Искусственный интеллект вокруг нас: как он влияет на то, что мы читаем, смотрим и чему учимся

В последние годы искусственный интеллект всё активнее входит в информационное пространство — от новостей и социальных сетей до образования и личных блогов. Именно этим вопросам была посвящена значительная часть дискуссий и практических сессий на DataFest в Тбилиси — международной площадке, где специалисты из разных стран обсуждают, как технологии меняют работу с информацией и какие навыки становятся ключевыми в новой реальности. В фокусе внимания был не сам AI, а то, как люди используют его в обучении, медиа и повседневном контенте.

Автор статьи Кундуз Жекшен кызы на DataFest Tbilisi

Искусственный интеллект всё чаще становится частью информационного пространства — от новостей и социальных сетей до образовательных платформ и личных блогов. Иллюстрации к статьям, визуальные объяснения сложных тем, короткие видео и обложки постов всё чаще создаются с помощью AI. Но за этим ростом стоит важный вопрос: как использовать искусственный интеллект так, чтобы он помогал объяснять и обучать, а не вводил в заблуждение?

Сегодня AI — это уже не история про технологии для специалистов, а про повседневный контент, с которым сталкиваются читатели, учителя, родители и начинающие блогеры.

Как не потеряться в информации: AI как помощник для обучения

Инструменты вроде NotebookLM помогают структурировать материалы: загружать тексты, заметки, видео и задавать вопросы только по этим источникам.

Для учителей это может быть способом быстро подготовить урок или конспект. Для студентов — разобраться в сложной теме. Для блогеров — не запутаться в фактах и сохранить логику повествования. Главное правило здесь простое: AI помогает думать, но не думает за вас.

Один из новых инструментов — Google Whisk — показывает, как меняется подход к визуальному контенту. В отличие от привычных генераторов, где нужно описывать картинку словами, здесь можно использовать готовые изображения как подсказки.
Например, учитель может загрузить иллюстрацию из учебника, фотографию класса и пример художественного стиля — и получить новое изображение, которое объясняет тему урока визуально. Блогер может собрать атмосферу для поста, не копируя чужие работы напрямую.
AI не «рисует сам». Он анализирует примеры, выделяет общие черты и создает новую картинку на их основе. Чем точнее исходные материалы и идея, тем лучше результат.

На практике это означает, что при использовании того же Google Whisk вы не просто ждете случайного результата, а берете на себя роль режиссера, управляя стилем, композицией и атмосферой через четкий конструктор промпта. А работа с NotebookLM превращается в интеллектуальный диалог с собственными источниками, где AI лишь помогает структурировать ваши мысли.

Распространённое заблуждение — думать, что AI работает сам по себе. На DataFest Tbilisi эта мысль стала лейтмотивом многих дискуссий: AI — это не «волшебная кнопка». На самом деле результат полностью зависит от человека: от того, какие данные он загружает, какие вопросы задаёт и какие границы ставит. Без понимания контекста нейросети могут усиливать стереотипы, искажать смысл или создавать контент, который выглядит убедительно, но не является точным.

Именно поэтому всё больше специалистов говорят: важно учить не просто пользоваться AI, а понимать принципы его работы — так же, как мы когда-то учились критически читать новости или проверять источники информации.

Подготовила: Кундуз Жекшен кызы