Роль нейросетей в цифровой трансформации журналистики

,

,

Начиная с 2023 г. цифровая трансформация журналистики ознаменовалась принципиально новым этапом в медиаисследованиях – анализом влияния искусственного интеллекта (ИИ) на медиа, контент и аудиторию. Необычность и неоднозначность этого поворота в исследованиях медиакоммуникаций связана с тем, что осмысление влияния происходит вместе с развитием самой технологии. В отличие от предыдущих итераций цифровой трансформации, внедрение отдельных решений на базе искусственного интеллекта в медиапроизводство сразу же вызвало вопрос об изменениях в сущности самой профессии. Как пишет Е. Дугин, «запаздывание теории происходит вследствие небывалых прежде скоростей развития информационно-цифровых технологий» [2024, с. 142].

Искусственный интеллект в конечном счете становится метаязыком медиа, влияющим на форму и содержание коммуникации [Бодрунова, Нигматуллина, 2025]. Журналистика последовательно теряла монополию на производство и распространение новостей с появлением цифровых экосистем, а теперь вопрос стоит о потере монополии на производство смыслов – сущностной характеристики профессии. Впервые изменение контекста существования журналистики сложилось не за 5–10 лет, а за 3 года. Во-первых, расширилось исследовательское поле от границ журналистики к границам медиакоммуникаций. Во-вторых, появились принципиально новые вопросы для профессии: кто может считаться автором, как определяется доля оригинальности, что можно считать творчеством, в чем ценность труда журналиста, где границы этически допустимого, кто и как должен регулировать опосредованную искусственным интеллектом журналистику. Наконец, актуализировались фундаментальные вопросы о миссии журналиста, профессиональных ролях, границах профессии, назначении журналистики и образовательных стандартах.

Вопрос о роли нейросетей как технологии на базе искусственного интеллекта в цифровой трансформации журналистике до сих пор не был рассмотрен предметно, хотя и представляется для пространства медиаисследований актуальным. Авторами научных публикаций проводится анализ эффективности различных языковых моделей, многообразия практик применения нейросетей, возможностей и ограничений применения нейросетей, лингвистических особенностей сгенерированных текстов и других исследовательских процедур, которые сосредоточены на отдельны аспектах применения или внедрения искусственного интеллекта журналистику. В дискуссии о роли технологии в журналистике часто высказывается мнение о том, что нейросети являются вспомогательным элементом или триггером изменений. «В контексте журналистской профессии, искусственный интеллект и нейросети играют роль катализаторов для радикальных изменений, внося инновации в процессы сбора, обработки и распространения информации» [Асташкин, 2024, с. 195]. Такой подход не учитывает остальных измерений влияния технологии – на восприятие информации, ее качество, профессиональные стандарты, журналистскую культуру в целом. Этому и посвящено настоящее исследование.

Выбор концептуального подхода к исследованию роли искусственного интеллекта в цифровой трансформации журналистики является новой задачей для медиаисследований. В современной научной литературе, посвященной искусственному интеллекту в медиа, есть не только поиски, но и констатация того факта, что выбор еще не сделан: «Социология пока не разработала теоретические подходы и методический инструментарий для анализа новой реальности, формирующейся вследствие внедрения искусственного интеллекта в повседневную жизнь и социальные процессы. Можно лишь констатировать, что начинается новый этап в развитии медиа и исследований массовой коммуникации, представляющий собой очередной вызов для социологической науки» [Коломиец, Полуэхтова, 2024, с. 76].

Роль технологий в трансформации журналистики в цифровую эпоху сложно переоценить. Прежде всего они повлияли на содержание и организацию труда журналиста, на состав его компетенций и редакционные роли, на характер взаимодействия с источниками информации, на качество обратной связи и взаимодействия с аудиторией, на понимание профессии внутри журналистского сообщества. Уровни реализации роли технологий можно разделить на три главные сферы: взаимодействие журналиста с информацией, взаимодействие с аудиторией, взаимодействие внутри профессионального сообщества. Далее необходимо выбрать концептуальную рамку, которая поможет максимально широко интерпретировать эти роли.

Концепция технологических укладов уже включила искусственный интеллект в шестую волну критических изменений в глобальной экономике, которые начались еще в 2000-е гг. [Глазьев, Косакян, 2024, с. 15]. Эта концепция объясняет экономические эффекты от смены базовых технологий производства, что находит отражение и в медиаотрасли. В научных исследованиях уже появляются косвенные признаки того, что медиапроизводство на базе искусственного интеллекта приводит к оптимизации ресурсов и повышению доходов. В рамках данной концепции можно говорить об экономической роли искусственного интеллекта в цифровой трансформации, однако это не даст полной картины.

Близка к концепции технологических укладов, но не так масштабна, метафорическая концепция «третьей платформы», предложенная ИТ-компанией IDC в 2013 г. 1 Согласно ей, медиа становятся интерактивными, облачными и мобильными. Смартфоны и планшеты сменили компьютеры как основные средства потребления контента. Информация хранится и транслируется через облачные сервисы. Пользователи создают контент и взаимодействуют по его поводу, превращая социальные сети в «третьи места» [Темкина, 2018]. Большие данные о пользовательском поведении позволяют предлагать аудитории персонализированный контент и таргетированную рекламу. Для медиаисследователей в технологическом контексте все же более важными оказываются изменения в социальных практиках как признак новой трансформации коммуникации [Вартанова, 2024а]. И действительно, «третья платформа» как концепция служит отправной точкой для дискуссий о характере массовой коммуникации в новой технологической среде, а точнее – о конце эпохи массовой аудитории. В этой парадигме роль искусственного интеллекта распадается на технологическую (изменение процесса потребления) и социальную (изменение процесса коммуникации).

В рамках экономического рассмотрения технологий можно упомянуть и теорию цифровой зрелости, относящейся к управлению в государстве и бизнесе. Появление искусственного интеллекта в медиапроизводстве поставило вопрос о готовности индустрии к его принятию и внедрению. Цифровая зрелость включает в себя как технологическую, так и управленческую готовность к изменениям [Бабкин и др., 2025]. Роль искусственного интеллекта в трансформации журналистики в данном случае оказывается связанной с формированием устойчивости через достижение зрелости.

Теория медиаконвергенции (с опорой на работы Дженкинса и Мановича) в 2010-е гг. стала для медиаисследований ключевой в объяснении процессов слияния «старых» и «новых» медиа. Очевидно, что в 2020-х гг. данная теория потеряла свою актуальность в связи с появлением нового феномена – слияния человеческого и машинного труда с последующим влиянием на медиакоммуникацию. Можно было бы перенести в категорию «старых» медиа те самые мультимедийные, которые были «новыми» в прежней парадигме, но, кажется, что такой путь порождает путаницу в понятиях. Роль искусственного интеллекта с точки зрения медиаконвергенции можно рассматривать как интегративную – новая технология объединила интеллекты естественный и искусственный.

Концепция медиаморфоза (по Р. Фидлеру) предлагает эволюционную, а не революционную парадигму технологических изменений в медиа: «новые» наследуют функции и формы «старых», а все формы коммуникации влияют друг на друга одновременно. Е. Л. Вартанова предлагает трансформировать концепцию в медиаметаморфоз и связать ее с глубинными преобразованиями в медиа [Вартанова, 2024б]. Тем не менее, и медиаморфоз, и медиаметаморфоз остаются в эволюционном русле, предлагая парадигму обновления медиа, а не трансформации. Вместе с тем данная концепция является примирительной для разных форм массовой коммуникации, соединяя изменения в телевидении, Интернете и теперь уже нейромедиа. Это предполагает, что в медиапространстве формы коммуникации разделены и развиваются хоть и параллельно, но автономно. На практике же новые технологии полностью поглощают старые – как не существовало в 2010-е гг. традиционных медиа без цифровых версий, так и в 2020-х нет цифровых медиа без опосредования искусственным интеллектом (хотя бы на уровне выдачи новостей в нейропоиске). Таким образом, эволюционная роль искусственного интеллекта в концепции медиаморфоз не позволяет рассуждать о революционных изменениях в производстве и потреблении контента.

Коммуникативный поворот в исследованиях медиа, сформулированный Е. Дугиным, предполагает фокус на социально-ценностном измерении в медиаисследованиях: «Взаимосвязь между структурой ценностей, смысловыми образованиями и стратегиями социального поведения выступает в качестве фундаментальной характеристики коммуникативного процесса» [2024, с. 149]. С этой точки зрения любая технология может рассматриваться как фактор влияния на структуру ценностей и социального поведения. И роль искусственного интеллекта в цифровой трансформации может быть определена как ценностно-ориентирующая. В рамках данного подхода уместно исследовать такие вызовы, как предвзятость больших языковых моделей, галлюцинации и фейки в медиапотреблении, когнитивная нагрузка журналистов и аудитории при работе с нейросетями.

Резюмируя текущие подходы к рассмотрению процессов цифровой трансформации, можно сформулировать следующие типы ролей искусственного интеллекта в журналистике и медиакоммуникациях:

• •    инфраструктурная (платформенная) роль – новая цифровая среда обитания медиа;

• •    производственная роль – автоматизация и цифровизация процессов создания контента;

• •    распределительная (дистрибутивная) роль – изменение каналов доставки контента;

• •    интерактивная роль – изменение обратной связи с аудиторией и увеличение ее роли в производстве контента;

• •    аналитическая роль – принятие решений на основе больших данных;

• •    монетизационная роль – новые способы заработка;

• •    регулятивная (нормативная) роль – отношение к авторству и достоверности контента;

• •    трансформационная (метаморфозная) роль – изменение сущности профессии;

• •    социальная роль – влияние на общественные процессы;

• •    эволюционная роль – катализатор смены медиаформатов.

Таким образом, цифровые технологии в медиа выступают одновременно как инструменты (упрощают производство), каналы (доставляют контент), регуляторы (контролируют прави- ла), движущая сила (меняют саму природу медиа). Их роль зависит от контекста: для редакции это автоматизация, для аудитории - персонализация, для бизнеса - монетизация.

В данном исследовании мы сосредоточились на цифровой трансформации медиа, дополненной элементами социологического неоинституционального анализа, позволяющего рассматривать использование искусственного интеллекта как процесс формирования новых профессиональных норм, правил и ожиданий в журналистике.

Эмпирическое исследование базируется на 12 интервью с сотрудниками российских редакций, а также с независимыми экспертами в области медиа. Исходя из того, что в рамках интервью формируется внутренний профессиональный дискурс о влиянии искусственного интеллекта на производственные и управленческие практики, было решено обратиться к категории институциональных ожиданий профессионального сообщества. С этой точки зрения концепция технологического уклада не позволяет охватить оценочные суждения медиаменеджеров, теория медиаконвергенции уже предполагает устойчивые формы нормативности, в то время как искусственный интеллект - это разломы и неопределенность, коммуникативный поворот больше говорит об ожиданиях аудитории, нежели профессионального сообщества, медиаморфоз работает с объектами изменений, но не с субъектами, принимающими решения.

Понятие цифровой трансформации в совокупности с цифровой зрелостью позволяет работать с восприятием медиаменеджеров: они воспринимают искусственный интеллект как инструмент и угрозу одновременно, они связывают технологию с управлением, что позволяет рассматривать разные варианты развития событий - от утраты профессии до эволюции. Роли искусственного интеллекта в таком подходе легко операционализируются в уровни зрелости: инструментальный, организационный, институциональный и экзистенциальный. Рамка институциональной трансформации журналистики позволяет рассматривать искусственный интеллект как фактор пересмотра профессиональных норм, как триггер запроса на регулирование и как причину размывания границ ответственности. Таким образом, искусственный интеллект становится не просто элементом цифровой трансформации, но и институциональным вызовом журналистике. Ключевыми, а не производными в таком случае становятся такие роли искусственного интеллекта, как регулятивная, трансформационная и социальная. Такой подход позволяет интерпретировать отношение медиаменеджеров к использованию нейросетей не только как реакцию на технологическое новшество, но и как отражение более глубоких процессов пересмотра профессиональных, управленческих и нормативных оснований журналистской деятельности.

Применение рамки социологического неоинституционализма (по Димаджио и Пауэллу) включает в исследование логику институциональных норм, профессиональных стандартов, символической легитимации и изоморфизма (нормативного, миметического, принудительного). Смещение фокуса внимания с технологического аспекта на институциональный помогает рассмотреть закрепление искусственного интеллекта в медиапрактике как нормы, проанализировать ожидания и страхи медиаменеджеров, сделать вывод о результате институционального оформления новых практик. Институционализация новых практик включает в себя внутренние редакционные правила, маркировку контента, ответственность редактора и границы авторства как критические вопросы для современной журналистики.

Роль ИИ

Производственная Аналитическая Регулятивная Трансформационная Социальная

Неоинституциональная интерпретация

Новая «допустимая» практика

Рационализация управленческих решений

Формирование правил и санкций

Сдвиг профессиональной идентичности Пересборка доверия и легитимности

Первая гипотеза исследования связана с институциональной неопределенностью и запросом на регулирование: чем выше воспринимаемая медиаменеджерами институциональная неопределенность, связанная с использованием нейросетей в журналистике, тем сильнее выражен их запрос на нормативное и профессиональное регулирование применения ИИ в медиа. В логике социологического неоинституционализма новые практики, не имеющие устоявшихся норм и правил, воспринимаются организациями как источник риска для легитимности. В условиях неопределенности акторы стремятся формализовать правила, делегировать ответственность, институционализировать допустимые границы поведения. Искусственный интеллект в журналистике выступает именно как такая «неоформленная практика». В интервью заложены две переменные: 1) институциональная неопределенность в виде оценки глубины трансформации журналистики, сомнений в сохранении профессии, неопределенность авторства и ответственности; 2) запрос на регулирование в виде поддержки маркировки, стандартов использования ИИ, внешнего или отраслевого контроля.

Вторая гипотеза связана с выявлением цифровой зрелости и нормализации ИИ как управленческой практики: медиаменеджеры, оценивающие уровень цифровой зрелости своих организаций как более высокий, в меньшей степени склонны рассматривать использование нейросетей как экзистенциальную угрозу журналистике и чаще интерпретируют ИИ как инструмент управляемой институциональной эволюции. В неоинституциональной перспективе организации с высокой степенью институциональной устойчивости и накопленного опыта легче легитимируют новые практики, быстрее интегрируют их в существующие нормы, реже воспринимают инновации как разрушающие институт.

Вопросы для медиаменеджеров включали в себя адаптированную версию предыдущего авторского исследования [Нигматуллина и др., 2025] (приводим только добавленные и измененные вопросы):

• 9.    Возникли ли какие-то сложности с внедрением нейросетей, или вы продолжаете их использовать?

• 10.    Какие именно сложности возникли, и почему не получилось их преодолеть?

• 11.    Планируете ли вы вернуться к опыту внедрения нейросетей / иного рода автоматизации с учетом неудачного опыта, если появятся для этого потребности и ресурсы?

• 17.    Как меняется реакция аудитории на контент, произведенный с помощью нейросетей (частично или полностью)?

  • 17.1.    Считаете ли вы угрозой утрату доверия аудитории?

• 18.    Считаете ли вы необходимым маркировать контент, созданный с помощью ИИ? Если да, то каким образом?

Если да, то:

В рамках данной волны опроса (осень 2025 г.) были привлечены редакции PrimaMedia (Владивосток, издатель), Российская газета (Северо-Запад, главный редактор), ВГТРК Карелия (Петрозаводск, корреспондент), КЛОПС (Калининград, издатель), URA.RU (Екатеринбург, корреспондент), Московский комсомолец в Санкт-Петербурге (главный редактор), Площадь (Черноземье, главный редактор), ОТВ (Екатеринбург, главный редактор), а также независимые медиаэксперты – Борис Грумбков (издатель), Алексей Березовой (владелец продукта), Дмитрий Зимин (редактор) и Всеволод Пуля (главный редактор) – для валидации общих трендов в региональных СМИ. Интервью проводились как в очном формате, так и онлайн с обучающимися магистерской программы «Искусственный интеллект в журналистике и медиакоммуникациях» СПбГУ. Обработка интервью осуществлялась качественным и количественным образом, где единицами измерения стали ключевые смыслы, содержащие краткий ответ на вопросы анкеты об использовании искусственного интеллекта в редакциях, характере внедрения, отношения к технологии и вызовам, связанным с ней. На выявление роли искусственного интеллекта в цифровой трансформации журналистики были направлены вопросы о возможных изменениях в сущности профессии (трансформационная роль), о сложностях при внедрении продуктов на основе искусственного интеллекта (аналитическая и производственная роли), об отношении менеджеров и коллективов к технологии в целом (социальная и регулятивная роли).

Для удобства восприятия мы сократили таблицу с ответами на все вопросы до ключевых в данном исследовании, которые имеют отношение к формулированию роли искусственного интеллекта в цифровой трансформации журналистики. Для понимания общего контекста респондентов мы разделили медиаменеджеров / журналистов и независимых экспертов, выступавших не только от имени своих редакций / проектов, но и в целом с позиции общей рыночной экспертизы.

Среди редакций только две пользовались исключительно отечественными большими языковыми моделями, пять – зарубежными, одна – всеми доступными вариантами. Вопрос доступности и функционала по-прежнему остается критическим как для государственных, так и для частных СМИ. Охват технологией редакции по-прежнему демонстрирует большой разброс: в двух редакциях это 100 % сотрудников, в одной – 50 %, еще в двух – 30 %, в двух – единицы, а одна редакция не имеет точной статистики. Специальная планерка проводилась в трех из восьми редакций перед внедрением искусственного интеллекта. В четырех редакциях зафиксированы нормативы по использованию нейросетей. Три респондента проходили специальное обучение. При приеме на работу только в одной редакции учитывается навык владения нейросетями и только для SMM-специалистов. В пяти редакциях заложены средства на покупку подписок на ИИ-модели. Ни в одной редакции нейросети не являются источником дохода в бизнес-модели, но косвенно влияют на оптимизацию расходов и повышение производительности. В четырех редакциях есть ИТ-отдел, а в двух редакциях он частично занимается вопросами ИИ (табл. 1).

Поскольку независимые эксперты представляли данные не только по своим редакциям, но и в целом по рынку, мы не приводим их ответы на первую часть интервью в данном исследовании и не сравниваем с данными по редакциям (табл. 2).

В результате анализа глубинных интервью с медиаменеджерами были выявлены четыре типологические позиции, отражающие различные способы институционального осмысления роли искусственного интеллекта в цифровой трансформации журналистики.

Институционально-охранительная. ИИ воспринимается как фактор риска для профессиональной идентичности журналистики, доверия аудитории и легитимности медиаконтента. Его использование допускается лишь в узко ограниченном, периферийном формате либо рассматривается как нежелательное. Для данной позиции характерен высокий запрос на нормативное и профессиональное регулирование, а также акцент на этических границах допустимого использования технологий.

Анжелика Гурская (Российская газета, Северо-Запад): «Зная историю человечества как культуролог, полагаю, что наиболее вероятен последний вариант – ничего хорошего из этого не выйдет. Из совершенствования технологий у человечества никогда ничего хорошего и доброго не получалось. Все время выходит ядерная бомба».

Прагматично-инструментальная. ИИ трактуется как вспомогательный рабочий инструмент, встроенный в редакционные процессы без изменения сущности профессии. Нейросети используются для рутинных операций (расшифровка, рерайт, корректура, подготовка бэкграунда), при сохранении полной ответственности человека за конечный продукт. Регулирование преимущественно носит характер редакционной саморегуляции.

Вадим Раткевич (КЛОПС): «Сложность, наверное, в том, что приходится людей многих переубеждать, до них должно дойти, что это нужно использовать. То есть вот как сломить их. Многие люди пробуют, у них получается так себе, и они говорят, что это еще рано. А что они пробуют неправильно, они об этом не задумываются, надо же уметь с этим работать, надо учиться с этим работать. Сложности не в самих нейросетях, а сложности в головах людей».

Таблица 1

Результаты интервьюирования в региональных редакциях ( N = 8)

Interview results from regional newsrooms ( N = 8)

Table 1

Показатель	Редакция
	PrimaMedia	Российская газета (Северо-Запад)	ВГТРК Карелия	Клопс (Калининград)	URA.RU	Московский комсомолец в Петербурге	Площадь (Черноземье)	ОТВ / 4 канал / Бокс ТВ (Екатеринбург)
Позиция менеджера	позитивная	негативная	позитивная	—	—	позитивная	позитивная	позитивная
Настроение в редакции	смешанное	скептиче ское	скептиче ское	позитивное	позитивное	позитивное	позитивное	смешанное
Изменится ли профессия	да	да	да	да	да	да	да	да
Кто несет ответственность	редакция	главный редактор	автор	автор	автор	человек	главный редактор	редакция
Есть ли этические вызовы	нет	да	да	нет	—	да	да	нет
Нужно ли профессиональное регулирование	–	да	да	–	–	нет	да	–
Реакция аудитории	не меняется	–	не готовы	негативная	не меняется	не меняется	не меняется	не меняется
Есть ли угроза утраты доверия аудитории	нет	–	да	да	нет	да	нет	нет
Нужна ли маркировка в ИИ-текстах	да	нет	да	да	да	частично	да	да

Таблица 2

Результаты интервьюирования независимых экспертов ( N = 4)

Interview results from independent experts ( N = 4)

Table 2

Показатель	Эксперт
	Борис Грумбков	Алексей Березовой	Дмитрий Зимин	Всеволод Пуля
Позиция менеджера	—	—	позитивная	позитивная
Настроения в редакциях	смешанные	смешанные	позитивные	позитивные
Изменится ли профессия	да	нет	нет	да
Ответственность	общая	человек	ничья	редактор и главный редактор
Этические вызовы	да	нет	нет	да
Регулирование	–	нет	да	–
Реакция аудитории	негативная	нет	не меняется	не меняется
Утрата доверия	да	нет	нет	–
Маркировка	да	нет	да	да

Управленческо-оптимизационная. ИИ осмысливается прежде всего как производственный ресурс, обеспечивающий оптимизацию процессов, рост производительности и масштабирование медиапроизводства. В фокусе внимания находятся управленческие и экономические эффекты внедрения, тогда как риски трансформации профессии и утраты доверия аудитории оцениваются как вторичные или управляемые.

Анастасия Лютикова (УРА.РУ): «Сложности с внедрением нейросетей, я думаю, возникают в большинстве редакций, и мы не исключение, но мы все-таки продолжаем использовать нейросети, потому что в современных реалиях это база, и без них никуда. В нынешнее время того, насколько быстро нужно писать некоторые материалы, без ИИ вообще обойтись очень сложно, поскольку за полторы минуты порой написать новость самостоятельно просто нереально».

Контролируемо-институционализированная. ИИ рассматривается как неизбежный элемент редакционной инфраструктуры, использование которого требует формализованных внутренних правил, мониторинга и ограничений. Для данной позиции характерен отказ от автономного ИИ-производства контента при активном применении нейросетей в качестве инструментов поддержки журналистской и редакторской работы.

Тимофей Шабаршин (МК в Санкт-Петербурге): «Вполне вероятно, что нейросети совершат какой-то скачок в своем развитии, но пока я не вижу того, что мы заменим людей роботами и будем писать материалы исключительно с использованием нейросетей».

Выделенная типология демонстрирует, что отношение медиаменеджеров к ИИ определяется не столько уровнем технологической доступности, сколько степенью институциональной зрелости редакций и характером управленческого осмысления цифровых изменений.

Эксперты продемонстрировали более высокий уровень абстрагирования и институциональной рефлексии по сравнению с медиаменеджерами и журналистами: ИИ осмысляется не только как редакционный инструмент, но и как фактор перестройки профессиональных норм, рыночных механизмов и социальной роли журналистики в цифровой среде.

Алексей Березовой : «Мы сейчас присутствуем при смене технологического уклада. Как в 2000-х годах все пересаживались с печатных машинок на компьютеры, так же и здесь. Сейчас все будут пересаживаться с гугл-дока в какие-то другие сервисы для того, чтобы работать по-новому, чтобы у тебя сразу в один клик отредактированный текст и рекомендации. Если это в одном интерфейсе, это удобно. Мы будем работать в три раза быстрее. Кто хочет работать в три раза медленнее, пусть работает в три раза медленнее».

Медиаменеджеры описывают роль искусственного интеллекта преимущественно через призму текущих редакционных практик и управленческих решений, тогда как эксперты склонны к более абстрактному и макроаналитическому осмыслению процессов цифровой трансформации.

Дмитрий Зимин : «Если мы говорим о профессии журналиста как о поиске информации в интересах общества, то для этого не нужен искусственный интеллект, нужна правильная человеческая коммуникация».

ИИ рассматривается как базовая технологическая инфраструктура современной медиа -среды, обеспечивающая перевод, масштабирование, мультиязычное производство и ускорение редакционных процессов. Трансформация журналистики интерпретируется как структурная и рыночная, а не профессионально-экзистенциальная.

Всеволод Пуля : «Массовая аудитория будет дешево потреблять сгенерированный нейросетями контент, а люди с деньгами будут платить за то, чтобы получать контент, который написан людьми, экспертами, содержит в себе эмоции, более глубокий анализ, который по качеству недоступен нейросетям и так далее».

ИИ интерпретируется как фактор риска для медиасреды в целом, связанного с ростом нейроконтентного шума, деградацией когнитивного потребления и перераспределением ценности в пользу платформ и нейропоиска. Регулирование в этой логике рассматривается как инструмент защиты института журналистики, а не как контроль над технологией.

Борис Грумбков : «Утрата доверия - всегда угроза для редакции, дело не в нейросетях. Это определяется самой аудиторией: готова она к нейросетям, насколько она знакома с ними, пользуется ли ими».

Анализ всех двенадцати интервью показывает, что доминирующей является прагматично -инструментальная позиция в отношении роли искусственного интеллекта в цифровой трансформации журналистики (табл. 3). Вместе с тем выявлен вектор смещения от инструментального использования ИИ к контролируемо-институционализированной модели. Это позволяет говорить не о сопротивлении технологиям, а о процессе их постепенной институционализации в профессиональном поле журналистики.

Таким образом, исследование позволило ответить на вопрос, какие институциональные роли искусственного интеллекта в журналистике уже фактически сложились, а какие находятся в стадии формирования или остаются предметом нормативных ожиданий.

Производственная роль ИИ получила наибольшее эмпирическое подтверждение. Аналитическая роль ИИ подтверждена частично и носит фрагментарный характер. Регулятивная роль ИИ проявилась как одна из ключевых, но в преимущественно внутренней, редакционной логике. Трансформационная роль ИИ получила подтверждение в эволюционном, а не радикальном понимании. Социальная роль ИИ осмысляется преимущественно через риски и последствия для доверия аудитории и медиасреды в целом.

Таблица 3

Сравнение институциональных позиций медиаменеджеров / журналистов и независимых экспертов ( N = 12)

Comparison of institutional positions between media managers/journalists and independent experts ( N = 12)

Table 3

Тип позиции	Медиаменеджеры	Независимые эксперты
Институционально-охранительная	Рассматривают ИИ как источник рисков для качества контента, доверия аудитории и профессиональной идентичности; допускают лишь ограниченное, вспомогательное использование; выражают высокий запрос на регулирование и «красные линии»	Акцентируют макрориски медиасистемы: рост нейроконтентного шума, утрату трафика из-за нейропоиска, размывание экономических моделей и угрозы доверия; рассматривают регулирование как защиту института журналистики
Прагматично-инструментальная	Используют ИИ как помощник для рутинных задач без изменения сущности профессии; ответственность остается за человеком; предпочитают редакционную саморегуляцию	Интерпретируют ИИ как утилитарный инструмент повседневной работы, не затрагивающий ядро профессии; фиксируют дефицит формальных правил и умеренно поддерживают базовые рекомендации и маркировку
Управленческо-оптимизационная	Рассматривают ИИ как ресурс эффективности, масштабирования и экономии; фокусируются на производственных и экономических эффектах; риски профессии оцениваются как управляемые	Анализируют ИИ через призму цепочек ценности и медиарынка; подчеркивают перераспределение выгод между редакциями и платформами
Контролируемо- институционализированная	Встраивают ИИ в редакционную инфраструктуру при наличии внутренних правил, фильтров и контроля; отказываются от автономного ИИ-производства контента	Настаивают на формализации редакционных политик и метрик эффективности; скептически относятся к обязательной маркировке, считая решающим фактором качество контроля

Таким образом, редакции в целом можно охарактеризовать как находящиеся в состоянии институционального перехода: ИИ уже признан легитимным инструментом редакционной работы, но еще не стал полноценным объектом стратегического управления, организационного дизайна и системной оценки эффективности.