Нейросети для генерации иллюстраций: к проблеме адаптационных практик


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Технологии стремительно трансформируют сферу журналистики. Феномен конвергенции давно стал нормой, а термин «текст» в медиа включает в себя не только вербальный компонент, но и многое другое: фото, видео, аудио, графику. Одним из вызовов современности стал искусственный интеллект. Многие его потенциальные возможности (генерация видео или аудио) на момент написания настоящей работы находятся на первом этапе своего развития. Однако генерация иллюстраций уже не только заслуживает внимания, но и становится значимым конкурентом для фотографов, дизайнеров и художников. Цель - показать этот процесс на примере наиболее гибкой части профессионального журналистского сообщества - медиафрилансеров, поскольку в свою деятельность они зачастую первыми внедряют новинки. В рамках исследования проведено несколько опросов с участием 281 респондента, осуществлен сравнительный анализ ситуации в штатной и внештатной журналистике. Несмотря на то что число журналистов, полностью заменивших фотобанки на генерацию иллюстраций в нейросетях, может показаться незначительным (3 и 8% соответственно), проявляется общая динамика этого процесса, который, в итоге, вряд ли приведет к полной замене творческих профессий, но, вполне возможно, оставит только лучших их представителей.

Об авторах

Ольга Сергеевна Мухина

Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Автор, ответственный за переписку.
Email: olga.mukhina@urfu.ru
ORCID iD: 0000-0001-8791-6086

кандидат филологических наук, доцент кафедры периодической печати и сетевых изданий

Российская Федерация, 620000, Екатеринбург, ул. Мира, д. 19

Владимир Федорович Олешко

Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Email: vladimir.oleshko@urfu.ru
ORCID iD: 0000-0003-3001-7391

доктор философских наук, профессор, заведующий кафедрой периодической печати и сетевых изданий

Российская Федерация, 620000, Екатеринбург, ул. Мира, д. 19

Список литературы

  1. Alkamel, M.A.A., & Alwagieh, N.A.S. (2024). Utilizing an adaptable artificial intelligence writing tool (ChatGPT) to enhance academic writing skills among Yemeni university EFL students. Social Sciences & Humanities Open, 10, 101095. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2024.101095
  2. Chumicheva, N.V. (2024). On the issue of legal regulation of the use of neural networks to create photo and video content. Modern scientific research: historical experience and innovations. Proceedings of the XX International (polythematic) scientific and practical conference (pp. 82–86). Krasnodar: IMSIT Publ. (In Russ.)
  3. Davydov, S.G., Zamkov, A.V., Krasheninnikova, M.A., & Lukina, M.M. (2023). The use of artificial intelligence technologies in Russian media and journalism. Vestn. Mosk. un-ta. Ser. 10: Zhurnalistika, (5), 3–21. (In Russ.) https://doi.org/10.30547/vestnik.journ.5.2023.32
  4. Josephi, B., & O’Donnell, P. (2022). The blurring line between freelance journalists and self-employed media workers. Journalism, 24(1), 139–156. https://doi.org/10.1177/14648849221086806
  5. Himma-Kadakas, M., & Mõttus, M. (2021). Ready to Hire a Freelance Journalist: The Change in Estonian Newsrooms’ Willingness to Outsource Journalistic Content Production. Central European Journal of Communication, 14(1), 27–43. https://doi.org/10.51480/1899-5101.14.1(28).2
  6. Malcev, N.D. (2022). The use of neural network technologies in mass media. In Journalism in the era of digital transformations: Values and practices. Proceedings of the X International Scientific and practical Conference (pp. 38–45). Tambov: Derzhavinsky Publ. (In Russ.)
  7. Norbäck, M. (2022). Maintaining a Freelance Career: How Journalists Generate and Evaluate Freelance Work. Journalism Studies, 23(10), 1141–1159. https://doi.org/10.1080/1461670X.2022.2073257
  8. Pavlik, J.V. (2023). Collaborating with ChatGPT: Considering the Implications of Generative Artificial Intelligence for Journalism and Media Education. Journalism & Mass Communication Educator, 78(1), 84–93. https://doi.org/10.1177/10776958221149577
  9. Rogov, A.A. (2024). Technologies of artificial intelligence and neural networks in design. Design education – the XXI century. Proceedings of the Russian scientific and practical conference with international participation (pp. 40–43). Belgorod: BGIIK. (In Russ.)
  10. Rufai, A.A., Khan, M.S.H., & Hasan, M. (2024). An exploration of pedagogical approaches in teaching artificial intelligence courses: Experience from undergraduates students of Bangladesh. Social Sciences & Humanities Open, 10. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2024.101075
  11. Zimina, L.V. (2023). Neural Networks in the Book Publishing Industry. Bibliography and Bibliology, (2), 48–66. (In Russ.) https://doi.org/10.25281/2411-2305-2023-2-48-66–23

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».