Алгоритмы берут слово: как AI меняет медиаиндустрию
Управляющий директор «Дзена» Александр Толокольников — о том, как искусственный интеллект меняет потребление новостей и работу редакций, и почему полагаться только на AI и читателям, и создателям контента пока рано
За день современный человек обрабатывает такой объем информации, на поиск и изучение которого еще несколько десятилетий назад уходили недели. Новостные ленты круглосуточно генерируют поток сообщений, и пользователи выбирают короткий формат потребления — во всем мире становятся все более популярными короткие информационные сводки в социальных сетях и на видеоплатформах. Это естественный для человеческой психики тренд: когнитивная нагрузка ниже, дофаминовый цикл быстрее
Фото: Предоставлено пресс-службой Дзена
Фото: Предоставлено пресс-службой Дзена
Однако короткий формат не всегда отражает ценный для пользователя контекст. Заголовок «ЦБ понизил ключевую ставку», например, фиксирует факт, но оставляет за кадром главное: на что это повлияет. А подробный материал с объяснениями может оказаться избыточным для короткого потребления.
Здесь и возникает пространство для искусственного интеллекта — технологии, которая способна моментально обрабатывать огромные массивы данных, отсеивать лишнее и адресно раскрывать суть. Так, в примере с ключевой ставкой одному пользователю AI может коротко рассказать о возможном снижении ставки по кредитам, а другому — об изменении условий по депозитам.
Поиск и адаптация информации — главные сценарии использования ИИ
Поиск информации стал основным сценарием использования генеративного AI. Еженедельное использование AI для получения информации в 2025 году выросло более чем вдвое — с 11% до 24%, обогнав создание медиаконтента. Среди тех, кто использует ИИ для поиска новостей, 54% обращаются к нему за последними событиями, а 47% задают уточняющие вопросы.
Однако важный тренд, который меняет ландшафт медиа — это не сама частота обращения к AI, а то, как именно пользователи взаимодействуют с технологией для поиска информации. Согласно прогнозам, встроенные функции генеративного AI в привычных приложениях в 2026 году будут использовать в три раза чаще, чем самостоятельные AI-инструменты. Причина — низкий порог входа: пользователям не нужно осваивать новые интерфейсы, достаточно открыть диалог с AI в знакомом сервисе.
AI-сводки сегодня активно интегрируют, к примеру, поисковые системы — прямо в выдаче предоставляют суммаризированную информацию. Традиционным медиа приходится пересматривать свой подход — быть гибкими, создавать дополнительную ценность за пределами краткого объяснения, которое генерирует AI.
В первую очередь, растет значимость эксклюзивной информации — возможность выехать на место происшествия или взять уникальный комментарий, например, сохраняется за «человеческой» редакцией. Во-вторых, медиаиндустрия стремится к глубокой персонализации — ищет индивидуальный подход к каждому пользователю ради сохранения интереса и вовлеченности. И подобные задачи, как ни парадоксально, помогает решать все тот же AI.
Персонализация контента: как это происходит
Пример AI-персонализации в медиа — подготовка уникальных новостных лент, вплоть до заголовков. История успеха китайской компании ByteDance, например, началась с запуска в 2012 году новостного агрегатора Toutiao, который адаптировал контент к интересам конкретных пользователей.
В отличие от американского BuzzFeed, где с технологиями работала команда редакторов, алгоритм Toutiao действовал автономно: не только подбирал релевантный контент, но и корректировал детали — например, делал заголовок более вирусным или понятным конкретному читателю. Уже в 2014 году у сервиса было 20 млн активных пользователей, а сегодня аудитория Toutiao достигает примерно 350 млн человек.
Идеи ByteDance получили развитие в разных уголках мира. Шведский медиахолдинг Bonnier News, например, с помощью AI объединяет новости, рассказанные несколькими изданиями, в короткие саммари, а также генерирует к заметкам вопросы для уточнения деталей и предлагает ссылки на материалы, которые помогают углубиться в тему.
А индийское издание Scroll.in делает персонализацию управляемой для самого читателя. Здесь AI не просто подбирает статьи, а меняет формат подачи: специальный слайдер позволяет регулировать глубину материала — от краткой сводки до развернутого анализа. А некоторые новости, например, об изменениях налоговых ставок, Scroll.in с помощью AI планирует превращать в интерактивный калькулятор, где читатель получает не текст, а готовый инструмент для расчетов.
Российские платформы не отстают от мировых трендов. В «Дзене», например, работают умный AI-дайджест дня, который собирает персональную подборку главных событий и AI-ассистент под кнопкой «Что это значит?» для более глубокого взаимодействия с контентом.
Ассистент пересказывает суть событий, объясняет контекст с учетом персональных интересов. А для тех, кто хочет разобраться в теме детальнее, он автоматически предлагает уточняющие вопросы (например, «Как это скажется на ценах?»), превращая пассивное чтение в диалог.
Кризис доверия: вызовы интеграции медиа с AI
Рост доли контента, созданного или обработанного AI, не только открывает перспективы для медиаиндустрии, но и создает специфические вызовы. Один из них — вопрос доверия. По данным исследований, его текущий уровень составляет всего 50%. И проблема связана не только с новизной технологии, но и реальным опытом ошибок.
Еще одно масштабное исследование, опубликованное в октябре 2025 года, показывает: в 45% ответов AI-чатботов на новостные запросы содержится как минимум одна серьезная проблема, такая как некорректная ссылка на источник или ее отсутствие, искажение фактов, устаревшая информация. ChatGPT, например, спустя полгода после смерти Римского Папы Франциска продолжает называть его действующим понтификом, игнорируя избрание Льва XIV.
От подобных ошибок не застрахованы и технологии, применяемые в медиа. Показательный пример — инциденты с ложными заголовками, сгенерированными функцией Apple Intelligence. Так, в одном из случаев система некорректно суммировала уведомления BBC Sport и сообщила, что англичанин Люк Литтлер выиграл финал чемпионата мира по дартсу за несколько часов до начала турнира.
В целом, дискуссия об ответственности за ошибки искусственного интеллекта в медиа напоминает споры о беспилотном транспорте. Кто виноват в ДТП — производитель, владелец или алгоритм? Правовые системы пока не дают ответа — но подобные вопросы активно обсуждаются.
При этом в России уже ведется работа над системой маркировки контента. В Минцифры рассматривают разные подходы — должен ли маркироваться контент, созданный AI, или, наоборот, оригинальные материалы. Участники дискуссии сходятся в одном: прежде чем вводить обязательные требования, необходим пилотный период, чтобы оценить реальные затраты и влияние на качество.
Точки роста: куда движется индустрия
Развитие AI в медиа в ближайшие годы будет происходить по нескольким направлениям. К примеру, технология найдет широкое применение в интерактивных форматах — от преобразования текста в видео и аудио до диалоговых сценариев с пользователем.
Второе важное направление — персонализация глубины подачи. С помощью AI пользователи смогут выбирать между краткими сводками и детальными аналитическими обзорами.
Наконец, пользователей ждет глобальное расширение контекста за счет совершенствования технологий перевода. Уже сегодня AI позволяет агрегировать новости из любых регионов мира, формируя персонализированные потоки многогранной информации.
AI меняет медиаиндустрию, и это уже свершившийся факт. Но важно помнить, что технологии являются всего лишь инструментами — выбор, как их использовать, а также разработка системы оценки их эффективности остаются за людьми. В случае с AI критически важно сохранять баланс между скоростью и точностью, персонализацией и достоверностью, удобством и ответственностью.