Генеративные изображения в современной визуальной культуре: проактивные и реактивные модели

,

,

Типология генеративных изображений основывается на пяти взаимосвязанных критериях: степени участия субъекта в процессе создания изображения; выраженности авторской концепции; уровне отбора и контроля получаемого результата; наличии индивидуального визуального стиля; характере функционирования изображения в культурной среде (Ершова, 2026).

Проактивные генерации (интенциональные, или курируемые) представляют собой ИИ-изображения, создаваемые художниками и дизайнерами при высокой степени субъектного участия. Автор самостоятельно формирует художественный замысел, задает параметры генерации и контролирует ее ход. Авторская концепция выражена четко, а искусственный интеллект используется как инструмент ее реализации. Полученный результат подвергается целенаправленному отбору, корректировке и модификации. Благодаря этому в изображениях может формироваться устойчивый индивидуальный визуальный стиль, а сами они функционируют как художественные произведения, способные выражать авторскую позицию.

Реактивные генерации (автоматизированные, или потоковые) возникают преимущественно в массовых пользовательских практиках и характеризуются низкой, реже средней степенью участия субъекта. Пользователь инициирует создание изображения, однако его возможности контролировать параметры и итоговый результат существенно ограничены. Авторская концепция в таких случаях выражена частично либо слабо, а основная часть визуального решения формируется алгоритмом. Индивидуализированный стиль, как правило, не возникает или выражен минимально, поэтому такие изображения преимущественно функционируют в рекреационном и медиальном контексте – как элементы сетевой коммуникации или развлекательного контента. При этом данный статус не исключает возможности приобретения отдельными изображениями значимой культурной функции.

Далее рассмотрим инструментальные возможности, характер творческого процесса и культурную функцию результатов данных типов генераций.

Проактивные генерации: экспериментальный художественный инструмент . Несмотря на высокий уровень субъектного участия, использование ИИ в профессиональной художественной практике сталкивается с существенными ограничениями. Художники отмечают неспособность алгоритмических систем точно выполнять конкретные технические задачи, которые могли бы облегчить рутинные и механические этапы художественной работы (Jansen, Sklar, 2021). Искусственный интеллект предлагает автоматизацию именно тех задач, в которых художник способен принимать содержательно и эстетически более обоснованные решения, тогда как на этапах, требующих четкой ремесленной работы, возможности таких систем оказываются пока существенно более ограниченными (He, 2026). Это позволяет предположить, что современные генеративные сервисы в большей степени ориентированы на массовое производство визуального контента, чем на создание полноценной среды профессионального художественного сотрудничества.

На данном этапе искусственный интеллект остается несовершенным инструментом художественной деятельности, поскольку не всегда позволяет точно реализовать исходный замысел автора. Распространенное представление о преимуществах генеративных систем связано с возможностью быстро получить большое количество визуальных вариантов и выбрать среди них наиболее удачный. Однако в художественном процессе сама необходимость такого отбора свидетельствует об ограниченности инструмента. Вместо того чтобы точно воплотить заранее сформированный замысел с учетом всех значимых для автора характеристик, система предлагает ряд близких, но не вполне соответствующих вариантов, вынуждая пользователя принимать компромиссное решение. В результате художнику приходится выбирать не между способами реализации своей идеи, а между вариантами, в разной степени ей не соответствующими. Такой инструмент не всегда может рассматриваться как непосредственное продолжение авторского художественного процесса, поскольку он переносит значительную часть эстетического выбора с человека на алгоритм. Художественный замысел предполагает возможность последовательно отстаивать выбранное автором решение, поэтому вынужденное согласие на результат, не соответствующий исходной идее, противоречит самой природе художественного творчества.

Произведение изобразительного искусства представляет собой целостное художественное высказывание, отдельные элементы которого подчинены авторской концепции и взаимосвязаны между собой. В ИИ-генерациях такая целостность оказывается проблематичной. Изображение формируется моделью, обученной на больших массивах визуальных данных, поэтому может объединять стилистически или семантически несогласованные элементы. Даже при внешней завершенности в них не обязательно присутствует единый замысел, связывающий все компоненты в систему. Поэтому одной из существенных проблем генеративного искусства становится нарушение когерентности художественного образа – согласованности его формы, содержания и выразительных средств, обеспечивающей целостность авторского высказывания.

Нарушение этой целостности затрагивает не только структуру самого образа, но и его коммуникативную функцию. Творчество можно рассматривать как форму коммуникации между создателем и зрителем, основанную на общности человеческого опыта и механизмов восприятия.

Введение искусственного интеллекта создает дополнительное звено между ними, тем самым внося «помехи»: алгоритм преобразует исходное человеческое намерение в соответствии с собственными закономерностями функционирования, поэтому между авторским замыслом и его восприятием другим человеком возникает дополнительный слой интерпретации, не основанный на непосредственном человеческом опыте. Изменение функции изображения характерно для более широкой трансформации визуальной культуры в сетевой среде, где художественный образ становится элементом сетевой коммуникации и культурного взаимодействия (Ершова, 2016).

Можно констатировать, что на данном этапе ИИ не является полностью управляемым и удобным ремесленным инструментом для художника, поскольку часто требует компромисса между исходным замыслом и полученным результатом. Однако это не исключает возможности его художественного использования в ином качестве – как средства эксперимента, анализа и интерпретации визуальных и культурных явлений. В этом отношении генеративный ИИ выступает своеобразным «культурным зеркалом», в котором масштабируются и интенсифицируются проблемы, заложенные в каждой области: вопросы авторства, границ художественного, соотношения массового и элитарного и т. д.

Проблема соотношения человеческого замысла и алгоритмической интерпретации получает теоретическое обоснование в концепции Б. Гройса, который рассматривает генеративный искусственный интеллект как фактор изменения традиционной структуры авторства, связывая этот переход с различием между непосредственным созданием произведения («writing») и формулированием запроса к ИИ («prompting») (Groys, 2023). Традиционное письмо сохраняет связь с автором благодаря устойчивости и воспроизводимости созданного им объекта, при этом в постструктуралистской теории авторский замысел невозможно непосредственно восстановить по произведению, поскольку исходная интенция автора недоступна читателю. Возникновение ИИ, ставя под вопрос индивидуальное авторство, одновременно парадоксальным образом создает возможность его восстановления через фиксацию промта. При этом интерпретация искусственного интеллекта определяется не только содержанием запроса, но и исторически накопленным массивом текстов и образов. Гройс называет ИИ «машиной духа времени» («Zeitgeist-Machine»), поскольку тот позволяет выявлять особенности конкретного культурного момента. Исследовательский потенциал такого взаимодействия, по Гройсу, проявляется в большей степени, когда запрос не стремится полностью предопределить результат. Парадоксальные и провокационные промты могут вызывать неожиданные ответы, тем самым обнаруживая устойчивые связи и закономерности в накопленном культурном материале.

Исходя из этого, можно рассматривать генеративное искусство как инструмент художественного эксперимента, позволяющий исследовать современную визуальную культуру. В частности, обращение к алгоритмическим системам позволяет анализировать, какие образы и способы их организации возникают при обращении к определенным темам, а также выявлять устойчивые эстетические предпочтения, стереотипы, объекты желания и культурно обусловленные страхи. Подобный подход сходен с художественными практиками, в которых сама визуальность становится средством исследования механизмов формирования культурных представлений. Показателен пример Синди Шерман, которая воспроизводит типизированные женские образы, характерные для массового кинематографа в серии Untitled Film Stills (1977–1980), тем самым обращая внимание на стереотипные способы репрезентации женщины в медиакультуре (Sherman, 2003). В отличие от Шерман, сознательно конструировавшей и отбиравшей визуальные типажи, генеративные системы позволяют наблюдать, какие образы возникают при минимальном вмешательстве пользователя и какие характеристики систематически воспроизводятся в серии алгоритмических интерпретаций одного и того же запроса.

При использовании ИИ художественный результат на определенном этапе становится неконтролируемым для автора: отдельные визуальные элементы могут быть относительно предсказуемыми, однако их синтез способен приводить к неожиданным образам и новым смысловым связям. Как отмечает П.Г. Былевский, генеративная система способна формировать интертекстуальные сочетания, возникающие из пересечения заданных в запросе признаков и ассоциаций, которые не были заранее заложены в авторском замысле (Былевский, 2024). Именно эта непредсказуемость может стать одним из важнейших преимуществ искусственного интеллекта для художественной практики, поскольку она может становиться катализатором воображения, инициировать и направлять автора к решениям, которые не возникли бы в процессе последовательного самостоятельного построения образа. Дж.Ф. Рафнер, Б. Зана, И.Б. Хансен и их соавторы описывают феномен как counter-inspiration («контрвдохновение») означающий использование неожиданных результатов ИИ не как готового решения, а как стимула для переосмысления и дальнейшего развития собственного замысла (Rafner et al., 2025). А.А. Танюшина, рассматривая эстетику нейросетевого сюрреализма, отмечает, что способность нейросетей порождать неординарные и непредсказуе- мые образы обладает критическим потенциалом, поскольку позволяет нарушать автоматизм восприятия и устоявшиеся шаблоны мышления. В этом смысле генеративные алгоритмы выступают как своеобразные «машины по производству остранения» (Танюшина, 2024: 102).

В этом смысле результат генерации может выступать своеобразным визуальным референсом, которого ранее не существовало в готовой форме и который становится исходной точкой для дальнейшего поиска. Однако исследования показывают, что визуализации, создаваемые искусственным интеллектом, могут стимулировать поиск на ранних стадиях, но по мере развития замысла начинают ограничивать человеческую агентность, поскольку система заранее фиксирует слишком много деталей (Gordetzki et al., 2026).

При этом сам факт появления нового сочетания еще не означает возникновения художественного содержания, его смысл формируется только в процессе человеческого отбора, осмысления и интерпретации, когда полученный образ соотносится с определенным намерением и включается в ответственное художественное высказывание. Именно здесь проходит граница между проактивными и реактивными генерациями. В первом случае неожиданный результат становится частью последующего художественного поиска, тогда как во втором он, как правило, принимается в качестве конечного продукта без дальнейшего развития.

Таким образом, нейросеть может выступать художественным инструментом, однако его специфика заключается не в удобстве и гибкости, а напротив, в способности оказывать сопротивление авторскому замыслу. Это сопротивление создает определенное творческое напряжение. Неожиданный результат требует переосмысления и поиска новых решений, становясь тем самым катализатором дальнейшего художественного развития. В этом качестве ИИ оказывается ценен именно как экспериментальный инструмент, который не заменяет художественный поиск, но расширяет возможности его осуществления.

Реактивные генерации: средство массового визуального производства . В реактивных генерациях на первый план выходит проблема субъектности человека в процессе создания изображения. Э. Фромм связывает отчуждение современного человека с организацией труда в индустриальном и капиталистическом обществе, где он выполняет заданную функцию, не определяя в полной мере содержание деятельности и ее результат. В этих условиях работа перестает быть непосредственным выражением индивидуальности человека и из создателя он превращается в исполнителя, отчужденного от продукта своего труда (Фромм, 2012). При этом потребность в продуктивной деятельности, в которой человек мог бы реализовывать себя и ощущать себя субъектом происходящего, не исчезает Эта потребность может реализовываться в сфере досуга, однако и здесь человек нередко предпочитает формы творчества, которые минимизируют риск самостоятельного решения: раскрашивание картин по номерам, сборку готовых наборов, создание коллажей из заранее подготовленных элементов и другие практики, в которых структура деятельности и предполагаемый результат во многом заданы заранее. Можно предположить, что популярность подобных занятий связана не только с их доступностью, но и с тем, что они позволяют переживать состояние созидания, практически не сталкиваясь с неопределенностью и риском неудачи. В этом отношении реактивная генерация представляет еще более простой и безопасный способ получить подобный опыт: достаточно сформулировать общее намерение, после чего значительная часть работы выполняется системой.

Если в трудовой деятельности человек нередко выступает исполнителем заданий, определенных другими, то во взаимодействии с генеративной системой он занимает противоположную позицию: формулирует задачу, задает направление работы и оценивает полученный результат, что позволяет ощущать себя субъектом, управляющим процессом. Тем самым ИИ может предоставлять максимально доступную форму участия в созидательной деятельности, но именно эта легкость ставит вопрос о том, сохраняется ли в ней продуктивный опыт самостоятельного творчества или он подменяется переживанием «иллюзии контроля» над уже автоматизированным процессом.

• К . Маркс связывает отчуждение не только с отделением человека от продукта труда, но и с отчуждением самой деятельности: «если продукт труда есть отчуждение, то и само производство должно быть деятельным отчуждением, отчуждением деятельности» (Маркс, 1974: 94–95). При использовании генеративного ИИ возникает новая форма этой проблемы – отчуждение творчества. Созидательная деятельность, традиционно связанная с непосредственным проявлением человеческих способностей, частично передается машине. Таким образом, возникает вопрос, не становится ли творчество новой областью отчуждения, при которой человек сохраняет право на результат, но постепенно утрачивает непосредственное участие в самом процессе его создания.

Реактивный характер взаимодействия особенно ярко проявляется в массовых практиках генерации изображений самого пользователя. ИИ-фотосессии и приложения для создания генеративных портретов получили массовое распространение как форма цифровой самопрезента-ции. Показателен пример приложения Lensa, функция Magic Avatars которого после запуска в конце 2022 г. стала вирусной: за короткий период приложение было установлено более 13,5 млн раз, а пользовательские расходы превысили 29 млн долларов за 12 дней (Miltner, 2024). Распространение подобных сервисов показывает, что генеративная обработка собственного изображения превратилась в массовую практику редактирования и конструирования собственной визуальной репрезентации. Такие приложения позволяют удалять нежелательные детали, добавлять отсутствующие элементы и помещать человека в недоступные ему в реальности обстоятельства – например, на фоне экзотических пейзажей и архитектуры, в дорогой одежде или в окружении статусных предметов.

Подобные способы изменения изображения существовали и до появления генеративного ИИ. Фоторедакторы позволяли существенно преобразовывать фотографию, однако требовали от пользователя определенных технических навыков и сознательного выполнения последовательности операций. Более доступными стали цифровые фильтры, автоматизировавшие коррекцию изображения и сделавшие ее массовой. Однако пользователь по-прежнему осознавал факт применения конкретного фильтра и характер производимого им изменения. ИИ-фотосессия действует иначе: она автоматически трансформирует изображение в соответствии с определенными эстетическими нормами, приближая результат к условному идеалу привлекательности. Скрытый характер этих преобразований представляет особую проблему, поскольку пользователь может воспринимать полученное изображение как более удачную или «правильную» версию, не замечая совокупности внесенных изменений. В результате созданный алгоритмом образ потенциально превращается в эталон, относительно которого оценивается собственная внешность.

Массовый пользователь обращается к ИИ-портретам и цифровым аватарам, поскольку они представляют собой комплекс эстетических характеристик и визуальных эффектов, создающих ощущение привлекательности и эксклюзивности:

• –    Современность (яркие цвета, динамичная композиция, соответствие актуальным визуальным трендам);

• –    Эффект рукотворности (присутствие нарочитой «художественной экспрессии» в виде мазков, брызг и подтеков краски, создающих иллюзию авторской техники);

• –    Иллюзорность (эффектное освещение, подчеркивающее объемность и кажущуюся достоверность изображения);

• –    Комплиментарность (симметрия лица, приближение черт к усредненным стандартам, глянцево-гладкая кожа и эффектная прическа).

Совмещение этих компонентов формирует визуальный продукт, который может восприниматься как своеобразная «идеальная формула» массово востребованного визуального продукта. Физическая привлекательность образа соединяется с ощущением художественной ценности, уникальности и эксклюзивности портрета, выполненного будто бы по индивидуальному заказу. Таким образом, массовая популярность ИИ-аватаров может свидетельствовать о формировании своеобразной бесконфликтной эстетики, исключающей любые противоречия, неоднозначность и визуальный дискомфорт. Однако сама возможность существования искусства, привлекательного для максимально широкого круга зрителей, требует отдельного осмысления. Художественное высказывание традиционно связано не только с эстетическим удовольствием, но и со способностью вызывать вопросы, несогласие, эмоциональное напряжение и переосмысление привычного (Smith, Southerton, 2026).

Массовое распространение подобных изображений создает ситуацию, при которой эти особенности могут постепенно переставать восприниматься как недостатки, что ведет к понижению требований к визуальному качеству, которое можно условно обозначить как «ИИ-слепоту» . По нашему мнению, ИИ-слепота – это снижение чувствительности к характерным визуальным недостаткам и стереотипным решениям генеративного контента вследствие привыкания к ним. У зрителей формируется толерантность к нарушениям анатомии, перспективы, освещения, фактуры и пространственных отношений, которая приводит к тому, что зритель перестает замечать существенную разницу между сгенерированным и традиционно созданным изображением и принимает технические и эстетические недостатки за допустимую норму (Högemann et al., 2025). Можно предположить, что подобный визуальный опыт, формируемый преимущественно гиперстимулирую-щими, контрастными и глянцевыми ИИ-изображениями, может повышать порог визуальной выразительности, необходимый для привлечения внимания, и одновременно снижать чувствительность к более сдержанным и нюансированным художественным решениям (Declos, 2026).

Проведенный анализ показывает, что проактивные и реактивные генерации представляют собой различные формы взаимодействия человека с генеративной системой и поэтому требуют дифференцированной оценки. Их различие определяется совокупностью характеристик: степенью участия человека, выраженностью авторской концепции, уровнем отбора и контроля, наличием индивидуального визуального стиля и характером функционирования изображения в культурной среде. Ценность генеративного инструмента определяется не объемом деятельности, пе- редаваемой машине, а тем, сохраняет ли человек автономию в принятии существенных художественных решений, определяющих содержание и смысл визуального образа. Поэтому сам факт использования генеративной технологии еще не позволяет судить ни о художественном статусе изображения, ни о его эстетической ценности. Определяющими становятся характер человеческого участия в его создании и мера ответственности за итоговое высказывание.