Целью исследования является определение ключевых факторов, формирующих восприятие обществом темы нейросетевых и иммерсивных технологий на основе анализа различий между содержанием публикаций СМИ Тамбовской и Воронежской областей по данной теме и мнением жителей этих регионов. Для изучения актуальности применения нейросетевых и иммерсивных технологий проанализированы вышедшие на тамбовских и воронежских медиаресурсах публикации, связанные с данной темой. В список для проведения контент-анализа вошли следующие региональные СМИ: тамбовские – телеканал «Вести Тамбов», газета «Тамбовская Жизнь», интернет-издание «Блокнот-Тамбов»; воронежские – телеканал «TV-Губерния», газета «Мое!», интернет-издание «Блокнот-Воронеж». Запериод с 1 января 2023 по 1 января 2025 года в каждом регионе анализируются СМИ соответствующего вида – телеканал, газета и сетевое издание. С целью изучения отношения аудитории региональных СМИ к проблеме применения нейросетевых и иммерсивных технологий проведен опрос жителей Тамбовской и Воронежской областей. Общее количество респондентов составило 300 человек: в Тамбовской области – 150 человек и в Воронежской области – 150 человек. В результате исследования выявлено, что в обеих областях значительная часть населения не пользуется нейросетевыми технологиями, ссылаясь на отсутствие необходимости или недостаток знаний. СМИ Тамбовской и Воронежской областей активно освещают внедрение нейросетей в различные сферы жизни, однако в Тамбовском регионе чаще встречаются негативные публикации, касающиеся возможных рисков – мошенничества и угроз конфиденциальности. В Воронежской области публикации носят более позитивный характер, способствуя формированию положительного отношения к новым технологиям.
Статья посвящена исследованию возможностей искусственного интеллекта (ИИ) в редактировании новостных текстов, с акцентом на повышение их чистоты и читаемости. Цель работы - оценить влияние нейросетевых технологий на качество медиатекстов и определить оптимальные условия их использования в журналистике. Теоретической основой исследования послужили современные работы по применению ИИ в медиаиндустрии, медиаграмотности и цифровой трансформации СМИ, которые подчеркивают как потенциал, так и риски автоматизации редакционных процессов. В рамках эксперимента авторы отобрали пять новостных материалов из популярных Telegram-каналов («Осторожно, Москва», «Топор Live», «Mash», «Baza», «С места события»). Тексты были обработаны ИИ, после чего оценены по параметрам чистоты (грамотность, отсутствие ошибок) и читаемости (удобство восприятия) с помощью сервиса «Главред. ру». Результаты показали, что ИИ эффективно улучшает качество текстов после редакторской правки: в большинстве случаев показатели чистоты и читаемости повысились. Однако первичная обработка без участия редактора иногда приводила к снижению читаемости, что подчеркивает необходимость человеческого контроля. В результате выполненного исследования авторы дают следующее заключение: искусственный интеллект служит эффективным инструментом для оптимизации структуры и стиля текстов, однако его применение требует обязательной редакторской доработки для сохранения смысловой уникальности и эмоциональной выразительности. Несмотря на способность нейросетей обрабатывать разнородный контент, их использование должно быть строго дозированным во избежание утраты авторской индивидуальности и возникновения смысловых неточностей. Данное исследование вносит вклад в научную дискуссию о трансформации медиа под влиянием технологий искусственного интеллекта, предлагая практические рекомендации по интеграции автоматизированных систем в редакционную работу.
Данная статья является теоретико-практическим обобщением по итогам проведенного авторами эксперимента. Несмотря на то, что основой данной публикации мы полагаем соответствующие результаты упомянутого авторского эксперимента, в работе также представлен небольшой теоретический аналитический обзор истории и основных проблемных зон развития генеративных языковых моделей на современном этапе. Методологическим фундаментом данной работы является системный и структурно-функциональный подходы к исследованию возможностей использования генеративных языковых моделей в современной журналистике, а также case study из трех частей, что стало основой работы. Соответствующий краткий аналитический обзор современного состояния академического дискурса, имеющего отношения к заявленной теме исследования приведен в начале данной статьи. Основное внимание уделено вопросам трансформации медиасферы в целом и средств медиакоммуникаций через призму развития технологий ИИ. При этом основная цель данной работы авторами ставилась как теоретико-прикладное исследование актуального потенциала ведущих генеративных языковых моделей в области медиакоммуникации и журналистики с помощью соответствующего авторского эксперимента. Важность подобных исследований фундирована тем, что в последние два года мы наблюдаем беспрецедентное стремительное развитие возможностей больших языковых моделей. При этом в авторском эксперименте были использованы и сравнивались результаты генераций в больших языковых моделях (Claude 2.0 и Yandex GPT), разработанных и публично доступных в 2023 году. Основой эксперимента стали соответствующие запросы на генерацию текстов в различных жанрах современной журналистики, которые затем оценивались как авторами, так и в автоматизированной системе Glavred. По итогам эксперимента авторами сформулированы выводы и краткие аналитические прогностические положения в контексте заявленной темы.