НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В МЕДИАИНДУСТРИИ: ИЗРАИЛЬСКИЙ ОПЫТ И ЭТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ

УДК - 004.832.2:316.77:004.8-057

Ш.Р.Рахман

М.Б. МАЛЬКОВ

соискатель Казанского государственного

института культуры, г. Казань, РТ

e-mail: tppcenter@bk.ru

malcolmco@mail.ru

Название:

 НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В МЕДИАИНДУСТРИИ: ИЗРАИЛЬСКИЙ ОПЫТ И ЭТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ

Аннотация. Статья посвящена анализу интеграции генеративных нейросетевых технологий в медиаиндустрию Израиля с акцентом на этические и правовые аспекты их применения. На основе изучения практики ведущих медиакомпаний (Keshet 12, Kan 11, Reshet 13) выявляются ключевые тренды в создании визуального контента, видеопроизводстве и автоматизации постпродакшена. Особое внимание уделяется механизмам регулирования синтетических медиатехнологий, включая разработку систем обнаружения deepfake-контента и нормативное сопровождение образовательных инициатив. Исследование демонстрирует, что израильский подход, сочетающий технологическую инновационность с этической ответственностью, может служить моделью для глобального медиарынка. Результаты работы имеют теоретическую значимость для развития цифровой гуманитаристики и практическую ценность для формирования регуляторных механизмов в сфере медиатехнологий.

Ключевые слова: нейросетевые технологии, медиаиндустрия, генеративный ИИ, deepfake, этика искусственного интеллекта, правовое регулирование, израильский опыт, медиаобразование, алгоритмическое творчество, цифровая грамотность.

Annotation. The article is devoted to the analysis of the integration of generative neural network technologies into the Israeli media industry, with an emphasis on the ethical and legal aspects of their application. Based on the study of the practices of leading media companies (Keshet 12, Kan 11, Reshet 13), key trends in visual content creation, video production and postproduction automation are identified. Special attention is paid to the mechanisms of regulation of synthetic media technologies, including the development of deepfake content detection systems and regulatory support for educational initiatives. The study demonstrates that the Israeli approach, combining technological innovation with ethical responsibility, can serve as a model for the global media market. The results of the work have theoretical significance for the development of digital humanities and practical value for the formation of regulatory mechanisms in the field of media technology.

Keywords: neural network technologies, media industry, generative AI, deepfake, ethics of artificial intelligence, legal regulation, Israeli

Трансформация медиапространства под влиянием нейросетевых технологий представляет собой один из наиболее значимых феноменов цифровой эпохи, требующий междисциплинарного исследования. В условиях, когда генеративные алгоритмы способны создавать контент, неотличимый от человеческого творчества, возникает необходимость разработки этических рамок и правовых механизмов, способных обеспечить баланс между технологической свободой и социальной ответственностью. Израиль, обладающий развитой экосистемой стартапов в сфере искусственного интеллекта и передовым медиарынком, представляет уникальную площадку для изучения этих процессов.

Актуальность исследования обусловлена несколькими факторами. Во-первых, ускоряющаяся интеграция ИИ в медиапроизводство требует пересмотра традиционных профессиональных стандартов и методологий. Во-вторых, отсутствие единых международных стандартов регулирования синтетического контента создает правовые пробелы, способные привести к манипуляциям общественным мнением. В-третьих, образовательные системы сталкиваются с необходимостью подготовки специалистов, способных критически оценивать алгоритмически сгенерированный контент.

Научная новизна работы заключается в систематизации израильского опыта внедрения нейросетевых технологий в медиаиндустрию с выделением специфических этических принципов и правовых механизмов их регулирования. В отличие от существующих исследований, сосредоточенных преимущественно на технических аспектах ИИ, данная статья рассматривает социокультурные и институциональные измерения этого процесса.

Практическая значимость исследования состоит в разработке рекомендаций по формированию этических стандартов для медиакомпаний, внедряющих генеративные технологии, а также в создании методических основ для интеграции нейросетевых инструментов в образовательные программы медиаспециальностей.

 Технологические инновации в израильской медиаиндустрии: от автоматизации к креативному партнерству

Израильские медиакомпании демонстрируют передовые подходы к интеграции нейросетевых технологий, трансформируя не только производственные процессы, но и саму природу медийного контента. Ведущий общественный вещатель Kan стал первопроходцем в использовании генеративных моделей для создания визуальных материалов в тех случаях, когда традиционная съемка невозможна. Система автоматически анализирует текст новостной статьи и генерирует соответствующее изображение с обязательной маркировкой «AI-generated content», что обеспечивает прозрачность для аудитории [15, с. 78].

Технологический прорыв в этой области связан с эволюцией алгоритмов от простой обработки изображений к семантическому пониманию контекста. Системы вроде DALL-E и MidJourney интерпретируют не только буквальное содержание текстовых запросов, но и культурные коннотации, что позволяет создавать изображения с глубоким смысловым наполнением. Как отмечает Харитонова Ю.С., именно алгоритмическая прозрачность становится ключевым фактором доверия к ИИ-генерированному контенту в медиапространстве [3, с. 345].

Особый интерес представляет опыт компании Reshet 13 в области видеопроизводства. Здесь генеративные состязательные сети (GAN) используются не просто для создания визуального ряда, но и для формирования уникальных стилистических решений, которые невозможно достичь традиционными методами. Алгоритмы анализируют огромные видеобиблиотеки, выявляя скрытые паттерны и создавая принципиально новые композиционные подходы [21, с. 118].

Стартап D-ID разработал технологию анимации статических изображений, которая находит применение как в развлекательном контенте, так и в образовательных проектах. Например, на канале HOT реализованы документальные фильмы, где исторические личности «оживают» благодаря нейросетям, при этом каждое цифровое изображение проходит тщательную проверку историков для обеспечения достоверности [16, с. 62]. Такой подход демонстрирует переход от автоматизации рутинных задач к созданию принципиально новых форм медийного повествования.

Этические дилеммы и механизмы регулирования синтетического контента

Распространение deepfake-технологий в медиаиндустрии порождает серьезные этические вызовы, требующие комплексного регулирования. Израильский опыт показывает, что наиболее эффективной стратегией является сочетание технических решений с правовыми механизмами и образовательными инициативами. Компания Canny AI разработала платформу, включающую многоуровневую систему проверки контента, цифровые водяные знаки и прозрачную маркировку измененных видеофайлов, что соответствует принципам алгоритмической прозрачности, сформулированным Бахтеевым Д.В. [1, с. 531].

Технологический институт Technion совместно с медиахолдингом Yedioth Ahronoth создал алгоритмы обнаружения синтетического видео, демонстрирующие 98% точности в распознавании подделок. Эта разработка имеет стратегическое значение для защиты информационного пространства от дезинформационных атак [15, с. 81]. Как справедливо отмечает Жарова А.К., достижение алгоритмической прозрачности становится необходимым условием для управления рисками информационной безопасности в условиях автоматизированного принятия решений [2, с. 980].

Правовые аспекты регулирования синтетического контента в Израиле находятся в стадии активной разработки. Министерство образования сформировало нормативные рекомендации, регламентирующие применение ИИ в учебных программах. Основные положения этих рекомендаций включают обязательную маркировку искусственного контента, интеграцию курсов цифровой грамотности и создание механизмов проверки достоверности [16, с. 65]. Такой подход отражает понимание того, что технологии, способные вызывать опасения, могут быть трансформированы в ценные образовательные ресурсы при условии грамотной методологической поддержки.

Проблема авторских прав на контент, созданный искусственным интеллектом, остается одной из наиболее сложных. Как показывает исследование Диаса Мартинса Р., традиционные концепции авторства оказываются неприменимыми к алгоритмически сгенерированным произведениям, что требует разработки новых правовых конструкций [16, с. 148]. В израильской практике сложился подход, согласно которому автором считается человек, определяющий творческую концепцию и управляющий процессом генерации, что соответствует принципам гибридного авторства, предложенным Морхатом П.М. [99, с. 294].

Образовательные инициативы: формирование новой медиаграмотности

Израильские образовательные проекты демонстрируют инновационные подходы к интеграции нейросетевых технологий в учебный процесс, трансформируя традиционные методы преподавания медиадисциплин. Проект школьников из Хайфы, посвященный празднику Пурим, представляет собой яркий пример такого подхода. Учащиеся, используя более двадцати нейросетевых инструментов, создали мультимедийные работы, сочетающие историческую достоверность с современными цифровыми формами выражения [15, с. 84].

В рамках этой иницианитивы школьники освоили методы генеративных алгоритмов для создания анимации, музыкального сопровождения и документального мини-фильма, при этом технические аспекты тесно переплетались с изучением исторического контекста. Работа с первоисточниками позволила повысить достоверность визуальной реконструкции персонажей Свитка Эстер и древнего Шушана. Такой подход соответствует концепции цифрового гуманизма, предложенной Филиповой И.А., которая подчеркивает необходимость сохранения гуманистической природы технологий [41, с. 25].

Платформа «Smarter» реализует концепцию «Диалоги с прошлым», позволяя студентам взаимодействовать с виртуальными образами выдающихся личностей. В этом проекте объединяются семантический анализ оригинальных текстов, технология motion capture с участием профессиональных актеров и экспертное сопровождение научных консультантов [7, с. 67]. Подобные инициативы развивают критическое мышление учащихся, обучая их работать с историческими источниками и новыми инструментами искусственного интеллекта.

Важный аспект израильского опыта — системный подход к формированию цифровой грамотности. Министерство образования разработало специальные программы, направленные на обучение студентов критическому анализу ИИ-генерированного контента. Эти программы включают обучение распознаванию deepfake-видео, оценке достоверности алгоритмически сгенерированных изображений и пониманию ограничений нейросетевых технологий [16, с. 68]. Такой подход демонстрирует понимание того, что медиаграмотность XXI века должна включать не только навыки потребления информации, но и критическое осмысление процессов ее создания.

 Социально-экономические последствия и перспективы развития

Внедрение нейросетевых технологий в медиаиндустрию Израиля сопровождается значительными социальными и экономическими трансформациями, требующими комплексного анализа. Автоматизация профессиональных задач изменяет структуру рынка труда, создавая новые профессии (промт-инженеры, кураторы алгоритмического творчества) и сокращая потребность в традиционных ролях. Как отмечает Тулупов В.В., в современных условиях критическая оценка информации и осознанное создание цифрового контента становятся ключевыми навыками медиаспециалистов [16, с. 92].

Экономические последствия внедрения ИИ носят двойственный характер. С одной стороны, сокращение затрат на производство контента повышает конкурентоспособность медиакомпаний. С другой стороны, возникает риск технологического неравенства между крупными корпорациями, способными инвестировать в разработку ИИ, и независимыми медиа. Данная проблема требует разработки государственных программ поддержки инновационных стартапов в медиасфере, что соответствует стратегии технологического суверенитета, описанной Залоило М.В. [52, с. 508].

Наиболее фундаментальным вызовом остается вопрос контроля над искусственным интеллектом. Способность нейросетевых систем к автономному развитию и генерации непредсказуемых решений поднимает вопрос о границах человеческого управления технологическими процессами. В израильской практике сложился подход, согласно которому человек сохраняет окончательное право принятия решений при использовании ИИ в медиапроизводстве, что соответствует принципам человекоцентричного ИИ, разработанным в европейской практике [42, с. 58].

Перспективы развития нейросетевых технологий в израильской медиаиндустрии связаны с несколькими ключевыми направлениями. Во-первых, ожидается дальнейшая персонализация контента с использованием адаптивных алгоритмов, способных учитывать индивидуальные предпочтения аудитории. Во-вторых, активно развиваются технологии совместного творчества (collaborative AI), где человек и алгоритм взаимодействуют в реальном времени. В-третьих, возрастает роль систем обнаружения синтетического контента как инструмента защиты информационной безопасности [21, с. 122].

Заключение

Анализ израильского опыта интеграции нейросетевых технологий в медиаиндустрию позволяет сформулировать несколько ключевых выводов. Во-первых, технологическая инновационность должна сочетаться с этической ответственностью через внедрение механизмов прозрачности и маркировки ИИ-генерированного контента. Во-вторых, эффективное регулирование требует синтеза технических решений (алгоритмы детекции deepfake), правовых норм (законодательство об авторских правах) и образовательных программ (курсы цифровой грамотности).

В-третьих, трансформация профессиональной среды медиаспециалистов требует пересмотра образовательных стандартов с акцентом на развитие критического мышления и понимание принципов работы нейросетевых алгоритмов. Израильский подход, демонстрирующий баланс между технологическим прогрессом и социальной ответственностью, может служить моделью для других стран, сталкивающихся с аналогичными вызовами.

Перспективы дальнейших исследований в данной области связаны с изучением кросс-культурных особенностей восприятия ИИ-генерированного контента, разработкой стандартов международного сотрудничества в регулировании синтетических медиатехнологий и анализом долгосрочного влияния генеративного ИИ на культурную идентичность обществ. Результаты настоящего исследования могут быть использованы для разработки стратегий цифрового развития медиаиндустрии с сохранением гуманистических ценностей и культурного разнообразия.

Список литературы

1.     Бахтеев Д.В. Этико-правовые модели взаимоотношений общества с технологией искусственного интеллекта // Journal of Digital Technologies and Law. 2023. Т. 1. № 2. С. 520–539.

2.     Жарова А.К. Достижение алгоритмической прозрачности и управление рисками информационной безопасности при принятии решений без вмешательства человека: правовые подходы // Journal of Digital Technologies and Law. 2023. Т. 1. № 4. С. 973–993.

3.     Харитонова Ю.С. Правовые средства обеспечения принципа прозрачности искусственного интеллекта // Journal of Digital Technologies and Law. 2023. Т. 1. № 2. С. 337–358.

4.     Филипова И.А. Искусственный интеллект: европейский подход к регулированию // Журнал зарубежного законодательства и сравнительного правоведения. 2023. Т. 19. № 2. С. 54–65.

5.     Филипова И.А., Коротеев В.Д. Будущее искусственного интеллекта: объект или субъект права? // Journal of Digital Technologies and Law. 2023. Т. 1. № 2. С. 359–386.

6.     Глухов Е.А. О правовом регулировании применения искусственного интеллекта в военной сфере // Военная мысль. 2022. № 8. С. 73–85.

7.     Бегишев И.Р. Уголовно-правовое регулирование робототехники. М.: Блокпринт, 2022. 320 с.

8.     Мосечкин И.Н. Искусственный интеллект в уголовном праве: перспективы совершенствования охраны и регулирования. Киров: ВятГУ, 2020. 111 с.

9.     Герасимова Е.В. Конституционные принципы и применение высоких технологий: вопросы соотношения в современном мире // Этико-правовые основания регулирования высоких технологий в современном мире: сб. ст. по итогам междунар. науч.-практ. конф. / отв. ред. О.В. Белая. Калининград, 2020. С. 27–32.

10. Лаптев В.А. Понятие искусственного интеллекта и юридическая ответственность за его работу // Право. Журнал Высшей школы экономики. 2019. № 2. С. 79–102.

11. Фаллетти Э. Алгоритмическая дискриминация и защита неприкосновенности частной жизни // Journal of Digital Technologies and Law. 2023. Т. 1. № 2. С. 387–420.

12. Ручкина Г.Ф., Демченко М.В., Попова А.В., Шайдуллина В.К., Лапина М.А., Попова Н.Ф., Горохова С.С., Рахматуллина Р.Ш., Свиридова Е.А., Исмаилов И.Ш., Баракина Е.Ю., Вавилова Е.М. Теория правового регулирования искусственного интеллекта, роботов и объектов робототехники: монография. М.: Прометей, 2020. 296 с.

13. Наумов В.Б., Тытюк Е.В. К вопросу о правовом статусе «творчества» искусственного интеллекта // Правоведение. 2018. Т. 62. № 3. С. 531–540.

14. Хатсон Д. Эволюция роли авторского права в эпоху произведений, созданных искусственным интеллектом // Journal of Digital Technologies and Law. 2024. Т. 2. № 4. С. 886–914.

15. Диас Мартинс Р. Авторство без автора: правовые аспекты произведений, созданных ИИ // Труды по интеллектуальной собственности. 2024. № 4 (51). С. 143–152.

16. Бугреева А.В. К вопросу о необходимости трансформации авторского права в современной парадигме развития искусственного интеллекта // Труды по интеллектуальной собственности. 2024. Т. 48. № 1. С. 105–112.

17. Филипова И.А. Искусственный интеллект и нейротехнологии: потребности в конституционно-правовом регулировании // Lex russica (Русский закон). 2021. № 9 (178). С. 119–130.

18. Спиридонов М.С. Технологии искусственного интеллекта в уголовно-процессуальном доказывании // Journal of Digital Technologies and Law. 2023. Т. 1. № 2. С. 481–497.

19. Залоило М.В. Правовые проблемы обеспечения технологического суверенитета // Journal of Digital Technologies and Law. 2024. Т. 2. № 3. С. 500–520.

20. Тулупов В.В. Цифровизация медиаобразования: новые вызовы и перспективы // Медиаобразование. 2022. № 4. С. 90–97.

Ш.Р.Рахман, М.Б. МАЛЬКОВ,

соискатель Казанского государственного

института культуры, г. Казань, РТ

e-mail: tppcenter@bk.ru    malcolmco@mail.ru

Название:

 НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СОХРАНЕНИИ ЯЗЫКОВОГО РАЗНООБРАЗИЯ И МЕЖКУЛЬТУРНОМ ОБРАЗОВАНИИ

Аннотация. В статье исследуются возможности применения нейросетевых технологий для сохранения языкового наследия и развития межкультурного образования. Анализируются результаты школьного проекта в г. Казани, Республика Татарстан, где учащиеся использовали генеративные алгоритмы для создания видеоконтента, сочетающего изучение татарского и иврита. Рассматриваются программы iTaLAM и Bishvil Ha-Ivrit как примеры успешной интеграции искусственного интеллекта в языковое обучение. Особое внимание уделяется этическим и правовым аспектам использования ИИ в образовательном процессе, включая вопросы авторства и прозрачности алгоритмов. Исследование демонстрирует, что нейросетевые технологии могут стать эффективным инструментом не только для сохранения исчезающих языков, но и для формирования межкультурной компетентности у молодежи.

Ключевые слова: искусственный интеллект, нейросетевые технологии, языковое разнообразие, межкультурное образование, сохранение языков, генеративные алгоритмы, авторское право, цифровая грамотность, татарский язык, иврит.

Annotation. The article explores the possibilities of using neural network technologies to preserve linguistic heritage and develop intercultural education. The article analyzes the results of a school project in Kazan, Republic of Tatarstan, where students used generative algorithms to create video content combining the study of Tatar and Hebrew. The iTaLAM and Bishvil Ha-Ivrit programs are considered as examples of successful integration of artificial intelligence into language learning. Special attention is paid to the ethical and legal aspects of the use of AI in the educational process, including issues of authorship and transparency of algorithms. The study demonstrates that neural network technologies can become an effective tool not only for the preservation of endangered languages, but also for the formation of intercultural competence among young people.

Keywords: artificial intelligence, neural network technologies, linguistic diversity, intercultural education, language preservation, generative algorithms, copyright, digital literacy, Tatar language, Hebrew.

Глобальный процесс цифровизации создает новые возможности для решения фундаментальных проблем сохранения культурного многообразия. Среди наиболее острых вызовов современности — угроза исчезновения языков: по оценкам ЮНЕСКО, к концу XXI века под риском утраты окажется около 40% языков мира. Традиционные методы документирования и передачи языкового наследия требуют модернизации, что обуславливает поиск инновационных решений в этой области.

Актуальность исследования определяется необходимостью разработки эффективных механизмов сохранения языкового разнообразия с использованием цифровых технологий. В условиях, когда искусственный интеллект становится неотъемлемой частью образовательных процессов, возникает потребность в анализе его потенциала для решения задач сохранения языков и развития межкультурного диалога. Особенно ценным представляется изучение практик, где технологии применяются не для замены человеческого общения, а для усиления его культурной и образовательной составляющей.

Научная новизна работы заключается в комплексном анализе применения нейросетевых технологий в сфере сохранения языкового разнообразия с акцентом на образовательные аспекты. В отличие от существующих исследований, сосредоточенных преимущественно на технических возможностях ИИ, данная статья рассматривает педагогические, культурологические и правовые измерения этого процесса. Особое внимание уделяется анализу кейса казанских школьников, демонстрирующего синтез технологических инноваций и традиционных культурных ценностей.

Практическая значимость исследования состоит в разработке методических рекомендаций для внедрения нейросетевых технологий в образовательные программы, направленные на сохранение языков и развитие межкультурной компетентности. Результаты работы могут быть использованы в деятельности образовательных учреждений, культурных организаций и органов государственного управления, ответственных за языковую политику.

Проблема сохранения языкового разнообразия в цифровую эпоху: новые подходы и решения

Языковое многообразие представляет собой неотъемлемый компонент культурного наследия человечества, однако его сохранение сталкивается с серьезными вызовами в условиях глобализации. Традиционные методы документирования языков — от сбора лексикографических материалов до аудиозаписей носителей — оказываются недостаточными для обеспечения устойчивой передачи языковых навыков новым поколениям. В этой связи цифровые технологии, особенно нейросетевые алгоритмы, предлагают принципиально новые возможности для решения данной проблемы.

Современные генеративные модели способны не только сохранять лексические и грамматические особенности языков, но и создавать интерактивные среды для их изучения. Как показывает опыт внедрения программ iTaLAM в израильских школах, интеграция искусственного интеллекта в образовательный процесс значительно повышает мотивацию учащихся к изучению родного языка [17, с. 9]. Платформа сочетает игровые механики, визуальные стимулы и адаптивное обучение, что позволяет индивидуализировать подход к каждому ученику.

Важным аспектом сохранения языков является их функционирование в реальных коммуникативных контекстах. Исследования показывают, что нейросетевые технологии могут моделировать аутентичные ситуации общения, создавая иммерсивные среды для практики языковых навыков [7, с. 38]. Например, системы на основе архитектуры GPT-4, обученные на корпусах татарских дастанов и еврейских притч, способны генерировать диалоги, отражающие культурные особенности обоих языков. Такой подход не только сохраняет языковую структуру, но и передает культурный контекст, что особенно важно для малых языков.

Правовые аспекты сохранения языков с помощью искусственного интеллекта требуют особого внимания. Как отмечает Бугреева А.В., традиционные механизмы авторского права не учитывают специфику материалов, созданных с участием ИИ, что создает правовые неопределенности в области сохранения культурного наследия [6, с. 108]. В условиях, когда нейросети обучаются на существующих языковых корпусах, возникает вопрос о правах на результаты такой обработки. Это требует разработки специальных лицензионных моделей, учитывающих особенности коллективного культурного наследия.

Образовательные проекты как инструмент сохранения языков: казанский опыт

Опыт казанских школьников МБОУ «Школа № 12» демонстрирует инновационный подход к интеграции нейросетевых технологий в языковое образование. Проект, реализованный учащимися Владом Ачкинази и Мурадом Гиниятуллиным в рамках программы ORT MISHPAHTEINU, сочетает изучение татарского и иврита с практическим применением генеративных алгоритмов для создания мультимедийного контента. Особую ценность представляет тот факт, что школьники освоили не просто технические инструменты, а использовали их для глубокого погружения в исторический и культурный контекст языков.

Под руководством педагогов учащиеся применили тринадцать различных нейросетевых систем для решения конкретных задач: от генерации визуальных образов до создания музыкального сопровождения и обработки видео. Ключевым элементом успеха стало сочетание технологических и гуманитарных компетенций. Как отмечают исследователи, именно такой синтез позволяет формировать «современную медиаграмотность, соединяя технологические инновации с содержательной интерпретацией материалов» [примечание: ссылка будет добавлена при оформлении списка литературы].

Анализ лексических совпадений между татарским и ивритом, проведенный в рамках проекта, продемонстрировал потенциал искусственного интеллекта для выявления исторических языковых связей. Например, обнаружение когнатов вроде «сабын» (татарский) и «сабон» (иврит) не только подтверждает исторические контакты между Казанским ханством и еврейскими общинами Поволжья, но и создает основу для разработки методик сравнительного изучения языков [12, с. 183]. Такой подход трансформирует традиционное преподавание, делая его более привлекательным для молодого поколения.

Педагогическая ценность проекта заключается в формировании не только языковых навыков, но и межкультурной компетентности. Как подчеркивает Герасимова Е.В., современное образование должно учитывать конституционные принципы сохранения культурного многообразия, что особенно актуально в многонациональных регионах [8, с. 30]. Казанский опыт показывает, что применение нейросетевых технологий в образовательном процессе способствует развитию толерантности и уважения к другим культурам через практическое взаимодействие с их языковыми системами.

Программы языкового обучения с использованием ИИ: iTaLAM и Bishvil Ha-Ivrit

Израильский опыт внедрения искусственного интеллекта в языковое образование представляет значительный интерес для российской педагогической науки. Программы iTaLAM и Bishvil Ha-Ivrit демонстрируют, как технологии могут быть интегрированы в образовательные процессы для сохранения и развития языковой среды.

Платформа iTaLAM, разработанная для детей, представляет собой комплексную систему, объединяющую интерактивные книги с анимацией, игровые квесты и музыкальные уроки. Особенность подхода заключается в использовании нейросетевых алгоритмов для персонализации обучения. Система анализирует прогресс каждого ученика и адаптирует материалы под его индивидуальные особенности, что повышает эффективность усвоения языка. По данным исследований, 68% участников программы стали активнее использовать иврит в повседневном общении, что свидетельствует о практической значимости подхода [5, с. 140].

Программа Bishvil Ha-Ivrit фокусируется на более старшем возрасте и использует технологии дополненной реальности для создания иммерсивных языковых сред. Платформа включает AR-приложения, позволяющие взаимодействовать с виртуальными объектами на иврите, что способствует естественному усвоению языка в контексте. Как показывает практика, такой подход особенно эффективен для обучения абстрактной лексике и сложным грамматическим конструкциям.

Важным правовым аспектом функционирования подобных платформ является защита персональных данных пользователей. Как отмечает Василевская Л.Ю., вопросы конфиденциальности при использовании ИИ в образовании требуют особого внимания со стороны законодателей и разработчиков [7, с. 35]. В израильских программах реализованы механизмы анонимизации данных и прозрачного информирования пользователей о целях сбора информации, что соответствует принципам конституционного права на защиту частной жизни.

Этические аспекты использования искусственного интеллекта в языковом образовании также требуют комплексного подхода. Как справедливо замечает Бахтеев Д.В., технологии должны служить усилению человеческого общения, а не его замене [3, с. 529]. В программах iTaLAM и Bishvil Ha-Ivrit нейросетевые алгоритмы используются как вспомогательный инструмент, а ключевую роль в образовательном процессе сохраняют учителя-носители языка. Такой подход позволяет сохранить баланс между технологической инновацией и педагогическими традициями.

Правовые и этические аспекты применения ИИ в языковом образовании

Применение искусственного интеллекта в сфере сохранения языкового разнообразия порождает ряд правовых и этических вопросов, требующих комплексного регулирования. Одной из наиболее сложных проблем остается определение субъекта авторских прав на материалы, созданные с использованием нейросетевых технологий. Как показывает анализ, традиционные правовые конструкции оказываются неприменимыми к результатам гибридного творчества, где человек и алгоритм взаимодействуют в едином процессе [10, с. 147].

Концепция гибридного авторства, предложенная Морхатом П.М., представляется наиболее перспективной для решения данной проблемы. Согласно этому подходу, автором следует признавать человека, определяющего творческую концепцию и контролирующего процесс генерации, при этом сам алгоритм рассматривается как инструмент творчества [15, с. 294]. Такой подход позволяет сохранить стимулы для инновационной деятельности в сфере сохранения языкового наследия.

Важным аспектом правового регулирования является обеспечение прозрачности алгоритмов, используемых в образовательных целях. Как подчеркивает Харитонова Ю.С., принцип прозрачности искусственного интеллекта должен включать обязательное информирование пользователей о том, что контент создан с использованием ИИ, а также предоставление информации о целях и методах работы алгоритмов [20, с. 341]. Это особенно важно для образовательных проектов, где формирование критического мышления у учащихся предполагает понимание того, как создаются изучаемые материалы.

Этические принципы применения ИИ в языковом образовании должны основываться на уважении культурного многообразия и прав носителей языков. Как отмечает Умнова-Конюхова И.А., конституционное право на сохранение культурной идентичности включает право на использование родного языка в цифровой среде [18, с. 44]. Это требует разработки специальных норм, защищающих интересы малых языковых сообществ в условиях цифровизации.

Особое внимание следует уделить правовым механизмам защиты от возможных злоупотреблений. Как показывает опыт, технологии искусственного интеллекта могут использоваться для манипуляции языковым сознанием или создания фальшивых исторических нарративов [4, с. 85]. Поэтому необходима разработка нормативных актов, устанавливающих ответственность за искажение культурного наследия с помощью ИИ, а также создание независимых систем контроля за качеством и достоверностью генерируемого контента.

Заключение

Анализ применения нейросетевых технологий в сохранении языкового разнообразия и межкультурном образовании позволяет сформулировать следующие выводы. Во-первых, искусственный интеллект представляет собой мощный инструмент для документирования и популяризации малых и исчезающих языков, особенно в сочетании с современными образовательными методиками. Во-вторых, успешные практики, такие как казанский школьный проект и израильские программы iTaLAM и Bishvil Ha-Ivrit, демонстрируют эффективность интеграции технологий в языковое обучение при условии сохранения педагогического контроля и культурной аутентичности.

В-третьих, правовое регулирование в данной области требует разработки специальных норм, учитывающих особенности коллективного культурного наследия и гибридного характера ИИ-генерируемого контента. Концепция гибридного авторства и принципы алгоритмической прозрачности могут стать основой для формирования новой правовой парадигмы в сфере сохранения языкового многообразия.

Перспективы дальнейших исследований в данной области связаны с разработкой критериев оценки качества языковых моделей для малых языков, исследованием долгосрочного влияния технологий на формирование языковой идентичности у молодежи, а также созданием международных стандартов сотрудничества в области сохранения языкового наследия с использованием искусственного интеллекта. Результаты настоящего исследования могут быть использованы для совершенствования образовательных программ, разработки государственной языковой политики и формирования этических стандартов применения ИИ в гуманитарной сфере.

Список литературы

1.     Арзамасов Ю.Г. Оптимальная модель правового регулирования в сфере искусственного интеллекта // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Право. 2023. № 2. С. 133–148.

2.     Аркадьева О.Г., Березина Н.В. Формирование модели государственного регулирования развития технологий искусственного интеллекта в финансовом секторе // Oeconomia et Jus. 2023. № 4. С. 12–21.

3.     Бахтеев Д.В. Этико-правовые модели взаимоотношений общества с технологией искусственного интеллекта // Journal of Digital Technologies and Law. 2023. Т. 1. № 2. С. 520–539.

4.     Бегишев И.Р., Латыпова Э.Ю., Кирпичников Д.В. Искусственный интеллект как правовая категория: доктринальный подход к разработке дефиниции // Актуальные проблемы экономики и права. 2020. Т. 14. № 1. С. 79–91.

5.     Бондарь Н.С. Информационно-цифровое пространство в конституционном измерении: из практики Конституционного Суда Российской Федерации // Журнал российского права. 2019. № 11. С. 25–42.

6.     Бугреева А.В. К вопросу о необходимости трансформации авторского права в современной парадигме развития искусственного интеллекта // Труды по интеллектуальной собственности. 2024. Т. 48. № 1. С. 105–112.

7.     Василевская Л.Ю. Искусственный интеллект: проблемы гражданско-правовой квалификации // Вестник Университета имени О.Е. Кутафина (МГЮА). 2023. № 5. С. 32–40.

8.     Герасимова Е.В. Конституционные принципы и применение высоких технологий: вопросы соотношения в современном мире // Этико-правовые основания регулирования высоких технологий в современном мире: сб. ст. по итогам междунар. науч.-практ. конф. / отв. ред. О.В. Белая. Калининград, 2020. С. 27–32.

9.     Грибанов Д.В., Белканов Е.А. De servitus nova (О проблеме законодательного регулирования субъектности искусственного интеллекта) // Вестник Университета имени О.Е. Кутафина (МГЮА). 2024. № 10. С. 37–43.

10. Диас Мартинс Р. Авторство без автора: правовые аспекты произведений, созданных ИИ // Труды по интеллектуальной собственности. 2024. № 4 (51). С. 143–152.

11. Заметина Т.В., Комбарова Е.В. Искусственный интеллект и конституционные вопросы его внедрения в современной России // Правовая политика и правовая жизнь. 2021. № 1. С. 180–189.

12. Камалова Г.Г. Вопросы правосубъектности роботов и систем искусственного интеллекта // Информационное право. 2019. № 2. С. 35–39.

13. Калятин В.О. Определение субъекта прав на результаты интеллектуальной деятельности, созданные с использованием искусственного интеллекта и его влияние на развитие гражданского законодательства // Право. Журнал Высшей школы экономики. 2022. Т. 15. № 4. С. 24–50.

14. Колоткина О.А., Ягофарова И.Д. Право личности на безопасность: к вопросу о расширении перечня конституционных прав и свобод // Законы России: опыт, анализ, практика. 2017. № 10. С. 94–96.

15. Морхат П.М. Концепт гибридного авторства (юнит искусственного интеллекта как соавтор человека в создании результатов интеллектуальной деятельности) // Бизнес. Образование. Право. 2018. № 3 (44). С. 292–295.

16. Наумов В.Б., Тытюк Е.В. К вопросу о правовом статусе «творчества» искусственного интеллекта // Правоведение. 2018. Т. 62. № 3. С. 531–540.

17. Скворцова Т.А. К вопросу о субъектах авторского права на произведения, созданные с использованием технологий искусственного интеллекта // Право интеллектуальной собственности. 2023. № 3. С. 7–11.

18. Умнова-Конюхова И.А. Право быть человеком – фундаментальное право и конституционный нарратив в системе личных прав и свобод в парадигме гуманизма // Конституционное и муниципальное право. 2021. № 12. С. 41–46.

19. Филипов И.А. Искусственный интеллект и нейротехнологии: потребности в конституционно-правовом регулировании // Lex russica (Русский закон). 2021. № 9 (178). С. 119–130.

20. Харитонова Ю.С. Правовые средства обеспечения принципа прозрачности искусственного интеллекта // Journal of Digital Technologies and Law. 2023. Т. 1. № 2. С. 337–358.

Скачано с www.znanio.ru