Искусственный интеллект в медиакоммуникациях и медиаисследованиях

Магистратура 2026/2027

ID 1220086

Статус: Курс обязательный (Медиаменеджмент)

Кто читает: Институт медиа

Где читается: Факультет креативных индустрий

Когда читается: 1-й курс, 2 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Переяслов Алексей Денисович

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 20

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс рассматривает искусственный интеллект (ИИ) как общественное явление, а не только как набор инструментов. Студенты знакомятся с историей и основными подходами к машинному обучению и к исследованию человеко-машинной коммуникации, обсуждают, можно ли говорить о мышлении, воле и творчестве машины, и разбирают политэкономические основания рынка ИИ: роль данных, интеллектуальной собственности и конкуренции за нее. На практических занятиях студенты работают с судебными и регуляторными кейсами, работают с моделями ИИ и проверяют результаты их работы и определяют границы допустимого использования ИИ в академической работе, включая курсовые и выпускные квалификационные работы.

Цель освоения дисциплины

Познакомить с историей технологий машинного обучения и основными подходами к ИИ в науке и в медиаисследованиях.
Рассмотреть философские вопросы мышления, воли и творчества применительно к современным генеративным моделям и практике креативных индустрий.
Изучить политэкономические основания рынка ИИ: роль данных, интеллектуальной собственности и ренты, правовые коллизии вокруг обучающих данных.
Освоить на практике базовые приемы работы с моделями ИИ и научиться критически проверять результаты их работы.
Сформировать навыки добросовестного и прозрачного использования ИИ в учебной и исследовательской работе.

Планируемые результаты обучения

Характеризует основные этапы и ветви развития технологий машинного обучения и подходы медиаисследований к ИИ и человеко-машинной коммуникации.
Аргументирует собственную позицию в споре о мышлении, воле и творчестве машины, опираясь на философские тексты.
Объясняет с позиций политической экономии, как данные, интеллектуальная собственность и рента связаны с конкуренцией на рынке ИИ.
Квалифицирует судебные и регуляторные кейсы об обучающих данных и авторском праве по первичным документам.
Объясняет принципы работы моделей ИИ и проверяет результаты их работы на практике.
Оценивает применимость инструментов ИИ в медиапроизводстве и медиаменеджменте, проверяя выводы модели по данным.
Различает плагиат, фальсификацию и допустимое использование ИИ в курсовых и выпускных квалификационных работах и составляет заявление об использовании ИИ.

Содержание учебной дисциплины

Введение. История и подходы к искусственному интеллекту
Мышление, воля и творчество
Интеллектуальная собственность, информационные ресурсы и конкуренция на рынке «искусственного интеллекта»
Искусственный интеллект в медиапроизводстве, медиаменеджменте и стратегическом планировании
Академическая этика: искусственный интеллект в подготовке курсовых и выпускных квалификационных работ

Элементы контроля

Посещаемость
Оценивается посещение занятий курса: четырех лекций и шести семинаров (всего 10 занятий). Оценка за элемент рассчитывается пропорционально доле посещенных занятий: доля посещенных занятий умножается на 10 баллов.
Чтение 1
Список чтения может меняться в зависимости от успеваемости студентов и потребностей дисциплины. Студент заранее читает текст и участвует в обсуждении: излагает аргументацию автора, ссылается на текст, высказывает и обосновывает собственную позицию. Обязательный текст: А. Тьюринг, «Вычислительные машины и разум» (1950), § 1–2 и § 6; А. Гусман, С. Льюис, «Искусственный интеллект и коммуникация: повестка исследований человеко-машинной коммуникации» (2020).
Чтение 2
Список чтения может меняться в зависимости от успеваемости студентов и потребностей дисциплины. Обсуждение обязательного текста на семинаре 2. Студент заранее читает текст и участвует в обсуждении: излагает аргументацию автора, ссылается на текст, высказывает и обосновывает собственную позицию. Обязательный текст: Э. В. Ильенков, «Тайна Черного Ящика» и «Сказка — ложь, да в ней — намек» (Идеал. Собр. соч. Т. 3. М., 2020, с. 278–300); Дж. Серл, «Разум, мозг и программы» (1980).
Чтение 3
Список чтения может меняться в зависимости от успеваемости студентов и потребностей дисциплины. Обсуждение обязательного текста на семинаре 3. Студент заранее читает текст и участвует в обсуждении: излагает аргументацию автора, ссылается на текст, высказывает и обосновывает собственную позицию. Обязательный текст: М. Паскинелли, В. Йолер, «Манифест Нооскопа: ИИ как инструмент извлечения знания» (2021); Н. Срничек, «Капитализм платформ» (гл. 2).
Практическое задание 1. «Кто владеет обучающими данными»
Групповое практическое задание на семинаре 4. Группы получают по одному судебному или регуляторному кейсу и работают с первичными документами. Результат — карточка кейса и краткая устная защита (3–5 минут).
Практическое задание 2. Работа с моделью ИИ
Практическое задание на семинаре 5. Задание выполняется онлайн во время занятия в MTS.Link, под наблюдением преподавателя. Студенты работают с моделью ИИ; конкретное содержание и формат задания определяет преподаватель. Результат — краткий письменный отчет о проделанной работе и выводах.
Практическое задание 3. «Где граница»: ИИ в курсовых и выпускных работах
Групповая и индивидуальная работа на семинаре 6. Преподаватель выдает 4–5 фрагментов условной курсовой работы. Группы квалифицируют каждый фрагмент и обосновывают решение по требованиям вуза; затем каждый студент составляет проект «Заявления об использовании ИИ» для своей курсовой или выпускной работы.

Промежуточная аттестация

2026/2027 2nd module
0.15 * Практическое задание 1. «Кто владеет обучающими данными» + 0.15 * Практическое задание 2. Работа с моделью ИИ + 0.15 * Чтение 1 + 0.15 * Практическое задание 3. «Где граница»: ИИ в курсовых и выпускных работах + 0.15 * Чтение 2 + 0.1 * Посещаемость + 0.15 * Чтение 3

Список литературы

Авторы

Переяслов Алексей Денисович

Программа дисциплины