Технология создания генеративных изображений находится на стадии становления, определяя свое место и потенциал в медиасреде. Генеративные изображения в фотографическом стиле, созданные с помощью искусственного интеллекта, представляют собой новый тип визуального элемента. Актуальность исследования обусловлена использованием таких изображений в журналистике вместо документальных фотографий, что вызывает обоснованное беспокойство профессионального сообщества. Генеративные изображения отличаются от фотографий иной природой возникновения: если фотография фиксирует реальность через оптический прибор, то генеративное изображение — это результат синтеза данных, обработанных искусственным интеллектом. Фотография играет ключевую роль в конструировании культурного и социального контекстов, сохраняя уникальные аспекты реальности, способствуя формированию коллективного опыта и исторической памяти. Генеративное изображение манипулирует реальностью, создавая мозаику из элементов действительности и артефактов. Фотография соответствует стандартам качественной журналистики, отвечая требованиям объективности и достоверности, тогда как генеративное изображение вызывает этические вопросы о допустимости его использования в журналистике. Для анализа материалов использовался описательно-аналитический метод, включающий изучение содержания и структуры статей немецкоязычных СМИ. Применялся смешанный подход, сочетающий целевую выборку и поиск изображений в поисковых системах по ключевым словам. В электронных версиях СМИ отбирались фотореалистичные изображения с указанием на искусственный интеллект как источник происхождения изображения, а также изображения без явного указания в метаданных на искусственный интеллект. Результаты показывают, что такие изображения чаще используются для иллюстрации возможностей нейросетей. Они также служат альтернативой стоковым фотографиям, тематической иллюстрацией или образом-символом, дополняющим текст. Генеративные изображения могут претендовать на эстетическую ценность, если несут художественный замысел и вызывают эмоциональный отклик.
Generative images in photographic style as a new element of journalistic media text (based on materials from German-language media)
The technology of creating generative images is in its infancy, determining its place and potential in the media environment. Generative images in a photographic style created with the help of artificial intelligence represent a new type of visual element. The relevance of the study is due to the use of such images in journalism instead of documentary photographs, which causes legitimate concern to the professional community. Generative images differ from photographs by a different nature of their appearance: if a photograph captures reality through an optical device, then a generative image is the result of the synthesis of data processed by artificial intelligence. Photography plays a key role in constructing cultural and social contexts, preserving unique aspects of reality, contributing to the formation of collective experience and historical memory. The generative image manipulates reality, creating a mosaic of elements of reality and artifacts. Photography meets the standards of high-quality journalism, meeting the requirements of objectivity and reliability, while a generative image raises ethical questions about the permissibility of its use in journalism. To analyze the materials, a descriptive and analytical method was used, including the study of the content and structure of articles in the German-language media. A mixed approach was used, combining target sampling and keyword search for images in search engines. In the electronic versions of the media, photorealistic images were selected with reference to AI as the source, as well as images without explicit indication of artificial intelligence in the metadata. The results show that such images are more often used to illustrate the capabilities of neural networks. They also serve as an alternative to stock photos, a thematic illustration, or a symbolic image that complements the text. Generative images can claim aesthetic value if they carry an artistic intent and evoke an emotional response.
Петрова Мария Владимировна — канд. филол. наук; https://orcid.org/0000-0001-8723-3293, petrovamv@my.msu.ru
Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова,
Российская Федерация, 119991, Москва, Ленинские горы, 1
Maria W. Petrova — PhD in Philology; https://orcid.org/0000-0001-8723-3293, petrovamv@my.msu.ru
Lomonosov Moscow State University,
1, Leninskie Gory, Moscow, 199991, Russian Federation
Петрова М. В. (2025). Генеративные изображения в фотографическом стиле как новый элемент журналистского медиатекста (на примере материалов немецкоязычных СМИ). Медиалингвистика, 12 (2), 302–326.
URL: https://medialing.ru/generativnye-izobrazheniya-v-fotograficheskom-stile-kak-novyj-ehlement-zhurnalistskogo-mediateksta-na-primere-materialov-nemeckoyazychnyh-smi/ (дата обращения: 09.11.2025)
Petrova M. W. (2025). Generative images in photographic style as a new element of journalistic media text (based on materials from German-language media). Media Linguistics, 12 (2), 302– 326. (In Russian)
URL: https://medialing.ru/generativnye-izobrazheniya-v-fotograficheskom-stile-kak-novyj-ehlement-zhurnalistskogo-mediateksta-na-primere-materialov-nemeckoyazychnyh-smi/ (accessed: 09.11.2025)
УДК 81’42
Постановка проблемы
В связи с появлением и широким распространением общедоступных технологий генерации изображений перед медиаспециалистами встает ряд актуальных задач, требующих научного осмысления и практических решений. Первоочередной задачей становится разработка четких правовых норм, регулирующих использование и распространение генеративных изображений в СМИ. Эти нормы должны учитывать как вопросы авторского права, так и этические аспекты применения искусственного интеллекта в медиапространстве. Во-вторых, необходимо разработать эффективные методы борьбы с манипуляцией информацией через генеративную графику. В‑третьих, необходимо решать проблему подрыва доверия к медиа и фотографии как к достоверным источникам информации в эпоху, когда технологии искусственного интеллекта позволяют легко создавать изображения, максимально приближенные по своим свойствам к (фото)изображениям, сделанным человеком. Увеличение применения генеративных изображений в медиасфере обусловливает необходимость исследования их семиотических, коммуникативных и прагматических характеристик как единиц медийного ряда и качественно новых элементов медиатекста.
На момент написания этой работы активное задействование генеративных изображений, созданных с использованием технологий искусственного интеллекта (далее — ИИ), характерно в первую очередь для коммуникации в социальных сетях. В частности, субкультура поклонников произведений популярной культуры (фэндом) порождает интенсивную циркуляцию творческого контента в форме мемов, основанного на генеративных изображениях (см.: [Lamerichs 2023; Wilde 2024]). Творческий и игровой характер мема как «единицы передачи культурной информации в интернет-среде» [Канашина 2018: 150] делает органичным задействование генеративных изображений в качестве его графической основы (рис. 1).

В сфере рекламы, в которой существенное значение имеют такие параметры визуального контента, как его привлекательность, оригинальность и соответствие целевой аудитории, ИИ начал широко использоваться для создания изображений, отвечающих указанным критериям (рис. 2).

Информационная журналистика, напротив, по обоснованному замечанию фотографа и теоретика медиа К. Щютца, до сих пор основывалась на «принципе очевидца», даже если это отчет о футбольном матче (см.: [Schütz 2023]), что подразумевает требования точности и достоверности к медиатексту и его элементам. Поэтому потенциальная возможность включения в информационный продукт сгенерированных с помощью ИИ текстов, изображений, аудио- или видеоматериалов ставит под сомнение аутентичность медиатекста и, как следствие, может привести к снижению доверия аудитории к данному СМИ.
Цель данного исследования — проанализировать генеративные изображения, созданные с использованием технологий ИИ, как новый вид визуальных элементов медиатекста на примере материалов немецкоязычных СМИ. В рамках исследования будет проведен предварительный анализ прагматических характеристик генеративных изображений в фотографическом стиле в сравнении с фотоизображениями, сделанными человеком.
В русскоязычной научной литературе на данный момент отсутствует консенсус относительно терминологии для обозначения генеративных изображений, имитирующих фотографию. В рамках настоящего исследования для обеспечения большей ясности и гибкости синонимично используются два термина: «генеративное изображение в фотографическом стиле», подчеркивающий стилизацию, имитирующую фотографические техники, но необязательно достигающую полного фотореализма, и «генеративное фотореалистичное изображение», обозначающий изображение, созданное генеративным методом с целью достижения максимального сходства с реальными фотографиями. Данное синонимичное использование обусловлено тем, что оба термина описывают изображения, созданные с помощью генеративных моделей и имитирующие фотографии, хотя и с разной степенью реализма.
В рамках данного исследования предметом анализа выступают генеративные изображения в фотографическом стиле, используемые в медиатекстах онлайн-СМИ или онлайн-версиях печатных СМИ. В исследование не включены иллюстрации, цифровая живопись и видеоматериалы, созданные человеком с помощью инструментов ИИ, поскольку анализ всех типов визуального генеративного контента значительно увеличил бы объем работы. Фокусировка на онлайн-СМИ и онлайн-версиях печатных СМИ в качестве источников генеративных изображений в фотографическом стиле обоснована ведущей ролью СМИ в формировании общественного мнения и информационной картины мира. То, какие нормы и правила будут установлены в медийном сообществе, прежде всего в официальных СМИ, в отношении использования материалов, созданных ИИ, и их интеграции в медиатексты и другие медиапродукты, во многом определит будущее журналистики, степень доверия общества к СМИ и формирование общественного мнения в постцифровом обществе.
История вопроса
Распространение интернета и цифровизация привели к появлению новых медиа, которые не просто расширили доступ к текстам, но и радикально изменили способы их создания, распространения и восприятия, переосмыслив природу как самих текстов, так и медиасреды в целом. Быстрое развитие и распространение технологий ИИ также закономерно приводит к усложнению структуры коммуникативного пространства и требует уточнения представлений о природе медиатекста и составляющих его элементов.
Медиатекст как синкретическое поликодово-мультимодальное единство вербальных и медийных компонентов представляет собой базовую категорию медиалингвистики (см.: [Ахренова, Зарипов 2023; Добросклонская 2020: 26]). Текст и визуальные элементы, будучи компонентами различных семиотических систем, взаимно обогащают контекст друг друга благодаря своему семиотическому потенциалу, формируя «комплементарное целое» [Nöth 2000: 192]. Именно это взаимодействие, основанное на комплементарности, создает целостную смысловую структуру медиатекста (ср.: [Jakosz 2022: 156]). Текст может дополнять и интерпретировать изображение, выделять его отдельные аспекты или направлять восприятие (ср.: [Reichelt 2014: 175]). И наоборот, изображение оказывает существенное воздействие на текст, визуализируя и конкретизируя содержащуюся в нем информацию, усиливая его эмоциональное воздействие и делая более запоминающимся. Кроме того, визуальные элементы, интегрированные в медиатекст, могут выполнять важные функции в его макроструктуре: выделять ключевые темы и разделы с помощью визуальных акцентов, иллюстрировать последовательность событий или идей и служить «якорями» для внимания читателя, помогая ориентироваться в большом объеме информации. В частности, титульное изображение, типичное для лонгридов, подобно обложке книги, структурирует начало медиатекста, вводя читателя в тему и задавая общее направление восприятия [Чигаев 2017]. В пределах отдельных фрагментов изображения сегментируют текст на смысловые блоки, облегчая навигацию и организуя восприятие информации.
Журналистика использует визуальные формы как один из «методов доставки» информационного продукта до аудитории [Симакова 2016: 20]. Виды статических визуальных элементов, которые могут быть включены в медиатекст, разнообразны. Помимо фотографии, визуальный контент включает графические иллюстрации, инфографику, диаграммы, фотореалистичную компьютерную графику, а также снимки, полученные с помощью автоматизированных систем, в том числе камер наблюдения, спутниковых систем, дронов. Однако именно фотография, несмотря на появление новых форм визуализации, сохраняет свою ключевую роль в журналистике. Ее документальная природа, способность запечатлеть уникальный момент реальности глазами очевидца и вызывать эмоциональный отклик у зрителя (читателя) делают фотографию незаменимым инструментом для передачи информации и формирования общественного мнения.
Каждая новая веха технологического прогресса не просто обогащает технический арсенал журналистики, но и способна трансформировать медиасреду, оказывая таким образом влияние на социокультурную динамику в целом. Понятие медиасред как комплексных саморазвивающихся систем, воздействующих на социальные процессы, активно разрабатывается в семиотике, в частности в работах Г. М. Маклюэна [Маклюэн 2007], Н. Постмана [Postman 1985], Д. Рашкоффа [Рашкофф 2003].
В контексте анализа медиасреды как динамичной системы, подверженной влиянию технологических инноваций, особый интерес представляет концепция интермедиальности. Р. Лешке выделяет первичную и вторичную интермедиальность как фазы развития медиаформ. Первичная фаза «мотивирована объектом», это стадия «латентного периода медиума» [Leschke 2003: 23] от момента создания технологии до ее становления в качестве общественно значимого инструмента коммуникации, способного оказывать влияние на социальные, политические и культурные процессы [Wilde 2024: 2].
Эволюция фотографии позволяет проследить переход данного медиа из фазы первичной интермедиальности во вторичную. Ранняя фотография воспринималась публикой как своего рода «секулярная магия» [Сhesher, Albarrán-torres 2023: 59]. Не случайно, как отмечает В. П. Чумакова, одним из доминирующих дискурсов вокруг данного феномена первоначально стала дискуссия о смерти и бессмертии [Чумакова 2015: 105]. Фаза первичной интермедиальности отличается отсутствием устойчивых представлений о коммуникативном, социальном и эстетическом воздействии новой технологии. Доминирующими темами дискурса на данном этапе являются практическое использование и производственный потенциал новой технологии [Wilde 2024: 2].
По Л. Вильде, в фазе вторичной интермедиальности границы медиаформ обретают четкость и общепризнанность. Вместе с тем осмысление и дальнейшее усовершенствование технологии не прекращается. С развитием технического прогресса и массового распространения фотографии в ходе XX в. «магия» фотографии, свойственная ранним этапам ее развития, уступает место интеграции в многочисленные культурные, художественные и промышленные практики. В качестве примера дивергентных практик использования фотографии можно привести создание семейных фотоальбомов, документальную и рекламную фотографию, фотоискусство.
Цифровая революция конца XX в. ознаменовала переход от аналоговой фотографии к цифровой. Ключевым моментом этой эволюции стало превращение фотографии из индивидуального действия в социальный феномен [Rubinstein, Sluis 2008]. Цифровая технология не только упростила создание, хранение и распространение изображений, но и фундаментально изменила роль фотографии в журналистике, сделав ее не просто документальным свидетельством реальности, а инструментом коммуникации и социального взаимодействия (ср.: [Runge 2021: 128]). В связи с этим в западных трудах по теории фотожурналистики наряду с понятием «цифровая фотография» (англ. digital photography) также применяется термин «сетевое изображение» (англ. networked image), отражающий не технические особенности цифрового формата, а социальный механизм его распространения (cм., например, работы Д. Рубинштейна и К. Слёйса и Е. Гомеса Круса и Е. T. Мейера: [Rubinstein, Sluis 2008; Gómez Cruz, Meyer 2012]).
Феномен гражданской журналистики тесно связан с фотографией, которая выступает одним из ключевых инструментов этой формы медиаактивности. Понятие «гражданская журналистика» в науке используется для описания разных явлений. С одной стороны, его рассматривают как форму гражданской инициативы, т. е. целенаправленного общественного участия в политической и социальной жизни (англ. civic journalism, нем. Aktionsjournalismus). С другой стороны, определяют как один из источников распространения информации в комплексном информационно-коммуникационном пространстве (англ. citizen journalism, нем. Bürgerjournalismus) (ср.: [Хлебникова 2011]).
Интернет и социальные медиа открыли новые возможности для гражданского участия, позволив гражданам активнее использовать онлайн-платформы и социальные сети для выражения своих мнений и участия в общественной жизни. Цифровые снимки, распространяемые онлайн, перестают быть только личными воспоминаниями и становятся частью коллективного опыта. В контексте развития цифровой визуальной культуры наблюдается появление новых социальных практик, таких как селфи1, мемы, фоточелленджи2, фотодокументирование повседневной жизни для личного блога и социальных сетей.
Помимо непрофессиональных журналистов-блогеров как источников медиаконтента расширение источников визуализации происходит за счет цифровых снимков, полученных с помощью автоматизированных систем (англ. robot eyewitnessing, нем. nicht-menschliche Fotografie). По А. Гиннильд, визуальный контент такого типа служит примером «визуального завоевания ранее ненаблюдаемых реальностей», которые вынуждают к инновациям в журналистике [Gynnild 2014: 341]. Ключевое отличие снимков, полученных с помощью автоматизированных систем, от «человеческой» фотографии заключается в субъективном характере последней. Фотографии, сделанные автоматизированными системами, обычно имеют стандартизированный вид, поскольку основные параметры съемки, такие как экспозиция, фокусировка и цветовой баланс, настроены заранее. Такие системы могут работать на основе заданных параметров без прямого участия человека. «Человеческая» фотография расставляет акценты и документирует субъективный взгляд фотографа на событие. В книге «Смотрим на чужие страдания» (англ. Regarding the Pain of Others) С. Зонтаг, художественный критик, автор многочисленных эссе о фотографии, пишет, что фотография — это всегда интерпретация реальности и выбор: «Фотографировать — значит кадрировать, а кадрирование подразумевает исключение» [Sontag 2004: 28] (здесь и далее перевод мой. — М. П.).
В настоящее время генеративный ИИ проникает в различные сферы медиапроизводства, изменяя устоявшиеся способы обработки информации и создания контента. Использование ИИ для генерации изображений представляет собой принципиально новую технологию создания иллюстраций «без регистрации света, которая является основой фотографии, и без мазков кисти, характерных для живописи» [Ervik 2023: 42].
Пользователь создает изображение, используя текстовые подсказки (промты) и выбирая параметры стиля и технических характеристик. Генеративные (фото) изображения не отображают непосредственную визуальную реальность. Это искусственно созданные образы, полученные при помощи алгоритмов и обширного объема обучающих данных.
Дискуссия о генеративных изображениях, созданных с помощью ИИ, активно развивается в научной среде. Она затрагивает как правовые вопросы авторства, разработки правил использования и маркировки таких изображений в медиа, так и философские проблемы, связанные с определением эстетической ценности и риском воспроизведения социальных предубеждений и дискриминационных стереотипов.
Изучение коммуникативных, эстетических и социальных свойств новой технологии представляет собой перспективное направление научного исследования. В настоящее время научная дискуссия находится в своей начальной точке. По Л. Вильде, технология генеративного ИИ сейчас пребывает в фазе первичной интермедиальности, что свидетельствует о неопределенности ее места и функций в медиаэкологии3 и о динамичном характере ее взаимодействия с другими медиатехнологиями [Wilde 2024: 7]. В связи с этим представляется значимым изучить генеративные изображения в фотографическом стиле как новый элемент медиатекста.
Актуальность исследования не в последнюю очередь обусловлена необходимостью осмысления влияния генеративных изображений на восприятие информации потребителем контента, особенно в контексте журналистской практики, где достоверность и объективность являются ключевыми принципами. В фокусе данного исследования находятся прагматические характеристики генеративных изображений в фотографическом стиле в сравнении с фотоизображениями, сделанными человеком.
Описание методики исследования
Для анализа материалов немецкоязычных СМИ, содержащих генеративные фото, был выбран описательно-аналитический метод. Он включал изучение содержания и структуры статей с такими изображениями, чтобы определить контекст их использования и функции в медиатексте. Предварительный анализ научных работ по теме обеспечил теоретическую базу и выявил проблемные области для дальнейшего изучения.
В исследовании использовался смешанный подход, сочетающий целевую выборку и поиск изображений в поисковых системах по ключевым словам: KIgeneriertes Bild, KI-Bild, Medien. В электронных версиях немецкоязычных газет и журналов были отобраны изображения со следующими характеристиками:
а) фотореалистичные изображения, сгенерированные с помощью ИИ, с явным указанием в метаданных на ИИ как на источник происхождения изображения;
б) фотореалистичные изображения, сгенерированные с помощью ИИ, без явного указания в метаданных на ИИ как на источник происхождения изображения.
Выбор СМИ обусловлен наличием свободного доступа к материалам на официальных сайтах.
Социальные медиа не были включены в выборку. Это обусловлено несколькими причинами. Во-первых, сосредоточенностью исследовательского интереса на журналистских медиатекстах. Во-вторых, стабильностью доступа к контенту электронных версий традиционных СМИ и информационных онлайн-порталов. Эти СМИ значительно реже по сравнению с авторами контента в социальных сетях удаляют или изменяют публикации после их выхода, что делает их более надежным источником данных для долгосрочных исследований. В‑третьих, сложностями в идентификации и верификации изображений в социальных сетях, в которых изображения зачастую публикуются без указания источника.
Анализ материала и результаты исследования
Для оценки генеративных фотоизображений как нового элемента медиатекста необходимо в первую очередь дать характеристику этому новому типу изображений, сопоставив их свойства и функции с фотографией как традиционным элементом медиатекста.
Характеристика генеративных фотоизображений, созданных с помощью технологии ИИ, как принципиально нового типа изображений
Фотографические изображения, созданные искусственным ИИ, представляют собой отдельный тип синтетических изображений и отличаются от фотографий принципиально иной природой происхождения. В то время как фотография фиксирует реальность с помощью оптического прибора, генеративное изображение — это результат синтеза данных, обработанных ИИ без непосредственного взаимодействия с реальным миром. Этот массив данных включает не только сами изображения (фотографии, иллюстрации, рисунки) различных стилей и тематик, но и сопутствующую информацию. К ней относятся метаданные изображений, т. е. набор стандартизированных сведений о фотографии, например дата создания, разрешение, формат, авторские права, а также текстовые описания. ИИ анализирует эти данные, используя алгоритмы машинного обучения, чтобы понять взаимосвязи между визуальными элементами и их текстовыми описаниями. Затем он использует эти знания, чтобы генерировать новые изображения, которые соответствуют заданным пользователем параметрам. В случае генеративных фотографических изображений фотореализм представляет всего лишь один из возможных стилей наряду с другими, такими как «картина маслом», «акварель», «графика», «абстракция». Каждый из этих стилей отражает уникальные художественные особенности и эстетические качества, которые могут быть эмулированы и воссозданы в генеративных фотоизображениях [Stevanovic 2024: 132].
Для анализа генеративных фотографических изображений в медиатексте важно понимать, как они соотносятся с реальностью по сравнению с другими статичными средствами визуальной коммуникации, такими как различные формы фотографии и фотореалистичная компьютерная графика. Этот параметр имеет существенное значение для оценки визуальных элементов, особенно в контексте журналистского медиатекста. Журналистский текст призван предоставлять объективную информацию и достоверно отображать происходящие события, и визуальные элементы, такие как изображения, играют важную роль в этом процессе.
Таблица иллюстрирует ключевые различия между типами изображений с точки зрения их отношения к реальности. Важно различать способ создания изображения (фотография, иллюстрация, компьютерная графика) и его тип по отношению к реальности (документальное, художественное, абстрактное изображение). Один и тот же способ создания может использоваться для разных типов изображений. Например, фотография может быть как документальной, стремящейся к объективному отображению реальности, так и художественной, интерпретирующей реальность через субъективные выразительные средства, такие как композиция и цвет. Жанр фотографии, в свою очередь, определяет, какие аспекты действительности и как будут представлены в рамках выбранного типа. Это может включать выбор фокуса, стиль и эмоциональный тон изображения, которые в целом формируют восприятие зрителя. В таблице приведены некоторые типы изображений и способы их создания, чтобы проиллюстрировать разнообразие современной визуальной культуры.
Таблица. Классификация изображений по их отношению к реальности
| Отношение к реальности | Тип изображения | Характеристика | Примеры жанров |
| Реалистичное | Фотография | Запечатление реальности посредством фиксации света. Стремится к объективному отображению видимого мира | Репортаж, документальная фотография, портрет, пейзаж |
| Цифровая живопись | Имитация традиционных техник живописи в цифровой среде | Портрет, пейзаж, натюрморт | |
| Фотореалистичная 3D-графика | Создание изображений, не отличимых от фотографий, с помощью компьютерного моделирования | Архитектурная визуализация, продакт-плейсмент | |
| Интерпретационное | Фотография | Интерпретация реальности через художественный образ. Акцент на композиции, свете, цвете | Художественная фотография, концептуальная фотография |
| Иллюстрация | Визуализация идей и концепций, часто с использованием метафор и символов | Книжная иллюстрация, редакционная иллюстрация | |
| Генеративное изображение в фотографическом стиле | Изображение, созданное ИИ, имитирующее фотографический стиль. Интерпретация или рекомбинация элементов реальности, а не прямое запечатление реальной сцены | Концептуальная иллюстрация, образ-мотив, аллегорическое изображение | |
| Цифровая живопись | Художественная интерпретация реальности или создание фантастических миров | Концепт-арт, фэнтезииллюстрации | |
| Не фотореалистичная 3D-графика | Стилизованные изображения, созданные с помощью компьютерного моделирования | Анимация, игры | |
| Абстрактное | Цифровая живопись | Изображения, основанные на формах, цветах и композиции, без прямой связи с реальностью | Геометрическая абстракция, абстрактный экспрессионизм |
| Генеративная компьютерная графика | Изображения, созданные алгоритмами, часто с использованием случайных элементов | Генеративное искусство | |
| Информационное | Диаграмма | Графическое представление данных | Гистограмма, круговая диаграмма |
| Инфографика | Визуализация информации с помощью комбинации текста, данных и графических элементов | Статистика, инструкции | |
| Карта | Изображение географической местности | Физическая карта, политическая карта |
Таким образом, в отличие от ключевых жанров фотожурналистики, документальной фотографии и репортажной съемки, генеративное изображение в фотографическом стиле не является непосредственным отображением реальности. По мнению Е. Ю. Рождественской, виртуальные технологии стирают грань между реальным и квазиреальным, поэтому подобные изображения представляют собой скорее гиперреальность, которая не имеет явного референта в реальном мире [Рождественская 2008: 76]. Генеративные изображения можно рассматривать как новый инструмент визуального творчества, где сотворцами выступают человек, вводящий запрос, ИИ и платформа, которая предоставляет необходимые инструменты для взаимодействия человека и ИИ, обеспечивая процесс генерации изображений.
В связи с этим в научном сообществе развернулась дискуссия о «машинном зрении» [Rettberg 2022] или даже «воображении машин»: «Процесс воображения, скорее всего, формируется тем, что человек видел, подобно тому как генераторы изображений зависят от обучающих данных. Так же, как генераторы изображений превращают любые текстовые подсказки, которые им дают, в визуальные образы, люди склонны создавать мысленные образы в ответ на совокупность слов» [Evrik 2023: 48–49].
Хотя аналогия между обучением генератора изображений и формированием человеческого воображения имеет свои основания, представляется ошибочным смешивать технические возможности генераторов изображений с человеческим творчеством и воображением. Человеческое воображение не ограничивается простым сочетанием ранее усвоенных данных. Оно способно создавать совершенно новые концепции и творчески переосмысливать реальность. Важным отличием воображения от генерации изображений служит также наличие у человека свободы воли и способности к самостоятельной интерпретации реальности и созданию новых образов, не ограничиваясь представленными данными. При создании мысленных образов люди придают им смысл и контекст, опираясь на свой жизненный опыт, знания и ценности.
Генеративные изображения в фотографическом стиле, созданные с помощью ИИ, следует рассматривать в одном ряду с фотореалистичной компьютерной графикой как типами искусственных изображений, формируемых при помощи компьютерных технологий. Обе технологии представляют собой проявления медиаискусства, т. е. художественного творчества в цифровой среде (ср.: [Рыбасова, Новгородова, Крепкогорская 2024: 16]). Через призму этого понимания представляется необходимым определить спектр актуальных прагматических функций генеративного изображения как элемента журналистского медиатекста.
Генеративные изображения в фотографическом стиле в медиатекстах
В настоящее время публичное использование генеративных фотоизображений в качестве замены документальной фотографии в большинстве случаев вызывает ярко выраженное сопротивление общества. Особенно если каналом распространения служит авторитетная организация или СМИ. Примером может служить скандал, вызванный публикацией норвежского отделения международной неправительственной организации «Амнести Интернейшнл» (Amnesty International), который получил широкое освещение в немецкой прессе. На страницах организации в социальных сетях X и «Инстаграм»* были использованы фотоизображения, сгенерированные с помощью ИИ, для визуализации полицейского насилия на протестах в Колумбии весной 2023 г. Публикация вызвала жесткую критику в первую очередь в профессиональной журналистской среде (рис. 3).

В статье журнала «Шпигель» (Spiegel) от 2 мая 2023 г. с заголовком «Критика в адрес организации защиты прав человека» приводится репрезентативная для журналистского сообщества позиция медиаученого Р. Мейера. Он утверждает, что использование фотореалистичных иллюстраций, созданных с помощью ИИ, наносит ущерб журналистике. По его мнению, это не только размывает границу между фактом и вымыслом, но и «принижает работу всех тех смелых репортеров и фотографов, которые десятилетиями документировали нарушения прав человека (и, вероятно, чьи изображения были использованы для обучения используемого здесь программного обеспечения). А поскольку синтез изображений практически неизбежно воспроизводит и усиливает визуальные стереотипы, его бездумное применение как замена документальной фотографии превращает мир в клише»4. В той же статье «Шпигель» приводит обоснование публикации от «Амнести Интернейшнл». Представитель организации утверждает, что у «Амнести» не было намерений «производить фотореалистичные изображения, которые могут быть спутаны с реальностью». Генеративный фотореалистичные изображения были использованы из благих побуждений, чтобы анонимизировать участников протестов и избежать риска репрессий. Тем не менее «Амнести Интернейшнл» приняла решение изъять изображения из интернета, «чтобы дискуссия об ИИ не отвлекала от основного послания кампании»5.
Отрицательная реакция общества на генеративные фотореалистичные изображения в СМИ объясняется, с одной стороны, функциями фотографии в журналистском медиатексте, а с другой — ее социокультурной ролью.
«Визуальный поворот» и функции фотографии в медиатексте
В научных исследованиях утвердился термин «визуальный поворот», отражающий переосмысление роли визуальных образов в культуре, обществе и науке. Этот термин описывает сдвиг, произошедший в течение второй половины ХХ и начале XXI в. В фокус внимания, после языка и текста (так называемый лингвистический поворот6), попадает визуальность в ее различных проявлениях. Этот сдвиг обусловлен как влиянием научных открытий, начиная с XIX в. и особенно их последующим развитием, так и развитием современных информационных технологий, которые сделали создание и распространение визуальных образов беспрецедентно доступными. Возникшее доминирование визуальной образности в культуре потребовало переосмысления роли образа и визуальности, в первую очередь в европейском искусстве (ср.: [Воеводина 2023: 99–100]).
В медиаисследованиях термин «визуальный поворот» употребляется в контексте изучения истории развития медиа и коммуникаций, чтобы описать сдвиг от текстоцентричных к визуально-ориентированным формам коммуникации. В монографии «Медиаэстетический код инфографического контента в журналистике» С. И. Симакова назвала этот процесс «радикальной гиперимажинацией с тотальной абсолютизацией значения образного» [Симакова 2022: 14]. Этот сдвиг проявляется в том, что изображения, особенно фотографии, приобрели самостоятельную информационную ценность, формируя смысл медиатекстов, а не только иллюстрируя текст: «Изображения сами по себе стали новостным фактором. Они уже давно отказались от своей чисто иллюстративной роли. Текст больше не иллюстрируется, изображения часто сопровождаются текстом» [Müller, Geise 2015: 149]. Фотографические материалы в журналистике выполняют информационную функцию, обеспечивая контекст для понимания новостного сюжета. Их создание должно соответствовать стандартам объективности, достоверности и релевантности. Таким образом, использование фотореалистичных изображений, созданных ИИ, в журналистском медиатексте напрямую нарушает устоявшиеся принципы этики фотожурналистики.
Смыслообразующая функция фотографии в медиатексте, заключающаяся в передаче информации, создании контекста и формировании у читателя понимания, может усиливаться за счет аффективного воздействия. Последнее, в свою очередь, основано на способности фотографии вызывать у зрителя эмоции, чувства, ассоциации. Успешное аффективное воздействие фотографии в медиатексте обусловлено взаимодействием субъективных и объективных факторов. К первым относятся художественное исполнение, эмоциональная составляющая изображения и индивидуальный опыт зрителя. К объективным факторам относятся подлинность фотографии7, ее технические аспекты, историческая достоверность и временной контекст, которые придают изображению авторитетность и убедительность. Это взаимодействие позволяет фотографии не только доносить смыслы, но и воздействовать на эмоциональное восприятие читателя (ср.: [Paik et al. 2023: 2]).
В отличие от документальной фотографии, генеративные изображение в фотографическом стиле лишены исторической достоверности и аутентичности, поскольку они не репродуцируют реальность, а основаны на манипуляции элементами реального мира. Это может ограничить их способность вызывать у читателя эмоциональный отклик, связанный с контекстом событий. Однако генеративные изображения способны нести эмоциональную нагрузку, если определенные эмоциональные характеристики изображения были заданы в промте на этапе генерации изображения и модель была обучена на соответствующих данных.
Вопрос о способности генеративных изображений вызывать эмоциональный отклик, несмотря на отсутствие исторической достоверности, исследовали С. Паик и др. Авторы сравнили восприятие новостной значимости генеративных изображений и фотографий, сделанных человеком, а также их аффективное воздействие на респондентов. Исследователи собрали 200 заголовков и новостных фотографий на тему вооруженного насилия и изменения климата из различных американских новостных источников. Затем с помощью генератора изображений Dall‑e 2 они сгенерировали альтернативные новостные изображения и предложили оценить их респондентам наряду с «обычными» новостными фотографиями. Полученные результаты исследования достаточно противоречивы. С одной стороны, они показали, что генераторы изображений «часто обеспечивают сопоставимый или более глубокий контекст новостной статьи, чем изображения, выбранные человеком» [Paik et al. 2023: 7]. Однако, когда в заголовке содержалось описание определенного типажа человека, результат генерации часто создавал «стереотипные карикатуры, основанные на существующих гендерных или расовых нормах» [Paik et al. 2023: 6]. Результаты исследования также показывают, что распределение эмоциональных реакций респондентов на новостные фотографии и генеративные изображения было схожим при учете контекста новостей. Авторы, таким образом, приходят к выводу, что «генеративные системы ИИ имеют потенциал производить изображения качества, сопоставимого с качеством работы фотожурналиста, и эти изображения могут вызывать сходные эмоциональные реакции, как и те, что были сделаны и отобраны фотожурналистами» [Paik et al. 2023: 6].
Исследование С. Паик и др., несмотря на ценность полученных данных, требует более глубокого анализа, прежде чем делать однозначные выводы о потенциале генеративных изображений в журналистском медиатексте. Во-первых, статистические данные, приведенные в работе, показывают, что генеративные изображения, представленные без новостного заголовка, вызвали у 69 % респондентов чувства любопытства и замешательства [Paik et al. 2023: 7]. Это особенно значимо, учитывая, что выборка ограничена темами вооруженного насилия и изменения климата, традиционно вызывающими негативные эмоции. Только при снабжении генеративных изображений соответствующими заголовками спектр вызываемых реакций становится более разнообразным, с явным преобладанием отрицательных эмоций. Во-вторых, в исследовании недостаточно учтены социальные функции фотографии, выходящие за рамки простой визуализации заголовка статьи.
Проблематика фотографии как новой культурной и социальной практики активно разрабатывалась в 1920–1970‑х годах в первую очередь в знаковых работах Ж. Фройнд [Freund 1980], В. Беньямина [Беньямин 1996], П. Бурдье [Bourdieu 1998], С. Зонтаг [Sontag 1977]. П. Бурдье в рамках социальной теории исследовал роль фотографии в формировании и распознавании коллективной идентичности. Он подчеркивал, что любая фотография несет в себе характеристики и предпочтения определенной социальной группы, отражая их систему мышления и восприятия [Bourdieu 1998].
Фотографии играют важную роль в конструировании коммуникативного и социального контекстов и передают специфические аспекты социальной реальности, способствуя формированию коллективного опыта и общих представлений об окружающем мире (ср.: [Müller 1997: 17–25]). Напротив, фотоизображения, сгенерированные ИИ, несут в себе угрозу загрязнения исторической и культурной зрительной памяти, «необоснованного смешения фактов и вымысла и, в конечном итоге, скатывания в мир симулякров» [Wilde 2024: 8]. Читатели традиционно ожидают увидеть в медиатекстах фотографии как гарантированный элемент достоверности и соответствия реальности. Генеративным же изображениям в настоящее время еще только предстоит найти свое устойчивое место в медиасреде.
Прагматические функции генеративных изображений в фотографическом стиле в немецкоязычных журналистских медиатекстах
На данный момент применение генеративных изображений в фотографическом стиле в немецкоязычных журналистских медиатекстах носит ограниченный характер. В ходе исследования отобранные немецкоязычные медиатексты, содержащие генеративные изображения в фотографическом стиле, были разделены на три категории в соответствии с их функциональной ролью в медиатексте. В первую, наиболее обширную категорию (20 статей) вошли статьи, посвященные теме ИИ, возможностям и угрозам, связанным с его применением в различных областях жизни. Генеративные (фото)изображения здесь служат иллюстрацией технических возможностей ИИ, демонстрируя результаты работы нейросетей, способных создавать реалистичные изображения (рис. 4, 5).


Вторая и третья категории представлены на момент исследования единичными медиатекстами на немецком языке. Во вторую категорию вошел анонс, где генеративное изображение в фотографическом стиле служит тематическим изображением (образом-мотивом) текста, содержательно не связанного с проблематикой ИИ (рис. 6).

Третью категорию представил материал, в котором использование генеративного фотоизображения носит эстетическую и выразительную функции, служа не тематической иллюстрацией, а способом привлечения внимания к тексту заметки (рис. 7).

Генеративные изображения в фотографическом стиле в статьях первой категории в абсолютном большинстве случаев снабжены более или менее подробной информацией о процессе создания, включая использованный генератор изображения, версию нейросети, а также параметры и настройки, примененные при их генерации. Например, рис. 3 из онлайн-версии австрийской общенациональной ежедневной газеты «Штандард» (Der Standard) от 1 апреля 2023 г. содержит следующее подробное описание: «Это изображение было создано ИИ Midjourney. Запрос был составлен с помощью ChatGPT на основе текста статьи и звучал так: “Зафиксируй изображение, которое символизирует вызов обеспечения прозрачности и ответственности в отчетности в условиях распространения фальшивых фотографий и изображений, созданных ИИ. Рассмотри этические и юридические аспекты этих изображений в эпоху цифровых медиа. Покажи, как медиаресурсы могут преодолевать эти проблемы и какую роль в этом играют журналисты и исследователи при проверке подлинности фотографий и изображений. Изображение должно донести чувство срочности и важности, подчеркнув необходимость тщательного взвешивания влияния этих изображений на доверие общественности к журналистике. Стиль: Документальный/Репортаж. Настройки камеры: ISO 400, выдержка 1/200, диафрагма f/5.6. Освещение: Естественный/атмосферный свет –ar 3:2 –q 2 –v 5”». Использование генеративных фотоизображений в статьях первой группы обусловлено и оправдано содержанием статей. Визуальные элементы и указанные метаданные могут помочь читателям лучше понять технические аспекты работы нейросетей и процесса создания реалистичных изображений, которые могут быть сложными для представления исключительно словами.
Генеративные изображения в фотографическом стиле из второй категории медиатекстов, в которых использование генеративных изображений не обусловлено связью проблематики статьи с ИИ, можно сравнить со стоковыми фотографиями по функциям, которые они выполняют. В течение последних десятилетий покупка и использование готовых фотографий из фотобанков и фотостоков стали для многих СМИ удобным способом получения необходимых иллюстраций для своих публикаций. Нейросети для генерации изображений представляют собой привлекательную альтернативу стоковым фотографиям «за счет возможности “настроек” изображения, чего не могут предоставить стоковые фотографии, а также избегания вопросов, связанных с авторским правом» [Сахно, Жук 2023: 89]. Подобно стоковой фотографии, изображение, созданное с помощью ИИ, может выступать в качестве тематического или символьного представления определенной идеи, эмоции или темы без прямой связи отображаемого объекта с реальным миром. Например, в анонсе, опубликованном в онлайн-версии региональной ежедневной газеты «Нюрнбергер нахрихтен» (Nürnberger Nachrichten) от 7 ноября 2023 г., оповещающем о предстоящих массовых мероприятиях по случаю 85‑й годовщины так называемой Ночи разбитых витрин8, генеративное изображение обозначено как Motivbild, что можно трактовать как «тематическое изображение», «аллегорическое изображение» или «образ-мотив». В фокусе изображения находится молодая девушка, держащая зажженную свечу и стоящая среди размытых фигур других участников мирной демонстрации (рис. 6). Примечательным в данном случае является описание изображения: «В четверг, 9 ноября, коалиция активистов призывает граждан дать знак мира. Вот тематическое изображение». Из указанного описания неочевидно, что речь идет о генеративном изображении. Более того, в качестве автора, обладающего авторскими правами, газета ссылается на фотосток Ihor — stock.adobe.com, хотя на данный момент отсутствует правовое регулирование авторских прав в отношении генеративных фотографий. Такое нечеткое указание на происхождение изображения скорее исключение для немецкоязычных СМИ, где принято строгое отношение к авторским правам и к указанию источника иллюстраций. Так, в Германии в соответствии с пунктом 2 Кодекса прессы все «предназначенные к публикации материалы, как тексты, так и фотографии, должны с соответствующей обстоятельствам тщательностью проверяться на достоверность. Редактирование, заголовки или подписи к фотографиям не должны искажать или представлять в ложном свете смысл материалов… Символические фотографии должны быть четко обозначены или снабжены соответствующими пометками»9. Предполагается, что в ближайшей перспективе будут дополнительно введены нормы и стандарты, касающиеся требований к метаданным и текстовому описанию генеративных изображений в случае их использования в журналистских медиатекстах. Это позволит обеспечить прозрачность источника (фото)изображений (ср.: [Beckett, Yaseen 2023: 72]).
Третья категория генеративных изображений представлена информационным материалом онлайн-версии ежедневной газеты «Берлинер цайтунг» (Berliner Zeitung) под заголовком «34 года после падения Берлинской стены: “Старая игра, новые правила!”» от 3 ноября 2023 г. Черно-белое изображение, расположенное под заголовочным комплексом заметки, выглядит как монтаж отдельных портретных фотографий шести исторических деятелей: Ицхака Рабина, Бербеля Боли, Мартина Лютера Кинга, Вацлава Гавела, Леха Валенсы, Махатмы Ганди. Однако, как указано в текстовом описании под изображением, это не фотография, а изображение в фотографическом стиле, созданное с помощью ИИ (см. рис. 7). В данном случае можно говорить о наличии художественного замысла изображения, выходящего за границы простого иллюстрирования материала. Отличающееся эмоциональностью и провокационностью, оно призвано привлечь внимание общественности к проблеме возрастающего насилия в современном обществе, о чем прямо говорится в самом тексте заметки: «Отображаемые на мотивах шесть правозащитников и мирных активистов комментируют ситуацию в мире с болезненным осуждением. <…> Все они выступали за ненасильственные изменения, за обмен противоречивыми мнениями, за круглый стол, за силу компромисса — подход, который сегодня звучит почти как сказка. Мы видим их боль по поводу насилия в настоящем»10. Это изображение представляет собой художественную иллюзию в фотографическом стиле, возникшую в результате объединения творческого замысла дизайнера и компьютерных технологий.
Таким образом, первый опыт интеграции фотоизображений, созданных с помощью ИИ, в журналистский медиатекст, показал спектр возможных прагматических функций генеративных изображений. В немецкоязычных СМИ наиболее актуальным и востребованным на сегодняшний день является использование генеративных изображений для иллюстрации возможностей нейросетей в статьях, посвященных ИИ. Помимо этого, генеративные изображения в фотографическом стиле могут служить привлекательной альтернативной стоковым фотографиям и выступать тематической иллюстрацией, образом-символом, визуально дополняющим текстовый материал. Наконец, генеративная фотография может претендовать на эстетическую ценность, если она несет в себе художественный замысел, способна вызвать подлинное переживание у аудитории и привлечь ее внимание к определенной проблеме или идее.
Выводы
Медиатекст представляет собой сочетание вербальных и медийных компонентов, где текст и визуальные элементы взаимно обогащают друг друга. Появление новой технологии создания изображений с помощью ИИ открывает новые возможности визуализации текстового материала, но в то же время создает серьезные вызовы для медиасферы. Эти вызовы касаются как правовых, так и этических вопросов журналистики и проблемы манипулирования информацией и, как следствие, угрозы утраты доверия к медиа в условиях, когда ИИ позволяет создавать изображения, практически не отличимые от реальных фотографий.
Генеративные изображения создают интерпретацию реальности, которая не отображает непосредственную действительность. Это, цитируя А. Эрвика, «множественные версии видов из никуда» [Ervik 2023: 50], создаваемые в соавторстве человека, ИИ и платформы генерации изображений. Равноценная замена документальной фотографии генеративными фотоизображениями в медиатекстах невозможна, поскольку фотография — это нечто большее, чем запечатление или иллюстрация события, это сложившаяся традиция формирования культурной памяти и стандарт, с которым читатель привык ассоциировать журналистский материал.
Опираясь на концепцию интермедиальности Л. Вильде, можно сказать, что генеративные изображения как новая форма медиа проходят стадию становления, определяя свое место и производственный потенциал в медиасреде [Wilde 2024: 2].
Результаты проведенного исследования свидетельствуют о том, что немецкоязычные СМИ на данный момент с большой осторожностью прибегают к включению генеративных изображений в свои материалы. Можно выделить три основные прагматические функции, которые генеративные изображения выполняют в немецкоязычных медиатекстах. Во-первых, это обусловленная содержанием иллюстрация технических возможностей или опасностей ИИ. Во-вторых, генеративное изображение в фотографическом стиле может служить визуальным образом-символом вне связи темы статьи с ИИ и быть в этой функции альтернативой стоковой фотографии. В‑третьих, это выразительная и эстетическая функции, когда технологии ИИ используются для создания художественного образа, призванного транслировать определенную идею или призыв к действию.
1 Селфи, т. е. автопортрет, созданный с помощью цифрового фотоаппарата или мобильного устройства и предназначенный для публикации в социальных сетях или других онлайн-платформах, стал популярным фотографическим жанром в начале 2000‑х годов с распространением смартфонов с фронтальными камерами. ↑
2 Фоточеллендж — это форма активности в социальных сетях, представляющая собой публичный вызов, заключающийся в создании и размещении фотографий, соответствующих определенным тематическим или стилистическим параметрам. Зачастую для обозначения принадлежности к челленджу и облегчения поиска контента используются специальные хештеги. Например, фото-челлендж с хештегом #10YearChallenge, в рамках которого пользователи социальных сетей публикуют коллажи из двух фотографий: актуальной и десятилетней давности [Sisto 2021: 8]. ↑
3 Медиаэкология — область исследований, которая изучает взаимодействие медиа с окружающей средой, а также их влияние на общество, культуру, политику и другие аспекты жизни. Это понятие охватывает анализ воздействия медиа на общественное мнение, формирование стереотипов, информационную безопасность, использование информационных технологий и другие аспекты, связанные с взаимодействием медиа и их окружения [Тимофеева, Рябченко, Малышева, Гнедаш 2022: 38]. ↑
4 Amnesty International illustriert Polizeigewalt mit KI-Bildern. Шпигель. 2 мая 2023 г. Электронный ресурс https://www.spiegel.de/netzwelt/web/amnesty-international-illustriert-polizeigewalt-mit-kibildern-a-7d2b061e-73cd-454a-8847–88503f82f63a. ↑
5 Amnesty International illustriert Polizeigewalt mit KI-Bildern. Шпигель. 2 мая 2023 г. Электронный ресурс https://www.spiegel.de/netzwelt/web/amnesty-international-illustriert-polizeigewalt-mit-kibildern-a-7d2b061e-73cd-454a-8847–88503f82f63a. ↑
6 Автором концепта «лингвистический поворот» считается американский философ Р. Рорти, который провозглашает необходимость изменений методологии современной философии и ее поворота от изучения идей и концептов в сторону анализа языка [Rorty 1967]. ↑
7 Подлинность фотографии трактуется здесь как отражение действительности без значительных искажений и манипуляций. ↑
8 Нацистская акция в ночь с 9 на 10 ноября 1938 г. стала прологом к массовому уничтожению евреев в фашистской Германии. ↑
9 Pressekodex. Электронный ресурс https://www.presserat.de/pressekodex.html. ↑
10 34 Jahre nach dem Mauerfall: “Altes Spiel, neue Regeln!” Berliner Zeitung. 3 ноября 2023 г. Электронный ресурс https://www.berliner-zeitung.de/open-source/34-jahre-nach-dem-mauerfall-altes-spielneue-regeln-li.2155044. ↑
* Продукт компании Meta, деятельность которой признана экстремистской в Российской Федерации.
Ахренова Н. А., Зарипов Р. И. (2023). Лингвопрагматические характеристики современного поликодово-мультимодального медиатекста в контексте информационно-психологического воздействия. Медиалингвистика, 10 (4), 428–449.
Беньямин, В. (1996). Произведение искусства в эпоху его технической воспроизводимости. М.: Медиум.
Воеводина, Л. Н. (2023). Визуальный поворот и новые культурные практики. Вестник Московского государственного университета культуры и искусств, 3 (113), 97–103.
Добросклонская, Т. (2020). Медиалингвистика: теория, методы, направления. М.: КДУ; Добросвет.
Канашина, С. В. (2018). Интернет-мем как современный медиадискурс. Известия Волгоградского государственного педагогического университета, 8 (131), 125–129.
Маклюэн, Г. М. (2007). Понимание медиа: внешние расширения человека. М.: Кучково поле.
Рашкофф, Д. (2003). Медиа вирус. Как поп-культура тайно воздействует на ваше сознание. М.: Ультра; Культура.
Рождественская, Е. Ю. (2008). Перспективы визуальной социологии. Социологический журнал, 4, 70–83.
Рыбасова, Ю. Ю., Новгородова, Е. Е., Крепкогорская, Е. В. (2024). Внедрение цифровых технологий в современное искусство. Вестник Казанского государственного университета культуры и искусств, 1, 15–19.
Сахно, А. И., Жук, Ю. А. (2023). Искусственный интеллект как альтернатива стоковым фотографиям. В E. В. Чугунова (Ред.) Цифровые технологии в лесном секторе: материалы IV всерос. науч.техн. конф. (с. 88–91). СПб.: Санкт-Петербургский гос. лесотех. ун-т им. С. М. Кирова.
Симакова, С. И. (2016). Журналистика данных как объективное требование времени и её влияние на формирование визуальной журналистики. Знак: проблемное поле медиаобразования, 1 (18), 18–25.
Симакова, С. И. (2022). Медиаэстетический код инфографического контента в журналистике. Челябинск: Челябинский гос. ун-т.
Тимофеева, Л. Н., Рябченко, Н. А., Малышева, О. П., Гнедаш, А. А. (2022). Цифровая социально-политическая повестка дня и ее осмысление в условиях новой медиаэкологии. Полис. Политические исследования, 2, 37–51.
Хлебникова, Н. (2011). Гражданская журналистика: к истории становления термина. Медиаскоп, 3, 5–27.
Чигаев, Д. П. (2017). Лонгрид как разновидность креолизованного текста. Медиаскоп, 1, 5. Электронный ресурс http://www.mediascope.ru/2270
Чумакова В. П. (2015). Концепция Герберта Маршалла Маклюэна: медиа социокультурной динамике. Дис. … канд. культ. М.
Beckett, C., Yaseen, M. (2023). Generating Change. A global survey of what news organisations are doing with artificial intelligence. Polis, London School of Economics and Political Science. Электронный ресурс https://www.journalismai.info/research/2023-generating-change.
Bourdieu, P. (1998). The Cult of Unity and Cultivated Differences. Photography: A Middle-brow Art. Oxford: Polity Press.
Chesher, C., Albarrán-Torres, C. (2023). The emergence of autolography: the ‘magical’invocation of images from text through AI. Media International Australia, 189 (1), 57–73.
Ervik, A. N. (2023). Generative AI and the Collective Imaginary: The Technology Guided Social Imagination in AI-Imagenesis. The International Journal of the Image, 37, 41–56.
Freund, G. (1980). Photography & Society. Boston, MA: D. R. Godine.
Gómez Cruz, E., Meyer, E. T. (2012). Creation and control in the photographic process: iPhones and the emerging fifth moment of photography. Photographies, 5 (2), 203–221.
Gynnild, A. (2014). The robot eye witness: Extending visual journalism through drone surveillance. Digital journalism, 2 (3), 334–343.
Jakosz, M. (2022). Text-Bild-Relationen am Beispiel einer polnischen und einer deutschen NIVEA-Werbung auf Instagram*. Studia niemcoznawcze, LXVII, 155–169.
Lamerichs, N. (2023). Generative AI and the Next Stage of Fan Art. Generative Imagery: Towards a “New Paradigm” of Machine Learning-Based Image Production, special-themed issue of IMAGE: The Interdisciplinary Journal of Image Sciences, 37 (1), 150–164.
Leschke, R. (2003). Einführung in die Medientheorie. München: Fink.
Müller, M. G., Geise, S. (2015). Grundlagen der visuellen Kommunikation. 2. Konstanz; München: UVK Verlag. Müller, M. G. (1997). Politische Bildstrategien im amerikanischen Präsidentschaftswahlkampf 1828–1996. Berlin: Akademie Verlag.
Nöth W. (2000). Der Zusammenhang von Text und Bild. Text-und Gesprächslinguistik. In K. Brinker, G. Antos, W. Heinemann, S. F. Sager (Ed.) Handbücher zur Sprach-und Kommunikationswissenschaft, 1 (pp. 189–197). Berlin: Walter de Gruyter.
Paik, S., Bonna, S., Novozhilova, E., Gao, G., Kim, J., Wijaya, D., Betke, M. (2023). The Affective Nature of AI-Generated News Images: Impact on Visual Journalism. In 11th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII) (10–13 Sept. 2023. Cambridge, USA) (pp. 1–8). Cambridge: IEEE Xplore.
Postman, N. (1985). Amusing Ourselves to Death: Public Discourse in the Age of Show Business. New York: Penguin.
Reichelt, M. (2014). Der Einsatz von Printwerbung im DaF-Unterricht: Grenzen und Möglichkeiten von Bild-Text-Relationen im Sprach- und Landeskundeunterricht. In M. Hieronimus (Ed.) Visuelle Medien im DaF-Unterricht (pp. 173–193). Göttingen: Universitätsverlag.
Rettberg, J. W. (2022). Dall-E and human-AI assemblages. Электронный ресурс https://jilltxt.net/dall-eand-human-ai-assemblages/.
Rorty, R. (1967). The linguistic turn. Chicago: University of Chicago Press.
Rubinstein, D., Sluis, K. (2008). A Life More Photographic. Photographies, 1 (1), 9–28.
Runge, E. (2021). Para-Fotojournalismus: Vernetzte Bilder zwischen Profession und Partizipation. Zur Theo- rie des digitalen Bildes. MEDIENwissenschaft: Rezensionen| Reviews, 38 (2), 125–148.
Schütz, Ch. (2023). KI und Fotografie in den Medien. medialex, 7 (23). Электронный ресурс https://medialex.ch/2023/09/05/ki-und-fotografie-in-den-medien/.
Sisto, D. (2021). Remember me: Memory and forgetting in the digital age. New York: John Wiley & Sons.
Sontag, S. (2004). Regarding the pain of others. New York: Macmillan USA.
Sontag, S. (1977). On photography. New York: Farrar, Straus & Giroux.
Stevanovic, D. (2024). Die Kunst im Zeitalter der künstlichen Intelligenz. Walter Benjamins Kunsttheorie im 21. Jahrhundert. In A. Lucke, H. Johannes (Ed.), Literaturwissenschaft und Informatik: Transdisziplinäre Perspektiven, digitale Methoden und selbstlernende Algorithmen (pp. 123–137). Bielefeld: Verlag.
Wilde, R. L. A. (2024). KI-Bilder und die Widerständigkeit der Medienkonvergenz: Von primärer zu sekundärer Intermedialität? In M. Lemmes, S. Packard, K. Sachs-Hombach (Eds), Zukunft der Bilder: Herausforderungen der Bildwissenschaft. Köln: Herbert von Halem. Электронный ресурс https://www.researchgate.net/publication/379806843_KI-Bilder_und_die_Widerstandigkeit_der_Medienkonvergenz_Von_primarer_zu_sekundarer_Intermedialitat.
* Продукт компании Meta, деятельность которой признана экстремистской в Российской Федерации
Akhrenova N. A., Zaripov R. I. (2023). The linguopragmatic characteristics of modern polycode-multimodal media text in the context of information-psychological influence. Media Linguistics, 10 (4), 428–449. https://doi.org/10.21638/spbu22.2023.401 (In Russian)
Beckett, C., Yaseen, M. (2023). Generating Change. A global survey of what news organisations are doing with artificial intelligence. Polis, London School of Economics and Political Science. Retrieved from https://www.journalismai.info/research/2023-generating-change.
Ben’iamin, V. (1996). The Work of Art in the Age of Mechanical Reproduction. Moscow: Medium Publ. (In Russian)
Bourdieu, P. (1998). The Cult of Unity and Cultivated Differences. Photography: A Middle-brow Art. Oxford: Polity Press.
Chesher, C., Albarrán-Torres, C. (2023). The emergence of autolography: the ‘magical’ invocation of images from text through AI. Media International Australia, 189 (1), 57–73.
Chigaev, D. P. (2017). Longread as a Type of a Creolized Text. Mediaskop, 1, 5. Retrieved from http://www.mediascope.ru/2270 (In Russian)
Chumakova, V. P. (2015). The concept of Herbert Marshall McLuhan: Media in socio-cultural dynamics. PhD thesis. Moscow. (In Russian)
Dobrosklonskaia, T. (2020). Medialinguistics: theory, methods, directions. Moscow: KDU Publ.; Dobrosvet Publ. (In Russian)
Ervik, A. N. (2023). Generative AI and the Collective Imaginary: The Technology Guided Social Imagination in AI-Imagenesis. The International Journal of the Image, 37, 41–56.
Freund, G. (1980). Photography & Society. Boston: D. R. Godine.
Gómez Cruz, E., Meyer, E. T. (2012). Creation and control in the photographic process: iPhones and the emerging fifth moment of photography. Photographies, 5 (2), 203–221.
Gynnild, A. (2014). The robot eye witness: Extending visual journalism through drone surveillance. Digital journalism, 2 (3), 334–343.
Jakosz, M. (2022). Text-Bild-Relationen am Beispiel einer polnischen und einer deutschen NIVEA-Werbung auf Instagram*. Studia niemcoznawcze, LXVII, 155–169.
Kanashina, S. V. (2018). Internet meme as a modern media discourse. Izvestiia Volgogradskogo gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta, 8 (131), 125–129. (In Russian)
Khlebnikova, N. (2011). Citizen journalism: on the history of the formation of the term. Mediascope, 3, 5–27. (In Russian)
Lamerichs, N. (2023). Generative AI and the Next Stage of Fan Art. Generative Imagery: Towards a “New Paradigm” of Machine Learning-Based Image Production, special-themed issue of IMAGE: The Interdisciplinary Journal of Image Sciences, 37 (1), 150–164.
Leschke, R. (2003). Einführung in die Medientheorie. München: Fink.
Marshall, H. М. (2007). Understanding Media: The extensions of man. Moscow: Kuchkovo pole Publ. (In Russian)<
Müller, M. G., Geise, S. (2015). Grundlagen der visuellen Kommunikation. 2. Konstanz; München: UVK Verlag.
Müller, M. G. (1997). Politische Bildstrategien im amerikanischen Präsidentschaftswahlkampf 1828–1996. Berlin: Akademie Verlag.
Nöth W. (2000). Der Zusammenhang von Text und Bild. Text-und Gesprächslinguistik. In K. Brinker, G. Antos, W. Heinemann, S. F. Sager (Eds), Handbücher zur Sprach-und Kommunikationswissenschaft (pp. 189–197). Berlin: Walter de Gruyter.
Paik, S., Bonna, S., Novozhilova, E., Gao, G., Kim, J., Wijaya, D., Betke, M. (2023). The Affective Nature of AI-Generated News Images: Impact on Visual Journalism. In 11th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII) (10–13 Sept. 2023 Cambridge, USA) (pp. 1–8). Cambridge: IEEE Xplore.
Postman, N. (1985). Amusing Ourselves to Death: Public Discourse in the Age of Show Business. New York: Penguin.
Rashkoff, D. (2003). Media virus. How Pop Culture Secretly Affects Your Mind. Moscow: Ul‘tra Publ.; Kul’tura Publ. (In Russian)
Reichelt, M. (2014). Der Einsatz von Printwerbung im DaF-Unterricht: Grenzen und Möglichkeiten von Bild-Text-Relationen im Sprach- und Landeskundeunterricht. In M. Hieronimus (Ed.), Visuelle Medien im DaF-Unterricht (pp. 173–193). Göttingen: Universitätsverlag.
Rettberg, J. W. Dall-E and human-AI assemblages. In jilltxt.net. Retrieved from https://jilltxt.net/dall-eandhuman-ai-assemblages.
Rorty, R. (1967). The linguistic turn. Chicago: University of Chicago Press.
Rozhdestvenskaia, E. Iu. (2008). Prospects of Visual Sociology. Sotsiologicheskii zhurnal, 4, 70–83. (In Russian)
Rubinstein, D., Sluis, K. (2008). A Life More Photographic. Photographies, 1 (1), 9–28. https://doi.org/10.1080/17540760701785842
Runge, E. (2021). Para-Fotojournalismus: Vernetzte Bilder zwischen Profession und Partizipation. Zur Theorie des digitalen Bildes. MEDIENwissenschaft: Rezensionen| Reviews, 38 (2), 125–148.
Rybasova, Iu. Iu., Novgorodova, E. E., Krepkogorskaia, E. V. (2024). The introduction of digital technologies into contemporary art. Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo universiteta kul’tury I iskusstv, 1, 15–19. (In Russian)
Sakhno A. I., Zhuk Yu. A. (2023). Artificial Intelligence as an Alternative to Stock Photos. In E. V. Chugunova (Ed.), Tsifrovye tekhnologii v lesnom sektore. materialy IV vserossiiskoi nauchno-tekhnicheskoi konferentsii. (pp. 88–91). St. Petersburg: Sankt-Peterburgskii gosudarstvennyi lesotekhnicheskii universitet imeni S. M. Kirova Publ. (In Russian)
Schütz, Ch. (2023). KI und Fotografie in den Medien. medialex, 7 (23). Retrieved from https://medialex.ch/2023/09/05/ki-und-fotografie-in-den-medien/.
Simakova, S. I. (2022). Media aesthetic code of infographic content in journalism. Cheliabinsk: Cheliabinskii gosudarstvennyi universitet Publ. (In Russian)
Simakova, S. I. (2016). Data Journalism as an Objective Demand of the Time and Its Impact on the Formation of Visual Journalism. Znak: problemnoe pole mediaobrazovaniia, 1 (18), 18–25. (In Russian)
Sisto, D. (2021). Remember me: Memory and forgetting in the digital age. New York: John Wiley & Sons.
Sontag, S. (2004). Regarding the pain of others. New York: Macmillan USA.
Sontag, S. (1977). On photography. New York: Farrar, Straus & Giroux.
Stevanovic, D. (2024). Die Kunst im Zeitalter der künstlichen Intelligenz. Walter Benjamins Kunsttheorie im 21. Jahrhundert. In A. Lucke, H. Johannes (Ed.), Literaturwissenschaft und Informatik: Transdisziplinäre Perspektiven, digitale Methoden und selbstlernende Algorithmen (pp. 123–137). Bielefeld: Verlag.
Timofeeva, L. N., Riabchenko, N. A., Malysheva, O. P., Gnedash, A. A. (2022). Digital socio-political agenda and its understanding in the context of new media ecology. Polis. Politicheskie issledovaniia, 2, 37–51. (In Russian)
Voevodina, L. N. (2023). Visual turn and new cultural practices. Vestnik Moskovskogo gosudarstvennogo universiteta kul‘tury I iskusstv, 3 (113), 97–103. (In Russian)
Wilde, R. L. A (2024). KI-Bilder und die Widerständigkeit der Medienkonvergenz: Von primärer zu sekundärer Intermedialität? In M. Lemmes, S. Packard, K. Sachs-Hombach (Eds.), Zukunft der Bilder: Herausforderungen der Bildwissenschaft. Köln: Herbert von Halem. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/379806843_KI-Bilder_und_die_Widerstandigkeit_der_Medienkonvergenz_Von_primarer_zu_sekundarer_Intermedialitat.
* The product of the Meta company, whose activities are recognized as extremist in the Russian Federation
Статья поступила в редакцию 27 июня 2024 г.;
рекомендована к печати 20 января 2025 г.
© Санкт-Петербургский государственный университет, 2025
Received: June 27, 2024
Accepted: January 20, 2025
