.УДК 004.853 – Искусственный интеллект

Приобретение и поддержание знания

 ,М.Б. МАЛЬКОВ

 соискатель Казанского государственного  института культуры, г. Казань, РТ  e-mail:  malcolmco   @ mail .  ru

Ш.Р.Рахман

 ВКС ,преподаватель иностранного языка иврит В СОШ 550,г.Санкт-Петербург,посланник министерства образования г-ва Израиль

 e-mail:    tppcenter@bk/ru

:Название

 ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЕ ИСКУССТВО КАК НОВЫЙ ВИД ТВОРЧЕСТВА И

 ТЕХНОЛОГИИ СОЗДАНИЯ ЦИФРОВОГО КОНТЕНТА В ИНФОРМАЦИОННОЙ И

 ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЕ (НА ПРИМЕРЕ ШКОЛЬНОГО ПРОЕКТА В Г. КАЗАНИ, РЕСПУБЛИКА ТАТАРСТАН)

 Аннотация. Статья посвящена исследованию феномена вычислительного  искусства, основанного на технологиях искусственного интеллекта и машинного обучения,  с особым акцентом на израильские разработки в этой области. Рассматриваются ключевые  направления алгоритмического творчества, включая генерацию музыки, визуальных

.образов и видеоконтента, а также их применение в медиаиндустрии и образовании

 Особое внимание уделяется израильскому опыту интеграции ИИ в

 медиапространство, где такие компании как Keshet и Kan успешно внедряют нейросетевые  технологии для создания новостного и образовательного контента. Анализируются  инновационные проекты израильских школьников, использующих генеративные системы  для изучения исторического наследия, в частности, в работах, посвященных празднику

.Пурим

 Статья поднимает актуальные вопросы авторского права и этики в контексте  алгоритмического творчества, рассматривая израильские подходы к регулированию  синтетического медиа. Особый интерес представляет анализ образовательных инициатив, демонстрирующих, как вычислительное искусство может служить инструментом

.сохранения культурной идентичности и патриотического воспитания

На примере сравнения российских (проект казанских школьников) и израильских  кейсов раскрывается педагогический потенциал нейросетевых технологий. Статья будет  полезна исследователям цифровой культуры, медиаспециалистам и педагогам,  интересующимся инновационными методами интеграции ИИ в творческие и .образовательные процессы

 Ключевые слова: искусственный интеллект, вычислительное искусство, нейросети, медиакоммуникации, авторское право, телеканал RT, Казань

 Постановка вопроса.Феномен вычислительного искусства представляет собой  принципиально новую творческую парадигму, возникающую на стыке технологических инноваций  и художественной практики [15]. Его отличительная особенность заключается в применении  алгоритмов машинного обучения и нейросетевых архитектур для генерации арт-объектов,  традиционно считавшихся исключительной прерогативой человеческого сознания [16]. Подобные  системы создают музыкальные композиции, визуальные образы и мультимедийные произведения,  обрабатывая колоссальные массивы данных, что провоцирует фундаментальные вопросы о природе

  .творческого акта и концепции авторства в философском и культурологическом дискурсе [11]

 Историческая ретроспектива демонстрирует устойчивую взаимосвязь между  художественной практикой и технологическим прогрессом - от механических устройств эпохи  Возрождения до современных генеративных систем, оперирующих искусственным интеллектом

 [1]. Эволюция вычислительных мощностей и алгоритмических подходов трансформировала  компьютер из инструмента репродукции в автономного творческого агента, способного не только  воспроизводить известные художественные техники, но и продуцировать оригинальные  эстетические формы через сложные математические модели [7]. Как отмечают Эльгаммаль и

 Маццоне, подобные системы преодолевают границы имитации, создавая принципиально новые

  .художественные языки, недоступные традиционным методам творчества [15][16]

 Ключевой характеристикой вычислительного искусства выступает его  недетерминированная природа - способность генерировать непредсказуемые художественные  решения. Если человеческое творчество базируется на субъективном опыте и эмоциональном  восприятии, то алгоритмические системы оперируют формализованными паттернами,  извлеченными из обучающих датасетов [11]. Эта особенность позволяет создавать уникальные  произведения на основе минимальных входных параметров: текстовых дескрипторов в случае  DALL-E и MidJourney [1][7], или музыкальных паттернов в метакреационных системах, описанных  Пирсом [11]. Подобный подход радикально расширяет традиционные представления о творческом  процессе, вводя в него стохастические элементы и делая алгоритмы полноправными участниками

  .художественного производства

 Проблема авторства в вычислительном искусстве. Современные системы  искусственного интеллекта, применяемые в художественной практике, радикально  трансформируют традиционные представления о творческом авторстве [7].  Алгоритмическая природа генеративных моделей, основанных на анализе обширных  корпусов культурных данных, ставит под сомнение классические критерии оригинальности  и индивидуального стиля [16]. В условиях, когда нейросетевые архитектуры способны  производить произведения искусства путем рекомбинации и трансформации  существующих образцов, юридические и философские концепции авторства требуют

.переосмысления [8]

 Исторически сложившаяся парадигма, согласно которой авторство закрепляется за  конкретным творцом, вкладывающим в произведение личный опыт и уникальное видение,  оказывается неприменимой к работам, созданным искусственным интеллектом [15].  Алгоритмические системы занимают двойственную позицию: с одной стороны, они  функционируют как инструменты в руках художника, с другой - демонстрируют  автономную креативность, превосходящую изначальные творческие интенции человека [7].  Эта дихотомия порождает принципиально новые вопросы: можно ли считать автором  разработчика нейросетевой архитектуры, промт-инженера, или же творческий статус

?следует присваивать самой системе искусственного интеллекта

 Правовые системы различных стран демонстрируют противоречивые подходы к  данной проблеме. В некоторых юрисдикциях авторство признается за лицом,  инициировавшим творческий процесс через формулировку начальных параметров [8].  Однако, как отмечает Кук, подобная модель не учитывает случаев, когда конечный  результат существенно отклоняется от первоначального замысла вследствие  стохастической природы машинного обучения [7]. Особую сложность представляет  музыкальная сфера, где ИИ способен генерировать законченные композиции на основе  минимальных мелодических фрагментов, что стирает границы между человеческим и

.машинным творческим вкладом [11]  Ситуация усугубляется при рассмотрении проблемы стилевой апроприации.  Нейросетевые алгоритмы, обученные на корпусах работ конкретных художников,  способны воспроизводить их уникальную манеру с беспрецедентной точностью [16]. Это порождает этические дилеммы: следует ли рассматривать подобные произведения как дань

 уважения оригинальному автору, плагиат или же принципиально новую форму творчества?

Современное законодательство об интеллектуальной собственности оказывается  неготовым к адекватному регулированию этих вопросов, требуя разработки новых

.правовых концепций, учитывающих специфику алгоритмического творчества [15]

 Современные генеративные системы демонстрируют беспрецедентную способность к  стилевой мимикрии, создавая произведения, виртуозно имитирующие манеру признанных  мастеров [6]. Когда алгоритм воспроизводит характерные мазки Ван Гога или мелодические  паттерны Моцарта, возникает парадоксальная ситуация: технически безупречная стилизация ставит  под сомнение саму концепцию художественной оригинальности [16]. Как отмечает Ченг, подобные  практики требуют фундаментального пересмотра традиционных эстетических категорий, поскольку  стиль - исторически понимаемый как уникальное выражение индивидуальности художника -

.становится воспроизводимым техническим параметром [6]

 Технологии типа GAN (Generative Adversarial Networks) радикально трансформируют  процесс художественного заимствования [17]. В отличие от традиционного влияния,  предполагающего творческую переработку, нейросети осуществляют точную деконструкцию  стилевых элементов - от цветовой палитры до фактурных особенностей [16]. Приложения вроде  DeepArt и Prisma формализуют этот процесс, предлагая пользователям механистический "перенос  стиля", где произведение становится результатом алгоритмической гибридизации визуальных

:языков [11]. Подобная практика стирает границы между

гоммажем и плагиатом -

творческим переосмыслением и технической репликацией индивидуальным стилем и воспроизводимым паттерном -

 Правовая система сталкивается с принципиально новыми вызовами в вопросах  интеллектуальной собственности [16]. Если нейросеть создает изображение в стиле Пикассо, :возникает дилемма

признать результат оригинальным произведением алгоритма )1

считать его производной работой, требующей согласования с правообладателями )2  рассматривать как новый вид творческой деятельности, не подпадающий под )3 существующие правовые нормы

 Технология генеративного переноса стиля, популярная среди современных дизайнеров  [11], особенно ярко демонстрирует эту двойственность. Когда приложение Prisma трансформирует  фотографию в "стиле Ван Гога", возникает принципиальный вопрос: можно ли считать стиль  объектом авторского права, если его воспроизведение стало технической операцией, доступной  любому пользователю смартфона? Эта дилемма указывает на необходимость разработки новых

.правовых концепций, адекватных вызовам алгоритмической эпохи [6][16]

 Международное законодательство демонстрирует существенный разброс в  подходах к регулированию произведений, созданных с помощью ИИ [2]. Американская  правовая система, например, сохраняет двойственность: хотя в отдельных случаях  авторство может присваиваться лицу, сконфигурировавшему алгоритм, большинство  произведений ИИ исключаются из сферы авторского права, поскольку не удовлетворяют  ключевому критерию "человеческого творческого вклада" [11]. Эта правовая коллизия  отражает более глубокую философскую проблему - необходимость пересмотра самого  понятия творчества в условиях, когда алгоритмы демонстрируют креативные способности, .сопоставимые с человеческими [15]

 Этические последствия технологий стилевого заимствования вызывают острые  дискуссии в художественном сообществе [10]. Протесты на ArtStation в 2020 году выявили  фундаментальное противоречие: современные правовые системы не учитывают, что  уникальный стиль художника, формировавшийся годами, может быть алгоритмически  воспроизведен без согласия создателя [19]. Это создает парадоксальную ситуацию, когда  технически законное использование произведений для обучения ИИ приводит к

.потенциальному подрыву экономических основ творческой деятельности [16]

 Восприятие алгоритмического искусства публикой остается неоднозначным. Как  показывают исследования Ромеро и Гринфилда, несмотря на техническое совершенство  работ ИИ, зрители интуитивно различают "человеческое" и "машинное" творчество,  отдавая предпочтение первому [6][21]. Этот феномен связан с тем, что традиционное  искусство ценится не только за формальные характеристики, но и за личностный,  биографический контекст создания - параметры, которые алгоритмы пока не способны  воспроизвести [15]. Сохраняющийся скепсис в отношении творческого потенциала ИИ  подчеркивает, что человеческое участие остается важнейшим критерием художественной

.ценности, даже в эпоху алгоритмической генерации [21]

:Современная ситуация требует разработки новых правовых механизмов, которые

Учитывали бы специфику соавторства человека и ИИ .1

Защищали стилевое своеобразие художников в цифровую эпоху .2

Сохраняли баланс между инновациями и защитой творческих прав [2][10] .3  Эти вызовы указывают на необходимость междисциплинарного диалога между  юристами, искусствоведами и разработчиками ИИ для создания адекватных правовых и

.этических рамок алгоритмического творчества [16][19]  Рынок искусства последнего десятилетия столкнулся с беспрецедентным  феноменом - стремительной коммерциализацией произведений, созданных искусственным  интеллектом [16]. Аукционные дома, включая Christie's и Sotheby's, активно включили такие работы в свои каталоги, создав новый сегмент коллекционирования. Знаковым

 примером стал продажный рекорд портрета "Эдмонд де Белами" (2018), где подпись автора была заменена математической формулой генеративного алгоритма [11]. Этот прецедент не

 только установил новую ценовую планку для алгоритмического искусства (432,500$), но и

.спровоцировал фундаментальные вопросы о природе художественной ценности  Критический анализ австралийских исследователей выявляет парадокс подобных  произведений: технически безупречная стилизация, основанная на обработке 15,000  исторических портретов [7], демонстрирует формальное мастерство, но лишена ключевых :составляющих традиционного искусства

интенциональности творческого высказывания эмоционального опыта создателя культурного контекста создания  Это противоречие порождает дискуссию о необходимости пересмотра критериев  художественности. Сторонники инновационного подхода утверждают, что ценность  алгоритмического искусства заключается именно в его способности выявлять и  визуализировать скрытые паттерны культурного наследия [15]. Оппоненты же настаивают,  что подобные работы следует классифицировать как "арт-продукцию" - технически

.совершенные, но лишенные подлинного творческого начала объекты [16]  Ситуация усложняется тем, что арт-рынок, традиционно ориентированный на

:уникальность и авторский почерк, вынужден адаптироваться к новым реалиям, где Произведения тиражируются алгоритмами .1

Авторство становится распределённым понятием .2

 Художественная ценность определяется не биографией создателя, а            .3 архитектурой нейросети [11]  Этот сдвиг ставит перед институциями искусства принципиально новые вопросы  как курировать, коллекционировать и сохранять произведения, чья материальная форма  является лишь временной манифестацией лежащих в их основе алгоритмов [7]? Ответы на  эти вызовы потребуют переосмысления самих основ художественной практики в эпоху

.машинного творчества

 Сгенерированный портрет «Эдмонд де Белами», проданный

.на аукционе Christie's в 2018 г

Источник: https://www.nix.ru/computer_hardware_news/hardware_news_viewer.html?id=198292

 Современные нейросетевые технологии произвели революцию в творческих  процессах, предоставив художникам принципиально новые инструментальные  возможности [15]. Эти системы трансформируют традиционную схему художественного

:производства, позволяя

 генерировать сложные композиции через манипуляции с ограниченным набором параметров

достигать экспоненциального роста вариативности творческих решений сокращать временные затраты на техническую реализацию замыслов [7] -

 Особенность новых инструментов заключается в их двойственной природе - они

:одновременно

демократизируют творческий процесс, снижая барьеры входа (1

 требуют глубокого понимания алгоритмической логики для осознанного (2 применения [16]

 В сфере визуальных искусств генеративные модели типа GAN позволяют создавать  уникальные изображения, комбинируя стилистические элементы различных эпох [11].  Музыкальные ИИ-системы, такие как AIVA, способны производить сложные  полифонические композиции, анализируя музыкальные паттерны из обширных баз данных

 [15]. Видеопродукция, создаваемая с помощью алгоритмов, достигает нового уровня

.технического совершенства, автоматизируя трудоемкие процессы постпродакшна [7] Однако эта технологическая революция сопровождается существенными

:изменениями в самом понимании творчества

от индивидуального мастерства к курированию алгоритмических процессов от уникального авторского стиля к комбинаторике формальных элементов -

от линейного творческого процесса к итеративной работе с параметрами [16]  Парадоксальным образом, расширяя технические возможности, новые  инструменты одновременно усложняют задачу сохранения подлинной художественной  индивидуальности. Как отмечают исследователи, ключевым вызовом становится не  создание произведения как такового, а разработка уникального творческого метода  взаимодействия с алгоритмическими системами [11][15]. Этот сдвиг требует  переосмысления традиционных критериев оценки искусства и пересмотра системы

.профессионального художественного образования

 Цифровая музыка. Исторический путь музыкального искусства от акустических  инструментов к цифровым технологиям отражает фундаментальный сдвиг в природе  творческого процесса. Современные генеративные системы на основе искусственного  интеллекта, наследующие идеям алгоритмической композиции 1960-х годов,  трансформируют саму парадигму музыкального производства [17]. В отличие от ранних  экспериментов с компьютерной музыкой, современные нейросетевые модели оперируют  сложными математическими конструкциями, способными анализировать и воспроизводить  .тонкие закономерности гармонии, ритмических структур и мелодического развития [16]

 Такие платформы, как AIVA, демонстрируют удивительную способность создавать  полифонические произведения, стилистически соответствующие различным музыкальным  традициям - от классических форм до современных жанровых экспериментов [11].  Глубокие нейросети, обученные на обширных архивах музыкального наследия, выявляют  скрытые паттерны композиторских техник, предлагая не просто механическую  стилизацию, но убедительную имитацию творческого процесса. Однако эта  технологическая изощренность подчеркивает сохраняющуюся зависимость алгоритмов от  человеческого кураторства - даже самые совершенные системы требуют тонкой настройки

  .параметров и осознанного отбора генерируемого материала [15]  Параллельно развивается иной аспект музыкального производства - автоматизация  технических аспектов звукозаписи. Инструменты типа LANDR переносят на алгоритмы  сложные процессы мастеринга, освобождая музыкантов от рутинных задач и позволяя сосредоточиться на творческих аспектах работы [22]. Генеративные метакреационные системы открывают ранее недоступные возможности звукового экспериментирования, где музыкант выступает не столько как традиционный исполнитель, сколько как режиссер  сложного симбиоза человеческой интуиции и машинной точности. Этот переход от  инструментального исполнительства к стратегическому управлению алгоритмическими  процессами знаменует новую главу в истории музыкального искусства, где границы между .творцом и технологией становятся все более проницаемыми [11][16]

 Современные исследования в области искусственного интеллекта опровергают  представление о машинах как о простых имитаторах музыкальных традиций.  Алгоритмические системы демонстрируют способность синтезировать принципиально  новые звуковые ландшафты, выходящие за пределы привычных жанровых канонов [21].  Возникающие на стыке нейросетевых технологий и экспериментальной музыки гибридные  формы бросают вызов традиционным представлениям о музыкальной композиции,  создавая акустические пространства, которые оставались недоступны при традиционных

  .подходах к звукотворчеству [24]

 Этот феномен особенно ярко проявляется в сфере трансформации существующих  музыкальных произведений. Генеративные алгоритмы способны деконструировать  оригинальную композицию, извлекая из нее скрытые структурные возможности и  предлагая неожиданные интерпретации. При создании кавер-версий или адаптаций для  медиапродукции такие системы анализируют не только мелодическую и гармоническую  основу, но и глубинные взаимосвязи между звуковыми элементами, позволяя  переосмысливать знакомые произведения в соответствии с требованиями конкретного  контекста - будь то кинематографическое повествование или интерактивная игровая среда

  .[21]

 Подобные технологии открывают новую главу в истории музыкального  производства, где творческий процесс превращается в диалог между человеческим  замыслом и машинной интерпретацией. Алгоритмы не просто воспроизводят или  комбинируют существующие элементы - они предлагают принципиально новые способы  организации звукового материала, расширяя само понятие музыкального языка [24]. Этот  симбиоз технологической точности и художественного поиска создает уникальные условия  для рождения звуковых форм, которые одновременно укоренены в традиции и устремлены .в будущее музыкального искусства

 Создание изображений. Современные системы искусственного интеллекта совершили революцию в создании визуального контента, предлагая принципиально новые подходы к генерации изображений. Израильские медиакомпании, такие как Keshet 12 и Kan

11, активно внедряют нейросетевые технологии для производства теленовостей и  развлекательных программ. В отличие от традиционных методов, где визуальный ряд  формируется фотографами и графическими дизайнерами, алгоритмы типа DALL-E и

 MidJourney создают изображения на основе текстовых промптов, анализируя семантику

  .запроса и синтезируя новые визуальные решения [11]

 Израильский общественный вещатель Kan первым в регионе начал использовать  генеративные модели для автоматического создания иллюстраций к новостным сюжетам.  Когда редакция сталкивается с нехваткой подходящих фотоматериалов, нейросеть анализирует текст статьи и генерирует релевантное изображение, помечая его как "AI generated content". Этот подход особенно востребован при освещении событий, где съемка  затруднена или невозможна - например, при визуализации архивных исторических событий   .или прогнозов будущего [15]

 Технологический процесс сочетает глубинный анализ языковых структур с  креативной интерпретацией. Нейросеть не просто комбинирует существующие  изображения из обучающей выборки, а создает принципиально новые композиции, выявляя  скрытые взаимосвязи между концептами. Израильские разработчики подчеркивают, что  такие системы требуют тщательного контроля - редакторы проверяют каждое  сгенерированное изображение на предмет возможных искажений или непреднамеренных

  .ассоциаций [16]  Этот опыт демонстрирует трансформацию роли художника в цифровую эпоху.  Вместо непосредственного создания изображений, специалисты медиаиндустрии все чаще  выступают в роли кураторов алгоритмического творчества, формулируя точные промпты и  оценивая результаты машинной генерации. Подобный симбиоз человеческого интеллекта и  искусственного разума открывает новые перспективы для визуального сторителлинга,  одновременно ставя сложные вопросы о природе творчества и авторства в цифровую эпоху

..[7][21]

 .Разработка видеопроизведений

 Современные системы искусственного интеллекта кардинально меняют ландшафт  видеопроизводства, предлагая альтернативу традиционным ресурсоемким методам.  Израильские медиакомпании, включая ведущий канал Reshet 13, активно внедряют генеративные модели для создания контента, демонстрируя новые подходы к визуальному повествованию [21]. В отличие от классического кинопроизводства, требующего сложных съемочных процессов, алгоритмы типа GAN анализируют обширные видеобиблиотеки,

  .синтезируя новые последовательности кадров с уникальной семантикой и стилистикой

 Особый интерес представляет применение этих технологий в новостной  индустрии. Израильская вещательная корпорация Kan разработала систему  автоматического генерирования видеоконтента для материалов, где традиционная съемка  невозможна. Нейросети преобразуют текстовые новостные сводки в динамичные видеоряд,  сохраняя при этом журналистскую этику - каждый AI-генерированный элемент

  .сопровождается соответствующей маркировкой [15]

 Технологии DeepFace, изначально созданные для задач анонимизации, нашли  неожиданное применение в создании гиперреалистичных цифровых двойников.  Израильский стартап D-ID, специализирующийся на генерации говорящих аватаров,  разработал систему, которая превращает статические изображения в анимированных  персонажей с естественной мимикой и артикуляцией [16]. Эти решения активно  используются в образовательных проектах - например, для "оживления" исторических

  .личностей в документальных фильмах канала HOT

 Однако наиболее дискуссионным аспектом остается развитие deepfake-технологий.

 Израильская компания Canny AI создала платформу для этичного использования

  :синтетического видео в медиа, предусматривающую

  Многоуровневую систему верификации контента -

  Цифровые водяные знаки для AI-материалов -

  Прозрачную систему маркировки измененного видео [7] -

 В отличие от спорных примеров использования deepfake в пропагандистских  материалах, израильский подход делает акцент на разработке защитных механизмов против  дезинформации. Технологический институт Technion совместно с медиахолдингом Yedioth  Ahronoth разрабатывает алгоритмы детекции синтетического видео, которые уже сегодня

  .показывают 98% точность распознавания [21]  Эти примеры демонстрируют, что израильская медиаиндустрия сосредоточена не  только на технологических возможностях генеративного видео, но и на создании этических рамок его использования. Такой баланс между инновациями и ответственностью может стать моделью для глобального медиарынка, стоящего перед вызовами цифровой

.трансформации [15][16]

.Фото с пародийного ролика «11-й пакет? Положите сразу в пакет с пакетами!». 2023 г  Источник: https://russian.rt.com/world/news/1161842-sankcii-zapada-protiv-rossii-rolik-rt

 Или в прямом эфире на «Итогах года с Путиным» в декабре 2023 года появился  дипфейк президента под видом «студента СПбГУ».¹ Увидев на мониторе своего «...«двойника», президент России заявил: «Это мой первый двойник, кстати сказать

.Фото В.В. Путина с «двойником», сгенерированным с помощью ИИ. 14 декабря 2023 г Источник: телеграм-канал RT на русском (https://t.me/rt_russian/183359 )

 В израильской образовательной системе синтетические медиатехнологии нашли  уникальное применение, трансформируясь из инструмента развлечения в серьезный  педагогический ресурс. Технологический институт Technion в сотрудничестве с  мемориальным комплексом "Яд Вашем" создал серию интерактивных уроков истории, где  благодаря нейросетевым алгоритмам оживают ключевые исторические фигуры. Этот  проект отличается особой методологической строгостью - каждый реконструированный  образ проходит многоэтапную экспертизу историков, сравнивающих виртуального

Это мой первый двойник, кстати сказать...». На «Итогах года с Путиным» появился дипфейк президента » 1 под видом «студента СПбГУ». — Текст : электронный // телеграм-канал RT на русском [сайт]. — URL:

https://t.me/rt_russian/183359 (дата обращения: 24.11.2024)

  .персонажа с архивными документами и свидетельствами [15][16]

 Израильская образовательная платформа "Smarter" разработала инновационный формат

 "Диалоги с прошлым", позволяющий студентам вступать в виртуальное взаимодействие с  реконструированными образами выдающихся личностей. Особенность проекта  заключается в комплексном подходе, сочетающем семантический анализ оригинальных  текстов, технологию motion capture с участием профессиональных актеров и постоянный  контроль со стороны научных консультантов. Такой метод обеспечивает не только визуальную достоверность, но и содержательную аутентичность создаваемых образов [7]

  .[21]

 Министерство образования Израиля разработало нормативную базу,  регламентирующую использование синтетических медиа в учебном процессе. Эти  рекомендации подчеркивают необходимость четкого обозначения искусственного  происхождения контента, параллельного преподавания цифровой грамотности и создания  механизмов верификации достоверности. Такой подход превращает потенциально опасную  технологию в эффективный образовательный инструмент, демонстрируя возможность  гармоничного сочетания технологических инноваций с академическими стандартами и

  .этическими принципами [16]  Израильский опыт свидетельствует, что deepfake-технологии при грамотном  методологическом сопровождении способны открыть новые перспективы в образовании,  обеспечивая невиданный ранее уровень наглядности и интерактивности при сохранении  строгих стандартов исторической достоверности. Эти проекты показывают, как  потенциально рискованные технологии могут быть преобразованы в ценный

.педагогический ресурс [15]

 Современные системы искусственного интеллекта кардинально изменили  ландшафт постпродакшна, автоматизируя сложные процессы обработки видео. Такие  профессиональные решения, как Adobe Premiere и DaVinci Resolve, интегрировали  нейросетевые алгоритмы, способные выполнять тонкую цветокоррекцию, стабилизацию  изображения и генерацию спецэффектов с минимальным вмешательством оператора [9].

 Эта технологическая революция существенно сокращает время производства контента,

.одновременно повышая его качество, но и ставит сложные вопросы перед индустрией

 Распространение ИИ-технологий порождает комплекс социальных и правовых дилемм.  Проблема авторства алгоритмически сгенерированного контента остается юридически неопределенной, требуя пересмотра традиционных концепций интеллектуальной  собственности. Одновременно возникают риски, связанные с обработкой персональных  данных и возможностью их несанкционированного использования в мошеннических

.схемах или дезинформационных кампаниях

 Экономический аспект внедрения ИИ вызывает не менее острые дискуссии.  Автоматизация профессиональных функций приводит к трансформации рынка труда,  изменяя требования к квалификации специалистов и перераспределяя рабочие места.  Особую озабоченность вызывает потенциальный дисбаланс на международной арене, когда  технологическое превосходство одних стран может привести к нарушению конкурентного

.равновесия

 Наиболее фундаментальный вызов связан с самой природой искусственного  интеллекта. Способность сложных нейросетевых систем к непредсказуемому поведению и  автономному развитию ставит вопросы о пределах контроля человека над созданными им  технологиями. Эти опасения подчеркивают необходимость разработки комплексных  регуляторных механизмов, которые бы обеспечивали баланс между технологическим

.прогрессом и защитой общественных интересов  Перед обществом стоит сложная задача - максимально реализовать потенциал ИИ  для решения глобальных проблем, одновременно минимизируя сопутствующие риски.  Этот баланс требует международного сотрудничества, междисциплинарного подхода и  постоянного диалога между разработчиками, регуляторами и гражданским обществом [9].  Успешное решение этих вызовов определит, станет ли искусственный интеллект  инструментом устойчивого развития или источником новых угроз для современной

.цивилизации

 Визуальный проект школьников из Казани. Современные технологии  искусственного интеллекта открывают новые горизонты в педагогической практике,  трансформируя традиционные подходы к изучению культурного наследия. Наглядной  иллюстрацией этого процесса стал инновационный проект израильских школьников из  Хайфы, которые создали серию мультимедийных работ, посвященных празднику Пурим, с

  .использованием более двадцати различных нейросетевых инструментов

 В рамках образовательной инициативы группа учащихся средних классов под  руководством преподавателя компьютерных наук освоила комплексное применение  генеративных технологий для создания музыкального клипа, анимационного ролика и документального мини-фильма. Особенностью проекта стало глубокое погружение

 участников не только в технические аспекты работы с нейросетями, но и в исторический  контекст праздника. Школьники тщательно изучали первоисточники, чтобы добиться  максимальной достоверности при генерации образов персонажей Книги Эсфири и

  .реконструкции древнего Шушана

 Технологическая сторона проекта объединила различные аспекты цифрового  творчества - от визуализации исторических сцен через Stable Diffusion и MidJourney до  создания оригинальной музыкальной композиции с помощью специализированных  алгоритмов. При этом особое внимание уделялось сохранению культурной аутентичности,  что потребовало от участников глубокого понимания традиционных элементов

  .празднования Пурима

 Педагогический успех инициативы продемонстрировал, как грамотное применение  генеративных технологий в образовательном процессе позволяет не только повысить  мотивацию учащихся, но и создать условия для более глубокого освоения исторического  материала. Этот опыт подчеркивает важность интеграции технических и гуманитарных  знаний в современной педагогике, открывая новые возможности для творческого изучения

  .культурного наследия через призму цифровых технологий  Израильские преподаватели отмечают, что подобные проекты, несмотря на их  технологическую сложность, обладают значительным образовательным потенциалом,  позволяя учащимся развивать как цифровые навыки, так и критическое мышление при  работе с историческими источниками и современными технологиями искусственного

.интеллекта

 Матвей Новоселов – режиссер и лицо видеоклипа

.на гимн ВВПОД «Юнармия». 2024 г

Источник: https://www.tatar-inform.ru/news/nepaxanoe-pole-kazanskie-skolniki-sozdali-patrioticeskii klip-celikom-v-neirosetyax-5962664

 Александр Мальков – программист и промт-инженер видеоклипа

.на гимн ВВПОД «Юнармия». 2024 г

Источник: https://www.tatar-inform.ru/news/nepaxanoe-pole-kazanskie-skolniki-sozdali-patrioticeskiiklip-celikom-v-neirosetyax-5962664

 Реализация проекта потребовала сложного многоступенчатого процесса, занявшего  в общей сложности шесть месяцев интенсивной работы. Начальный этап, продолжавшийся  два с половиной месяца, был посвящен освоению принципов промт-инженерии и работы с  большими языковыми моделями. Этот период оказался наиболее сложным, так как  участникам проекта пришлось фактически осваивать новую профессиональную  специализацию, чтобы достичь необходимого уровня владения генеративными

  .нейросетевыми технологиями

 Последующие три с половиной месяца были посвящены комплексной работе над  содержательной и технической составляющими проекта. Участники занимались подбором  исторического материала и составлением сценария с использованием различных версий  языковых моделей GPT. Особые сложности возникли при обработке музыкальной  составляющей - после тестирования множества доступных решений оптимальные  результаты показала модель UVR5, позволившая качественно разделить композицию на

  .отдельные инструментальные дорожки в локальном режиме работы

 Значительное внимание было уделено созданию реалистичной голосовой модели.  После тщательного анализа различных вариантов реализации команда остановилась на  локальном решении с веб-интерфейсом, которое потребовало обучения модели на  трехчасовой выборке вокальных записей в течение 800 эпох. Особую сложность представляла задача создания кавер-версии с сохранением детского вокала, что  потребовало разработки нестандартного подхода с последовательным использованием

  .нескольких нейросетевых инструментов для обработки и замены голосовых партий  Завершающей стадией стало создание финального звукового ряда, для чего после  анализа десяти возможных вариантов был выбран условно-бесплатный онлайн-сервис.  Весь этот многоэтапный процесс потребовал от участников проекта не только технических  навыков работы с нейросетевыми инструментами, но и способности оперативно осваивать  новые подходы в условиях быстро развивающихся технологий генеративного

 .искусственного интеллекта

 Трехмесячный этап визуальной реализации проекта столкнулся с комплексом технологических вызовов, потребовавших нестандартных решений. Освоение промпт инженерии для генеративных систем изображений осложнялось отсутствием  унифицированных стандартов - каждая платформа требовала специфического подхода к  формулировке запросов, несмотря на общие принципы работы с ИИ. Лингвистический  барьер добавил сложностей: первоначальное использование англоязычной LLM-модели  для составления промптов показало свою неэффективность, вынудив перейти на

  .многоязычный аналог DeepL для точного перевода и адаптации запросов

 Работа с генеративной системой Flux выявила парадоксальную ситуацию - при всей  ее эффективности в создании требуемых изображений, аппаратные ограничения сделали  невозможным локальное использование. Переход на облачное решение сохранил доступ к  базовым функциям, но лишил команду важных возможностей вроде точечной правки  элементов через inpaint. Это потребовало дополнительного этапа ручной постобработки в  графических редакторах, особенно при интеграции брендированных элементов одежды

  .персонажей  Применение Deep Fake-технологий для замены лиц стало отдельным техническим  квестом. Отсутствие встроенных решений для генерации изображений с заданными  параметрами вынудило использовать сторонний локальный инструмент, что добавило  сложностей в workflow. Жесткий отбор результатов - из тысячи сгенерированных  изображений в финальный проект вошло менее 5% - показал, насколько требовательным  оказался процесс достижения визуальной достоверности. Артефакты генерации,  возрастные несоответствия и дублирование исключили 95% материала,  продемонстрировав, что даже самые совершенные нейросетевые инструменты пока не

.могут полностью заменить человеческий контроль качества в творческих проектах

 Двухмесячный этап анимации и компоновки материала потребовал решения комплекса взаимосвязанных задач. Процесс начался с кропотливой работы по соотнесению

 отобранных изображений с narrative-структурой сценария, где каждому визуальному  элементу необходимо было найти точное место в общей композиции. При переходе к  анимации команда столкнулась с неожиданным требованием - необходимостью  применения знаний из области кинорежиссуры и профессиональной анимации для  грамотного составления промптов, что значительно расширило круг необходимых

.компетенций  Технические ограничения проявились особенно остро при выборе системы анимации. Анализ десяти доступных решений показал доминирование облачных условно бесплатных сервисов, что вынудило разрабатывать специальные подходы для работы в  условиях бюджетных ограничений. Оптимальной стратегией оказалось создание коротких  пятисекундных фрагментов, что однако потребовало сложного разделения звуковой  дорожки и поэтапной анимации отдельных элементов. Особую сложность представляла  особенность работы генеративных систем, требовавших предоставления начального и  конечного кадров для получения предсказуемого результата - без этого до 75% материала  оказывалось непригодным к использованию. Дополнительные сложности создавали  лингвистические барьеры, приводившие к расхождениям в артикуляции при

.синхронизации с русскоязычной фонограммой  Финальный месячный этап монтажа превратился в непрерывный процесс  творческой адаптации к технологическим ограничениям. Специалистам приходилось  одновременно решать несколько задач: компенсировать недостатки анимации через  дополнительные графические элементы, корректировать расхождения липсинга,  интегрировать разнородные материалы, созданные в различных генеративных системах.  Этот опыт наглядно продемонстрировал, что современные ИИ-инструменты, при всей их  революционности, пока не способны полностью заменить человеческое участие в  творческом процессе. Наибольшую эффективность показал гибридный подход, где  нейросети отвечали за генерацию базовых элементов, а художники и аниматоры - за  финальную доводку и интеграцию в единое художественное целое. Особенно показательна  оказалась разница в результатах работы с аудио- и визуальным рядом: если голосовые  модели после тщательной настройки давали стабильно высокое качество, то анимационные

.системы требовали значительно больше ручной коррекции и творческой адаптации  Создание патриотического клипа "Полки идут стеной" казанскими школьниками  представляет собой знаковый пример трансформации современного медиаобразования под  влиянием цифровых технологий. Этот уникальный проект, подробно освещенный изданием  "Татар-информ", демонстрирует, как генеративные технологии искусственного интеллекта могут стать мощным инструментом в образовательном процессе, соединяя технические

.инновации с воспитательными задачами  Глубокий анализ данного кейса раскрывает многогранный потенциал интеграции  нейросетевых технологий в педагогическую практику. Учащиеся казанских школ, работая  над клипом, освоили комплекс сложных компетенций - от технических навыков работы с  тринадцатью различными генеративными системами до осмысленного создания социально  значимого контента. Такой опыт принципиально меняет традиционные подходы к  медиаобразованию, переводя его из плоскости теоретического изучения в область

.практического творчества  Медиаисследователь В.В. Тулупов подчеркивает, что современная цифровая среда  требует переосмысления традиционных образовательных парадигм. В эпоху, когда  искусственный интеллект становится полноправным участником медиапространства,  принципиально важным становится развитие у учащихся не только способности  критически оценивать информацию, но и навыков осознанного создания цифрового  контента. Казанский проект наглядно иллюстрирует, как работа с генеративными

.технологиями может способствовать решению этой комплексной задачи  Особую ценность представляет органичное сочетание в проекте технических и  гуманитарных аспектов. Для создания клипа школьникам потребовалось не только освоить  сложные нейросетевые инструменты, но и глубоко погрузиться в исторический контекст,  понять смысловые и эмоциональные составляющие патриотической тематики. Такой  синтез цифровых технологий и содержательной работы принципиально важен для

.формирования медиаграмотности в ее современном понимании  Практическое значение подобных инициатив выходит далеко за рамки отдельного  проекта. Они демонстрируют новые возможности интеграции медиаобразования в учебный  процесс, где акцент смещается с пассивного усвоения информации на активное создание  осмысленного контента. При этом важно отметить, что работа с генеративными  технологиями в образовательном контексте требует тщательной методологической

.проработки и педагогического сопровождения  Опыт казанских школьников особенно ценен тем, что показывает возможность  гармоничного сочетания технологических инноваций и воспитательных задач. Создание  патриотического контента с помощью нейросетей - это не просто демонстрация  технических возможностей, но и важный шаг в формировании гражданской позиции  подрастающего поколения. Такой подход открывает новые перспективы для развития

.медиаобразования, делая его более соответствующим вызовам цифровой эпохи

 В более широком контексте этот проект иллюстрирует трансформацию роли медиаобразования в современном мире. Если традиционно оно фокусировалось на анализе

 и критическом осмыслении медиапродукции, то сегодня все большее значение приобретает  практическое освоение цифровых инструментов создания контента. При этом, как  показывает казанский опыт, технологические навыки должны органично сочетаться с

.развитием критического мышления и социальной ответственности  Перспективы развития такого подхода к медиаобразованию представляются  чрезвычайно широкими. Интеграция генеративных технологий в учебный процесс может  способствовать формированию нового типа медиаграмотности, где технические  компетенции сочетаются с гуманитарным мышлением, а инновационные инструменты  используются для решения социально значимых задач. Опыт создания патриотического .клипа демонстрирует практическую реализуемость такого синтеза

.Скриншот видеоклипа на гимн ВВПОД «Юнармия». 2024 г

Источник: https://www.tatar-inform.ru/news/nepaxanoe-pole-kazanskie-skolniki-sozdali-patrioticeskiiklip-celikom-v-neirosetyax-5962664

***

 Современные исследования и практические эксперименты в области  вычислительного искусства формируют новую культурную парадигму, где  технологические инновации вступают в сложный диалог с традиционными  представлениями о творчестве. Анализ развития искусственного интеллекта в  художественной сфере выявляет фундаментальную трансформацию не только

  .производственных процессов, но и самих концептуальных основ искусства

 Глубинная проблематика этого феномена проявляется в постоянном напряжении  между технологическими возможностями и философскими вопросами. С одной стороны,  алгоритмические системы демонстрируют беспрецедентные способности в генерации  музыкальных композиций, визуальных образов и видеоконтента. С другой - они ставят под сомнение устоявшиеся категории авторства, оригинальности и творческой свободы,

  .заставляя пересматривать сами основания эстетической теории

 Практическое применение этих технологий в медиаиндустрии, как показывают  примеры работы телеканала RT с DeepFake-технологиями, создает новые форматы  цифрового повествования. Однако одновременно возникает комплекс этических и  правовых вопросов, связанных с прозрачностью происхождения контента и его

  .воздействием на общественное сознание

 Особый интерес представляют образовательные аспекты вычислительного  искусства, ярко проявившиеся в проекте казанских школьников. Созданный ими  видеоролик на гимн "Юнармии" демонстрирует, как нейросетевые технологии могут стать  эффективным инструментом формирования национальной идентичности. Этот опыт  подчеркивает педагогический потенциал алгоритмического творчества, где техническое  освоение цифровых инструментов сочетается с глубоким осмыслением культурных и

  .исторических ценностей

 Фундаментальный вопрос о природе вычислительного искусства - является ли оно  самостоятельной формой творчества или лишь инструментальным расширением  человеческих возможностей - остается открытым. Ответ на него, вероятно, лежит в  плоскости признания принципиально гибридного характера современного цифрового

  .творчества, где человек и алгоритм выступают как соучастники единого процесса  Перспективы развития этой области связаны с поиском баланса между  технологическими возможностями и сохранением гуманистических основ искусства. Как  показывает практика, наиболее продуктивным оказывается подход, при котором  нейросетевые инструменты не заменяют, а расширяют творческий потенциал человека,

.открывая новые пути для художественного выражения и культурной коммуникации

:Список литературы

.Cheng, M. (2022). The Creativity of Artificial Intelligence in Art. MDPI                      .1

Доступно: https://www.mdpi.com/2504-3900/81/1/110 →

Elgammal, A., Mazzone, M. (2021). Art, Creativity, and the Potential of AI.           .2 .MDPI

Доступно: https://www.mdpi.com/2504-3900/81/1/110 →

.Romero, J., Machado, P. (2020). AI and the Arts: Computational Creativity .3 Доступно: https://www.researchgate.net/publication/355470095 →

 Shashua, A. (2023). Generative AI and Artistic Innovation: Beyond Human .4     .4 .Creativity. Nature     Machine                             Intelligence,                      5(3),                     112-125

DOI:                                                                                                                                                                                   →

 Hassidim, A. (2022). Ethical AI in Creative Industries: A Framework for .5

.Authorship. AI                               &                           Society,                            37(1),                            89-104

Доступно:                                                                                                                                                                       →

 Tishby, N. (2021). Information Bottleneck in Generative Art. Neural Computation, .6

.33(4),                                                                                                                                                                 789-802

DOI:                                                                                                                                                                                   →

 Feige, I. (2022). Deep Learning for Style Transfer in Visual Arts. IEEE Transactions .7

.on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 44(6), 3210-3225

 Доступно: Tishby, N. (2021). →

 Information Bottleneck in Generative Models for Art. IEEE Transactions on Neural

  .Networks, 33(4), 112-125

 →

DOI:  →

Доступно:

Доступно:  →

.Wiggins, G. (2020). Formal Models of Creativity. Cambridge University Press     .12   .DOI:  →

  .Learning Era. Oxford University Press