Публикации автора

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.

Современная журналистика переживает этап системной цифровой трансформации, связанной с активным внедрением генеративных нейросетей и иммерсивных технологий. Эти процессы затрагивают фундаментальные основы медиапроизводства, включая вопросы авторства, этической ответственности и нормативной регуляции. В условиях роста количества синтетических медиатекстов особую значимость приобретают проблемы подмены субъектности, размывания границ профессиональной деятельности и угрозы стилистической унификации речи. Работа посвящена комплексному теоретическому анализу этических, правовых и лингвистических вызовов, обусловленных использованием искусственного интеллекта в журналистике. В качестве методологической базы используются материалы научных публикаций и нормативных актов, рассматриваются международные и российские подходы к этике искусственного интеллекта. В результате анализа выявлена необходимость пересмотра профессиональных и нормативных основ журналистики, адаптации традиционных моделей этики и права к новым условиям медиапроизводства. Подчёркивается важность формирования механизмов верификации, авторской ответственности и редакторской медиаэкспертизы в условиях генерации контента. Работа вносит вклад в развитие теоретического дискурса о цифровом будущем журналистики, акцентируя междисциплинарный характер исследуемой проблемы.

Статья представляет собой исследование развития генеративных нейросетей Gigachat, YandexGPT и ChatGPT для создания новостного и рекламного контента. В работе анализируются особенности алгоритмов, применяемые методы анализа текстов, а также возможности и ограничения этих моделей. Наиболее важной частью исследования является актуализация данных и сравнение точности, структуры и эмоциональной окраски текстов, созданных нейросетями с 2023 по 2025 год. Исследование подчеркивает важность глубокого понимания принципов работы языковых моделей для эффективного их использования в медиасфере, включая борьбу с фейками и дезинформацией.

ВВЕДЕНИЕ. Исследование особенностей текстовых генеративных нейронных сетей является важным шагом в развитии искусственного интеллекта. Несмотря на то, что модели показали высокую эффективность в решении различных задач в сфере журналистики и медиакоммуникаций, они имеют ряд недостатков. В процессе работы с нейросетями можно встретить как грубые грамматические, так и смысловые ошибки. Для выявления лидера по максимально продуктивной генерации текстов необходимо проведение сравнительного анализа выдаваемых различными сервисами данных.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. В российском сегменте наиболее развитыми нейросетевыми сервисами являются GigaChat и YandexGPT. Для проведения сравнительного анализа выбран наиболее обсуждаемый и общепризнанный сервис – GhatGPT. Исследование проводилось на протяжении нескольких месяцев: сентябрь–декабрь 2023 г. В основе методики – филологический анализ сгенерированных текстов и сравнение точности выдачи запросов выбранных моделей.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ. Филологический и грамматический анализ трёх моделей позволяет определить актуальность сервисов для работы в сфере журналистики и медиакоммуникаций, а также программные и технические ограничения нейросетей. Анализ показал наличие определённых паттернов у всех моделей нейросетей. Генерация осуществляется по заранее запрограммированному сценарию. Результат складывается из ряда факторов: наличие имён, аббревиатур и пожеланий, указанных в запросе. Отсутствие какой-либо цензуры показал лишь ChatGPT, остальные же модели отказывались генерировать, если в запросе были указаны запрещённые разработчиком слова или имена.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Полученные выводы могут быть применены на практике в СМИ, блогинге и медиасфере. У всех трёх сервисов есть свои положительные и отрицательные стороны. Согласно результатам проведённого исследования, на данный момент лидером по генерации и обработке текстов является ChatGPT. Лидерство сервису обеспечивается за счёт широкого спектра возможностей и стабильности выдачи ответов на запросы. Однако в связи с наличием в сети Интернет большого количества информации, необходимой для быстрого обучения российских сетей, ситуация может измениться в ближайшее время.