Штучний інтелект у методології досліджень аудіовізуального мистецтва та медіавиробництва
DOI:
https://doi.org/10.34142/27091805.2026.7.02.25Ключові слова:
методологія наукового дослідження, штучний інтелект, аудіовізуальне мистецтво та медіавиробництво, обчислювальний зір, дистанційне бачення, академічна доброчесністьАнотація
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: систематичний огляд наукових джерел 2019-2026 рр. 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 вперше перенесено на специфіку мистецтвознавчого дослідження аудіовізуального твору, об'єктом якого є не текст і не однорідний числовий масив, а часова поліфонічна структура; запропоновано рівневу модель допустимості ШІ-асистування, узгоджену з логікою 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 (це масив фільмів, зібраний для аналізу), проте не заміщують інтерпретації. Запропоновано типологію функцій ШІ з розподілом на режими «без розкриття», «з обов'язковим розкриттям» і «неприйнятне використання». Виокремлено сім епістемологічних ризиків і чотири критерії валідності; розроблено протокол інтеграції ШІ в магістерське дослідження.
Висновки: найпродуктивнішою формою залучення обчислювальних методів є двоетапний дизайн: обчислювальний відбір аномалій корпусу з подальшим їх поясненням через повільне прочитання (close reading). Операції, результати яких можна незалежно перевірити, допустимі за умови розкриття; інтерпретацію, наукову новизну та висновки не можна делегувати без втрати авторства.
Завантажити
Посилання
Глазунов, 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. 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. (2025). 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. 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
REFERENCES
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]
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]
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]
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 [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]
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. https://doi.org/10.1177/13548565251383409 [in English]
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]
Simon, F. M. (2025). 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. 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]
Опубліковано
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 М. Сайбеков, Р. Підпалий (Автор)
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Ви можете вільно:
- Поширювати — копіювати і розповсюджувати матеріал у будь-якому вигляді чи форматі для будь-яких цілей, навіть комерційних.
- Змінювати — реміксувати, трансформувати, і брати матеріал за основу для будь-яких цілей, навіть комерційних.
- Ліцензіар не може відкликати ці дозволи поки ви дотримуєтесь умов ліцензії.
На наступних умовах:
- Зазначення Авторства — Ви маєте вказати автора, розмістити посилання на ліцензію та вказати чи було внесено зміни до твору. Ви можете зробити це у будь-який розумний спосіб, але так, щоб не створювати враження стосовно того, що ліцензіар підтримує чи схвалює вас або ваше використання твору.
- Без додаткових обмежень — Ви не можете висувати додаткові умови або застосовувати технологічні засоби захисту, що обмежують права інших на дії дозволені ліцензією.
