В творческих индустриях искусственный интеллект (ИИ) применяют все чаще — от генерации изображений до рекламных кампаний. Часть специалистов видит в нейросетях новый рабочий инструмент, тогда как другие говорят о рисках для авторства и творческих профессий. Очередным поводом для дискуссии стал рекламный ролик Dior: зрители заподозрили его создателей в использовании ИИ. Как нейросети меняют искусство и помогают ли они художникам на самом деле — в материале «Известий».

Почему рекламу Dior заподозрили в использовании ИИ

Dior выпустил короткометражный фильм Christian Dior’s Night in Color; режиссером стал французский аниматор Сильвен Шоме. Действие переносит зрителей в Париж 1949 года: актриса Марлен Дитрих подбирает платье для съемок цветной картины, а Кристиан Диор вместе с работниками ателье создает для нее наряд, вдохновленный известным платьем Junon.

В фильме участвовали Роберт Паттинсон в роли рассказчика, а также Луи Гаррель, Камий Коттен, Рианна, Джош О’Коннор, Лейкит Стэнфилд и другие артисты, озвучившие персонажей. Проект представлен как рисованная анимационная история, созданная под руководством Шоме. На сайте Dior сообщили, что фильм делали несколько месяцев и работа включала тщательный ручной труд.

Сильвен Шоме

Технически мы работаем так же, как это делали в 1940-х годах. Все вырезается, каждый персонаж анимируется отдельно, а затем всё собирается на фоне декораций.

После выхода ролика пользователи соцсетей заметили отдельные детали: странное изображение пальцев, искаженные надписи и неестественные движения персонажей. Часть зрителей предположила, что в производстве могли применять искусственный интеллект.

Cartoon Brew поначалу описало ролик как рисованную анимацию, однако позже изменило заголовок публикации. Редакция указала, что, по ее мнению, в производстве могли использовать ИИ, и сообщила, что запросила комментарии у Dior и Шоме. Журнал Business of Fashion тоже осветил возникшую дискуссию и отметил, что на момент публикации не получил быстрого ответа от бренда.

От компьютерной графики к генеративным нейросетям

Вычислительные технологии в творчестве начали применять задолго до современных нейросетей. Уже в 1960-х художники экспериментировали с компьютерами и создавали изображения при помощи алгоритмов. Подобные работы вошли в компьютерное искусство: машина выполняла инструкции, заданные человеком, а итог зависел от выбранных правил и параметров.

Справка «Известий»

Одним из известных примеров раннего взаимодействия искусства и программирования стала система AARON: художник Гарольд Коэн задумал ее в конце 1960-х и начал разрабатывать в начале 1970-х. Программа создавала рисунки, следуя заложенным в нее правилам. Коэн применял ее, чтобы исследовать, можно ли перевести художественные решения и представления о композиции в программный код. В ранних версиях AARON делала черно-белые изображения, которые художник потом раскрашивал вручную.

В следующие десятилетия вычислительные методы становились сложнее. В 2010-х широкое распространение получили генеративно-состязательные сети — GAN. Они включают две нейросети: одна формирует изображения, а вторая их оценивает, помогая системе постепенно улучшать результат. Следующий этап связан с диффузионными моделями. Во время обучения они изучают процесс постепенного добавления шума к изображениям, а при генерации выполняют обратное преобразование — постепенно восстанавливают изображение из случайного шума. На таких технологиях основана работа многих современных генераторов изображений.

В 2021 году OpenAI представила DALL-E — модель, которая умеет создавать изображения по текстовым описаниям. В 2022 году подобные инструменты стали доступны широкой аудитории благодаря распространению Midjourney и Stable Diffusion. В отличие от ранних алгоритмов, современные генеративные модели обучаются на больших массивах данных и способны создавать разнообразные изображения в ответ на запрос пользователя.

Итак, компьютерное искусство, алгоритмическая генерация и современный генеративный ИИ связаны, однако используют разные подходы. Ранние системы работали в основном по правилам и алгоритмам, заданным художником, а современные генеративные нейросети обучаются на больших массивах данных и создают изображения на основе выявленных в них закономерностей.

Помогает ли искусственный интеллект художникам

Генеративные нейросети можно применять на разных этапах творческой работы. Художники и дизайнеры с их помощью ищут визуальные идеи, подбирают цветовые сочетания, делают эскизы и проверяют варианты композиции. Полученные изображения способны стать отправной точкой для дальнейшей работы, но не обязательно используются как готовый результат.

Влияние подобных инструментов на творчество исследовали авторы работы, опубликованной в журнале PNAS Nexus в 2024 году. Они проанализировали более 4 млн работ, созданных свыше 50 тыс. пользователей платформы для цифрового искусства. Согласно результатам, использование генеративного ИИ было связано с ростом творческой продуктивности примерно на 25% и с увеличением количества отметок «избранное» в расчете на просмотр на 50%.

Справка «Известий»

Исследователи выявили и другую тенденцию: средний показатель содержательной новизны работ со временем падал, то есть изображения становились более похожими по объектам и сюжетам. При этом максимальная содержательная новизна отдельных работ, наоборот, росла. Снижалась и визуальная новизна — в частности, с точки зрения стилистических особенностей изображений. Это говорит о неоднозначном результате: нейросети дают возможность создавать больше работ и пробовать новые идеи, но в среднем произведения могут становиться менее разнообразными.

Важно и то, как именно художник применяет технологию. В исследовании, опубликованном в Computers in Human Behavior: Artificial Humans в 2024 году, ученые провели три эксперимента с участием 560 человек. Они установили, что произведения, созданные при помощи ИИ, могли восприниматься как более инновационные, но одновременно — как менее аутентичные и требующие меньших усилий от автора. При этом негативная оценка проявлялась сильнее, когда нейросеть использовали непосредственно для создания итоговой работы, а не для поиска идей.

Для рекламных и дизайнерских команд ИИ тоже может быть инструментом подготовки концепций и вариантов визуального контента. Он помогает быстрее проверить несколько направлений оформления или адаптировать материалы под разные форматы. Вместе с тем качество результата зависит от постановки задачи, отбора изображений и последующей доработки. Поэтому оценивать влияние технологии лишь по скорости генерации недостаточно: важны и художественные решения, и то, насколько итоговая работа отвечает задаче.

Как бренды используют нейросети

В маркетинге генеративный ИИ используют для разработки рекламных концепций, создания изображений и текстов, подготовки публикаций для соцсетей и адаптации контента под разные аудитории. Бренды могут применять нейросети как на этапе поиска идеи, так и при производстве отдельных элементов рекламного материала. При этом степень участия технологии в готовом продукте может быть разной: от вспомогательной обработки до генерации значительной части изображения.

Такой подход дает дополнительные возможности для тестирования визуальных решений. Например, команда может подготовить несколько вариантов рекламной композиции, оценить их соответствие фирменному стилю и выбрать направление для дальнейшей работы. Однако возможность быстро получить множество изображений сама по себе не гарантирует, что они будут оригинальными, точными или подходящими для конкретной аудитории.

Влияние генеративного ИИ на восприятие брендов исследовали авторы работы, опубликованной в Journal of Retailing and Consumer Services в 2024 году. В трех экспериментах они проверяли, как аудитория реагирует на применение нейросетей при создании публикаций в социальных сетях. Результаты показали, что раскрытие информации об использовании ИИ могло снижать воспринимаемую подлинность бренда и ухудшать отношение потребителей к нему. При этом негативная реакция была менее выраженной, если нейросеть помогала человеку создавать контент, а не полностью заменяла его.

Эти результаты не говорят о том, что аудитория всегда отрицательно относится к рекламным материалам, созданным при помощи ИИ. Исследование рассматривало конкретные сценарии взаимодействия брендов с подписчиками, а реакция может зависеть от характера контента, степени человеческого участия и ожиданий потребителей. Поэтому для компаний важен не только сам факт применения нейросетей, но и то, какую роль они играют в производстве материала. Одни бренды могут открыто рассказывать об использовании новых инструментов, другие — делать акцент на работе дизайнеров и художников. В любом случае прозрачность процесса становится частью коммуникации с аудиторией.

Почему художники спорят об использовании ИИ

Одно из главных противоречий связано с материалами, на которых обучаются генеративные модели. Для создания изображений нейросети анализируют большие массивы данных, включая произведения художников, опубликованные в интернете. При этом авторы исходных работ не всегда знают, что их изображения могли использоваться для обучения моделей, и не обязательно давали на это согласие.

Художников также тревожит возможность воспроизводить особенности чужого стиля. Пользователь может попросить нейросеть создать изображение, похожее на работы конкретного автора, не обращаясь к нему за разрешением. Это поднимает вопросы о границах творческого заимствования, защите авторского труда и распределении доходов от использования технологий.

В 2024 году исследователи опубликовали в материалах конференции AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society работу, основанную на опросе 459 художников из США. Авторы изучали отношение профессионального сообщества к возможной пользе генеративных инструментов и рискам их применения. В работе отмечались опасения по поводу влияния ИИ на рынок творческого труда, нарушения прав на произведения, принадлежности сгенерированных изображений и недостаточной прозрачности обучения моделей.

При этом отношение художников к технологии нельзя свести к одной позиции. Генеративные инструменты могут применяться самими авторами в творческом процессе, но одновременно создавать конкуренцию на рынке иллюстраций и других визуальных услуг. Поэтому обсуждение ИИ касается не только эстетики новых изображений, но и условий работы людей, чьи произведения становятся частью цифровой среды.

Почему зрители иначе воспринимают искусство нейросетей

Восприятие произведений, созданных при помощи ИИ, зависит не только от их внешнего вида. Для зрителей может иметь значение, кто принимал решения в процессе работы, сколько времени и усилий вложил автор и насколько самостоятельно он создал итоговую композицию.

В исследовании, опубликованном в Computers in Human Behavior: Artificial Humans в 2024 году, участники оценивали произведения, созданные при разной степени участия генеративного ИИ. Работы с применением нейросетей могли казаться более новаторскими, но одновременно воспринимались как менее аутентичные и требующие меньших усилий от автора. Ученые также установили, что раскрытие информации о вкладе художника в совместную работу с ИИ могло смягчать негативное восприятие.

Похожие вопросы возникают и в рекламе. Если зритель узнает, что бренд использовал нейросеть для создания контента, это может влиять на восприятие самой компании. Исследование публикаций в социальных сетях, проведенное в 2024 году и опубликованное в журнале Journal of Retailing and Consumer Services, показало, что реакция аудитории различалась в зависимости от того, помогал ли ИИ человеку создавать контент или заменял его в этом процессе.

Однако эти результаты не позволяют утверждать, что зрители всегда предпочитают произведения, созданные без технологий. Эксперименты показывают определенные закономерности восприятия в заданных условиях, но отношение к конкретной работе может зависеть от ее содержания, контекста и ожиданий аудитории.

Кому принадлежит произведение, созданное нейросетью

Широкое распространение генеративных моделей заставило юристов задаться вопросом: можно ли считать человека автором изображения, если значительную часть работы выполнила нейросеть? Однозначного ответа для всех стран нет. Правила различаются в зависимости от законодательства, а правовая оценка может зависеть от того, насколько существенным был творческий вклад человека.

В январе 2025 года Бюро авторского права США опубликовало вторую часть доклада об искусственном интеллекте и авторском праве. Ведомство пришло к выводу, что результаты генерации могут охраняться авторским правом в США, если человек определил достаточное количество выразительных элементов произведения. Это возможно, например, когда автор самостоятельно дорабатывает изображение или творчески комбинирует его с другими материалами. Одного текстового запроса к нейросети для получения авторско-правовой защиты, согласно докладу, недостаточно.

Шира Перлмуттер, регистратор авторских прав США и директор американского Бюро авторского права

Если творчество выражается с помощью систем искусственного интеллекта, оно продолжает пользоваться правовой защитой. Однако распространение такой защиты на материалы, выразительные элементы которых определяются машиной, скорее подорвало бы конституционные цели авторского права, чем способствовало бы их достижению.

При этом вопрос об авторстве нужно отделять от вопроса о правомерности использования чужих произведений для обучения моделей. Даже если человек внес достаточный творческий вклад в итоговое изображение, это не значит, что автоматически решены возможные претензии к данным, на которых обучалась нейросеть.

Представители индустрии тоже высказывают свою позицию по защите творческого труда. Исполнительный вице-президент Sony Music по вопросам ИИ Джефф Тейлор в статье для Всемирной организации интеллектуальной собственности выступил за принципы согласия, вознаграждения, указания авторства и прозрачности при использовании работ артистов для обучения моделей.

Джефф Тейлор

Разработчики ИИ должны получать разрешение, прежде чем использовать произведения артиста для обучения или клонирования.

Итак, применение ИИ в искусстве затрагивает сразу несколько вопросов: от возможностей для творческой работы до прав авторов и ожиданий аудитории. Нейросети способны ускорять отдельные этапы производства и расширять набор доступных инструментов, но одновременно меняют представления о самостоятельности художника, оригинальности и авторстве. Споры вокруг ролика Dior показывают, что для зрителей важно не только конечное изображение, но и то, каким способом оно было создано.