоконтента на уровнях медиа-форм, потребительского спроса и бизнес-моделей, но это не означает, что он обладает способностью проникать в ядро кинотворчества. Это связано не только с тем, что киноиндустрия в ходе долгой истории предоставила зрителям более высокие художественные ожидания и обещания качества, но, что более важно, киноиндустрия предъявляет более высокие требования к участию «человека».

Со стороны предложения ИИ атакует более зрелую, богатую и прочную цепочку создания стоимости и может оказывать давление на многие производственные звенья и рабочие места, вызывая трансформационные трудности, гораздо большие, чем в новых видеопотоках. В то же время ИИ концентрирует процесс «от обучения до производства» человеческого создателя, с невообразимой для человека эффективностью поглощает результаты выдающихся режиссёров, сценаристов и актёров в истории человечества и, путём компиляции, по требованию выдаёт различные истории и стили.

Со стороны потребления прямое создание киноработ ИИ означает, что ИИ перестанет ограничиваться предоставлением зрителям поверхностных сенсорных стимулов и начнёт пытаться поставлять человечеству «культурную основную пищу»: в плане эмоционального выражения ИИ перестанет ограничиваться выдачей фрагментированных историй и преувеличенной игры и начнёт пытаться формировать «реальность», выражать «эмоции», вызывать «сопереживание», стремясь заставить зрителей поверить в правдивость и погрузиться.

Оба аспекта означают, что ИИ будет и дальше бросать вызов уникальности человека — креативности, мышлению, эмоциям, пытаясь ещё больше перейти границу между человеком и ИИ. Именно это и заставляет людей по-настоящему беспокоиться по поводу AI-произведений.

В контент-индустрии ценность человека уникальна

Тогда действительно ли AI-творчество заменит ценность реального человеческого творчества?

Отличие от других отраслей заключается в том, что одна из ключевых ценностей культурной контент-индустрии — это «общение между людьми». Ценность контент-продуктов неразрывно связана с человеческим опытом, эмоциями и субъективностью. Эта особенность усложняет дискуссию о ценности AI-творчества.

Во-первых, ИИ обязательно переопределит «ценность контента» или изменит вес различных ценностей, сделав некоторые виды человеческого контента менее важными, а другие — более дефицитными. Следовательно, AI-генерируемый контент будет удовлетворять ожиданиям людей и заменять человеческое творчество в некоторых жанрах.

Это связано с тем, что ИИ меняет производственные ресурсы контент-индустрии: когда ценность контент-продукта сильно зависит от стандартизированного, воспроизводимого творческого ресурса, он легче сталкивается с риском обесценивания и замены.

Типичным примером является резкое снижение технологического порога визуальных эффектов в фильмах, что оказывает давление на жанры, сильно зависящие от аудиовизуальных технологий. В системе современной киноиндустрии ценность кинопроизведения во многом определяется техническими аспектами, такими как качество изображения, стиль съёмки, визуальные эффекты. История развития киноиндустрии сама по себе является историей постоянного технологического совершенствования. С 2025 года ИИ может быстро имитировать стили съёмки, массово генерировать визуальные чудеса, ломая редкость кинотехнологий и постоянно повышая порог визуальной стимуляции. Простые аудиовизуальные чудеса также всё меньше впечатляют зрителей. В будущем киноработы, которые используют кинотехнологии в качестве «козыря», с высокой вероятностью будут полностью покрыты автоматизированным AI-творчеством.

Во-вторых, ИИ не может полностью заменить ценность человеческого творчества. В создании культурного контента человек имеет как минимум три измерения ценности, которые трудно заменить: инновационность, трудовые затраты, эмоциональное взаимодействие.

Инновационность человека

Нельзя отрицать, что ИИ, снижая порог входа, в значительной степени высвобождает творческий потенциал широких масс, питая бесконечные возможности повествования и эстетики. Но действительно ли ИИ повышает инновационность контент-индустрии?

Возвращаясь к реальным данным: после масштабного применения ИИ в таких областях, как видео, веб-романы и музыка, появилось небольшое количество действительно инновационных работ, стимулировавших появление небольшого числа произведений, лидирующих в эстетическом стиле, тематике, повествовательных парадигмах. Но одновременно пришло массовое, шаблонное, клоноподобное творчество. В первом квартале 2026 года в индустрии было выпущено около 128 000 веб-сериалов, из которых примерно 122 000 были AI-сериалами, что составляет более 95% 7 . Однако темы были сильно сконцентрированы на фэнтези, фантастике, перерождении и других однотипных жанрах. Наиболее заметные инновации в повествовании веб-сериалов в первой половине года по-прежнему пришли от человеческого творчества, например, сериал «ENEMY», сочетающий «бесконечный поток» с традиционной китайской оперой и патриотическими чувствами.

Причина проста: ИИ может рекомбинировать только в рамках известных ему данных произведений, не может генерировать «новое», выходящее за пределы обучающей выборки. В целом ИИ, имитируя выдающиеся произведения людей, может поднять «среднее качество» контент-работ, но ему трудно создавать пионерские, ведущие, прорывные произведения.

Результаты человеческого труда

Трудовые затраты создателя сами по себе являются важным источником ценности и редкости культурных произведений. Длительная шлифовка и глубокое вовлечение в творческий процесс являются не только гарантией качества произведения, но и как символ ценности встраиваются в произведение, позволяя зрителям ощущать, что с ними «обходятся серьёзно».

На примере телесериалов: медленное создание авторами и медленное восприятие потребителями формируют совместное создание ценности, основанное на временных затратах. Телесериал «Цветы» готовился 6 лет и снимался 3 года, «Главная роль» отшлифовывалась 8 лет, а сцена «Операция Гуцин» в «Трёх телах» длительностью почти 25 минут готовилась 4 месяца и снималась 27 дней. Когда люди тратят несколько недель на просмотр сериала, они также ощущают, как создатели постепенно выстраивают персонажей и смыслы. Такое взаимное вложение времени создателями и потребителями составляет часть уникальной ценности произведения.

ИИ значительно сокращает человеческий труд, стоящий за произведением, а также ощущение ценности, приносимое этим «вложением жизни». Раньше создание контента зависело от человеческого творчества, времени, энергии; сейчас AI-творчество расходует вычислительные мощности, электроэнергию и стоимость вызова моделей. Зрителям в логике технологической калькуляции затрат будет сложнее ощутить редкость и даже невосполнимость, приносимые «вложением жизни».

Жизненный опыт и эмоциональное взаимодействие человека

Классические культурные произведения часто трудно воспроизвести не только из-за высокого мастерства, но и потому, что они конденсируют уникальный жизненный опыт и личное выражение создателя. С одной стороны, реальные переживания и подлинные эмоции, передаваемые создателем в контент-продукте, позволяют зрителям установить духовную связь с душой по ту сторону произведения, что составляет важное значение культурного контента. С другой стороны, уникальный выбор и личность создателя также являются неотъемлемой частью произведения. Изменение эмоций актёра, приводящее к импровизации, или изображение художником своих уникальных снов часто могут создать для зрителей особый смысл. Ценность культурных произведений во многом проистекает из этого процесса, который невозможно полностью предсказать и стандартизировать.

AI-творчество привносит логику оптимального решения: текст, мелодии и изображения, генерируемые по промптам, часто точны, но также обычны. А в культуре и искусстве всегда есть часть, выходящая за рамки инструментальной рациональности. По мере прогресса технологий ИИ, возможно, однажды сможет генерировать картины уровня мастеров, тонкую игру персонажей, пронизанные эмоциями голоса, но он не сможет мобилизовать собственное уникальное «понимание» и «опыт», не говоря уже о реализации персонализированного выражения. На уровне промышленного производства это означает повышение эффективности и снижение рисков; но на художественном уровне это также может вести творчество к постепенному скольжению в сторону скучных шаблонов. Когда те изначально полные неопределенности суждения, выборы и ошибки будут устранены вместе, уникальные человеческие краски также будут стёрты, что заставит людей ещё больше ценить несовершенные, но подлинные человеческие выражения.

Развитие AI-контента сталкивается с риском «перехода границ»

Хотя AI-творчество не может заменить всю ценность человеческого творчества, оно благодаря значительным преимуществам в затратах, объёмах и эффективности достигло взрывного роста и расширяется со скоростью, значительно превышающей человеческий контент. ИИ принёс огромную жизненную силу для развития отрасли, но также создал вызов экосистеме человеческого творчества и даже может перейти границу «человекоцентричного» развития. Этот риск «перехода границ» в основном проявляется на трёх уровнях.

Преимущество в затратах: возможное вытеснение и присвоение человеческого творчества

В то время как технологии, такие как книгопечатание, кино, телевидение, интернет, оказывали давление на традиционные контент-позиции, они также создавали много новых рабочих мест, предоставляя равные возможности для конкуренции. ИИ явно отличается от предыдущих медиа-трансформаций: преимущество в стоимости производства AI-контента в основном основано на двух предпосылках: во-первых, изучение и имитация уже существующих человеческих произведений; во-вторых, замена части человеческих звеньев.

Что касается отрасли в целом, сокращение рабочих мест, вызванное трансформацией контент-индустрии под влиянием ИИ, часто больше, чем создание новых, и это выталкивает часть специалистов на периферию индустрии. Например, ИИ может «десквалифицировать» многие производственные звенья в киноиндустрии и индустрии веб-сериалов, тем самым сокращая большинство позиций, таких как дизайн раскадровки, монтаж начального уровня, а новые должности, порождаемые им, такие как «специалист по выбору карточек» 8 , часто характеризуются низким доходом, низкими гарантиями и высокой заменяемостью. В то же время «быстрые переменные», такие как применение технологий и правила платформ, и «медленные переменные», такие как переподготовка кадров и трансформация бизнеса, не совпадают, в результате чего многие компании и специалисты не успевают осуществить трансформацию, сталкиваясь с трудностями в ведении бизнеса и кризисом безработицы.

Среди разных создателей некорректное использование ИИ может привести к тому, что результаты творчества одних людей будут присвоены другими, становясь питательной средой для их быстрого творчества и монетизации, создавая новые несправедливые конкурентные отношения. Способности AI-моделей происходят из массового обучения существующим человеческим произведениям, а некоторые материалы, используемые для обучения больших моделей, не были авторизованы оригинальными авторами, и оригинальные авторы также не участвовали в распределении выгод, формируя «хищническое» развитие за счёт жертвования чужими творческими результатами. От обвинений Американской ассоциации кинокомпаний и Disney в адрес китайских больших моделей в краже интеллектуальной собственности, такой как «Звёздные войны», серии Marvel в феврале 9·10 , до совместного протеста более тысячи ведущих писателей веб-романов против AI-«рерайтинга» в июне, хаос нарушений прав ИИ продолжает вызывать потрясения в контент-индустрии 11 .

Взрывной рост объёмов: вызов низкокачественного контента

ИИ позволил человечеству войти в эпоху изобилия контента, но также поставил беспрецедентный вопрос: когда контент-продукты могут поставляться бесконечно, действительно ли чем больше, тем лучше?

В определённых рамках увеличение предложения культурного контента означает полную конкуренцию на рынке, высвобождение нишевых идей, разнообразие выбора для пользователей и является признаком процветания рынка. Однако, когда предложение контента превышает границы несущей способности внимания масс, создавая огромные ножницы дисбаланса спроса и предложения, большее количество контента больше не будет приносить больше качественных работ и благ, а, наоборот, может вести к порочному кругу в экосистеме контента.

Американский юрист китайского происхождения Тим Ву (Tim Wu) в книге «Торговцы вниманием» (The Attention Merchants) указывает, что в эпоху, когда информация бесконечно доступна, торговцы вниманием, стремясь завладеть этим дефицитным ресурсом, постоянно вовлекаются в гонку без дна (race to a bottomless bottom). Это означает, что при в основном постоянном и крайне дефицитном общем объёме внимания масс производители контента, чтобы завладеть ресурсом внимания, будут постоянно двигаться к более стимулирующему, более лёгкому для потребления, более угодливому контент-продукту; качественный контент, не получая стимулов от рыночного вознаграждения, будет постепенно сокращать пространство для выживания; способность потребителей воспринимать глубокий контент будет обратно тренироваться и ослабляться, дополнительно закрепляя эту тенденцию негативного развития.

Такой механизм «плохие деньги вытесняют хорошие» проявляется в некоторых сферах AI-контента. Когда AI-манхуа-дорамы производятся десятками тысяч в месяц, а AI-веб-роман — сотнями тысяч слов в день, предложение переживает огромный взрыв, тогда как спрос по-прежнему ограничен общим объёмом внимания человека — 24 часа в сутки. В индустрии AI-манхуа-дорам появились признаки резкого роста производства и снижения вероятности появления хита: в 2025 году было выпущено 60 000 AI-манхуа-дорам, вероятность хита составила всего 0,16%; в феврале 2026 года количество AI-манхуа-дорам взлетело до более чем 120 000, а вероятность хита упала до менее чем 0,12% 12 . Индустрия веб-романов столкнулась с серьёзным ударом AI-водянистых романов, некоторым платформам пришлось обрабатывать более 150 000 низкокачественных книг в месяц, в основном связанных с AI-генерацией и злонамеренным «разбавлением», что подчёркивает серьёзный вызов, который AI-контент создаёт для автономии платформ.

Словарь Merriam-Webster и журнал The Economist выбрали «slop» (искусственный мусор) в качестве слова 2025 года, что отражает всеобщую усталость людей от распространения низкокачественного AI-контента 13 . Эти тенденции показывают, что увеличение контент-производства не будет автоматически увеличивать благосостояние отрасли и пользователей, а, наоборот, при отсутствии руководства может усилить распространение низкокачественного контента, захватить пространство для качественного и ввергнуть отрасль в негативный цикл.

Повышение эффективности: упреждение и усиление рисков безопасности

В эпоху печатных СМИ, телевидения или интернета проверка, фильтрация и ответственность за контент в основном сосредоточены на этапе распространения. Тот факт, что для традиционного контента можно было применять подход апостериорной проверки, по сути, зависел от двух условий: во-первых, скорость производства была ниже скорости проверки; во-вторых, риски производственного звена эффективно контролировались на этапе распространения. ИИ, предельно сжимая процесс производства контента, разрушает эти две предпосылки, значительно повышая сложность построения контентных защитных рубежей.

Во-первых, контентные риски упреждаются. Точки риска AI-контента распространились на более скрытые этапы обучения моделей. Как только данные обучения больших моделей сталкиваются с проблемами нарушения прав, насилия, порнографии, отклонения ценностей, это приведёт к риску в момент, когда бесчисленные пользователи будут вызывать данные и генерировать контент. Чтобы контролировать возникновение этих проблем, необходимо отслеживать источники языкового корпуса, правила очистки, выравнивание ценностей и другие звенья, иначе трудно будет осуществлять точный контроль на этапе распространения каждого продукта. Это означает, что управление контентом должно распространяться от «соответствия произведения» на всё «соответствие процесса генерации и системы».

Во-вторых, сложность идентификации и проверки рисков также значительно возросла. В эпоху ИИ контент, быстро и массово генерируемый пользователями, создаёт беспрецедентные вызовы для механизмов проверки. В то же время нарушения прав ИИ постоянно эволюционируют, приобретая новые формы и средства; на практике признание и управление нарушениями прав ИИ сталкиваются с большими трудностями. Преобразование ИИ механизма производства контента бросает вызов существующей системе управления контентом, требуя более чёткого и строгого механизма защиты прав.

Как определить границы развития AI-контента?

Именно потому, что человеческое творчество имеет незаменимую ценность, а ИИ отличается от каждой предыдущей технологической трансформации контент-экосистемы, он может сжимать общее творческое пространство человека и создавать беспрецедентные контентные риски, поэтому ИИ подталкивает человечество к этапу, когда необходимо заново прояснить границы и установить правила.

В конце мая Государственное управление авторского права КНР и ещё три ведомства запустили специальную операцию «Меч-2026», впервые включив правоприменение в сфере авторских прав в области искусственного интеллекта в качестве одного из четырёх ключевых направлений. 24 июня Национальное управление радио и телевидения КНР (NRTA) опубликовало для общественного обсуждения «Методы управления развитием микро-сериалов (проект)». 25 июня Управление сетевых аудиовизуальных программ NRTA отдельно опубликовало стандарты классификации и уровневой оценки AI-микро-сериалов, снизив порог саморегулирования платформ AI-микро-сериалов до 300 000 юаней. Управление AI-контентом в Китае вступило в более систематизированную и точную фазу.

Сегодня нам нужен как AI-контент, так и подход к AI-контенту. Это означает, что необходимо признать ценность ИИ в творчестве, но также нужно честно смотреть на риск «перехода границ» ИИ и провести чёткие границы: в эпоху контента, где ИИ и человек сосуществуют, настоящий прогресс заключается не в резком снижении затрат, расширении объёмов производства, скачке эффективности, а в использовании ИИ для расширения творческого пространства человека, защиты творческих результатов человека, повышения качества творчества человека, охраны базовых принципов творчества человека.

Подход к контенту в эпоху ИИ должен следовать четырём основным принципам:

Обеспечить расширение, а не сжатие творческого пространства человека

Тенденция к низкому качеству, вызванная взрывным ростом AI-контента, может стать отражением механизма «плохие деньги вытесняют хорошие» в культурной сфере. Чтобы предотвратить эту тенденцию, производители и платформы должны смотреть не только на «данные объёмов» AI-контента, но и уделять внимание правам на выражение человеческого творчества и устойчивости промышленной экосистемы. Пропорции ресурсов, распределение трафика, распределение доходов между человеческим контентом и AI-контентом в производстве и дистрибуции должны быть включены в регулярный мониторинг и раскрытие. В то же время следует поощрять совместное производство киноработ человеком и ИИ, защищая пространство для развития человеческого творчества при использовании ИИ для повышения качества и эффективности.

Среди пяти принципов AI-творчества, обнародованных Netflix, один гласит: «Без согласия нельзя использовать генеративный ИИ для замены игры актёров или другой работы, охватываемой профсоюзами». Американский профсоюз актёров (SAG-AFTRA) выдвинул идею введения «налога Тили» (Tilly Tax) 14 для киностудий, использующих идеи ИИ для замены реальных актёров, что с точки зрения экономических рычагов предоставляет новый подход к балансу между AI- и человеческим творчеством.

Обеспечить уважение, а не присвоение творческих результатов человека

Когда процесс AI-творчества можно свести к «одному человеку плюс один инструмент большой модели», этот скрытый производственный процесс должен быть включён в управленческую структуру, чтобы сохранить симметричные отношения между «вкладчиком» и «получателем выгоды» и поддерживать базовые принципы здоровой рыночной экосистемы. От создателей следует требовать раскрытия их производственного процесса, тренировочные данные инструментов моделей должны получать законную авторизацию, создатели генерируемого контента должны нести обязательства по отслеживаемости, оригинальные авторы должны получать институционализированные возможности указания авторства и участия в распределении доходов.

Отраслевая практика исследует эти пути. Американская академия кинематографических искусств и наук, организатор премии «Оскар», устанавливает, что жюри может потребовать от съёмочной группы разъяснить конкретные способы использования ИИ. Netflix требует, чтобы без достижения соглашения нельзя было вводить в AI-инструменты изображения, картинки, голоса и личную информацию актёров для тренировки данных; сценарии и другие творческие материалы не могут сохраняться AI-инструментами или использоваться для тренировки данных 15 .

Обеспечить доминирующее положение человека в творчестве и принятие им ответственности

Особенность культурной контент-индустрии определяет, что «автор» — это не просто юридический статус, но и точка опоры культурного смысла. Человеческие ценностные суждения должны занимать доминирующее положение в творческом процессе, ИИ может участвовать в производстве как вспомогательный инструмент, но эстетическая ориентация, ценностное выражение и творческие решения произведения всё равно должны быть окончательно выполнены человеком.

Ведущие мировые контент-организации уже отреагировали на этот принцип. Правила AI-творчества Netflix чётко определяют: AI-генерируемый контент может использоваться только как временный материал, не может быть конечным результатом для поставки. Другими словами, творческий процесс должен проходить через существенное участие и контроль человека. Каннский кинофестиваль объявил, что полностью AI-генерированные работы запрещены к участию в конкурсе на «Золотую пальмовую ветвь». Американская академия кинематографических искусств и наук также чётко определила, что право на получение премии «Оскар» имеют только выступления и сценарии с участием человека; помимо актёрской игры и сценария, судьи будут оценивать достижения фильма, исходя из «роли, которую человек играет в ядре произведения» в процессе творчества 16 . Премия «Золотой глобус» для актёрских наград позволяет использовать ИИ для усиления или помощи в игре при информированном согласии актёра; для неактёрских наград требуется, чтобы «человеческое творческое руководство, художественное суждение и творчество на протяжении всего производственного процесса сохраняли доминирующее положение» 17 .

Обеспечить открытость, прозрачность и информированность AI-творчества

В эпоху ИИ теорию «Привратника (Gatekeeper)» социального психолога Курта Левина (Kurt Lewin) необходимо расширить. Когда риски AI-контента уже сместились с узлов распространения к узлам генерации и даже обучения, AI-контент должен соответствовать принципу «платформа может отследить, регулятор может привлечь к ответственности, пользователь может распознать»: отрасли необходимо перейти от управления результатами к управлению всем процессом, установить механизм совместного управления с участием многих субъектов отрасли; пользователи имеют право знать, связан ли потребляемый ими контент с AI-творчеством, и решать, принимать ли AI-генерируемый контент. Помимо реализации системы маркировки AI-генерируемого контента, также необходимо исследовать ограничения на рекомендации AI-контента, например, защищать несовершеннолетних, ещё не сформировавших способность к суждению, от влияния AI-контента.

Заключение: человек должен стать «рулевым» технологии

Удар, наносимый ИИ, заставляет людей заново задуматься о сущностной ценности культурного контента, мировые контент-платформы и отраслевые организации одна за другой разрабатывают нормы применения ИИ, и начинает проявляться консенсус вокруг «человекоцентричного искусственного интеллекта (Human-Centered AI)». Нам нужны не только правила и системы, но и новые ценности, новый социальный коллективный консенсус эпохи ИИ.

Вице-президент Tencent Group, председатель Tencent Research Institute Сы Сяо указывает, что в эпоху AI-контента человек должен стать «рулевым» технологии. «Рулевой» — это не какая-то одна платформа или организация, а «люди», стоящие на каждом культурном этапе: способность человека к суждению, контролю, эстетическому восприятию на каждом звене — производстве, распространении, потреблении — становится важнее, чем когда-либо прежде.

Будущее AI-контента не должно быть разрушительным технологическим цунами, а должно быть плавным плаванием, которым управляет человек, и где человечность и технологии совместно охраняют путь. Это касается не только судьбы культурной контент-индустрии, но и того, как на историческом рубеже, когда ИИ перестраивает человеческое общество, мы сохраняем субъективность создателя и ключевую ценность культуры как носителя духовного общения людей. Отправной точкой всего этого станут каждый человек и каждое совместное творчество человека и машины. Только став хорошим «рулевым» технологии, можно совместно продвигать ИИ к добру, а культуру — к красоте.

Статья из WeChat Official Account «Tencent Research Institute» (ID: cyberlawrc), авторы: Чэнь Мэн, Ван Миньсин

Связанные с этим вопросы

QПочему вхождение ИИ в сферу культурного контента вызывает больше беспокойства по сравнению с другими отраслями?

AВ отличие от многих отраслей, где ИИ в первую очередь ассоциируется с повышением эффективности и снижением затрат, его проникновение в сферу культурного контента быстро сталкивается с сомнениями, опасениями и разногласиями. Это происходит потому, что культурный контент тесно связан с уникальными человеческими качествами, такими как творчество, эмоции и жизненный опыт. ИИ не только затрагивает производственные цепочки и рабочие места, но и пытается создавать "культурную основу" — контент, который традиционно служил для вдохновения, размышлений и формирования смыслов. Это воспринимается как вызов уникальности человека в областях творчества, мышления и эмоционального выражения.

QКак теория двойной системы Канамана объясняет потребление культурного контента и как она связана с различными медиаформатами?

AКогнитивный психолог Даниэль Канеман описал две системы мышления: Система 1 (быстрая, интуитивная) и Система 2 (медленная, требующая концентрации). В культурном потреблении эти системы соответствуют разным потребностям: Система 1 — стремление к поверхностным развлечениям, Система 2 — к глубоким размышлениям и поиску смысла. Разные медиаформаты приспособились к этому разделению. "Культурная основа" (например, книги, полнометражные фильмы) обычно требует большей вовлеченности и удовлетворяет потребности Системы 2, тогда как "культурный фастфуд" (например, короткие видео, мини-сериалы) соответствует быстрому, фрагментированному потреблению и удовлетворяет потребности Системы 1. Физические характеристики медиа (размер экрана, продолжительность) также формируют эти различия.

QКакие три ценности человека в культурном творчестве, по мнению статьи, являются труднозаменяемыми для ИИ?

AСогласно статье, в культурном творчестве человека есть три ценности, которые ИИ вряд ли сможет полностью заменить: 1) **Инновационные способности**: ИИ работает в рамках существующих данных и шаблонов, но ему трудно создавать по-настоящему новаторские, прорывные произведения, выходящие за пределы обучающей выборки. 2) **Трудозатраты и время**: Процесс кропотливого труда, длительной работы и вложения жизненного времени в произведение само по себе является частью его ценности и уникальности, что ощущает аудитория. 3) **Жизненный опыт и эмоциональное взаимодействие**: Подлинные эмоции, личный опыт, уникальные интерпретации и спонтанные творческие решения человека придают произведению неповторимую глубину и смысл, которые трудно свести к алгоритмической "оптимальности".

QКакие три основных риска "перехода границ" в развитии ИИ-контента описаны в статье?

AСтатья выделяет три основных риска "перехода границ" в развитии ИИ-контента: 1) **Преимущество в стоимости: может вытеснять и присваивать человеческое творчество**. Использование ИИ приводит к сокращению рабочих мест в традиционных отраслях и создает новые низкооплачиваемые, нестабильные должности. Кроме того, неавторизованное обучение на чужих произведениях приводит к недобросовестной конкуренции и нарушению прав. 2) **Взрывной рост производства: вызывает проблему низкого качества контента**. Чрезмерное предложение ИИ-контента перегружает внимание потребителей, создавая дисбаланс спроса и предложения. В погоне за вниманием производители склонны создавать все более низкокачественный, шаблонный контент, что может привести к "гонке ко дну" и вытеснению качественных произведений. 3) **Повышение эффективности: выдвигает и усиливает риски для безопасности**. Риски (нарушения авторских прав, вредоносный контент) перемещаются на этап обучения моделей, что затрудняет контроль. Масштабы и скорость генерации контента значительно усложняют процесс модерации и выявления нарушений.

QКаковы четыре основных принципа, которые, по мнению статьи, должна включать концепция ИИ-контента?

AКонцепция ИИ-контента, по мнению статьи, должна основываться на четырех принципах: 1) **Обеспечить расширение, а не сжатие пространства для человеческого творчества**. Необходимо следить за балансом между ИИ и человеческим контентом в распределении ресурсов и продвижении, защищая устойчивость экосистемы. 2) **Обеспечить уважение, а не присвоение результатов человеческого творчества**. Необходимо внедрять систему раскрытия информации, авторства и распределения доходов, требовать законных прав на данные для обучения моделей и обеспечивать прослеживаемость контента. 3) **Обеспечить ведущую роль человека в творчестве и ответственность**. Ключевые творческие решения, эстетические и ценностные суждения должны оставаться за человеком. ИИ должен быть вспомогательным инструментом, а не конечным "автором". 4) **Обеспечить открытость, прозрачность и информированность об ИИ-творчестве**. Необходимо внедрить систему маркировки ИИ-контента, реализовать управление на протяжении всего процесса (от обучения до генерации) и предоставить пользователям, особенно несовершеннолетним, право знать и выбирать, потреблять ли им такой контент.

Похожее

Claude и Codex, которыми вы пользуетесь каждый день, теперь нельзя использовать свободно внутри Meta

В мае Meta ввела внутренние ограничения на использование своих инженерами AI-инструментов Claude Code и Codex от Anthropic и OpenAI, несмотря на то, что является одним из крупнейших клиентов этих сервисов. Причина — не недостатки, а, наоборот, чрезмерная эффективность этих моделей. Компания разрабатывает собственного AI-ассистента для программирования MetaCode (ранее DevMate). Основная проблема, которую пытается решить Meta, — избежать «дистилляции знаний». Если данные, задачи или критерии оценки для обучения MetaCode будут созданы с помощью внешних моделей, то её собственный AI может начать копировать поведение и «знания» конкурентов, а не развивать оригинальные способности. Это стирает грань между независимо выработанными и заимствованными компетенциями. Внутренние правила запрещают использовать Claude или Codex для: 1. Генерации тестовых задач для MetaCode. 2. Поиска багов в исходном коде или анализа того, «что тестировать». 3. Размещения любого сгенерированного ими контента в среде, доступной для обучаемой модели. Разрешено применять эти инструменты только для вспомогательных задач, таких как настройка рабочих процессов или организация кода, при условии обязательной проверки человеком каждого результата. Эта ситуация отражает широкую отраслевую дилемму. Юридически «дистилляция» — использование выходных данных одной модели для обучения другой — в США не запрещена, но часто нарушает условия обслуживания компаний-разработчиков (как у OpenAI и Anthropic). Это создаёт значительные риски. Кроме того, переход на собственные решения поможет Meta сократить огромные расходы на внешние AI-сервисы, исчисляемые миллиардами долларов. Таким образом, Meta пытается балансировать, получая пользу от передовых внешних инструментов, но изолируя от них ключевые процессы разработки собственного AI. Этот кейс поднимает фундаментальный вопрос эпохи AI: когда системы помогают создавать себе подобных, всё сложнее определить, кому на самом деле принадлежат «знания» и способности итогового продукта.

marsbit36 мин. назад

Claude и Codex, которыми вы пользуетесь каждый день, теперь нельзя использовать свободно внутри Meta

marsbit36 мин. назад

Планка отозвали? Отец квантовой теории споткнулся об алгоритм

В цифровой базе Springer обнаружены две статьи Макса Планка, опубликованные в 1940 и 1942 годах в журнале *Die Naturwissenschaften*, помеченные как «отозванные» («retracted»). Расследование показало, что отзыв не связан с научной ошибкой или недобросовестностью, а является следствием автоматической обработки устаревшими алгоритмами платформы. Вероятно, системы распознали легитимные для той эпохи практики — переиздание речи в разных форматах или использование одинаковых заголовков в дискуссии — как «нарушение авторских прав» или «повторную публикацию» по современным нормам. В результате тексты статей на платформе заменены пустыми страницами, и для доступа к оригиналам необходимо обращаться к сторонним архивам, например, Internet Archive. Этот случай иллюстрирует проблему некритичного применения современных издательских и юридических стандартов к историческим научным материалам в процессе их оцифровки. Автоматизированные системы управления метаданными могут искажать контекст и ограничивать доступ к наследию, что особенно опасно в эпоху ИИ, когда алгоритмы формируют знание на основе подобных «отфильтрованных» данных. Инцидент ставит важные вопросы о сохранении целостности научной памяти в цифровую эпоху, контроле платформ над историческими архивами и рисках утраты контекста при обработке информации машинами.

marsbit1 ч. назад

Планка отозвали? Отец квантовой теории споткнулся об алгоритм

marsbit1 ч. назад

Верните деньги! Claude 4.8 внезапно стал глупее, а вычислительные мощности GPT-5.6 «сократили вдвое»

Крупные ИИ-компании OpenAI и Anthropic оказались в центре скандала, связанного со снижением производительности их моделей. В сообществе ИИ распространилась информация о возможном скрытом тестировании OpenAI облегчённой версии GPT-5.6-sol через платформу Codex. Пользователи, использующие специальный XML-тест («Juice test»), сообщают, что у модели, маршрутизированной на gpt-5.6-sol, показатель «Juice» (условная мера вычислительного бюджета) упал с 768 до 128, что может указывать на значительное сокращение глубины рассуждений для экономии вычислительных ресурсов. Параллельно пользователи выражают массовое недовольство резким ухудшением способностей модели Claude Opus 4.8 Max от Anthropic. Модель, изначально впечатлявшая глубокими рассуждениями, теперь, по сообщениям, демонстрирует слабую логику, потерю контекста, отказ от сложных размышлений и даже склонность к спорам с пользователями. В субреддите r/Anthropic нарастают протесты. Автор выдвигает гипотезу, что изначально высокая производительность могла быть временным «бустом» для создания ажиотажа, а текущее снижение качества — способом сократить огромные затраты на вычисления, особенно на фоне возможных сложностей с привлечением финансирования после масштабного IPO SpaceX. Ключевая претензия пользователей — полная непрозрачность таких изменений в услугах, за которые они платят ежемесячную подписку. Тест «Juice» стал для сообщества символическим инструментом попытки узнать, что же они на самом деле получают.

marsbit1 ч. назад

Верните деньги! Claude 4.8 внезапно стал глупее, а вычислительные мощности GPT-5.6 «сократили вдвое»

marsbit1 ч. назад

Карнавал рынка предсказаний ЧМ: общий оборот $33 млрд, половина средств ушла на аутсайдеров

Объем торгов на рынке прогнозов Polymarket, связанных с чемпионатом мира по футболу, превысил 33 миллиарда долларов, что более чем вдвое превышает показатели Суперкубка. Франция и Аргентина являются фаворитами как на победу в турнире (вероятности 23% и 21% соответственно), так и на выход в финал, что указывает на ожидания повтора финала 2022 года. Парадоксально, что около 16 миллиардов долларов (почти половина общего объема) были вложены в аутсайдеров с шансами на победу 1% и ниже, таких как Кот-д'Ивуар, Мексика и Египет. Это объясняется уникальностью рынков прогнозов: высокая ликвидность контракта не отражает текущих ожиданий, а может быть следствием ранних ставок, спекуляций, хеджирования или незакрытых исторических позиций. В то время как ставка на квинтет фаворитов (Франция, Аргентина, Испания, Англия, Португалия) обходится всего в 0,72 доллара за потенциальный выигрыш в 1 доллар, огромные средства остаются замороженными в маловероятных исходах. Чемпионат мира стимулирует бум всей индустрии прогнозных рынков. Ожидается, что общий объем ставок на события турнира может достичь 100 миллиардов долларов. Активность распространилась и на внеспортивные контракты (политика, выборы), недельный объем торгов на которых вырос в 18 раз за год и достиг нового рекорда в 145 миллиардов. Однако на фоне роста усиливается и регуляторное давление. Комиссия по торговле товарными фьючерсами США (CFTC) расследует деятельность Polymarket, что создает неопределенность для платформы, ранее уже сталкивавшейся с санкциями. Регуляторы стремятся четче определить границы между легальными контрактами на события и азартными играми.

Foresight News1 ч. назад

Карнавал рынка предсказаний ЧМ: общий оборот $33 млрд, половина средств ушла на аутсайдеров

Foresight News1 ч. назад

Autheo представляет Интернет-операционную систему: Децентрализованный уровень координации для Веба, блокчейна и ИИ

Autheo запускает децентрализованную операционную систему (Mainnet) — уровень координации, предназначенный для нативной интероперабельности традиционного веба, блокчейн-сетей и ИИ-агентов как единой системы. Платформа, разрабатывавшаяся с 2021 года, устраняет фрагментацию между различными средами, предоставляя общий уровень для идентичности, выполнения, вычислений и связи. Ключевые архитектурные основы включают: TheoID (W3C-совместимые децентрализованные идентификаторы), PQCNet (постквантовая криптография на стандартах NIST), собственный уровень 0 на Cosmos SDK с нативной интероперабельностью IBC и совместимую с EVM среду выполнения уровня 1. Публичная тестовая сеть, запущенная в 2025 году, привлекла более 1,8 млн кошельков и 968 тыс. смарт-контрактов. Mainnet теперь работает, предоставляя разработчикам единый интерфейс для взаимодействия веб-сервисов, блокчейн-протоколов и автономных ИИ-агентов. Autheo сотрудничает с инфраструктурными партнерами, включая Zeeve, InfStones, Halborn и CertiK, а её токен THEO станет доступен на биржах с июля 2026 года.

TheNewsCrypto1 ч. назад

Autheo представляет Интернет-операционную систему: Децентрализованный уровень координации для Веба, блокчейна и ИИ

TheNewsCrypto1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片