# Интернет-СМИ в условиях экспансии технологий искусственного интелекта

Александр Стуликов

Актуальность темы исследования обусловлена глубокой трансформацией глобальной медиасреды, вызванной интенсивным внедрением технологий искусственного интеллекта в процессы производства, распространения и потребления информации.

# Интернет-СМИ в условиях экспансии технологий искусственного интелекта. Александр Стуликов

© Александр Стуликов, 2026


ISBN 978-5-0070-0074-1

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

## Введение

Актуальность темы исследования обусловлена глубокой трансформацией глобальной медиасреды, вызванной интенсивным внедрением технологий искусственного интеллекта в процессы производства, распространения и потребления информации. Если цифровизация медиа в конце XX — начале XXI века означала прежде всего переход традиционных средств массовой информации в сетевую среду, то современный этап характеризуется качественно иным явлением: алгоритмические системы не только обеспечивают техническую инфраструктуру коммуникации, но и всё активнее участвуют в селекции, интерпретации и генерации смыслов. В результате меняется сама логика функционирования интернет-СМИ, а вместе с ней — статус журналистского труда, структура доверия аудитории, модели монетизации контента и механизмы формирования общественной повестки.

Особую значимость исследуемой теме придаёт тот факт, что генеративный искусственный интеллект становится не просто инструментом автоматизации рутинных редакционных операций, а фактором системного переустройства медиареальности как социальной и когнитивной среды. Алгоритмы рекомендаций, поисковые ИИ-интерфейсы, большие языковые модели и мультимодальные генеративные системы формируют новую медиасреду, в которой содержание информации, способ её подачи и траектория распространения всё в большей степени определяются не редакционным решением человека, а вероятностной логикой машинного предсказания. Это создаёт принципиально новую ситуацию: медиапространство перестаёт быть исключительно пространством отражения событий и превращается в пространство их предварительной цифровой интерпретации, а в ряде случаев — синтетического воспроизводства.

В практическом измерении данная трансформация проявляется в нескольких взаимосвязанных тенденциях. Во-первых, ИИ интегрируется в редакционные процессы интернет-СМИ: от автоматической расшифровки интервью и генерации заголовков до написания коротких новостных материалов, суммаризации документов и адаптации контента под различные платформы. Во-вторых, рекомендательные алгоритмы и поисковые ИИ-системы изменяют каналы дистрибуции информации, сокращая роль прямого перехода пользователя на сайт издания и усиливая зависимость СМИ от внешних платформ. В-третьих, распространение генеративных моделей многократно увеличивает объёмы синтетического контента, что обостряет проблему верификации, способствует распространению фейков и дипфейков, а также подрывает традиционные основания доверия к медиа. В-четвёртых, ускоряется экономическая перестройка отрасли: классические модели монетизации, основанные на поисковом трафике и рекламных показах, утрачивают устойчивость в условиях так называемой zero-click-логики, при которой пользователь получает ответ непосредственно в интерфейсе платформы или ИИ-ассистента, минуя первоисточник.

Научная актуальность исследования определяется и тем, что современный этап развития медиа характеризуется выраженной междисциплинарностью проблематики. Изучение влияния ИИ на интернет-СМИ невозможно ограничить рамками только журналистики или только информатики. Данная тема требует соединения философского анализа медиареальности, социологического понимания публичной коммуникации, экономического анализа медиарынков, юридической оценки авторства и ответственности, а также рассмотрения технологических оснований работы алгоритмов. Несмотря на значительное количество публикаций, посвящённых цифровой трансформации медиа, проблемам алгоритмической дистрибуции контента, генеративному ИИ и автоматизации журналистики, комплексных работ, рассматривающих эти процессы как единый феномен перестройки медиареальности, пока недостаточно.

Степень научной разработанности темы носит фрагментарный характер. Теоретические основания анализа медиасреды были заложены в трудах М. Маклюэна, Ж. Бодрийяра, М. Кастельса, Ю. Хабермаса и других исследователей, которые по-разному интерпретировали влияние медиатехнологий на структуру восприятия, публичную сферу и социальный порядок. Для современного этапа особенно значимы исследования, посвящённые платформизации коммуникации, алгоритмической селекции контента, экономике внимания, автоматизации журналистики и цифровому доверию. Вместе с тем стремительное распространение генеративного ИИ создало новые исследовательские проблемы: вопрос о границах авторства, о статусе синтетического контента, о трансформации профессиональной идентичности журналиста, об эрозии доказательной силы визуальных медиа и о соотношении технологической эффективности с принципами общественной ответственности. В отечественной научной литературе эти аспекты также находятся в стадии активного формирования и требуют дальнейшей систематизации.

Объект исследования — процесс трансформации глобальной медиареальности в условиях широкого внедрения технологий искусственного интеллекта.

Предмет исследования — особенности функционирования интернет-СМИ, а также изменения редакционных практик, моделей медиапотребления и профессиональной деятельности журналиста, обусловленные экспансией ИИ.


Цель исследования — выявить основные направления и последствия трансформации интернет-СМИ под влиянием технологий искусственного интеллекта, а также определить ключевые характеристики новой алгоритмической медиареальности.

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи исследования:

1. Раскрыть содержание понятия «медиареальность» в современном философском и социологическом дискурсе;

2. Проследить основные этапы эволюции интернет-СМИ в логике перехода от цифровизации к интеллектуализации;

3. Охарактеризовать технологические основания интеграции ИИ в медиасферу, включая большие языковые модели и RAG-системы;

4. Проанализировать влияние алгоритмов персонализации и генеративных систем на структуру медиапотребления и формирование повестки дня;

5. Исследовать глобальные модели внедрения ИИ в медиа на примере западных, восточных и российских кейсов;

6. Выявить риски синтетической дезинформации, дипфейков и эрозии общественного доверия;

7. Оценить экономические последствия ИИ-экспансии для интернет-СМИ и трансформации журналистского труда;

8. Систематизировать современные подходы к правовому и этическому регулированию ИИ в медиасфере;

9. Предложить сценарное видение дальнейшего развития медиареальности до 2035 года.

Гипотеза исследования состоит в том, что экспансия технологий искусственного интеллекта трансформирует интернет-СМИ не только как технологическую инфраструктуру, но и как социальный институт: алгоритмы меняют порядок производства и циркуляции информации, подрывают прежние механизмы доверия и монетизации, а также переводят профессию журналиста от роли непосредственного производителя текста к роли верификатора, интерпретатора и оператора смыслов в гибридной редакционной среде.

Теоретико-методологическую основу исследования составляют системный подход, позволяющий рассматривать медиасферу как сложную динамическую систему, изменяющуюся под воздействием технологических инноваций; сравнительно-исторический метод, применяемый для анализа этапов эволюции интернет-СМИ; кейс-стади, используемый при разборе конкретных стратегий медиаорганизаций и юридических прецедентов; элементы контент-анализа и дискурс-анализа — при изучении особенностей ИИ-генерированного медиаконтента и публичных дискуссий вокруг него; сценарный метод, необходимый для построения прогностических моделей медиареальности.

Эмпирическую базу исследования составляют открытые материалы интернет-СМИ и медиахолдингов; редакционные политики и публичные заявления компаний относительно использования ИИ; аналитические доклады международных исследовательских центров; нормативно-правовые документы; судебные материалы по спорам, связанным с обучением ИИ на медиаконтенте и ответственностью за синтетические публикации.

Научная новизна работы заключается в комплексном анализе трансформации интернет-СМИ как многоуровневого процесса, затрагивающего философские, технологические, экономические, правовые и антропологические параметры медиасферы. В работе уточняется содержание понятия «медиареальность» применительно к алгоритмической среде, обосновывается двойственная роль ИИ как фактора одновременно децентрализации и повторной монополизации медиапространства, а также предлагается интерпретация современной журналистики как деятельности по верификации, смысловой навигации и этическому контролю в условиях синтетического производства контента.

Практическая значимость исследования заключается в возможности использования его положений в образовательных курсах по журналистике, медиакоммуникациям, цифровой этике и медиаправу; при разработке редакционных стандартов применения ИИ в интернет-СМИ; в деятельности медиаменеджеров, регулирующих органов и экспертных сообществ; при формировании стратегий адаптации редакций к условиям алгоритмической дистрибуции и генеративного производства контента.

Структура работы определяется логикой поставленных задач и включает введение, шесть глав, заключение, список использованных источников и приложения.

## ГЛАВА 1. ГЕНЕЗИС И ЭВОЛЮЦИЯ МЕДИАРЕАЛЬНОСТИ: ОТ ЦИФРОВИЗАЦИИ К ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ

1.1. Медиареальность как объект философского и социологического анализа

В современном научном дискурсе понятие медиареальности занимает всё более важное место, поскольку отражает не просто совокупность медиатекстов или каналов коммуникации, а особую форму социального бытия, в которой восприятие мира, производство общественных смыслов и формирование идентичностей осуществляются через медиатехнологические посредники. Если на ранних этапах развития массовой коммуникации медиа в основном понимались как инструменты передачи информации о внешней действительности, то в цифровую эпоху, а особенно в условиях активного внедрения искусственного интеллекта, они всё в большей степени функционируют как среда конструирования самой социальной реальности.

В наиболее общем виде медиареальность можно определить как символически и технологически опосредованное пространство общественного восприятия, в котором события, образы, интерпретации и модели поведения приобретают значимость прежде всего благодаря их медиальной репрезентации. Такое понимание позволяет отграничить медиареальность от физической реальности как таковой: речь идёт не о мире вещей и действий, а о мире социально значимых представлений, транслируемых, упорядочиваемых и переосмысляемых с помощью коммуникационных систем. При этом медиареальность не является простым отражением действительности. Она выступает активным механизмом селекции, структурирования и иерархизации событий, в результате чего одни элементы социальной жизни становятся видимыми и значимыми, а другие — остаются на периферии общественного внимания.

Существенный вклад в осмысление медиареальности внесла медиатеория М. Маклюэна. Его тезис о том, что «средство коммуникации и есть сообщение», сохраняет объяснительную силу и применительно к современным цифровым платформам. В интерпретации Маклюэна решающее значение имеет не только содержание сообщения, но и сама форма медиума, то есть способ технической организации коммуникации. В условиях алгоритмической среды это положение приобретает новый смысл: ключевым медиумом становится уже не просто сайт, телеканал или социальная сеть, а алгоритм, который осуществляет отбор, ранжирование и персонализированную подачу контента. Следовательно, воздействие на аудиторию определяется не только самим текстом новости, но и логикой алгоритмического отбора, которая задаёт траекторию внимания, темп восприятия и эмоциональный режим взаимодействия с информацией.

Не менее продуктивной для анализа современной медиареальности является концепция Ж. Бодрийяра, в центре которой находится идея симулякров и гиперреальности. Бодрийяр исходил из того, что в позднем модерне знаки начинают утрачивать устойчивую связь с референтом и всё чаще функционируют как самодостаточные конструкции, производящие эффект реальности без опоры на неё. В цифровой медиасреде этот тезис получает новое подтверждение. Генеративные модели способны создавать тексты, изображения, аудио- и видеоматериалы, которые обладают высокой степенью внешней достоверности, но могут не иметь отношения к фактической действительности. В результате возникает ситуация, в которой медиапотребитель сталкивается не с отражением события, а с его вероятностной симуляцией, стилистически и визуально устроенной как подлинное свидетельство. Тем самым медиареальность начинает функционировать по законам гиперреальности, где правдоподобие всё чаще оказывается важнее фактичности.

Социологическое измерение проблемы связано прежде всего с трансформацией публичной сферы. В классической модели Ю. Хабермаса публичная коммуникация предполагала наличие относительно общего пространства обсуждения, в котором участники общественной жизни могли соотносить свои позиции с разделяемыми фактами и аргументами. Современная алгоритмическая среда осложняет эту модель. Персонализированная дистрибуция новостей, работа рекомендательных систем, платформенная сегментация аудитории и генерация контента под индивидуальные предпочтения приводят к фрагментации общего информационного поля. Публичная сфера перестаёт быть единой и всё чаще распадается на множество частично изолированных коммуникативных контуров. Это создаёт риск ослабления рационально-дискурсивных оснований общественного согласия и повышает зависимость медиапотребления от платформенных посредников. Важное значение для понимания медиареальности имеет и концепция сетевого общества М. Кастельса. Исследователь показывал, что информационная эпоха изменяет не только способы коммуникации, но и саму структуру власти: контроль над потоками информации становится важнейшим ресурсом социального влияния. В современной фазе цифрового развития этот тезис требует уточнения. Если ранний интернет часто воспринимался как пространство децентрализации, открытости и горизонтального обмена, то нынешний этап демонстрирует обратную тенденцию: ключевое значение приобретают те акторы, которые контролируют алгоритмическую инфраструктуру — поисковые системы, социальные платформы, модели машинного обучения, облачные вычислительные мощности. Таким образом, медиареальность оказывается не только сетевой, но и инфраструктурно иерархизированной.

Отдельного внимания заслуживает концепция filter bubbles, разработанная Э. Паризером. Изначально она описывала ситуацию, в которой алгоритмы персонализации ограничивают доступ пользователя к альтернативным точкам зрения, подбирая контент в соответствии с уже сложившимися предпочтениями. В эпоху генеративного ИИ эта проблема приобретает более сложный характер. Алгоритм не только показывает наиболее вероятно желаемый контент, но и получает возможность синтезировать его в нужной форме, стиле и эмоциональном регистре. Это означает переход от селективной фильтрации к персонализированному производству медиареальности. В результате пользователь оказывается не просто внутри информационного пузыря, а в среде, где сами параметры информационного мира адаптируются под его предполагаемый когнитивный профиль.

Таким образом, в современных условиях медиареальность следует рассматривать как вторичную социально-когнитивную среду, в которой технологии не только обеспечивают циркуляцию информации, но и формируют архитектуру общественного восприятия. Экспансия искусственного интеллекта усиливает эту тенденцию, поскольку алгоритмы начинают участвовать не только в распространении, но и в генерации содержания. Это требует перехода от понимания медиа как канала сообщения к пониманию медиа как среды алгоритмического конструирования действительности. Вывод по параграфу 1.1. Медиареальность в условиях цифровой и алгоритмической трансформации представляет собой не пассивное отражение внешнего мира, а активную среду социального смыслообразования. Философские и социологические концепции Маклюэна, Бодрийяра, Кастельса и Хабермаса позволяют зафиксировать ключевой сдвиг: современные медиа, особенно в условиях экспансии ИИ, всё в большей степени задают не только форму передачи информации, но и саму структуру воспринимаемой социальной реальности.


1.2. Эволюция интернет-СМИ: от цифровых копий традиционной прессы к автономным медиасистемам

Понимание современной роли искусственного интеллекта в медиасфере невозможно без реконструкции исторической траектории развития интернет-СМИ. Цифровая трансформация медиа не была одномоментным процессом. Она происходила поэтапно, и каждый этап затрагивал не только технологические инструменты, но и организацию редакционного труда, модели потребления информации, характер аудитории, экономические механизмы существования СМИ и саму логику публичной коммуникации. В этой связи представляется целесообразным выделить четыре основных этапа эволюции интернет-СМИ: этап дигитализации, этап Web 2.0 и мультимедийности, этап мобилизации и алгоритмизации, а также современный когнитивный этап, связанный с распространением генеративного ИИ.

1.2.1. Этап дигитализации: «зеркальные» медиа

Первый этап развития интернет-СМИ условно охватывает 1990-е годы и начало 2000-х годов. Его характерной чертой стало использование интернета прежде всего как нового канала доставки уже существующего редакционного контента. На практике это выражалось в создании цифровых версий печатных изданий, которые во многом воспроизводили структуру, жанровую модель и иерархию традиционной прессы. Сайты ранних онлайн-изданий часто представляли собой электронные архивы или витрины опубликованных материалов, размещённых в статичном формате без развитой интерактивности.

На этом этапе интернет-СМИ ещё не обладали самостоятельной медиалогикой. Их деятельность определялась нормами классической журналистики: редакционный центр сохранял монопольный контроль над отбором тем, структурой подачи и ритмом обновления контента. Аудитория выступала преимущественно как пассивный получатель информации, а сетевое взаимодействие ограничивалось минимумом обратной связи. Тем не менее именно этот период создал фундамент для будущей алгоритмической эпохи: происходило накопление цифровых архивов, формировались базы текстов, отрабатывались первые форматы онлайновой публикации, менялось представление о скорости информационного цикла.

Особое значение этапа дигитализации заключается в том, что он подготовил материальную и символическую инфраструктуру для последующего обучения ИИ-систем. Оцифрованные массивы журналистских материалов, накопленные редакциями, впоследствии стали важной частью общедоступной текстовой среды, на которой обучались языковые модели. Иными словами, ранняя дигитализация создала архивный корпус профессиональной журналистики, который позднее был вовлечён в алгоритмическую переработку.

Вывод по параграфу 1.2.1. Этап дигитализации не изменил радикально сущность журналистики, но создал цифровую основу для последующих сдвигов. Интернет на этой стадии выступал как новый носитель старой медиалогики.


1.2.2. Этап Web 2.0 и мультимедийности: медиасреда соучастия


Второй этап, охватывающий 2000-е годы, связан с распространением широкополосного доступа в интернет, развитием социальных платформ и утверждением логики Web 2.0. В отличие от предыдущего периода, здесь принципиальное значение приобретает участие пользователей в производстве и циркуляции контента. Коммуникация становится двусторонней, а аудитория — не только потребителем, но и соавтором медиапространства.

На этом этапе возникают и стремительно развиваются блоговые платформы, видеохостинги, социальные сети, сервисы пользовательских комментариев и коллективного редактирования. Интернет-СМИ вынуждены учитывать новые условия: информация перестаёт быть монополией редакций, возрастает значение скорости, мультимедийной формы и интерактивности. Новость становится не завершённым продуктом, а узлом дальнейшего обсуждения, распространения и переосмысления.

Именно в этот период складываются ключевые элементы платформенной логики, которые позднее будут усилены искусственным интеллектом. Во-первых, растёт роль метрик вовлечённости: просмотров, лайков, репостов, времени взаимодействия с материалом. Во-вторых, усиливается конкуренция за внимание аудитории в условиях информационного изобилия. В-третьих, постепенно смещается акцент с редакционного авторитета на алгоритмически измеряемую популярность. Контент начинает оцениваться не только по его общественной значимости, но и по способности вызывать немедленную реакцию пользователя.

Для интернет-СМИ это означало двойственную трансформацию. С одной стороны, произошло расширение возможностей: редакции получили новые форматы подачи, каналы распространения и способы взаимодействия с аудиторией. С другой стороны, они начали утрачивать эксклюзивный контроль над новостным производством и всё сильнее зависеть от внешних платформ, задающих правила видимости и распространения контента.

Вывод по параграфу 1.2.2. Этап Web 2.0 сделал медиасреду интерактивной и мультимедийной, но одновременно заложил основы будущей платформенной зависимости СМИ. Участие аудитории стало структурным элементом медиапроизводства.


1.2.3. Этап мобилизации и алгоритмизации: персонализированные ленты и платформенная дистрибуция


Третий этап приходится приблизительно на 2010-е годы и начало 2020-х годов. Его определяющими характеристиками стали массовое распространение смартфонов, доминирование мобильного потребления контента, развитие персонализированных лент и внедрение алгоритмов машинного обучения в системы ранжирования информации. Если на предыдущем этапе пользователи активно включались в медиапроизводство, то теперь центральным посредником между контентом и аудиторией становится алгоритм.

Мобильное устройство меняет не только форму доступа к информации, но и темп коммуникации. Пользователь взаимодействует с новостями в режиме постоянного потока, а основным интерфейсом становится бесконечная лента, состав которой определяется персонализированными сигналами. На первый план выходит не структурированная логика газетной полосы и не редакционная иерархия новостей, а вероятностная модель того, какой материал с большей вероятностью удержит внимание конкретного человека.

В этой среде возрастает влияние технологических платформ и агрегаторов. Поисковые системы, социальные сети, новостные приложения и рекомендательные сервисы получают функцию нового «редактора первой страницы». Они не производят контент в классическом журналистском смысле, но именно от них зависит его видимость, охват и экономическая эффективность. Соответственно, интернет-СМИ начинают ориентироваться не только на потребности аудитории и профессиональные стандарты, но и на алгоритмические критерии платформ: кликабельность заголовка, глубину просмотра, удержание внимания, потенциал распространения.

Важным элементом данного этапа становится и автоматизация отдельных журналистских операций. Появляются системы, способные генерировать стандартные тексты на основе структурированных данных: финансовые сводки, биржевые отчёты, спортивные результаты, метеопрогнозы. Хотя на этом этапе ИИ ещё не претендует на полноту авторской функции, он уже начинает занимать нишу технического производства повторяющегося медиаконтента. Это ведёт к первым институциональным изменениям в редакциях: возрастает интерес к аналитике данных, автоматизированным системам мониторинга, экспериментам с роботизированной журналистикой.

Таким образом, этап алгоритмизации означает переход от сетевой децентрализации к платформенно управляемой медиасреде, где ключевым регулятором публичной видимости становится алгоритмическая логика ранжирования.

Вывод по параграфу 1.2.3. Алгоритмизация изменила архитектуру медиапотребления: человек всё реже самостоятельно выбирает маршрут движения по новостному пространству, а всё чаще следует траектории, заранее рассчитанной системой персонализации.


1.2.4. Когнитивный этап: генеративный ИИ как новая инфраструктура медиапроизводства

Современный этап развития интернет-СМИ связан с широким распространением генеративных моделей, прежде всего больших языковых моделей и мультимодальных ИИ-систем. Его отличие от предыдущих фаз заключается в том, что алгоритмы начинают выполнять не только функции распределения и ранжирования контента, но и функции его непосредственного производства. Это означает переход от платформенной медиалогики к когнитивной медиалогике, где система способна формировать текст, изображение, аудио или видео на основе пользовательского запроса, редакционного задания или автоматически извлечённого информационного контекста.

Именно на этом этапе ИИ становится элементом редакционного цикла в более широком смысле. Он применяется для написания черновиков материалов, суммаризации документов, адаптации публикаций под разные форматы, автоматического перевода, генерации заголовков, подготовки постов для социальных сетей, транскрибирования интервью, визуализации данных и создания мультимедийных версий новостей. Речь идёт уже не только об автоматизации рутинных задач, но и о проникновении алгоритмов в область смысловой организации медиапродукта.

Когнитивный этап также сопровождается усложнением отношений между СМИ и технологическими компаниями. С одной стороны, генеративный ИИ предоставляет редакциям инструменты повышения производительности, расширения охвата и снижения издержек. С другой стороны, он создаёт новые зависимости: от инфраструктуры облачных платформ, от сторонних моделей, от лицензионных соглашений, от внешних поисковых и диалоговых интерфейсов, которые могут перераспределять внимание аудитории, не возвращая его первоисточнику.

Существенным следствием становится размывание границы между «органическим» и синтетическим контентом. Если ранее цифровые технологии в основном ускоряли производство и распространение уже созданной человеком информации, то теперь возникает медиасреда, где значительная часть контента создаётся алгоритмически или в гибридном режиме. Это изменяет критерии профессионального контроля, процедуры верификации и представления аудитории о происхождении новости.

Вывод по параграфу 1.2.4. Когнитивный этап знаменует собой переход к синтетическому медиапроизводству. Искусственный интеллект становится не внешним техническим дополнением к работе редакции, а элементом новой инфраструктуры создания и обработки медиаконтента.


1.3. Искусственный интеллект как фактор децентрализации и повторной монополизации медиапространства

Одной из ключевых особенностей современной медиатрансформации является её внутренне противоречивый характер. Искусственный интеллект одновременно расширяет доступ к производству контента и усиливает концентрацию власти в руках ограниченного числа технологических акторов. Эта двойственность позволяет рассматривать ИИ как фактор как децентрализации, так и повторной монополизации медиапространства.

С точки зрения децентрализации генеративные технологии действительно снижают порог входа в медиапроизводство. Индивидуальный автор, небольшая редакционная команда или локальный проект получают возможность создавать тексты, изображения, видеоматериалы и мультимедийные форматы с меньшими ресурсными затратами, чем это было возможно ранее. Повышается техническая доступность медиапроизводства, сокращается время подготовки материала, расширяются возможности персонализации и адаптации контента. В результате усиливается конкуренция, возрастает число участников медиаполя и появляется иллюзия новой демократизации коммуникации.