Роботы • 5 ноября 2025
«Де-генеративный контент». Как ИИ ломает старые правила медиабизнеса и перестраивает традиционные СМИ
«Де-генеративный контент». Как ИИ ломает старые правила медиабизнеса и перестраивает традиционные СМИ
Текст: Григорий Щеглов
Фото: Unsplash
Эпоха, когда редактор решал, что вам читать, мертва. Искусственный интеллект вручает пульт управления лично аудитории, превращая новости в бесконечный разговор. А еще разгружает журналистов от рутинной работы. Но у этой свободы есть цена. Разрушаются правила, на которых строились СМИ последние 100–200 лет, а индустрия вступает в главную битву: успеть продать свой контент машинам до того, как эти машины уничтожат старую бизнес-модель, основанную на кликах.
Эпоха, когда редактор решал, что вам читать, мертва. Искусственный интеллект вручает пульт управления лично аудитории, превращая новости в бесконечный разговор. А еще разгружает журналистов от рутинной работы. Но у этой свободы есть цена. Разрушаются правила, на которых строились СМИ последние 100–200 лет, а индустрия вступает в главную битву: успеть продать свой контент машинам до того, как эти машины уничтожат старую бизнес-модель, основанную на кликах.
Конец эпохи угадывания
До появления роботов дистрибуция контента была во многом линейной — и управляемой редактором. Газеты сами определяли повестку, а аудитория получала стандартные сообщения — без персонализации и подбора под себя. Редакции ориентировались прежде всего на общие интересы своей аудитории — часто массовой — и собственное понимание прекрасного, значимых и, как казалось, актуальных или острых тем. Поведение отдельных пользователей не учитывалось.
Правда, последние лет двадцать, с массовым распространением Интернета, медиакомпании пытались предугадать, что захочет читать, смотреть или слушать их аудитория. Алгоритмы рекомендаций анализировали клики, время просмотра и историю браузера, выстраивая из этих цифровых крошек портрет пользователя. Результат — появление информационных пузырей: рекомендательные ленты фактически читателям показывают то, что он, по мнению машины, хотел бы увидеть.
Генеративный ИИ предложил радикально иной подход. Технология позволяет читателю самому управлять информационным потоком через диалог. Например, вы читаете материал о криптовалютах и натыкаетесь на непонятный термин. Не нужно открывать новую вкладку и искать объяснение — можно задать вопрос машине прямо здесь, получив ответ на своем уровне понимания.
Это можно сравнить с погружением в Wikipedia: пользователь начинает с одной статьи, а затем по гиперссылкам уходит все глубже в интересующие аспекты темы.
На платформе X уже видны первые последствия такого поведения: пользователи отмечают встроенного чат-бота Grok под каждым постом, задавая дополнительные вопросы о трендовых новостях. Это инстинктивная реакция.
Вместо пассивного потребления информации читатели начинают воспринимать новость как начало разговора или дискуссии.
Новый подход также можно «пощупать» в ChatGPT. Не так давно компания OpenAI анонсировала запуск новой функции Pulse. Она предоставляет пользователям персонализированные обновления на основе их интересов, истории чатов и подключенных данных. Пользователи в ответ могут корректировать контент, запрашивая конкретные темы, и давать обратную связь с помощью лайков или дизлайков.
Но возникает вопрос, меняется ли при этом сам характер нашего взаимодействия с информацией? Не создает ли ИИ еще более плотный информационный пузырь?
Мария Гусарова
шеф-редактор «Инка»
«Новости вокруг тебя, хочешь ты этого или нет. Одним чат-ботом ты физически не сможешь ограничиться — а как же телевизор, друзья, другие каналы и соцсети? Эта информация поступает в голову иной раз помимо желания. И работающие с новостями люди обычно открыты для этого потока, проверяя и по возможности используя всю входящую информацию; случайно замеченную на экране соседа в метро публикацию, объявление на доме, рекламу между сериями какого-то шоу, и так далее. Чат-бот же зачастую просто упорядочивает большой объем информации по требуемым направлениям — это облегчает поиск, но не ограничивает получение новостей».
Что это значит для СМИ
Но изменения касаются не только читателей. Для медиакомпаний ИИ становится инструментом, который трансформирует весь производственный цикл. Рутинные процессы автоматизируются: транскрибация интервью, первичный анализ больших массивов данных, мониторинг множества источников одновременно — все это машина выполняет в разы быстрее человека.
Освободив журналистов от механической работы, технологии в идеале возвращают им время для того, что ИИ по-прежнему не умеет: глубокого анализа, построения сложных нарративов, проведения расследований, требующих критического мышления и этических суждений.
Руслан Салахбеков
журналист
«ИИ уже освобождает журналиста от части рутины. Помогает в поиске информации, в переводе с языка на язык. Нейросеть может помочь сделать по крайней мере черновую работу, а человеку останется только перепроверить и отредактировать текст. Конечно, есть недостатки, но похожие недостатки я вижу, к сожалению, едва ли не в половине текстов, написанных журналистами и тем более блогерами».
Меняется и сама форма контента. Одна статья теперь может существовать в десятке версий одновременно: утренняя аудиосводка для тех, кто едет на работу, короткое видео для молодежи. подробный лонгрид для вечернего чтения. Генеративный ИИ позволяет адаптировать материалы под любой формат и контекст потребления без необходимости создавать каждую версию вручную.
Руслан Салахбеков
журналист
«Трудно сказать, закономерное это развитие привычных СМИ или нет. Были уже предположения, что в будущем “будет одно сплошное телевидение”, — подобные прогнозы появляются и по поводу других новых технологий. С одной стороны, почему бы и нет, если такие диалоги удобны пользователю. С другой — видели мы уже многое и разное, но не всегда одно вытесняет другое. И телевидение по-прежнему востребовано, и даже печатные СМИ, которые хоронят столько, сколько я себя помню».
Однако для полноценной реализации концепции новостей как диалога нужна правильная информационная основа. Современные большие языковые модели тренируются на огромных массивах данных, но для новостного контекста это палка о двух концах. Слишком широкий набор данных приносит шум и общие знания там, где нужна специфика и актуальность.
Решением может стать создание специализированных новостных корпусов — проверенных баз данных от надежных издательств или агентств вроде РИА и ТАСС, к которым могут подключаться различные медиаплатформы. Компании ProRata и NewsGuard уже работают над подобными продуктами. Идея в том, чтобы ИИ имел доступ не ко всему интернету, а к кураторской выборке качественных источников.
Это создает новую экосистему, в которой технологические команды создают пользовательский опыт, специализированные брокеры контента собирают и верифицируют информационную базу, а журналисты доводят до ума материалы на последнем этапе редактуры. Примечательно, что в этой схеме крупным технологическим гигантам отводится роль создателей инфраструктуры (самих языковых моделей), но не обязательно монополистов всей цепочки.
Экономия или потери
ИИ перестраивает и бизнес-модели медиа. Традиционные метрики — просмотры, клики, время на странице — теряют актуальность, когда взаимодействие с контентом становится диалогом. Как измерять ценность сессии, где читатель задал пять вопросов и получил персонализированные ответы?
Руслан Салахбеков
журналист
«Кликов и трафика новые GPT-сервисы, конечно, лишают. Традиционные медиа на это уже жалуются. Но мы как потребители всегда ищем удобства и мы его находим. Зачем ходить в СМИ за информацией, если ее уже вытащила нейросеть? И если мы раз за разом убеждаемся, что она делает это корректно?»
Впрочем, возникают новые монетизационные возможности. Премиум-доступ к более глубоким ИИ-ассистентам. Специализированные корпоративные решения, где компании получают аналитику по индустрии через диалоговый интерфейс.
Меняется и роль рекламы. Вместо баннеров и прероллов появляется возможность нативной интеграции через контекстные рекомендации. Читаете о новых тенденциях в устойчивой моде — ИИ может предложить релевантные бренды и продукты, но уже не как назойливую рекламу, а как часть диалога. Эту модель уже активно развивают крупнейшие медиахолдинги: OpenAI, например, заключила партнерства с Associated Press, Axel Springer и Le Monde, получив доступ к их контенту и открыв путь к новым форматам монетизации.
Новая роль журналиста
Парадоксально, но чем мощнее становится ИИ, тем важнее роль человека-журналиста. Машины могут обрабатывать данные, но не могут задавать правильные вопросы. Они способны анализировать тренды, но не чувствуют, что волнует людей на эмоциональном уровне.
Мария Гусарова
шеф-редактор «Инка»
«Журналисту сегодня совершенно необходим навык промпт-инженера, хотя бы базовый, чтобы составлять корректные запросы для ИИ. Это в разы ускоряет создание статей, любых, новостных и аналитических, экономит время. Но ИИ — это как очень сообразительный, шустрый и исполнительный, но совершенно неопытный студент-стажер. Так что пусть пока ИИ будет новостным поводом, а не писателем этих самых новостей. О повышении поговорим с ним лет эдак через 10».
Журналист будущего — это куратор, который направляет ИИ, настраивает контекст, проверяет факты и, главное, задает повестку. Технология усиливает человеческие возможности, но не заменяет человеческое суждение.
Меняется и необходимый набор навыков. Современному журналисту нужно понимать, как работает ИИ, уметь создавать эффективные промпты, знать ограничения технологии. По сути, появляется новая специализация — журналист-инженер, который одинаково свободно владеет словом и технологией.
Илья Носырев
журналист, редактор «РБК PRO»
«ИИ для журналистов не вызов, а возможность. Те, кто научится правильно работать с ИИ, смогут создавать СМИ, где людей нужно в пять раз меньше, чем сейчас».
Трансформация медиабизнеса под влиянием ИИ только начинается. Мы находимся примерно на том же этапе, на каком был интернет в середине 1990-х: технология существует, ранние последователи уже экспериментируют с ней, но массовое принятие и по-настоящему прорывные приложения, кажется, еще впереди.
