big

Концепция

НЕ ПРОМПТ — медиа о влиянии генеративного искусственного интеллекта на современную визуальную культуру. Оно исследует, как нейросети меняют дизайн, фотографию, моду и искусство, а также отношение человека к изображениям.В основе медиа — идея, что искусственный интеллект становится не просто инструментом создания визуального контента, а самостоятельным фактором изменения визуальной среды. Генерация изображений ставит новые вопросы об авторстве, оригинальности, эстетике и границах человеческого творчества.Главная ценность НЕ ПРОМПТ — критическое осмысление визуального контента, созданного с помощью ИИ. Медиа не учит писать промпты и пользоваться нейросетями, а помогает понимать, как они работают с образами, какие визуальные закономерности создают и как влияют на современную культуру.

Источники данных для медиа

1. Социальные сети и визуальные платформыTikTok, Pinterest, Instagram*, Behance, Are.na. — Примеры использования ИИ в дизайне, фотографии, моде и искусстве. — Визуальные эксперименты и работы независимых авторов. — Обсуждения новых тенденций и реакция аудитории на ИИ-контент.Эти источники используются для поиска тем и визуальных примеров для публикаций.*Instagram принадлежит компании Meta, признанной экстремистской организацией, деятельность которой запрещена в Рос

2. Профессиональные медиа и тематические платформы— It’s Nice That — публикации о современном дизайне, иллюстрации и творческих проектах. — The Blueprint — материалы о моде, искусстве и визуальной культуре. — Creative Applications — проекты на пересечении искусства и новых технологий. — Dezeen — архитектура, дизайн и технологические эксперименты.Используются для поиска интересных проектов, интервью, авторских работ и примеров интеграции ИИ в творческие индустрии.

3. Научные исследования и официальные источники— arXiv — научные публикации о генеративных моделях и компьютерном зрении. — OpenAI, Google DeepMind — исследования, документация и информация о развитии генеративных технологий. — C2PA — материалы о происхождении и подлинности цифрового контента.Эти источники нужны для проверки фактов, понимания принципов работы технологий и подготовки аналитических публикаций.

4. Собственные материалы редакцииРедакция самостоятельно проводит эксперименты с генеративными инструментами, сравнивает результаты разных моделей и исследует особенности полученных изображений.Например, редакция предлагает нескольким нейросетям создать изображение по одинаковому запросу, после чего сравнивает результаты: композицию, стилистику, повторяющиеся образы и визуальные ошибки.Из этих экспериментов формируются публикации рубрики «ЧЕЛОВЕК / ИИ» и «ГЛАЗАМИ НЕЙРОСЕТИ».

5. Материалы сообществаКомментарии, пользовательские изображения, мнения дизайнеров, фотографов и художников, личный опыт взаимодействия с генеративными инструментами.Материалы сообщества позволяют узнать, как специалисты воспринимают изменения в своих профессиях, какие проблемы замечают и какие вопросы хотят обсудить.Они становятся основой для дискуссий, интервью и следующих редакционных тем.

Схема данных с разделенем на человеческую и машинную обработку

Original size 4901x2910

Гайдлайны для автоматизированных сервисов

ИИ получает от редактора тему, название рубрики, исходные материалы и конкретную задачу. Результатом его работы становится структурированный черновик публикации с анализом, ссылками на источники и пометками о том, что необходимо проверить.

Original size 2592x1687
Original size 2592x1687

Дополнительные правила работы ИИ— достоверность: не придумывай источники, авторов, цитаты и факты. — прозрачность: указывай, какие части материала созданы или обработаны с помощью ИИ. — авторство: не присваивай себе авторство найденных изображений и проектов. — объективность: разделяй факты, наблюдения и интерпретации. — редакционный контроль: не принимай самостоятельных решений о публикации.

Пример работы системы.
Сценарий: «Почему нейросети так часто создают одинаковые изображения?»

01 исходные данные — редакторРедактор замечает, что в социальных сетях часто встречаются изображения, созданные нейросетями, с похожей эстетикой: глянцевые поверхности, неестественное освещение, идеализированные лица и повторяющиеся композиции. Он собирает подборку таких изображений из Pinterest, Behance и Instagram* и передает их ИИ с задачей выявить общие визуальные приемы.02 машинная обработка — ИИИИ анализирует изображения и группирует их по визуальным признакам: цветовой палитре, композиции, освещению, фактурам и стилистике. Выделяет повторяющиеся элементы и составляет описание сходств. Дополнительно предлагает возможные причины появления такой эстетики, отделяя наблюдения от гипотез.03 проверка результатов — редакторРедактор проверяет выделенные закономерности, изучает оригиналы изображений и уточняет контекст их создания. Отбирает наиболее показательные примеры и формирует визуальную подборку. В подписи объясняет, какие приемы повторяются и почему они могут создавать ощущение однотипности. Неподтвержденные выводы ИИ исключает.04 результат — аудиторияПубликация выходит в Telegram в рубрике «AI-SLOP DETECTOR» в формате карусели с примерами изображений и комментариями к ним. Читатели сравнивают работы, замечают повторяющиеся приемы и делятся собственными примерами. Итог эксперимента — визуальное исследование, которое помогает аудитории осознать особенности эстетики генеративных изображений и сформировать собственное мнение о ней.*instagram принадлежит компании meta, признанной экстремистской организацией, деятельность которой запрещена в России

НЕ ПРОМТ: автоматизированное медиа
Project created at 08.11.2026
We use cookies to improve the operation of the HSE website and to enhance its usability. More detailed information on the use of cookies can be fou...
Show more