Мета дослідження: обґрунтувати методологічні межі залучення технологій штучного інтелекту (ШІ) до наукових досліджень аудіовізуального мистецтва та медіавиробництва, розмежувавши функції, у яких ШІ розширює інструментарій мистецтвознавця, і функції, у яких його застосування руйнує валідність результату або порушує академічну доброчесність.
Методи: аналітичний огляд літератури 2019–2026 рр. (цілеспрямований пошук за ключовими словами українською та англійською мовами у відкритих наукових ресурсах; добір рецензованих праць з експлікованою методологією за змістовою релевантністю) за напрямами цифрових гуманітарних наук, обчислювального дослідження візуальної культури та етики наукової комунікації; порівняльний аналіз редакційних політик щодо ШІ; типологізація функцій ШІ; моделювання процедурного протоколу. Емпірична основа – досвід викладання освітнього компонента «Методологія наукових досліджень в медіагалузі» для магістрів спеціальності «Аудіовізуальне мистецтво та медіавиробництво».
Наукова новизна: загальні принципи відповідального використання ШІ перенесено на специфіку мистецтвознавчого дослідження аудіовізуального твору, об’єктом якого є не текст і не однорідний числовий масив, а часова поліфонічна структура, і конкретизовано з урахуванням трьох її властивостей – часовості, поліканальності та опосередкованості копією; запропоновано модель допустимості ШІ-асистування з чотирма режимами (три – для дослідницької частини, один – для художнього проєкту), що відповідає двоскладовій структурі кваліфікаційної роботи магістра творчої спеціальності.
Результати: встановлено, що ШІ обіймає в дослідженні три позиції – інструмента, об’єкта та середовища художньої практики, – і змішування цих позицій є основним джерелом методологічних помилок. Показано, що обчислювальний зір (computer vision) і методологія дистанційного бачення (distant viewing) розширюють формально-стилістичний аналіз до масштабу корпусу творів, проте не заміщують інтерпретації. Запропоновано типологію функцій ШІ за етапами дослідницького циклу з розподілом на режими «без розкриття», «з обов’язковим розкриттям» і «неприйнятне використання» для дослідницької частини та окремий режим «творче використання» для художнього проєкту. Виокремлено сім епістемологічних ризиків і чотири критерії валідності. Розроблено восьмикроковий протокол інтеграції ШІ в кваліфікаційне дослідження магістра, кроки якого прив’язано до етапів і структурних елементів кваліфікаційної роботи; протокол подано у формі чек-листа з контрольними точками та бланка реєстру застосувань ШІ.
Висновки: продуктивною формою залучення обчислювальних методів є двоступеневий дизайн: спочатку обчислювальний відбір аномалій у корпусі, потім їх пояснення близьким прочитанням (close reading). Операції, результат яких піддається незалежній верифікації, є прийнятними за умови розкриття; інтерпретація, наукова новизна та висновки не можуть бути делеговані без втрати авторства.
Ключові слова: методологія наукового дослідження; штучний інтелект; аудіовізуальне мистецтво та медіавиробництво; обчислювальний зір; дистанційне бачення; академічна доброчесність.
The purpose of the study: the study substantiates the methodological limits of using artificial intelligence (AI) in scholarly research on audiovisual art and media production, distinguishing the functions in which AI extends the art scholar’s toolkit from those in which its use undermines validity or violates academic integrity.
Methods: an analytical literature review of scholarly sources (2019–2026; targeted keyword search in Ukrainian and English in open scholarly resources; selection of peer-reviewed works with explicit methodology based on topical relevance) in digital humanities, computational study of visual culture, and the ethics of scholarly communication; comparative analysis of editorial AI policies; typologisation of AI functions; modelling of a procedural protocol. The empirical basis is the teaching of the course “Methodology of Scientific Research in the Media Industry” to master’s students in Audiovisual Art and Media Production.
Scientific novelty: general principles of responsible AI use are transferred to the specific conditions of art-historical inquiry into the audiovisual work, whose object is neither a text nor a homogeneous numerical array but a polyphonic temporal structure, and specified with regard to three of its properties: temporality, multichannel structure, and mediation by a specific copy; a model of the admissibility of AI assistance with four modes (three for the research component and one for the artistic project) is proposed, corresponding to the two-part structure of a master’s qualification work in a creative speciality.
Results: AI is shown to occupy three positions in research – instrument, object, and environment of artistic practice – and conflating them is the principal source of methodological error. Computer vision and the distant viewing methodology extend formal and stylistic analysis to the scale of a corpus of works yet do not replace interpretation. A typology of AI functions across the stages of the research cycle is proposed, with three modes for the research component – permitted without disclosure, permitted with mandatory disclosure, and unacceptable – and a separate creative-use mode for the artistic project. Seven epistemological risks and four validity criteria are identified. An eight-step protocol for integrating AI into master’s qualification research is developed; its steps are linked to the stages and structural elements of the qualification work, and it is presented as a checklist with control points and a template for an AI-use register.
Conclusions: the most productive form of computational involvement is a two-stage design: computational selection of corpus anomalies followed by their explanation through close reading. Operations whose results can be independently verified are acceptable subject to disclosure; interpretation, scientific novelty, and conclusions cannot be delegated without loss of authorship.
Keywords: research methodology; artificial intelligence; audiovisual art and media production; computer vision; distant viewing; academic integrity.
Постановка проблеми та її зв’язок з важливими науковими чи практичними завданнями. Впродовж останніх років технології генеративного штучного інтелекту перетворилися з предмета футурологічних припущень на щоденний інструмент дослідницької та художньої праці. Для сфери аудіовізуального мистецтва ця зміна виявилася особливо різкою: нейромережеві моделі одночасно увійшли до виробничого циклу екранного твору (генерація зображення й руху, синтез голосу, автоматизований монтаж, реставрація архівних матеріалів) і до інструментарію того, хто цей твір досліджує. Дослідник опиняється в ситуації, коли інструмент його аналізу та об’єкт аналізу технологічно збігаються, – ситуації, для якої класична методологія мистецтвознавства не має готових процедурних рішень.
Проблема має три виміри. Епістемологічний: велика мовна модель генерує текст, що синтаксично й стилістично не відрізняється від наукового, але не має за собою дослідницької процедури, – і мистецтвознавство, де аргумент традиційно спирається на безпосередній контакт дослідника з твором, особливо вразливе до підміни аналізу його імітуванням. Методологічний: обчислювальні методи аналізу зображення й звуку відкривають доступ до масштабів, раніше недосяжних (автоматична сегментація на окремі кадри (плани), аналіз колірних гістограм, розпізнавання облич і поз), проте кожна така операція передбачає переведення художнього твору в систему кодів, і питання про те, що втрачається під час цього переведення, є методологічним, а не технічним. Нормативний: академічна спільнота вже виробила базові позиції щодо авторства й розкриття використання ШІ, проте українські мистецтвознавчі видання та випускові кафедри творчих спеціальностей здебільшого не мають деталізованих правил, що враховували б специфіку робіт, де теоретична частина супроводжується творчим проєктом.
Дослідницькою проблемою є відсутність методологічно обґрунтованої межі, яка визначала б, у яких функціях залучення ШІ до мистецтвознавчого дослідження є виправданим.
Аналіз основних досліджень і публікацій. Методологічним фундаментом напряму стала концепція «віддаленого читання» Ф. Моретті (Moretti, 2013), що запропонувала розглядати літературний процес через статистичні характеристики великих корпусів. Л. Манович переніс цю логіку на візуальний матеріал (Manovich, 2020), показавши, що масиви зображень піддаються опису через вимірювані параметри. Найбільш розробленою пропозицією є концепція «дистанційного бачення» Т. Арнольда й Л. Тілтон (Arnold & Tilton, 2019, 2023), суть якої полягає в тому, що перш ніж аналізувати, дослідник має свідомо сконструювати систему кодування зображення, і ця система є теоретичним рішенням, а не технічною деталлю. Запропонований чотириетапний цикл, а саме: анотування, організація, дослідження, комунікація – задає процедурну форму роботи з візуальними корпусами, застосовну і до рухомого зображення та звуку (Arnold & Tilton, 2019).
Дж. Хуанг зі співавторами (Huang et al., 2025) проаналізували 98 статей і доповідей конференцій 2020–2024 рр. у секторах кіно, телебачення, ігор, анімації, розширеної реальності та живого виконавського мистецтва, констатуючи фрагментованість наявної літератури. Дж. Аманква-Амоа зі співавторами (Amankwah-Amoah et al., 2024) описують дисрупційний ефект генеративних технологій для креативних індустрій. К. Еріксон (Erickson, 2024) ставить питання, чи є вплив ШІ на працю в креативних індустріях розривом, чи продовженням цифрової трансформації. Дж. Чжан зі співавторами (Zhang et al., 2025), спираючись на дані хакатону зі створення фільмів за допомогою ШІ, фіксують швидке зростання частки проєктів із синтезованим голосом і музикою, водночас відзначаючи, що переможною в музичній номінації 2025 р. стала композиція, створена людиною за умови «сліпого» оцінювання, – показове свідчення, що межа якості лишається предметом емпіричної перевірки, а не декларації.
Позиція Комітету з етики публікацій (COPE Council, 2023) встановлює, що інструменти ШІ не можуть бути зазначені як автори публікації, а їх використання має бути прозоро розкрите; тотожну вимогу містять рекомендації ICMJE (ICMJE, n.d.). Рекомендація ЮНЕСКО (UNESCO, 2021) задає ширшу межу – пропорційність, прозорість і людський нагляд. О. Семеніхіна, В. Різник і В. Шамоня (Семеніхіна та ін., 2025) здійснили порівняльний аналіз політик щодо ШІ в журналах, індексованих у Scopus і Web of Science, та в українських фахових виданнях, запропонувавши проєкт редакційної політики. Філософський вимір проблеми розглядає Т. Гуменюк (Гуменюк, 2023); прикладні наслідки впровадження ШІ в медіа аналізують О. Глазунов і В. Мироненко (Глазунов & Мироненко, 2025); Ф. Саймон (Simon, 2026) показує, як алгоритмічні системи перебудовують гейткіпінг у редакціях трьох країн. Е. Еспозіто (Esposito, 2022) пропонує описувати алгоритмічні системи не через метафору інтелекту, а через поняття штучної комунікації: система продукує інформативні для людини висловлювання, не розуміючи їх змісту.
Аргумент на користь окремої методологічної рамки для аудіовізуального твору ґрунтується на трьох його властивостях, що відрізняють його і від тексту, і від однорідного числового масиву. Часовість: значення твору розгортається в тривалості, а аналітичною одиницею є не окремий кадр, а план, епізод чи монтажна фраза; тому будь-яка обчислювальна операція починається з рішення про дискретизацію (частоту вибірки кадрів, межі сегментів), яке вже є інтерпретаційним, – у дослідженні тексту чи числових даних такого кроку немає. Поліканальність (поліфонічність): зображення, рух камери, мовлення, музика, шуми й текст у кадрі існують одночасно, а художнє значення нерідко виникає саме в їх взаємодії – контрапункті звуку й зображення, асинхронії, монтажному зіткненні; обчислювальні інструменти, як правило, обробляють кожен канал окремо, тож синтез каналів залишається функцією дослідника й утворює межу делегування, специфічну саме для аудіовізуального матеріалу. Опосередкованість копією: дослідник працює не з твором як таким, а з конкретною цифровою копією (версія, реставрація, стиснення, кадрування), і для обчислювального аналізу ці параметри безпосередньо впливають на результат. Нормативні документи (COPE Council, 2023; ICMJE, n.d.; UNESCO, 2021) та огляди редакційних політик (Семеніхіна та ін., 2025) розраховані передусім на текстову наукову продукцію й цих властивостей не враховують; методологію дистанційного бачення (Arnold & Tilton, 2019, 2023) і культурної аналітики (Manovich, 2020) опрацьовано передусім на нерухомих зображеннях і покадрових вибірках; праці про генеративний ШІ в екранних індустріях (Huang et al., 2025; Zhang et al., 2025) розглядають його як виробничу технологію, а не як інструмент дослідника. Додатковим чинником є поєднання в кваліфікаційній роботі творчої спеціальності дослідницької та художньої складових, для якого в проаналізованих джерелах окремих правил не запропоновано.
Обчислювальні методи розроблені переважно для фотографії, живопису й телесеріалу; їх адаптація до аудіовізуального твору залишається фрагментарною. Етико-нормативні документи не враховують специфіки кваліфікаційних робіт творчих спеціальностей, де теорія поєднана з художнім проєктом. Праць, що пов’язували б ці аспекти в єдину рамку, майже немає – заповнення цієї прогалини й становить завдання статті.
Формулювання цілей та завдань статті. Метою статті є обґрунтування методологічних меж залучення технологій ШІ до наукових досліджень аудіовізуального мистецтва та медіавиробництва з розмежуванням функцій, у яких ШІ розширює дослідницький інструментарій, і функцій, у яких його застосування нівелює валідність результату.
Завдання: 1) визначити позиції ШІ в мистецтвознавчому дослідженні й наслідки їх змішування; 2) охарактеризувати можливості й межі обчислювального зору та дистанційного бачення; 3) типологізувати функції великих мовних моделей за етапами дослідницького циклу; 4) виокремити епістемологічні ризики й критерії валідності; 5) узгодити ці межі з нормами академічної доброчесності; 6) розробити протокол інтеграції ШІ в кваліфікаційне дослідження магістра спеціальності «Аудіовізуальне мистецтво та медіавиробництво».
Застосовано аналітичний огляд літератури (процедуру описано нижче); аналіз і синтез – для реконструкції підходів; порівняльний метод – для зіставлення редакційних політик; типологізацію – для впорядкування функцій ШІ за режимами допустимості; моделювання – для побудови процедурного протоколу. Емпірична основа – досвід викладання освітнього компонента «Методологія наукових досліджень в медіагалузі» для магістрів спеціальності «Аудіовізуальне мистецтво та медіавиробництво», у структурі якого окрема тема присвячена методиці використання ШІ в дослідженнях.
Процедура огляду. Дослідження виконано як аналітичний огляд. Джерела добирали цілеспрямованим пошуком за ключовими словами українською та англійською мовами («штучний інтелект», «генеративний ШІ», «artificial intelligence», «generative AI», «computer vision» у поєднанні з «film», «audiovisual», «distant viewing», «research methodology», «academic integrity») у відкритих наукових ресурсах і на сторінках видавців. До аналізу залучали рецензовані праці 2019–2026 рр. українською та англійською мовами, що мають експліковану методологію і стосуються цифрових гуманітарних наук, обчислювального аналізу візуальної культури, застосування ШІ в екранних індустріях або етики наукової комунікації. Добір джерел здійснювався за змістовою релевантністю до аудіовізуального матеріалу, експлікованістю методу та відповідністю висновків наведеним даним; формалізованого підрахунку записів на етапах відбору не проводилося. До остаточного корпусу включено 12 праць. Поза часовими межами залучено базову для напряму працю Ф. Моретті (Moretti, 2013) та три нормативні документи (COPE Council, 2023; ICMJE, n.d.; UNESCO, 2021), які аналізувалися порівняльним методом. Огляд не претендує на вичерпність, а його результати слід розглядати як аналітичне узагальнення відібраної літератури.
Виклад основного матеріалу. Перше методологічне рішення дослідника, що звертається до ШІ, – визначення позиції, у якій ШІ входить до роботи. Таких позицій три. ШІ як інструмент дослідження, де виконує операції, які раніше виконував дослідник чи асистент (транскрибування, сегментація, кодування якісних даних); нормативний режим тут як режим наукового приладу: інструмент названо, версію зафіксовано, результати вибірково перевірено людиною. ШІ як об’єкт дослідження – генеративні практики в кінематографі, зміна професійних ролей, естетичні наслідки алгоритмічної генерації – вивчаються у звичайному режимі мистецтвознавчого аналізу (Amankwah-Amoah et al., 2024; Erickson, 2024; Huang et al., 2025; Zhang et al., 2025). ШІ як середовище художньої практики є специфічною для творчих спеціальностей позицією, коли дослідник є водночас практиком, а кваліфікаційна робота містить художній проєкт, створений за участю ШІ; тут використання розкривається, авторський внесок експлікується, а сам факт застосування не потребує виправдання.
Основне джерело помилок – непомічене змішування позицій: коли здобувач досліджує естетику згенерованого зображення, послуговуючись характеристиками, які запропонувала та сама модель, виникає замкнене коло, у якому система описує саму себе. Тому позиція ШІ має бути експлікована окремим пунктом, а за наявності кількох позицій – розведена за розділами роботи.
Мистецтвознавчий аналіз традиційно ґрунтується на близькому прочитанні – методі глибокому, але обмеженому у масштабі. Обчислювальні методи (Moretti, 2013; Manovich, 2020; Arnold & Tilton, 2019, 2023) знімають це обмеження: масив творів описується через вимірювані ознаки, а розподіл цих ознак стає предметом інтерпретації. Для аудіовізуального твору це конкретизується в кілька процедур: сегментація на плани й монтажний ритм (крива тривалості планів як матеріал для зіставлення з драматургічною структурою); колірний аналіз (домінантні відтінки, насиченість і контраст за епізодами); трекінг об’єктів і облич (часова карта екранної присутності персонажів, за прикладом Arnold & Tilton, 2019); аналіз звукової доріжки (розрізнення мовлення, музики й шумів, транскрибування з часовими мітками).
Проте розмітка (анотування) зображення ніколи не охоплює його повністю, а вибір ознак для кодування вже містить теоретичне припущення про те, що в творі суттєве. Звідси три обмеження. По-перше, вимірювана ознака не тотожна художній категорії: середня тривалість плану не є «темпоритмом», а є його операціоналізацією, якість якої підлягає обґрунтуванню. По-друге, похибка інструмента має бути виміряна на матеріалі дослідження – прийнятною практикою є ручна перевірка не менше ніж 5–10 % сегментів із зазначенням показників точності. По-третє, корпус має бути описаний як корпус: джерело копій, якість, версії, реставраційні втручання, – інакше обчислювальний результат фіксує історію копій, а не стиль творів.
За дотримання цих умов обчислювальні процедури не конкурують із близьким прочитанням, а створюють для нього нову вихідну позицію: статистичний опис корпусу локалізує аномалії – твори чи епізоди, що виламуються із загального розподілу, – які й стають матеріалом глибокого інтерпретаційного аналізу. Такий двоступеневий дизайн (обчислювальний етап виконує функцію добору, герменевтичний – функцію пояснення) є, на нашу думку, найпродуктивнішою формою залучення ШІ до мистецтвознавчого дослідження.
Великі мовні моделі втручаються у чутливішу зону – процедуру формулювання наукового знання, і різні операції дослідницького циклу мають принципово різну чутливість до автоматизації. Критерієм диференціації доцільно вважати перевірюваність результату операції: чи може дослідник незалежно підтвердити його у прийнятний час. Транскрипт інтерв’ю перевіряється прослуховуванням запису, перелік джерел – зверненням до баз даних; натомість твердження про наукову новизну чи інтерпретація художнього рішення не мають зовнішньої процедури перевірки, окрім судження дослідника, – і саме тому не можуть бути делеговані. За цим критерієм типологію функцій ШІ систематизовано за етапами дослідницького циклу (табл. 1; режими I–IV позначено відповідно до моделі допустимості, описаної нижче).
| Етап дослідження | Режим I – без розкриття | Режим II – обов’язкове розкриття | Режим III – неприйнятне використання |
|---|---|---|---|
| Вибір теми, огляд джерел | – | Пошук аналогів і літератури, скринінг анотацій, переклад, структурування нотаток | Реферування непрочитаних праць; формування списку джерел без перевірки |
| Об’єкт, предмет, методи | – | Перевірка логічної несуперечливості формулювань | Самостійне визначення предмета; вибір методу замість дослідника |
| Збір і аналіз даних | Технічна конвертація файлів (формати, кодування) | Транскрибування, розпізнавання тексту; попереднє кодування з подальшою перевіркою; обчислювальна сегментація | Генерування «даних»; інтерпретація художнього рішення; передавання персональних даних без згоди |
| Написання тексту | Перевірка орфографії та пунктуації | Суттєве мовне редагування; переклад анотації | Генерування розділів, висновків, наукової новизни |
| Оформлення результатів | Приведення бібліографії до стандарту (з обов’язковою звіркою кожної позиції) | – | Створення джерел, не перевірених автором |
| Художній (творчий) проєкт | \multicolumn3>\raggedright\arraybackslashp380pt|Режим IV – творче використання. Генеративні інструменти допустимі як художній засіб за умови експлікації: інструменти й версії, етапи застосування, права на вихідні матеріали, авторський внесок. Шкала I–III до цієї частини не застосовується. |
Наведена типологія дозволяє уникнути двох крайніх позицій – тотальної заборони й беззастережного схвалення, проміжна позиція зберігає за дослідником функції, що конституюють авторство, і делегує ті, що мають характер технічної підготовки. Генерування результатів моделі варто трактувати як гіпотезу співрозмовника без доступу до джерел – матеріал, що потребує перевірки, а не свідчення (Esposito, 2022).
На основі вищевикладеного можемо виокремити сім ризиків:
Фабрикація посилань: генеративні моделі продукують правдоподібні, але неіснуючі описи джерел; єдина прийнятна процедура – правило безпосереднього контакту, коли жодна позиція списку не подається без того, щоб дослідник особисто бачив джерело. Непрозорість процедури: відповідь моделі не відтворюється точно навіть за ідентичного запиту, тому в роботі мають бути зафіксовані назва й версія системи, дата звернення, тексти запитів і спосіб верифікації. Упередженість навчальних даних: західна кінематографічна традиція представлена в корпусах моделей повніше за східноєвропейську, і модель схильна описувати український фільм у категоріях, вироблених для іншого матеріалу, зводити його до аналогій із відомішими творами й відтворювати вже усталені класифікаційні ієрархії. Згладжування культурної специфіки: модель тяжіє до нормалізованого формулювання, що усуває термінологічну своєрідність національної традиції. Автоматизаційна упередженість дослідника: перевірка стає формальною, а розбіжність між власним спостереженням і висновком системи розв’язується на користь системи – ризик особливо гострий у навчальному контексті. Втрата конфіденційності інформантів: завантаження запису інтерв’ю до зовнішнього сервісу є передаванням персональних даних третій стороні; рішення – знеособлення матеріалу або локальні інструменти обробки. Розмивання критерію наукової новизни: модель не має доступу до стану знання в полі, лише до статистичних закономірностей тексту, тому згенероване формулювання новизни може бути бездоганним за формою і порожнім за змістом.
Звідси можемо вивести чотири критерії валідності:
Верифікованість: кожне твердження, отримане за участю ШІ, має незалежне підтвердження. Процедурна прозорість: застосування ШІ описане настільки повно, щоб інший дослідник міг оцінити його вплив на результат. Збереження авторської позиції: інтерпретація, новизна й висновки належать дослідникові, що підтверджується здатністю обґрунтувати їх поза текстом роботи. Пропорційність: обсяг залучення ШІ відповідає характеру завдання – технічні операції автоматизуються значною мірою, інтерпретаційні не автоматизуються взагалі.
Позиція міжнародних організацій усталена у двох пунктах: ШІ не може бути зазначений як автор публікації, оскільки не здатний нести відповідальність за роботу (COPE Council, 2023; ICMJE, n.d.), а використання ШІ підлягає прозорому розкриттю (COPE Council, 2023); рекомендація ЮНЕСКО (UNESCO, 2021) додає принципи пропорційності й людського нагляду. На рівні українських фахових видань ситуація менш однорідна: більшість журналів або не мають окремої політики щодо ШІ, або обмежуються декларативною забороною (Семеніхіна та ін., 2025). Для мистецтвознавчих видань завдання ускладнюється специфікою матеріалу – ілюстраціями, кадрами, а в кваліфікаційних роботах творчими проєктами, у яких генеративні технології можуть бути легітимним засобом.
Узагальнюючи табл. 1 і наведені міжнародні норми, пропонуємо модель допустимості ШІ-асистування з чотирма режимами. Три з них утворюють шкалу для дослідницької (теоретико-аналітичної) частини роботи – від повної допустимості до недопустимості: Режим I – без розкриття: перевірка орфографії та пунктуації, технічна конвертація файлів, приведення бібліографії до стандарту з обов’язковою звіркою. Режим II – обов’язкове розкриття: транскрибування, переклад, обчислювальна обробка, пошук літератури, суттєве мовне редагування – з описом назви й версії інструмента, функції та способу верифікації в розділі методів. Режим III – неприйнятне використання: генерування наукового тексту, формування переліку джерел без ознайомлення, створення емпіричних даних, генерування висновків і новизни, передавання персональних даних без згоди. Четвертий режим не є продовженням цієї шкали, а стосується іншого об’єкта – художнього проєкту, що в творчих спеціальностях є обов’язковою складовою кваліфікаційної роботи: Режим IV – творче використання: вимога тут полягає не в обмеженні, а в експлікації – які інструменти застосовано, на яких етапах, які права на вихідні матеріали і в чому полягає авторський внесок. Отже, кількість режимів визначається двоскладовою структурою роботи: шкала I–III регулює дослідницький текст, режим IV – творчу частину. Перенесення норм однієї частини на іншу (наприклад, допустимості генерування з художнього проєкту в дослідницький текст) є окремим випадком змішування позицій ШІ, описаного вище.
Узагальнення викладеного дозволяє сформулювати восьмикроковий протокол (наочно його подано у формі чек-листа в табл. 2). 1. Визначення позиції ШІ – на етапі затвердження теми фіксується, у якій із трьох позицій (інструмент, об’єкт чи середовище художньої практики) ШІ входить до роботи. 2. Реєстр застосувань – робочий документ із датою, інструментом і версією, функцією, обсягом і способом перевірки, що ведеться паралельно з роботою. 3. Верифікація джерельної бази – кожна позиція списку підтверджується безпосереднім зверненням до публікації. Джерела, знайдені за допомогою ШІ-пошуку, позначаються в реєстрі окремо й підлягають суцільній перевірці. 4. Обґрунтування операціоналізації – зв’язок між вимірюваною ознакою і художньою категорією експлікується й аргументується. 5. Оцінювання похибки – для кожної автоматизованої процедури визначається частка матеріалу, перевірена вручну, з показниками точності. 6. Захист інтерпретаційного ядра – розділи з інтерпретацією, новизною й висновками пишуться без залучення генеративних систем; критерій для керівника / членів екзаменаційної комісії – здатність здобувача усно обґрунтувати будь-яке твердження цих розділів. 7. Декларація про використання ШІ – перелік інструментів і версій, функцій, обсягу застосування, процедур верифікації та твердження про відповідальність автора за весь зміст роботи. 8. Окреме розкриття для творчої частини – опис технологій художнього проєкту, вихідних матеріалів і прав на них.
Узгодженість протоколу з логікою кваліфікаційної роботи магістра творчої спеціальності забезпечується трьома принципами. По-перше, структурна відповідність. Кваліфікаційна робота за спеціальністю «Аудіовізуальне мистецтво та медіавиробництво», як правило, поєднує дослідницьку складову (вступ із понятійним апаратом, теоретичний та аналітичний розділи, висновки) і творчу (художній проєкт з його описом), і кожен крок протоколу прив’язано до конкретного структурного елемента: крок 1 – до затвердження теми та формулювання об’єкта, предмета й методів у вступі; крок 3 – до теоретичного розділу й списку джерел; кроки 4–5 – до аналітичного розділу, у якому застосовано обчислювальні процедури; крок 6 – до висновків і положень наукової новизни; крок 8 – до творчої частини; кроки 2 і 7 супроводжують увесь цикл і завершуються додатком до роботи. По-друге, процедурна відповідність. Контрольні точки протоколу збігаються з уже наявними етапами підготовки роботи – затвердженням теми, звітами науковому керівникові, перевіркою на академічний плагіат, попереднім захистом і захистом, – тому протокол не створює додаткових адміністративних процедур, а наповнює наявні конкретним змістом. По-третє, відповідність подвійному статусу здобувача як дослідника й практика: режими I–III застосовуються до дослідницької частини, режим IV – до творчої, а кроки 1 і 8 запобігають перенесенню норм однієї частини на іншу. Реєстр застосувань (крок 2) ведеться за єдиною формою (табл. 3), що робить його придатним для перевірки керівником і комісією.
Протокол побудований як процедура, а не перелік заборон: він змушує здобувача відповідати на питання про межу власного внеску. Апробація в межах компонента «Методологія наукових досліджень в медіагалузі» показала: завдання за логікою «спочатку самостійно, потім з ШІ, потім порівняння розбіжностей» формують стійку недовіру до правдоподібної форми, а здобувачі, які отримали кількісний опис корпусу перед інтерпретацією, формулюють точніші дослідницькі питання, що підтверджує продуктивність двоступеневого дизайну.
Наукова новизна дослідження полягає в тому, що вперше в межах проаналізованого корпусу джерел принципи відповідального використання ШІ перенесено на специфіку мистецтвознавчого дослідження аудіовізуального твору з урахуванням його часовості, поліканальності та опосередкованості копією; розрізнено три позиції ШІ та показано наслідки їх змішування; запропоновано типологію функцій ШІ з критерієм перевірюваності результату й модель допустимості з чотирма режимами; обґрунтовано чотири критерії валідності; розроблено восьмикроковий протокол інтеграції ШІ в магістерське дослідження, узгоджений зі структурою та процедурами кваліфікаційної роботи творчої спеціальності.
Практичне значення дослідження полягає у можливості використання у викладанні методологічних дисциплін для спеціальностей аудіовізуального мистецтва та медіавиробництва, у роботі наукових керівників кваліфікаційних робіт, у розробленні кафедральних положень і редакційних політик фахових мистецтвознавчих видань.
| Крок протоколу | Етап / структурний елемент роботи | Що фіксує здобувач (обов’язкові поля) | Режим | Контрольна точка |
|---|---|---|---|---|
| 1. Визначення позиції ШІ | Затвердження теми; вступ | Позиція ШІ: інструмент / об’єкт / середовище художньої практики; розділи, у яких реалізовано кожну позицію | – | Затвердження теми; науковий керівник |
| 2. Реєстр застосувань | Увесь цикл підготовки | Записи за формою табл. 3 (кожне звернення до ШІ-інструмента) | I–IV | Звіти науковому керівникові |
| 3. Верифікація джерельної бази | Теоретичний розділ; список джерел | Для кожної позиції: DOI / URL, дата звернення, позначка «перевірено особисто»; окрема позначка джерел, знайдених ШІ-пошуком | II (пошук); III (без перевірки) | Науковий керівник; перевірка на академічний плагіат |
| 4. Обґрунтування операціоналізації | Аналітичний розділ; підрозділ методів | Вимірювана ознака → художня категорія → аргумент їх відповідності | II | Науковий керівник |
| 5. Оцінювання похибки | Аналітичний розділ | Процедура; інструмент і версія; частка вручну перевіреного матеріалу (не менше 5–10 %); показники точності | II | Науковий керівник; попередній захист |
| 6. Захист інтерпретаційного ядра | Інтерпретаційні підрозділи; наукова новизна; висновки | Підтвердження, що ці розділи написано без генеративних систем | III | Попередній захист і захист: усне обґрунтування будь-якого твердження |
| 7. Декларація про використання ШІ | Додаток до роботи | Інструменти й версії; функції; обсяг застосування; процедури верифікації; заява про відповідальність автора за весь зміст | I–III | Попередній захист; екзаменаційна комісія |
| 8. Розкриття для творчої частини | Художній проєкт і його опис | Технології та інструменти; етапи застосування; вихідні матеріали й права на них; авторський внесок | IV | Захист творчої частини |
| Поле | Що вноситься | Приклад заповнення (умовний) |
|---|---|---|
| Дата | Дата звернення до інструмента | 12.03.2026 |
| Інструмент і версія | Назва, версія / модель; локальний чи хмарний | PySceneDetect 0.6, локально |
| Позиція ШІ | Інструмент / об’єкт / середовище художньої практики | Інструмент |
| Розділ і крок протоколу | Структурний елемент роботи; номер кроку (табл. 2) | Розділ 2; крок 5 |
| Функція | Яку операцію виконано | Сегментація фільмів на плани |
| Режим | I / II / III / IV | II |
| Обсяг | Частка матеріалу чи тексту, оброблена інструментом | 12 фільмів, увесь корпус |
| Спосіб верифікації | Як і ким перевірено результат | Ручна перевірка 10 % планів |
| Результат перевірки | Показники точності; внесені виправлення | Точність сегментації 94 %; помилки виправлено вручну |
| Персональні дані | Чи містить матеріал персональні дані; спосіб знеособлення | Не містить |
Висновки. 1. У мистецтвознавчому дослідженні ШІ обіймає три позиції – інструмента, об’єкта та середовища художньої практики, – кожна з яких підпорядкована власному нормативному режиму; непомічене змішування цих позицій є основним джерелом методологічних помилок.
2. Обчислювальний зір і дистанційне бачення розширюють формально-стилістичний аналіз до масштабу корпусу, проте не заміщують інтерпретації: вимірювана ознака є операціоналізацією художньої категорії, а не самою категорією. Найпродуктивнішою формою є двоступеневий дизайн, де обчислювальний етап виконує функцію добору аномалій, а близьке прочитання – функцію їх пояснення.
3. Функції великих мовних моделей диференціюються за критерієм перевірюваності результату: операції з незалежною верифікацією прийнятні за умови розкриття; інтерпретація, наукова новизна та висновки не можуть бути делеговані без втрати авторства. Модель допустимості включає чотири режими: три (без розкриття, з обов’язковим розкриттям, неприйнятне використання) регулюють дослідницьку частину роботи, четвертий (творче використання) – художній проєкт.
4. Виокремлено сім епістемологічних ризиків застосування ШІ в мистецтвознавстві, серед яких особливе значення для української практики має упередженість навчальних даних, що веде до опису національного матеріалу в категоріях, вироблених для іншої традиції.
5. Валідність дослідження визначається чотирма критеріями: верифікованістю, процедурною прозорістю, збереженням авторської позиції та пропорційністю.
6. Розроблений восьмикроковий протокол інтеграції ШІ в кваліфікаційне дослідження магістра узгоджено зі структурою кваліфікаційної роботи творчої спеціальності: кожен крок прив’язано до її структурного елемента, а контрольні точки – до наявних процедур (затвердження теми, звітів керівникові, попереднього захисту й захисту). Подання протоколу у формі чек-листа та бланка реєстру застосувань робить його придатним для безпосереднього впровадження в освітній процес; протокол узгоджується з міжнародними нормами щодо авторства й прозорості.
Перспективи подальших досліджень пов’язані з емпіричною перевіркою протоколу на більшій вибірці кваліфікаційних робіт, розробленням валідизованих процедур операціоналізації художніх категорій для обчислювального аналізу українського кінематографа та порівняльним аналізом політик щодо ШІ у мистецтвознавчих фахових виданнях України.
Сайбеков Максим – концептуалізація, методологія, аналіз і систематизація наукових джерел, написання первинного варіанту рукопису.
Підпалий Ростислав – дослідження, валідація основних положень, формулювання висновків, рецензування та редагування рукопису.
Дослідження виконано без фінансової підтримки.
Не застосовується.
Не застосовується.
Не застосовується.
Під час підготовки статті автори використовували інструменти генеративного штучного інтелекту (великі мовні моделі) для допоміжних операцій: пошуку та попереднього скринінгу наукових джерел, перекладу англомовних матеріалів і анотації, структурування робочих нотаток, а також мовно-стилістичного редагування тексту. Відповідно до запропонованого в статті протоколу (режим II) кожну бібліографічну позицію перевірено авторами особисто за першоджерелом, а результати мовного редагування й перекладу вичитано вручну. Постановку проблеми, аналіз, інтерпретацію, наукову новизну та висновки сформульовано авторами без залучення генеративних систем. Автори несуть повну відповідальність за зміст статті.
Автори заявляють про відсутність конфлікту інтересів щодо цього дослідження, включаючи фінансові, особисті, авторські чи будь-які інші, які могли б вплинути на дослідження, а також на результати, представлені в цій статті.
\hspace*34ptГлазунов, О., & Мироненко, В. (2025). Медіа США в добу штучного інтелекту: трансформації та перспективи. Образ, 3(49), 166–177. https://doi.org/10.21272/Obraz.2025.3(49)-166-177
Гуменюк, Т. (2023). Використання штучного інтелекту в інформаційному просторі: філософський аспект. Український інформаційний простір, 2(12), 41–54. https://doi.org/10.31866/2616-7948.2(12).2023.291164
Семеніхіна, О., Різник, В., & Шамоня, В. (2025). Використання штучного інтелекту в наукових дослідженнях в контексті академічної доброчесності. Освіта. Інноватика. Практика, 13(6), 63–68. https://doi.org/10.31110/2616-650X-vol13i6-009
Amankwah-Amoah, J., Abdalla, S., Mogaji, E., Elbanna, A., & Dwivedi, Y. K. (2024). The impending disruption of creative industries by generative AI: Opportunities, challenges, and research agenda. International Journal of Information Management, 79, 102759. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2024.102759
Arnold, T., & Tilton, L. (2019). Distant viewing: Analyzing large visual corpora. Digital Scholarship in the Humanities, 34(Supplement\_1), i3–i16. https://doi.org/10.1093/llc/fqz013
Arnold, T., & Tilton, L. (2023). Distant viewing: Computational exploration of digital images. The MIT Press.
COPE Council. (2023). COPE position statement: Authorship and AI tools. https://doi.org/10.24318/cCVRZBms
Erickson, K. (2024). AI and work in the creative industries: Digital continuity or discontinuity? Creative Industries Journal, 1–21. https://doi.org/10.1080/17510694.2024.2421135
Esposito, E. (2022). Artificial communication: How algorithms produce social intelligence. The MIT Press.
Huang, J., Hitchen, G., & Dogan, S. (2025). Generative AI in the screen and live performance industries: A conceptual framework and prospects for future research. Convergence, 31(6). https://doi.org/10.1177/13548565251383409
ICMJE. (n.d.). Defining the role of authors and contributors. International Committee of Medical Journal Editors. https://www.icmje.org/recommendations/browse/roles-and-responsibilities/defining-the-role-of-authors-and-contributors.html
Manovich, L. (2020). Cultural analytics. The MIT Press.
Moretti, F. (2013). Distant reading. Verso.
Simon, F. M. (2026). Rationalisation of the news: How AI reshapes and retools the gatekeeping processes of news organisations in the United Kingdom, United States and Germany. New Media & Society, 28(9), 4370–4390. https://doi.org/10.1177/14614448251336423
UNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. UNESCO.
Zhang, R., Yu, B., Min, J., Xin, Y., Wei, Z., Shi, J. N., … Rao, A. (2025). Generative AI for film creation: A survey of recent advances. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops. https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.08296
\hspace*34ptAmankwah-Amoah, J., Abdalla, S., Mogaji, E., Elbanna, A., & Dwivedi, Y. K. (2024). The impending disruption of creative industries by generative AI: Opportunities, challenges, and research agenda. International Journal of Information Management, 79, 102759. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2024.102759 [in English].
Arnold, T., & Tilton, L. (2019). Distant viewing: Analyzing large visual corpora. Digital Scholarship in the Humanities, 34(Supplement\_1), i3–i16. https://doi.org/10.1093/llc/fqz013 [in English].
Arnold, T., & Tilton, L. (2023). Distant viewing: Computational exploration of digital images. The MIT Press. [in English].
COPE Council. (2023). COPE position statement: Authorship and AI tools. https://doi.org/10.24318/cCVRZBms [in English].
Erickson, K. (2024). AI and work in the creative industries: Digital continuity or discontinuity? Creative Industries Journal, 1–21. https://doi.org/10.1080/17510694.2024.2421135 [in English].
Esposito, E. (2022). Artificial communication: How algorithms produce social intelligence. The MIT Press. [in English].
Hlazunov, O., & Myronenko, V. (2025). Media SShA v dobu shtuchnoho intelektu: transformatsii ta perspektyvy [U.S. media in the age of artificial intelligence: Transformations and prospects]. Obraz, 3(49), 166–177. https://doi.org/10.21272/Obraz.2025.3(49)-166-177 [in Ukrainian].
Huang, J., Hitchen, G., & Dogan, S. (2025). Generative AI in the screen and live performance industries: A conceptual framework and prospects for future research. Convergence, 31(6). https://doi.org/10.1177/13548565251383409 [in English].
Humeniuk, T. (2023). Vykorystannia shtuchnoho intelektu v informatsiinomu prostori: filosofskyi aspekt [The use of artificial intelligence in the information space: A philosophical aspect]. Ukrainskyi informatsiinyi prostir, 2(12), 41–54. https://doi.org/10.31866/2616-7948.2(12).2023.291164 [in Ukrainian].
ICMJE. (n.d.). Defining the role of authors and contributors. International Committee of Medical Journal Editors. https://www.icmje.org/recommendations/browse/roles-and-responsibilities/defining-the-role-of-authors-and-contributors.html [in English].
Manovich, L. (2020). Cultural analytics. The MIT Press. [in English].
Moretti, F. (2013). Distant reading. Verso. [in English].
Semenikhina, O., Riznyk, V., & Shamonia, V. (2025). Vykorystannia shtuchnoho intelektu v naukovykh doslidzhenniakh v konteksti akademichnoi dobrochesnosti [The use of artificial intelligence in scientific research in the context of academic integrity]. Osvita. Innovatyka. Praktyka, 13(6), 63–68. https://doi.org/10.31110/2616-650X-vol13i6-009 [in Ukrainian].
Simon, F. M. (2026). Rationalisation of the news: How AI reshapes and retools the gatekeeping processes of news organisations in the United Kingdom, United States and Germany. New Media & Society, 28(9), 4370–4390. https://doi.org/10.1177/14614448251336423 [in English].
UNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. UNESCO. [in English].
Zhang, R., Yu, B., Min, J., Xin, Y., Wei, Z., Shi, J. N., … Rao, A. (2025). Generative AI for film creation: A survey of recent advances. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops. https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.08296 [in English].
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International