Человек, реконструкция и генеративное видео: режиссерские основания доверия к синтетическому изображению / Калиберда Е. А.

Калиберда Е. А. Человек, реконструкция и генеративное видео: режиссерские основания доверия к синтетическому изображению // Медиакультура. 2026. Т. 2. № 3. С. 110-123.

Елена Анатольевна Калиберда,

доцент кафедры, кафедра режиссуры кино, телевидения и мультимедиа, Институт кино и телевидения (ГИТР), 125284, Россия, Москва, Хорошевское ш., 32А, SPIN-код: 2842-8529, AuthorID: 1286157, kaliberda@mail.ru

УДК 791.43

Аннотация: предмет исследования – режиссерские и этические условия использования генеративного изображения в аудиовизуальных произведениях. Актуальность темы связана с тем, что созданный или измененный с помощью ИИ кадр все труднее отличить от реальной съемки. Цель статьи – предложить критерии, позволяющие режиссеру оценивать художественную необходимость синтетического изображения и возможные риски для доверия зрителя. Для этого сопоставляются способы предъявления зрителю генеративного кадра, рассматриваются его функции в игровом, документальном и научно-популярном кино, а также границы реконструкции. Работа основана на сравнительном и интерпретативном анализе исследований и экранных примеров, привлечены наблюдения автора из режиссерской практики. В статье различаются техническая, художественная и документальная достоверность кадра, а также скрытая и явная генерация. На примерах реконструкции, научно-популярной визуализации, изменения внешности актера и защиты личности документального героя показано, что само использование ИИ не определяет достоверность изображения. Существенны его связь с источником, драматургическая роль в произведении и ясность статуса кадра для зрителя. Сделан вывод, что режиссер отвечает не только за убедительность созданного изображения, но и за то, чтобы авторская интерпретация не приобретала вид документального свидетельства.

Ключевые слова: генеративное видео, искусственный интеллект, синтетическое изображение, документальное кино, визуальная реконструкция, документальное свидетельство, доверие зрителя, режиссерское решение

Elena A. Kaliberda,

Associate Professor, Directing Department of Film Television, and Multimedia, GITR Film and Television School, 32A Khoroshevskoe Shosse, Moscow, 125284, Russia, SPIN: 2842-8529, AuthorID: 1286157, kaliberda@mail.ru

UDC 791.43

Human Presence, Reconstruction, and Generative Video: A Director’s Approach to Trust in Synthetic Imagery

Abstract. The subject of this study is the directorial and ethical conditions governing the use of generative imagery in audiovisual works. The topic is relevant because footage created or altered using artificial intelligence is becoming increasingly difficult to distinguish from camera-recorded footage. The article aims to propose criteria that enable directors to assess the artistic necessity of synthetic imagery and its implications for audience trust. To this end, it compares ways of presenting generative footage to viewers and examines its functions in fiction, documentary, and popular-science films, as well as the limits of reconstruction. The study draws on comparative and interpretative analysis of scholarly research and screen examples, together with observations from the author’s directing practice. It distinguishes between the technical, artistic, and documentary credibility of an image, and between concealed and explicit generation. Examples involving reconstruction, popular-science visualization, changes to an actor’s appearance, and the protection of a documentary subject’s identity show that the use of artificial intelligence does not, in itself, determine an image’s credibility. What matters is its relationship to a source, its dramatic function within the work, and whether its status is clear to the viewer. The article concludes that directors are responsible not only for the plausibility of a generated image but also for ensuring that their interpretation is not mistaken for documentary evidence.

Keywords: generative video, artificial intelligence, synthetic imagery, documentary film, visual reconstruction, documentary evidence, audience trust, directorial decision-making


Введение

Экранному изображению легко поверить. Если мы видим лицо, пространство или событие, возникает привычное ощущение: кто-то стоял перед камерой, а она это зафиксировала. Конечно, кино и прежде умело создавать иллюзии с помощью спецэффектов, комбинированной съемки, монтажа, грима и компьютерной графики. Генеративные технологии меняют масштаб и доступность этих операций: созданный или измененный кадр все труднее отличить от материала, снятого камерой. Сегодня можно изменить внешность человека, достроить пространство, создать движение, голос или целую сцену. Исследователи отмечают, что применение ИИ трансформирует не отдельную техническую операцию, а весь кинопроцесс – от разработки сценария до организации съемок и постпродакшна [3, с. 173–178; 7, с. 74–80].

Однако правдоподобие кадра еще не объясняет, почему ему следует верить. Технически убедительное изображение может ничего не добавлять к истории, а может заставить зрителя принять созданное событие за реально произошедшее. Особенно важным это различие становится в документальном и научно-популярном кино, где экранный образ воспринимается не только как художественный прием, но и как возможное свидетельство. Г. А. Мазурицкий связывает применение ИИ в документалистике с риском визуальной фальсификации и утраты доверия к фильму как источнику исторической памяти [4, с. 17–18].

Впрочем, сам факт использования нейросети не делает реконструкцию недостоверной. Документальное кино давно использует постановочные эпизоды, анимацию и компьютерную графику, чтобы рассказать о том, чего камера не сохранила или не могла показать. Принципиален не только способ создания кадра, но и его статус в повествовании, понимает ли зритель, где перед ним архив, где реставрация, где реконструкция, а где художественная визуализация.

Проблема исследования состоит в определении условий, при которых режиссер может использовать генеративное изображение, не подменяя свидетельство его убедительной имитацией. Цель статьи – определить режиссерские условия доверия к синтетическому изображению и предложить различение способов его предъявления зрителю. Для этого рассматриваются виды достоверности кадра, скрытая и явная генерация, значение человеческого присутствия в кадре, границы реконструкции и способы обозначения ее статуса.

В исследованиях последних лет рассмотрены применение ИИ в кинопроизводстве [3, с. 173–178; 7, с. 74–80], авторский выбор при генерации изображения [2, с. 260–267] и риски для исторической достоверности документального кино [4, с. 17–18, с. 22–24]. Менее изучено, как режиссерское решение связывает эти вопросы: какой статус получает созданный кадр и на каком основании зритель может принять его за свидетельство. Новизна статьи в сопоставлении технической, художественной и документальной достоверности и различении скрытой и явной генерации по способу предъявления кадра.

Гипотеза исследования состоит в том, что риск принять реконструкцию за документальное свидетельство связан не только с качеством ИИ-генерации и фотореализмом кадра, но и со способом его предъявления и обозначением связи с источником. При этом открытая условность не исключает появления неподтвержденных деталей, а незаметная цифровая обработка не обязательно меняет документальный смысл события. При анализе экранных примеров учитываются предложенное Г. А. Мазурицким различение документа и его цифровой имитации [4, с. 22–24], а также рассмотренная Д. Е. Ершовой роль авторского выбора в генерации изображения [2, с. 260–267]. Гипотеза проверяется путем сравнительно-типологического и интерпретативного анализа экранных примеров с учетом наблюдений автора из режиссерской практики.

Достоверность кадра и режимы генерации

Генеративное изображение недостаточно оценить вопросом «похоже ли оно на настоящее?» Режиссеру приходится задавать как минимум три разных вопроса: убедительно ли сделан кадр, нужен ли он истории и какое представление о действительности он создает у зрителя.

Техническая ошибка особенно заметна, когда генеративное изображение «ломается», появляются ошибки контура, неестественный свет, невозможная физика пространства или движения, неубедительная пластика, не совпадают голос и артикуляция. Зритель видит изъяны и перестает следить за историей. Но и техническая безупречность не решает художественную задачу автоматически. Фотореалистичный пейзаж или безупречно красивое лицо могут остаться лишь визуальным аттракционом, если непонятно, зачем они нужны истории, что помогают увидеть в герое и что меняют в нашем восприятии происходящего. И наоборот, изображению не всегда нужен фотореализм. В условной сцене убедительность определяется тем, насколько последовательно она говорит на выбранном автором языке.

Д. Е. Ершова, анализируя трансформацию современной визуальной культуры, различает проактивную и реактивную генерацию [2, с. 260–267]. Проактивная генерация предполагает высокую степень участия человека и наличие авторской концепции, а реактивная возникает там, где пользователь в значительной степени пассивно принимает результат, произведенный алгоритмом. Для режиссера это различие особенно важно: авторская работа проявляется не в количестве полученных вариантов, а в способности выбрать, изменить или отвергнуть даже эффектный кадр, если он не нужен произведению. Ниже речь пойдет о другом различии, не о степени участия автора, а о том, как результат генерации предъявляется зрителю.

Для анализа доверия к кадру предлагается различать скрытую и явную генерацию. При скрытой генерации вмешательство ИИ не предполагается заметным, кадр выглядит как обычная съемка. Нейросеть позволяет убрать или добавить объект в кадр, заменить фон, изменить внешность персонажа, соединить несколько изображений, создать переход между планами. Многие подобные задачи и прежде решались средствами компьютерной графики, теперь к ним добавились генеративные инструменты. Незаметная обработка помогает не отвлекать зрителя от истории и расширяет постановочные возможности. Сама по себе ее незаметность не является проблемой.

Риск возникает, когда созданное или измененное изображение зритель принимает за свидетельство о реальном событии. В игровом кино или музыкальном клипе условность мира обычно заложена в самом жанре произведения. В документальном материале та же операция способна изменить контекст, например замена фона способна создать ощущение угрозы или благополучия, которого не было в исходном кадре, и тем самым изменить смысл события. Тогда вопрос уже не в том, насколько заметен эффект или велика доля сгенерированного изображения. Важно, сохранила ли обработка существенные обстоятельства события и не придала ли авторской версии вид зафиксированного факта. Скрытое вмешательство не должно создавать ложный контекст или выдавать созданный кадр за документальную фиксацию реальности.

При явной генерации условность становится частью языка произведения. Изображение может предстать как сон, метафора, фантазия, анимация, научно-популярная визуализация или стилизованная реконструкция. Зрителю предлагают воспринимать его как образ, а не как прямую съемку происходившего. Однако открытая условность тоже не дает режиссеру полной свободы: реконструкция может добавить неподтвержденные подробности, а метафора исказить явление, которое должна объяснять. Здесь возникает другой риск – эффектный образ способен оказаться декоративной вставкой, не связанной с драматургией фильма. Поэтому оба режима требуют режиссерской проверки, на чем основан кадр, какую задачу он выполняет и что зритель поймет из увиденного.

Человек в кадре и зрительское доверие

На общем плане условность изображения легче принять как часть художественного мира. Необычное пространство, архитектура, пейзаж или невозможное движение могут считываться как режиссерский прием. Крупный план человека воспринимается иначе. Зритель всматривается в реакцию, взгляд, дыхание, паузу перед словом, микродвижения мимики, едва заметное расхождение между тем, что герой говорит и что переживает. Внешней убедительности здесь недостаточно. Лицо может быть технически безупречным, но казаться пустым, словно эмоция в нем не родилась в ситуации, а была выбрана из набора знакомых признаков.

Напрашивается параллель между неубедительной актерской игрой и нейросетевой имитацией эмоции. И та и другая могут ограничиться внешними признаками переживания, за которыми не возникает внутреннего действия. Но разница существенна. Даже когда актер играет неточно, перед нами остается живой исполнитель, зритель видит тело, голос, неповторимую пластику и попытку человека справиться с ролью. Однако важно не спутать неубедительную имитацию переживания с художественной условностью. В театре и кино эмоция может намеренно передаваться через маску, позу, жест или пластический рисунок. Зритель принимает этот язык, когда условность открыто задана самим произведением.

Проблема генеративного лица, таким образом, не в том, что оно передает эмоцию внешними средствами, а в том, что фотореалистичный крупный план может обещать живое переживание, оставляя зрителю лишь его узнаваемые признаки. Возникает разрыв между достоверностью внешнего облика и убедительностью внутреннего состояния. Даже правдоподобное изображение может не совпасть с режиссерским замыслом в деталях. Если автор соглашается на «наиболее подходящий» вариант, он рискует потерять паузу, жест или интонацию, ради которых и строился кадр.

Почему эти детали так важны? Зрителю недостаточно увидеть реалистичное лицо или распознать на нем печаль. Переживание обретает смысл в истории конкретного человека – с его прошлым, отношениями, страхами и необходимостью выбора. Поэтому в крупном плане может быть важнее не фотографически точная слеза, а пауза перед ответом, не тревожный взгляд сам по себе, а попытка героя скрыть тревогу, не "выразительная эмоция", а расхождение между словами и интонацией. Такие подробности позволяют понять не просто, что чувствует человек, а почему происходящее важно именно для него.

Генеративная реконструкция: возможности и границы

Реконструкция существовала в документальном кино задолго до генеративного ИИ. Режиссеры обращались к постановочным сценам, анимации, макетам, архивным материалам и рассказам очевидцев, чтобы показать событие, которое камера не зафиксировала или не могла зафиксировать. Генеративные инструменты расширяют этот набор средств: отдельные образы теперь можно создавать быстрее, гибче и с меньшими производственными затратами. Но чем убедительнее выглядит созданный кадр, тем важнее определить его статус: показывает ли он подтвержденный факт, версию участника событий или авторское предположение.

Г. А. Мазурицкий связывает распространение ИИ в документальном кинематографе с риском исторической фальсификации и утраты доверия к фильму как к источнику исторической памяти. Он подчеркивает необходимость этических и правовых ориентиров, позволяющих сохранить различие между документом и его цифровой имитацией [4, с. 17–18, с. 22–24]. Однако само по себе применение ИИ не делает фильм недостоверным. Проблема возникает тогда, когда созданное изображение получает статус свидетельства, на который оно не имеет оснований.

Предположим, сохранился рисунок кораблекрушения, сделанный очевидцем. Это не фотография события, а его изображение глазами конкретного человека. Если известны автор рисунка, время и обстоятельства его создания, он может выступать свидетельством, но с неизбежными ограничениями личного взгляда. Анимация или генеративная сцена, построенная на основе такого рисунка, добавляет еще один уровень интерпретации. Поэтому режиссеру важно не только опереться на источник, но и не представить собственную визуальную версию как точную запись произошедшего.

Открытая условность помогает обозначить эту границу. Анимация не притворяется архивной съемкой и потому может дать зрителю понять, что перед ним реконструкция, образ памяти или субъективный взгляд. Но и сама условность не гарантирует точности: нарисованная или сгенерированная сцена может добавить подробности, которых нет в свидетельствах. Реконструкция становится убедительной не потому, что выглядит «как настоящая», а потому, что зрителю понятна ее связь с источником: рассказом героя, письмом, дневником, архивной фотографией, документом или достоверно атрибутированной записью. Закадровый комментарий помогает установить эту связь лишь тогда, когда точно передает содержание и контекст источника.

Созданный образ, впрочем, не всегда реконструирует прошлое. Иногда его задача – объяснить то, что трудно увидеть или представить. В одном из сюжетов программы «Галилео», поставленном автором статьи, речь шла о бытовой пыли и пылевых клещах. Их невозможно рассмотреть в обычной жизни, поэтому невидимый процесс был показан через игровую сцену, снятую на хромакее: пылинки превратились в балерин, исполняющих фуэте, а микроскопические клещи – в танцоров в смокингах, исполняющих экспрессивный танец. Зрителю не предлагали принять эту сцену за буквальное изображение микроорганизмов. Это была наглядная метафора: она помогала рассказать о невидимом явлении, сохраняя различие между научным фактом и способом его подачи. Генеративный ИИ может выполнять сходную задачу в научно-популярном кино, создавая выразительный образ там, где обычная съемка невозможна или недостаточна. Условие остается прежним: метафора должна прояснять содержание, а не заменять его вымыслом.

Другую функцию выполняют постановочные эпизоды в фильме Барта Лейтона «Самозванец» (The Imposter, 2012). Картина соединяет интервью, архивную хронику, документы и драматизированные эпизоды, основанные на рассказах участников истории. Реконструкция здесь не выдается за отсутствующий документальный материал. Она работает как визуализация субъективной версии прошлого: эпизоды сняты с актерами и выдержаны в подчеркнуто кинематографичной, почти сновидческой нуарной стилистике. Голос реального Фредерика Бурдена в отдельных фрагментах переходит в пространство визуализации, а актер как будто произносит его слова. Фильм удерживает зрителя между рассказом, памятью, версией и художественным воспроизведением. Это позволяет реконструкции не подменять свидетельство, а выявлять его сложную, противоречивую природу.

Генеративные технологии могут быть оправданы и в игровом повествовании, когда задача их применения сформулирована заранее. В мини-сериале «Мирный атом» (2024, режиссер Юрий Ярушников)¹ нейросети использовались для создания отдельных визуальных решений, включая сцену заседания ООН. В фильме «Ровесник» (2024, режиссер Федор Кудрявцев)² технология помогла соединить молодые версии персонажей с актерами, играющими их в другом возрасте, не заменяя живое исполнение сцены. Эти примеры относятся к разным задачам, но в обоих случаях ИИ не становится самостоятельным содержанием кадра: он решает конкретную производственную или художественную проблему.

Такой подход важен и для промпта. Б. Р. Рахманкулов предлагает рассматривать промпт как новый элемент киноязыка: текстовая инструкция способна задавать параметры пространства, действия, движения камеры, света, жанровой стилизации и композиции кадра [6, с. 138–150]. В этом смысле работа с промптом отчасти напоминает режиссерскую постановку задачи съемочной группе. Режиссер также формулирует, что должно произойти в кадре, из какой точки зритель увидит действие, какое время, настроение, фактура и ритм ему необходимы. Однако промпт не заменяет постановочное решение. Он лишь переводит его в форму, доступную генеративной системе. За словами «утренний свет», «крупный план», «тревожная пауза», «камера медленно приближается» по-прежнему должен стоять авторский выбор: зачем именно это нужно фильму и что зритель должен понять или почувствовать.

При этом генеративный визуал не обязан подражать игровому или документальному кино, чтобы быть художественно состоятельным. А. М. Орлов показывает, что ИИ-ролики могут складываться в музыкальное видео, визуальную поэму или последовательность, развивающуюся по «логике сна». Здесь существенны авторская интонация, ритм и организация образов во времени [5, с. 114–115, с. 240–242]. Но техническое удивление быстро исчерпывается, если за ним не возникает самостоятельного зрительского опыта. Даже в клипе, визуальной поэме или экспериментальном ролике режиссерская работа состоит не только в производстве эффектных изображений, но и в организации их движения, пауз, повторов, контрастов и смысловых связей.

Сегодня генеративный ИИ используют для доработки отдельных кадров, создания фонов, коротких анимационных фрагментов и интеграции сгенерированного изображения с живой съемкой. Продюсер П. Галин отмечает, что такая интеграция требует ручной обработки и контроля специалистов³. Смена инструмента не отменяет режиссерского выбора: ИИ расширяет варианты решения, но не определяет, какой из них необходим конкретному произведению.

Если созданный кадр мимикрирует под несуществующую хронику, одна из версий прошлого может незаметно приобрести вид доказательства. Если же способ изображения позволяет различить свидетельство и его художественное воплощение, генерация становится средством показать память, предположение, внутреннее переживание или субъективный взгляд. Граница допустимого проходит не по линии «снято камерой – создано нейросетью», а там, где интерпретацию начинают выдавать за документальный факт.

Режиссерская прозрачность

Не всякое применение ИИ требует одинакового объяснения зрителю. Очистка фонового шума, коррекция изображения или удаление случайного предмета могут оставаться частью обычной технической обработки, пока не меняют смысл показанного. Но если вмешательство изменяет или создает новое действие, меняет облик реального человека или придает постановочному кадру вид документальной записи, зрителю важно понимать не устройство технологии, а статус увиденного: перед ним свидетельство, реконструкция или художественный образ.

Обозначить реконструкцию можно средствами самого фильма. Ее могут отличать фактура и стилистика кадра, графическое решение, титр перед эпизодом или закадровый комментарий, связывающий изображение с источником. Способ зависит от контекста. Сновидению не требуется та же степень пояснения, что синтетической «архивной хронике». Если кадр убедительно имитирует запись реального события, пояснения только в финальных титрах может оказаться недостаточно: к этому моменту зритель уже успел принять изображение за доказательство.

Прозрачность начинается еще до выпуска фильма, с проверки материала внутри съемочной и редакторской команды. В исследовании Н. О. Автаевой, В. А. Бейненсон и К. А. Болдиной журналисты чаще называли важными для начинающего специалиста умение оценивать качество сгенерированного контента и проверять факты, чем умение составлять промпты: эти навыки отметили, соответственно, 46%, 39,5% и 37% опрошенных [1, с. 242–243]. Исследование посвящено региональным редакциям, а не кинорежиссерам, поэтому переносить его результаты на киноиндустрию напрямую нельзя. Но само различие задач здесь существенно: создать изображение – не то же самое, что проверить его точность и решить, можно ли использовать его в конкретной истории.

Для режиссера такая проверка начинается с простых вопросов. На чем основан кадр? Какие подробности добавила генерация? Не изменилось ли содержание события после обработки? Будет ли зрителю понятна разница между источником и его визуальным воплощением? Ответы важнее, чем название сервиса или сложность промпта. Иногда результат можно и нужно доработать, иногда вообще не включать в фильм.

Это различие хорошо видно на трех экранных примерах. В аргентинском сериале Бруно Стагнаро «Этернавт» (El Eternauta, 2025) генеративные инструменты использовали для создания сцены обрушения здания. По заявлению руководства Netflix⁴, выполнить этот эпизод традиционными средствами визуальных эффектов в рамках бюджета сериала было бы трудно. Здесь ИИ-технологии помогли осуществить постановочный замысел, не превращая сам способ создания кадра в предмет истории.

В фильме Роберта Земекиса «Тогда. Сейчас. Потом» (Here, США, 2024) цифровое изменение возраста позволило Тому Хэнксу и Робин Райт сыграть своих персонажей в разные периоды жизни. Предварительный результат можно было видеть уже на съемочной площадке⁵. В этом случае технология не заменяла актерское исполнение, а помогала сохранить его непрерывность, пока менялась внешность персонажей.

Иную задачу решала цифровая замена лиц в британской документальной программе Джемма Гандер «Я – алкоголик: путь к выздоровлению» (I’m an Alcoholic: Inside Recovery, BBC Two, 2022). Участники встреч «Анонимных алкоголиков» рассказывали о собственном опыте перед камерой, но сохранение их анонимности было условием съемки. Вместо привычного затемнения или размытия лица создатели использовали лица других людей⁶. Так, зритель мог видеть речь и реакции собеседников, не узнавая их внешности.

Последний пример особенно важен для разговора о доверии. Перед зрителем реальные участники и их рассказы, но лица в кадре им не принадлежат. Создатели фильма не скрывают замену: о ней говорится в начале программы, а при появлении героев возникает поясняющий титр. Поэтому зритель может следить за их эмоциями, понимая, какая часть изображения изменена и почему это сделано. Такая прозрачность не делает синтетическое лицо документальной записью внешности человека. Она помогает сохранить документальный статус его рассказа.

Эти случаи не предлагают универсального рецепта. Они показывают три разных основания для применения технологии – производственное, художественное и этическое. В каждом случае вопрос режиссера один: что именно генерация позволяет сделать для этой истории и какую ответственность создает ее использование? Режиссерская прозрачность не сводится к обязательной надписи «создано ИИ» на каждом кадре. Она требует точного решения о том, что зритель вправе принять за факт, что предложено ему как интерпретация и каким способом произведение помогает различить одно и другое.

Заключение

Генеративное изображение можно оценивать по тому, насколько убедительно оно сделано, но для режиссера этого недостаточно. Кадр должен работать в истории, а если он связан с реальными людьми и событиями, не приписывать действительности того, чего источник не подтверждает. Эти требования не всегда совпадают. Технически безупречная реконструкция может оказаться художественно лишней или создать у зрителя ложное представление о прошлом.

Различие между скрытой и явной генерацией помогает точнее определить риск. Незаметное вмешательство не обязательно нарушает доверие, техническая обработка может сохранить содержание снятого материала. Открытая условность, в свою очередь, не гарантирует достоверности, так как в реконструкцию тоже можно добавить неподтвержденные детали. Вопрос в том, какой смысл возник после вмешательства и сможет ли зритель отличить свидетельство от авторской версии.

Рассмотренные примеры показывают, что у генеративных и других цифровых средств нет одной «правильной» функции. Они могут помочь создать сложный эффект, показать персонажа в разном возрасте, защитить участника документального фильма или сделать зримым то, что невозможно снять напрямую. Необходимость каждого решения определяется задачей произведения. Ответственность режиссера – проверить его основание, выбрать форму предъявления и не позволить технической убедительности заменить ясность смысла.

За развитием генеративного видео интересно наблюдать. Еще недавно удивляла сама возможность создать кадр без камеры. Теперь интереснее другой вопрос: захочет ли зритель смотреть дальше, когда первое удивление пройдет? Возможностей для погружения в историю, вероятно, станет больше. Но по-настоящему интересно будет тогда, когда зритель перестанет спрашивать «как это сделано?» и захочет узнать, «что будет дальше?».

Литература

1. Автаева Н. О., Бейненсон В. А., Болдина К. А. Генеративные нейросети в региональных массмедиа: навыки использования и этические установки нижегородских журналистов и студентов // Научный диалог. 2025. Т. 14, № 8. С. 231–254.

2. Ершова Д. Е. Генеративное искусство и автоматизация эстетического выбора: критический анализ // Общество: философия, история, культура. 2026. № 3. С. 260–267.

3. Кочеляева Н. А. Искусственный интеллект и его возможности в современном кинопроизводстве: предварительные наблюдения // Вестник ВГИК. 2025. Т. 17, № 4. С. 171–179.

4. Мазурицкий Г. А. Цифровые технологии как угроза исторической достоверности в контексте документального кинематографа // Культура и образование: научно-информационный журнал вузов культуры и искусств. 2025. № 2 (57). С. 17–27.

5. Орлов А. М. Нейроэстетика. Визуал ИИ-роликов. СПб.: Реноме, 2026. 264 с. (Bibliotheca cinematographica).

6. Рахманкулов Б. М. Промпт как новый элемент киноязыка, или как Sora может изменить будущее цифрового кино? // Культура и искусство. 2025. № 2. С. 138–150.

7. Харса А. В., Калкили М. Р. Функциональная реализация внедрения технологий с применением искусственного интеллекта в кинопроизводстве // Парадигма. 2025. № 5, ч. 2. С. 74–80.

References

1. Avtaeva N. O., Bejnenson V. A., Boldina K. A. Generativny`e nejroseti v regional`ny`x massmedia: navy`ki ispol`zovaniya i e`ticheskie ustanovki nizhegorodskix zhurnalistov i studentov [Generative Neural Networks in Regional Mass Media: Skills in Use and Ethical Attitudes Among Nizhny Novgorod Journalists and Students] // Nauchny`j dialog. 2025. T. 14, № 8. Pp. 231–254. (in Russian)

2. Ershova D. E. Generativnoe iskusstvo i avtomatizaciya e`steticheskogo vy`bora: kriticheskij analiz [Generative Art and the Automation of Aesthetic Choice: a Critical Analysis] // Obshhestvo: filosofiya, istoriya, kul`tura. 2026. № 3. Pp. 260–267. (in Russian)

3. Kochelyaeva N. A. Iskusstvenny`j intellekt i ego vozmozhnosti v sovremennom kinoproizvodstve: predvaritel`ny`e nablyudeniya [Artificial Intelligence and its Capabilities in Modern Filmmaking: Preliminary Observations] // Vestnik VGIK. 2025. T. 17, № 4. Pp. 171–179. (in Russian)

4. Mazuriczkij G. A. Cifrovy`e texnologii kak ugroza istoricheskoj dostovernosti v kontekste dokumental`nogo kinematografa [Digital Technologies as a Threat to Historical Accuracy in the Context of Documentary Filmmaking] // Kul`tura i obrazovanie: nauchno-informacionny`j zhurnal vuzov kul`tury` i iskusstv. 2025. № 2 (57). Pp. 17–27. (in Russian)

5. Orlov A. M. Nejroe`stetika. Vizual II-rolikov [Neuroaesthetics. Visuals of AI Videos]. SPb.: Renome, 2026. 264 p. (Bibliotheca cinematographica). (in Russian)

6. Raxmankulov B. M. Prompt kak novy`j e`lement kinoyazy`ka, ili kak Sora mozhet izmenit` budushhee cifrovogo kino? [Prompt as a New Element of Cinematic Language, or How Sora Can Change the Future of Digital Cinema?] // Kul`tura i iskusstvo. 2025. № 2. Pp. 138–150. (in Russian)

7. Xarsa A. V., Kalkili M. R. Funkcional`naya realizaciya vnedreniya texnologij s primeneniem iskusstvennogo intellekta v kinoproizvodstve [The Functional Implementation of Technologies Using Artificial Intelligence in Film Production] // Paradigma. 2025. № 5, ch. 2. Pp. 74–80. (in Russian)