Генеративный искусственный интеллект и визуальная коммуникация в социальных медиа: сравнительный анализ научных подходов

Abstract

генеративные нейросети за короткое время превратились из специализированного инструмента в широко доступную технологию. В статье анализируется, как это меняет визуальную коммуникацию в социальных медиа. Рассматриваются основные подходы к изучению ИИ в медиа, проводится их сравнение и выявляется главный пробел: исследователи чаще обращаются к автоматизации журналистики, чем к трансформации визуального общения в соцсетях. Выделены три подхода – технологический, медиакоммуникационный и социокультурный. Каждый из них обладает собственной значимостью, но по отдельности не дает целостной картины. Новизна работы – в систематизации этих подходов и в обосновании комплексного взгляда: нейросети меняют не только технологии создания изображений, но и механизмы производства, передачи и восприятия визуальных смыслов в цифровой среде. Актуальность исследования обусловлена стремительным распространением генеративного искусственного интеллекта в практике создания медиаконтента и ростом его влияния на процессы цифровой коммуникации. Особое значение данные изменения приобретают в социальных медиа, где визуальные сообщения становятся одним из ключевых инструментов привлечения внимания аудитории и формирования общественных представлений. В работе использованы методы анализа научной литературы, сравнительного анализа и систематизации исследовательских подходов. Проведенное исследование показывает, что влияние генеративного ИИ выходит за рамки технологических аспектов и затрагивает коммуникативные, культурные и социальные характеристики медиасреды. Сделан вывод о необходимости комплексного изучения трансформации визуальной коммуникации с учетом особенностей производства контента, алгоритмов его распространения на цифровых платформах и практик восприятия аудиторией. Полученные результаты могут быть использованы в дальнейших исследованиях медиакоммуникаций, цифровой культуры и социальных медиа. generative neural networks have rapidly evolved from a specialized tool into a widely accessible technology. This article examines how this transformation is reshaping visual communication in social media. The study reviews the main approaches to researching artificial intelligence in media, compares them, and identifies a key research gap: scholars tend to focus more on the automation of journalism than on the transformation of visual communication in social networks. Three approaches are distinguished – technological, media-communication, and sociocultural. Each of them is significant in its own right; however, none provides a comprehensive understanding when considered separately. The novelty of this study lies in the systematization of these approaches and in substantiating an integrated perspective: neural networks are changing not only the technologies of image creation but also the mechanisms of production, transmission, and perception of visual meanings in the digital environment. The relevance of the research is determined by the rapid spread of generative artificial intelligence in media content production and the growing influence of these technologies on digital communication processes. These changes are particularly important in social media, where visual messages have become one of the key instruments for attracting audience attention and shaping public perceptions. The study employs methods of scientific literature analysis, comparative analysis, and systematization of scholarly approaches. The findings demonstrate that the impact of generative AI extends beyond purely technological aspects and affects the communicative, cultural, and social characteristics of the media environment. The study concludes that the transformation of visual communication should be examined through a comprehensive approach that takes into account content production practices, algorithms of content distribution on digital platforms, and audience perception patterns. The results may be used in further research on media communications, digital culture, and social media.