Сергеева Валерия Дмитриевна студент, Шестерина Алла Михайловна доктор филологических наук по специальности «Журналистика», профессор.
Высшая школа (факультет) телевидения
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный университет
им. М. В. Ломоносова»
Аннотация: Статья посвящена исследованию особенностей сетевого видеоконтента, созданного нейросетями, и анализу его эволюции от явных визуальных артефактов до иллюзии реальности. Рассматриваются историко‑культурные предпосылки развития генеративных моделей, этапы становления нейросетевого видео и их связь с изменением медиакультуры. Особое внимание уделяется эстетическим аспектам, включая формирование нового визуального языка, гибридность прекрасного и безобразного, а также коммерческому применению нейроконтента. Анализируются этические, социальные и правовые последствия, включая проблему авторства, доверия к медиатекстам и риски манипуляций. В статье также рассматривается реакция аудитории на нейросетевое видео в сетевом пространстве и перспективы дальнейшего развития генеративного контента. Работа подчёркивает необходимость медиаграмотности и критического мышления зрителя в условиях роста визуальной симуляции.
Ключевые слова: нейросети, генеративное видео, визуальная культура, сетевой контент, искусственный интеллект, deepfake, медиапроизводство, эстетика, манипуляции, UGC.
Abstract: The article explores the characteristics of network video content generated by neural networks, analyzing its evolution from visible visual artifacts to the illusion of reality. It examines the historical and cultural context of generative models, the stages of development of AI-generated video, and their connection to changes in media culture. Particular attention is given to aesthetic aspects, including the emergence of a new visual language, the hybridization of beauty and the grotesque, and the commercial application of AI content. The study also analyzes ethical, social, and legal implications, including authorship, audience trust in media texts, and manipulation risks. Furthermore, audience reactions to neural network-generated videos on social media platforms and the prospects for further development of generative content are considered. The work emphasizes the need for media literacy and critical thinking in the context of increasing visual simulation.
Keywords: neural networks, generative video, visual culture, network content, artificial intelligence, deepfake, media production, aesthetics, manipulation, UGC
Современные цифровые медиа переживают масштабную трансформацию под влиянием внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в производство визуального контента. Нейросети, ранее применявшиеся преимущественно в исследовательских и экспериментальных проектах, становятся полноценными участниками медиапроизводства. Видео, созданные ИИ, появляются в рекламных роликах, музыкальных клипах, дизайнерских визуальных проектах и пользовательском генеративном контенте.
Актуальность исследования обусловлена тем, что сетевой видеоконтент, создаваемый нейросетями, быстро распространяется, меняя поведение зрителей, бизнес-процессы и медиакультуру. Современный зритель всё чаще сталкивается с трудностями в различении реального и искусственно созданного видеоряда, что напрямую влияет на медиаграмотность, доверие к медиа и эстетические нормы (Викторов, 2021: 87)
Методы исследования: контент-анализ, включающий изучение видеоработ, созданных нейросетями, в медиапространстве, теоретическое моделирование и эмпирическое наблюдение.
Целью работы является проанализировать эволюцию нейросетевого видеоконтента от заметных визуальных артефактов до иллюзии реальности и понять, к каким эстетическим, социальным и экономическим последствиям привёл реализм нейроконтента, а также как трансформация нейросетей в видеопроизводстве повлияла на развитие чувства прекрасного и безобразного у зрителей.
Задачи работы:
1. Рассмотреть историко-культурный контекст появления нейросетевых технологий в медиа.
2. Проанализировать этапы эволюции нейросетевого видео и их связь с развитием медиакультуры.
3. Исследовать эстетические особенности нейросетевого контента и новые формы визуальной выразительности.
4. Оценить последствия использования генеративного видео в экранных практиках.
5. Рассмотреть реакцию аудитории и коммерческую составляющую нейроконтента.
Основная часть
1. Историко-культурный контекст.
История нейросетевого видеоконтента напрямую связана с развитием визуальной культуры XX–XXI веков и постепенным изменением представлений о границах реальности в медиа. Ещё в середине XX века Алан Тьюринг в работе Computing Machinery and Intelligence (1950) поставил вопрос о возможности машинного мышления, а в 1957 году Фрэнк Розенблатт создал модель персептрона – первый прототип искусственной нейронной сети, способной обучаться на основе данных. Эти открытия заложили основу для будущего машинного обучения, но долгое время оставались частью лабораторных экспериментов, не затрагивая сферу визуального творчества (Минский, 2020: 301). Параллельно в гуманитарной мысли происходил сдвиг: философы постмодерна, такие как Жан Бодрийяр, Жиль Делёз и Розалин Краусс, анализировали феномен симуляции и постфотографической реальности. Согласно их концепциям, изображение перестаёт быть зеркалом мира, оно становится самостоятельной системой знаков, создающей иллюзию реальности. Эта идея предвосхитила медиасреду XXI века, где «копия» не просто воспроизводит оригинал, а порождает собственную версию реальности. Переход от теории к практике произошёл в 2010-е годы с развитием цифровых технологий и алгоритмов глубокого обучения (Колобова, 2019: 67‑78). Ключевым моментом стало появление генеративно-состязательных сетей (GAN, Ian Goodfellow, 2014), которые впервые позволили машинам создавать реалистичные изображения и видео. С этого времени искусственный интеллект перестал быть абстрактным понятием и стал инструментом визуального производства (Жеребненко, 2025: 12). Уже в 2020-х годах он вошёл в сферу массмедиа, рекламы и контент-креаторства. Платформы Runway, Midjourney, Stable Diffusion и Sora сделали возможным создание видеоряда, где искусственное и реальное практически неразличимы. Однако если ещё в 2022 году нейросеть воспринималась как способ развлечения или эксперимент в медиа (Быкова, 2024: 33), то к 2025 году нейроконтент сформировал новый визуальный язык. Переход от артефактов к иллюзии реальности стал не просто технической эволюцией, а фактором, изменяющим саму природу экранного восприятия (Кириченко, 2022: 4)
2. Эволюция нейросетевого видео.
2.1 Этап ярко выраженных артефактов.
На раннем этапе видеоролики, созданные ИИ, содержали множество визуальных дефектов: лица «плыли», освещение не подчинялось физике, движения были неестественными. Эти артефакты служили визуальными маркерами искусственности (Жеребненко, 2025: 12). Например, генерация интернет-мемов «Distracted Boyfriend» с помощью Dream Machine (Luma Labs) демонстрировала «плавающие» лица и графический эффект, отчётливо сигнализирующий о ненастоящем видео. Аналогичные признаки можно было наблюдать в первых роликах Runway или Synthesia: статичные тени, неестественные движения губ, отсутствующее взаимодействие актёров с окружением.
2.2 Этап стремления к иллюзии реальности.
Современные генеративные модели (Runway, Midjourney, Sora) способны создавать реалистичные видео с учётом физики, оптики, движения и звукового окружения (Институт развития интернета, Ростелеком, 2025: 3). Это сформировало новый уровень визуального восприятия: «прекрасное» стало отождествляться с правдоподобием, «безобразное» же – с нарушением иллюзии жизни (Рабчук, 2019: 2). Современные нейромодели способны не только имитировать поведение актёров, но и встраивать в изображение сложные эффекты такие, как дыхание камеры, микродвижения, мягкую фокусировку. Рынок генеративного видео стремительно растёт: по данным Data Bridge Market Research, в 2024 году он оценивался в 614,8 млн долларов и, по прогнозам, достигнет 2,56 млрд к 2032 году (CAGR около 20 %). В России, по данным MediaGuru (2025), около 41 % брендов используют ИИ для создания видео. Это почти вдвое больше, чем годом ранее. Показатели свидетельствуют о переходе от автоматизации к полноценной генерации визуальных текстов, конкурирующих с «живым» видео (Годин, 2024: 10). Эстетический сдвиг очевиден: зритель всё чаще доверяет не источнику, а собственному впечатлению: насколько видео «живое». Иллюзия стала новой мерой реализма.
3. Эстетика гибридности и монетизация нейроконтента.
Нейросетевое видео сформировало новый визуальный язык – «нейросетевое кино». Оно создаёт невозможные образы, смешивает жанры и стирает границы между реальным и виртуальным. Фотография и видео перестали быть копией действительности, превратившись в инструмент художественной интерпретации (АНО «АКИ» и др., 2025: 12‑18). Ошибки и глитчи больше не считаются дефектами: они становятся частью стиля. Многие бренды осознанно используют эстетику искусственности (Д. А. Стерликов, 2024: 125–135). Например, модные дома Prada и Balenciaga в 2024 году экспериментировали с ИИ-визуалами в fashion-кампаниях, подчеркивая «нереальность» модного образа. В России медиахудожница Анна Мирибян создала для компании «ВкусВилл» кампанию, полностью сгенерированную ИИ — от раскадровки до монтажа. Виртуальные инфлюенсеры вроде Aitana López (Clueless Agency) приносят брендам доход, оставаясь чисто цифровыми персонажами. Таким образом, нейроконтент стал самостоятельной экономической нишей: генеративные видео используются в рекламе, блогинге, виртуальных шоурумах. Появилась профессия AI-креатора – специалиста, работающего на стыке визуального искусства и машинного обучения.
4. Этические и социальные последствия.
Размывание границ между реальным и искусственным вызвало кризис доверия к медиатексту (Утилова, 2019: 112). Проблема авторства и права на ИИ-контент остаётся неурегулированной, тогда как нейросети используются и в манипулятивных целях. Так, в 2025 году CBS News опубликовала расследование о deepfake-докторах, продвигающих фейковые лекарства. На Филиппинах «Polvoron video» с сгенерированным президентом вызвало политический скандал. Кроме того, феномен «нейрофейков» влияет на психологию восприятия: растёт недоверие к любым визуальным сообщениям, а понятие «документального» теряет устойчивость. Возникает необходимость в разработке стандартов маркировки контента, повышении медиаграмотности и формировании этического кодекса создателей (Чичерина, 2024: 152–158)
Выводы.
Генеративное видео открыло творческие, коммерческие и технологические возможности медиапроизводства (Олешко, 2022: 564), но одновременно обострило вопросы авторства, ответственности и восприятия реальности. Главный вызов XXI века – научить зрителя критически анализировать визуальные тексты и отличать симуляцию от факта (Медведева, 2022: 5). Сетевой видеоконтент сегодня находится на грани между искусством и симуляцией. Мы наблюдаем, как артефакт превращается в норму, а иллюзия становится мерой реализма. Прекрасное и безобразное больше не противоположности, а две стороны одного процесса (Луцык, 2023: 46‑55), в котором зритель теряет уверенность в границах видимого. Если раньше медиакритика задавалась вопросом «насколько достоверно изображение?», то сегодня главный вопрос звучит иначе: «а нужно ли нам, чтобы оно было достоверным?».
Библиография
1. АНО «Аналитический центр креативных индустрий» и др. Специалисты креативных индустрий рассказали о применении нейросетей в работе. Известия, 2025, № 3, с. 12–18.
2. Быкова П. И., Цифровое искусство как новый канал коммуникации и предмет репрезентации в российских медиа. Международный научно-исследовательский журнал, 2024, № 3(141), с. 30–35.
3. Годин В. В., Использование нейросетей в видеоигровой индустрии, 2024, с. 10.
4. Жеребненко А. В., Валютина Е. В., Профессиональные медиакомпетенции в условиях нейросетевой революции. Mediascope, 2025, № 1, с. 10–15.
5. Кириченко Е. И., Цифровое искусство: способ коммуникации или средство новой художественной образности? с. 4–6.
6. Колобова Е. Ю., Развитие российского медиарынка и цифровой разрыв. Управленческое консультирование, 2019, № 6(126), с. 67–78.
7. Луцык Д. Н., Анализ видеоконтента с помощью искусственного интеллекта: исследование вопроса. Сибирский искусствоведческий журнал, 2023, № 2, с. 46–55.
8. Минский М., Машина эмоций: здравое мышление, искусственный интеллект и будущее человеческого разума. М.: Издательство, 2020. 400 с.
9. Олешко В. Ф., Олешко Е. В., Сквозные цифровые технологии: диапазон возможностей современных массмедиа. Вопросы теории и практики журналистики, 2022, Т. 11, № 3, с. 564–585.
10. Рабчук Н., Что такое цифровое искусство? Virtual Art Museum (сайт), 25.08.2019, с. 6.
11. Рубцова Н. В., Нейросети в медиа: возможности, проблемы, перспективы для будущих медиаспециалистов. Вопросы теории и практики журналистики, 2024, Т. 13, № 1, с. 156–171.
12. Стерликов Д. А., Особенности использования технологий искусственного интеллекта в вертикальном видеоконтенте. Журнал «Медиа», 2024, № 1, с. 125–135.
13. Утилова Н. И., Визуальная картина мира в отражении современных медиа. Вестник Московского университета, Серия 10: Журналистика, 2019, № 1, с. 110–119.
14. Викторов А. Ш., Визуальная культура современного российского общества. Материалы конференции «Медиа XXI века», МГУ, 2021, с. 85–90.
15. Институт развития интернета совместно с Ростелеком. Исследование: «Искусственный интеллект всё сильнее влияет на индустрию развлечений», 2025.
1. ANO «Analiticheskiy tsentr kreativnykh industriy» et al. (2025). Spetsialisty kreativnykh industriy rasskazali o primenenii neyrosetey v rabote [Specialists of creative industries talk about the use of neural networks at work]. Izvestiya, 3, 12–18.
2. Bykova P I. (2024). Tsifrovoe iskusstvo kak novyy kanal kommunikatsii i predmet reprezentatsii v rossiyskikh media [Digital art as a new communication channel and object of representation in Russian media]. Mezhdunarodnyy nauchno-issledovatelskiy zhurnal, 3(141), 30–35.
Godin V V et al. (2024). Ispolzovanie neyrosetey v videoigrovoy industriya [Use of neural networks in the video game industry], 10.
3. Zherebnenko A V; Valyutina E V. (2025). Professionalnye mediakompetentsii v usloviyakh neyrosetevoy revolyutsii [Professional media competencies in the era of neural network revolution]. Mediascope, 1, 10–15.
4. Kirichenko E I. (n.d.). Tsifrovoe iskusstvo: sposob kommunikatsii ili sredstvo novoy khudozhestvennoy obraznosti? [Digital art: a way of communication or a means of new artistic imagery?], 4–6.
5. Kolobova E Yu. (2019). Razvitie rossiyskogo mediarynka i tsifrovoy razryv [Development of the Russian media market and digital gap]. Upravlencheskoe konsul'tirovanie, 6(126), 67–78.
6. Lutsyk D N. (2023). Analiz videokontenta s pomoshch'yu iskusstvennogo intellekta: issledovanie voprosa [Analysis of video content using AI: research]. Sibirsky iskusstvovedcheskiy zhurnal, 2, 46–55.
7. Minsky M. (2020). Mashina emotsiy: zdravoe myshlenie, iskusstvennyy intellekt i budushchee chelovecheskogo razuma [Emotion machine: rational thinking, AI, and the future of human mind]. M., Izdatel'stvo, 400.
8. Oleshko V F; Oleshko E V. (2022). Skvoznye tsifrovye tekhnologii: diapazon vozmozhnostey sovremennykh massmedia [End-to-end digital technologies: range of opportunities of modern mass media]. Voprosy teorii i praktiki zhurnalistiki, 11(3), 564–585.
9. Rabchuk N. (2019). Chto takoe tsifrovoe iskusstvo? [What is digital art?]. Virtual Art Museum (website), 6.
10. Rubtsova N V. (2024). Neyroseti v media: vozmozhnosti, problemy, perspektivy dlya budushchikh mediaspecialistov [Neural networks in media: opportunities, problems, perspectives for future media specialists]. Voprosy teorii i praktiki zhurnalistiki, 13(1), 156–171.
11. Sterlikov D A. (2024). Osobennosti ispolzovaniya tekhnologiy iskusstvennogo intellekta v vertikalnom videokontente [Features of AI technologies in vertical video content]. Zhurnal Media, 1, 125–135.
12. Utilova N I. (2019). Vizual'naya kartina mira v otrazhenii sovremennykh media [Visual picture of the world reflected in modern media]. Vestnik Moskovskogo universiteta, Seriya 10: Zhurnalistika, 1, 110–119.
13. Viktorov A Sh. (2021). Vizual'naya kul'tura sovremennogo rossiyskogo obshchestva [Visual culture of modern Russian society].
14. Materialy konferentsii «Media XXI veka», MGU, 85–90.
15. «Iskusstvennyy intellekt vsyo sil'nee vliyaet na industriya razvlecheniy» [Research: AI increasingly affects the entertainment industry].
Информация об авторе
Сергеева Валерия Дмитриевна – студентка 4 курса Высшей школы (факультета) телевидения Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова.
Information about the author
Sergeeva Valeria Dmitrievna – a fourth-year undergraduate student at the Higher School (Faculty) of Television at Lomonosov Moscow State University.
Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.
The author declares no conflicts of interests.