В современном мире искусственный интеллект стремительно трансформирует творческие процессы, становясь новой формой искусства. В статье рассматривается, как алгоритмы машинного обучения, генеративные модели и нейросети создают произведения, бросающие вызов традиционным представлениям о творчестве и авторстве.

Ключевые слова: искусственный интеллект, ии-искусство, цифровое искусство, нейросети.

Современная технологическая революция, связанная с развитием искусственного интеллекта (ИИ), не только кардинально меняет социально-экономические отношения, но и трансформирует представления о творческом процессе, расширяя горизонты искусства. Традиционное понимание творчества как исключительно человеческой деятельности переживает концептуальный кризис в свете достижений генеративных систем искусственного интеллекта, создающих произведения, которые все сложнее отличить от работ человека. Статья посвящена анализу феномена ИИ как принципиально нового вида искусства, выходящего за рамки инструментального подхода и становящегося самостоятельным творческим агентом [4].

Проблематика определения ИИ-искусства как автономного художественного явления лежит на стыке эстетической теории, философии сознания, когнитивистики и технических наук. Конвергенция этих дисциплин позволяет выработать комплексный подход к феномену машинного творчества, учитывающий как технологические аспекты, так и культурологические. Дискуссия о природе ИИ-искусства приобретает особую актуальность в контексте продаж ИИ-произведений на художественных аукционах, проведения специализированных выставок и фестивалей, а также интеграции ИИ-решений в практику современных художников.

Историческая траектория взаимоотношений искусства и технологий демонстрирует постепенное сближение этих сфер. Движение «Искусство и технологии» (E. A. T.), основанное в 1967 году инженером Билли Клювером и художником Робертом Раушенбергом, стало первой институционализированной попыткой синтеза технического и художественного мышления.

Эксперименты компьютерного искусства 1970–80-х годов, работы художников-алгоритмистов (Вера Мольнар, Манфред Мор, Фридер Наке) заложили концептуальный фундамент для современного ИИ-искусства. Однако принципиальное отличие нынешнего этапа заключается в растущей автономности искусственного интеллекта как творческого агента [2].

Современные нейросетевые архитектуры, основанные на принципах глубокого обучения, в частности, генеративно-состязательные сети (GAN), диффузионные модели и трансформеры, демонстрируют беспрецедентные возможности в создании визуального, текстового и аудиоконтента. В отличие от традиционных алгоритмических подходов, эти системы обладают способностью к обобщению, интерпретации и генерации новых форм на основе абстрагированных из обучающих данных паттернов, что сближает их функциональность с когнитивными процессами, ассоциируемыми с человеческим творчеством [5].

Знаковым событием в истории ИИ-искусства стала продажа на аукционе Christie's в 2018 году портрета «Эдмонд де Белами», созданного французским коллективом Obvious с помощью GAN-архитектуры. Окончательная цена в $432,500 указала на формирование рыночного признания ИИ-искусства. В 2022 году произведение «Театр Д'опера Спатиаль», созданное Джейсоном Алленом с использованием Midjourney, выиграло первый приз на Ярмарке искусств штата Колорадо в категории цифрового искусства, вызвав бурную полемику о критериях авторства. Эксперименты художницы Рефик Анадол с использованием больших массивов данных и алгоритмов машинного обучения для создания иммерсивных инсталляций (например, «Machine Hallucinations» в MoMA) демонстрируют потенциал ИИ для радикального пересмотра пространственных и перцептивных аспектов художественной выразительности.

Проект AICAN, разработанный исследователями Ратгерского университета под руководством Ахмеда Эльгаммала, представляет собой автономную творческую систему, генерирующую изображения на основе анализа исторической эволюции художественных стилей. Эксперимент по сравнению восприятия работ AICAN и произведений признанных художников современного искусства показал неспособность большинства респондентов (75 %) достоверно идентифицировать авторство. Это свидетельствует о преодолении искусственным интеллектом «эстетического барьера», когда машинное творчество становится неотличимым от человеческого с позиции воспринимающего субъекта [4].

Текстовые модели искусственного интеллекта, такие как GPT-4, Claude и Llama, демонстрируют способность генерировать литературные произведения, имитирующие различные жанры и стили. Российская повесть «Настоящая любовь», написанная нейросетью под руководством группы IT-специалистов и вошедшая в шорт-лист литературной премии «Нацбест» в 2008 году, стала ранним примером интеграции ИИ в художественную литературу. Современные межмодальные системы (DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney) трансформируют текстовые описания в визуальные образы, реализуя принцип экфрасиса — перевода между различными семиотическими системами, традиционно считавшийся уникальной способностью человеческого сознания.

Проект Magenta от Google Research демонстрирует возможности ИИ в музыкальной композиции. Созданный в рамках этого проекта инструмент NSynth использует нейросетевые алгоритмы для синтеза новых звуков путем интерполяции акустических характеристик различных музыкальных инструментов. Альбом «Hello World», выпущенный в 2018 году музыкантом Тарином Саузерном в соавторстве с ИИ-системой, стал первым коммерческим релизом, где искусственный интеллект выступил как полноправный соавтор, а не просто инструмент [7].

Концептуализация ИИ как новой формы искусства требует пересмотра фундаментальных категорий эстетической теории, включая понятия авторства, интенциональности, оригинальности и художественной ценности. Дискуссия о статусе машинного творчества распадается на несколько теоретических позиций.

Инструментальный подход рассматривает ИИ как продолжение линии технологического развития художественных инструментов, от кисти до фотокамеры. В этой перспективе искусственный интеллект — сложный медиум, расширяющий возможности человека-творца, но не обладающий самостоятельной творческой субъектностью. Этот взгляд артикулирован в работах медиатеоретика Лева Мановича, рассматривающего ИИ как часть более широкого процесса программирования культуры.

Автономистский подход, развиваемый исследователями из лаборатории компьютерного творчества Симона Колтона, постулирует возможность рассмотрения ИИ как самостоятельного творческого агента. Концепция «творческого триплета» (процесс, создатель, продукт) распространяется на машинное творчество при наличии таких качеств, как новизна, ценность и интенциональность, которая в данном случае понимается как алгоритмическая целенаправленность. Эмпирическим доказательством этого подхода служит система The Painting Fool, демонстрирующая элементы саморефлексии в художественном процессе.

Коэволюционный подход, предложенный Артуром Миллером, рассматривает ИИ-искусство как симбиотический феномен, возникающий на стыке человеческого и машинного интеллекта. В этой перспективе происходит взаимное обогащение: человек предоставляет культурный контекст и эстетические критерии, а искусственный интеллект предлагает новые формальные возможности и когнитивные модели.

Принципиальная новизна ИИ-искусства проявляется в трансформации самого творческого процесса. Традиционная модель «вдохновение — концепция — реализация» заменяется циклом «данные — обучение — генерация — кураторство». Художественная практика смещается от создания единичного артефакта к проектированию генеративных систем, способных производить множество потенциальных произведений. Происходит демократизация творческого процесса: текстовые промпты становятся доступной формой художественного высказывания для непрофессионалов [1].

Анализ эстетического восприятия ИИ-произведений демонстрирует интересный парадокс: знание о машинном происхождении работы существенно влияет на её оценку. Исследование Харрауэра и Вербургена (2022) показало значительное снижение эстетической оценки идентичных произведений при указании ИИ-авторства по сравнению с приписыванием их человеку. Это свидетельствует о сохраняющемся эссенциалистском подходе к творчеству, связывающем художественную ценность с человеческим авторством.

Философские импликации ИИ-искусства затрагивают фундаментальные вопросы о природе творчества. Если творчество понимается как комбинаторная деятельность по переработке существующих паттернов (позиция, развиваемая Дугласом Хофштадтером), то современные нейросетевые модели демонстрируют именно этот тип креативности. Нейровизуализационные исследования показывают активацию схожих мозговых структур при человеческом творчестве и при работе с генеративными моделями, что указывает на когнитивный параллелизм между биологическими и искусственными нейронными сетями.

Юридические аспекты ИИ-искусства представляют собой отдельную проблематику. Решение Бюро авторских прав США по делу «Midjourney v. Zarya of the Dawn» (2023), отказавшее в регистрации авторских прав на ИИ-генерируемые изображения, отражает текущую правовую неопределенность. Параллельно развивается концепция «ассистированного авторства», предложенная юристом Памелой Самуэльсон, признающая вклад человека в создание условий для машинного творчества.

Культурно-исторический контекст ИИ-искусства включает предшествующие художественные направления — концептуализм, алгоритмическое искусство, интерактивные инсталляции. Система AARON, созданная художником Гарольдом Коэном в 1973 году и эволюционировавшая на протяжении нескольких десятилетий, представляет собой промежуточное звено между алгоритмическим и нейросетевым искусством. Эстетика глитча, культивирующая ошибки в цифровых системах как художественный прием, находит продолжение в «халлюцинациях» нейросетей — неожиданных артефактах генерации, обладающих собственной выразительностью [2].

Эстетические характеристики искусства, созданного искусственным интеллектом, обнаруживают ряд уникальных свойств. Во-первых, это особая «гибридность» образов, в которых органически соединяются элементы различных стилей, эпох и культурных контекстов. Во-вторых, присутствует своеобразная «алгоритмическая эстетика», проявляющаяся в математической гармонии композиции и цветовых решений. В-третьих, наблюдается феномен «технологического бессознательного» — непреднамеренных артефактов и искажений, возникающих в процессе генерации, которые придают произведениям особую выразительность.

Когнитивные исследования показывают, что восприятие ИИ-искусства активирует иные нейронные паттерны по сравнению с традиционными произведениями. Зрители демонстрируют повышенное внимание к формальным аспектам и техническим деталям, одновременно проецируя более широкий спектр интерпретаций на содержание. Это свидетельствует о формировании новых модусов эстетического восприятия, адаптированных к алгоритмической природе произведений.

Социокультурное значение ИИ-искусства выходит за рамки чисто эстетических вопросов. Оно становится зеркалом, отражающим коллективные представления, стереотипы и предубеждения, закодированные в данных, на которых обучаются нейросети. Таким образом, искусственный интеллект неожиданно оказывается инструментом культурной рефлексии, позволяющим увидеть неявные паттерны визуальной культуры и дискурсивных практик.

В последние годы наблюдается интенсивный диалог между художественным сообществом и технологическими компаниями, разрабатывающими генеративные модели. Этот диалог способствует как художественным экспериментам с новыми технологиями, так и техническим инновациям, вдохновленным эстетическими задачами. Формируется новая экосистема искусства, в которой алгоритмическая креативность интегрируется в существующие художественные практики.

Перспективы развития ИИ-искусства связаны с несколькими направлениями. Во-первых, это совершенствование мультимодальных моделей, способных одновременно работать с текстом, изображением, звуком и трехмерными объектами, что открывает возможности для создания иммерсивных синестетических произведений. Во-вторых, развитие интерактивных систем, способных адаптироваться к реакциям зрителя и вступать в диалог с аудиторией. В-третьих, интеграция ИИ с физическими материалами и пространствами через роботизированные системы и технологии дополненной реальности [5].

Критические подходы к ИИ-искусству варьируются от технооптимистических до технопессимистических. Сторонники первого направления видят в нейросетях инструмент демократизации творчества и расширения эстетических возможностей. Критики указывают на риски стандартизации визуального языка, утраты культурного разнообразия и деквалификации художников. Однако наиболее продуктивным представляется диалектический подход, рассматривающий ИИ как амбивалентный феномен, требующий критической рефлексии.

Внедрение искусственного интеллекта в художественную практику порождает глубокую трансформацию представлений о творчестве, авторстве и эстетической ценности. Традиционное понимание искусства как исключительно человеческой деятельности подвергается серьезному испытанию, когда алгоритмы начинают генерировать произведения, неотличимые от созданных людьми. Это ставит фундаментальный вопрос о природе творчества: является ли оно уникальной способностью человеческого разума или может быть алгоритмизировано и воспроизведено машиной?

Проблема авторства приобретает особую остроту в контексте ИИ-искусства. Когда произведение создается в результате взаимодействия человека и машины, размывается традиционное представление о художнике как единственном создателе. Возникает неопределенность в отношении прав на интеллектуальную собственность и этических аспектов использования ИИ для имитации стилей существующих художников [6].

Таким образом, искусственный интеллект можно рассматривать не только как технологический инструмент для создания искусства, но и как принципиально новую форму искусства со своей эстетикой, феноменологией и культурными импликациями. Эта форма искусства отражает сложный характер взаимоотношений между человеческим и машинным, естественным и искусственным, субъективным и алгоритмическим.

Литература:

1. Proceedings of the 12th International Conference on Security of Information and Networks [Текст]: SIN 2019 / ACM International Conference Proceeding Series. — Нью-Йорк: ACM Press, 2019. — 324 с. — (ACM International Conference Proceeding Series; 3357624).
2. Алиев, Р. Т. Метасимулякр и ИИ-симуляция: человек, медиа, интерфейсы [Текст] / Р. Т. Алиев // Человек. — 2025. — Т. 36, № 1. — С. 102–120.
3. Атрощенко, В. А. Применение искусственного интеллекта в современных технологических процессах [Текст] / В. А. Атрощенко, М. В. Руденко, Р. А. Дьяченко, Р. Х. Багдасарян // Инновационные технологии в науке и образовании. — 2024. — № 2. — С. 45–52.
4. Атрощенко, В. А. Цифровая трансформация и искусственный интеллект в образовательной среде [Текст] / В. А. Атрощенко, М. В. Руденко, Р. А. Дьяченко, Р. Х. Багдасарян // Современные проблемы науки и образования. — 2024. — № 3. — С. 78–85.
5. Габидуллина, Ч. Ф. Влияние искусственного интеллекта на профессии креативных индустрий [Текст] / Ч. Ф. Габидуллина // Общество и государство. — 2024. — № 2(46). — С. 6–11.
6. Горбунова, А. В. Влияние цифровых технологий на современное искусство [Текст] / А. В. Горбунова, С. Ю. Власенко. — Чебоксары: ООО «Издательский дом «Среда», 2025. — С. 67–68.
7. Инновационные методы в образовательном процессе [Текст] // Современные проблемы науки и образования. — 2013. — № 3. — С. 82.
8. Инновационные подходы в космических исследованиях [Текст]: сборник научных статей / Международная научно-практическая конференция молодых ученых, посвященная 52-й годовщине полета Ю. А. Гагарина в космос. — Краснодар: ООО «Издательский Дом — Юг», 2013. — С. 327–331.
9. Информационные технологии в техническом образовании [Текст] // Электронный сетевой политематический журнал «Научные труды КубГТУ». — 2014. — № 1. — С. 189–197.
10. Меттини, Э. Взаимодействие искусственного интеллекта и человеческой культуры: антропологический подход к технологическому развитию [Текст] / Э. Меттини, Н. Л. Вигель // Науковедческие исследования. — 2024. — № 2. — С. 50–70.
11. Перфилова, Е. Р. Социокультурные трансформации в эпоху цифровизации [Текст] / Е. Р. Перфилова, Р. Х. Багдасарян // Культура и время перемен. — 2021. — № 4 (35). — С. 12–18.
12. Рахманкулов, Б. М. От автоматонов к нейросетям: историко-культурологический анализ генеративного искусства [Текст] / Б. М. Рахманкулов // Человек и культура. — 2025. — № 1. — С. 60–69.
13. Цифровые технологии в сельском хозяйстве [Текст] // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. — 2014. — № 101. — С. 2412–2426.