Формирование образа искусственного интеллекта как нового общественного вызова в российских СМИ

Нейросети и технологии искусственного интеллекта (ИИ) стали частью повседневного новостного дискурса в связи с быстрым ростом популярности и доступности данных технологий для массового пользования. В связи с трендом на внедрение генеративных технологий в любые сферы производства растет и интерес к данной технологии в публичном пространстве. Одним из источников информации об инновациях являются медиа. До тех пор, пока технология не вошла в массовое использование, мнение людей формируется в том числе за счет СМИ и лидеров мнений. Способы, какими пользуются журналисты для описания технологий искусственного интеллекта, могут подсвечивать потенциальные риски или, наоборот, потенциальные выгоды применения технологий ИИ в будущем. Таким образом, цель исследования заключалась в том, чтобы определить каким образом фреймируется новостная повестка об искусственном интеллекте в русскоязычных СМИ. Для достижения цели был выбран качественный контент-анализ. Данный метод позволяет анализировать большие объемы текста, опубликованные в СМИ с помощью разбивки текста на единицы анализа и следованию теоретической категориальной рамке, с целью поиска смыслов в самих текстах и контексте публикации. За единицу анализа была взята новостная статья, опубликованная журналистом или группой журналистов в СМИ (сетевом издании, газете, журнале или информационном агентстве) нерегламентированного объема, также в тексте должна быть представлена аргументированная позиция или мнение публичной личности, имеющей доступ к принятию решений в политике или бизнесе, относительно технологии ИИ. Основываясь на динамике количества новостей, опубликованных за последние два года, нами были определены хронологические рамки эмпирической базы новостей, находящиеся на временном интервале с 1 ноября 2023 года по 31 марта 2024 года. В этот период информационное поле было наиболее активным по публикации новостных статей с упоминанием искусственного интеллекта в заголовках и текстах статей. После исключения из базы дубликатов публикаций в СМИ (сетевых изданиях, газетах, журналах и информационных агентствах) за указанный период мы получили 15 997 уникальных новостей, которые составили выборочную совокупность исследования. Из выборочной совокупности для анализа стратифицировано-случайным методом была отобрана эмпирическая база из 210 новостей с заданными квотами в соответствии с процентным распределением по уровню и категориям СМИ в выборочной совокупности. Процесс кодирования текстов состоял из двух этапов: пилотное кодирование с доработкой кодировочного листа на основе данных и основное кодирование по фиксированному кодированному листу. В процессе кодирования были использованы как манифестное (по Л. Ньюману), так и латентное кодирование. По результатам анализа, изначальная гипотеза о том, что искусственный интеллект представляется в СМИ как общественный вызов и угроза не подтвердилась. В СМИ скорее превалируют фреймы нейтральной и позитивной тональности, так как две трети статей, вошедших в выборку, нейтральны или умеренно оптимистичны в суждениях. По структуре в анализируемых статьях присутствуют предположения о выгодах, например, Автоматизация и снижение трудозатрат и Увеличение эффективности труда, и рисках, например, Потеря контроля над технологией, Массовая потеря рабочих мест и безработица, Утечки данных и кибератаки, Отсутствие правового регулирования и дискриминация.