Синтетическое присутствие: визуальный язык мертвого интернета в AI-изобра

1. Концепция

2. Глава 1. Фотография без события. AI-фотореализм против документальности.

3. Глава 2. Синтетическое лицо. Портрет, имитирующий человека.

4. Глава 3. Человеческая функция. Стоковая эстетика и генеративные образы

5. Глава 4. Профиль без субъекта. Виртуальные инфлюенсеры как новая форма доверия

6. Глава 5. AI-slop лента. Синтетический поток медиамусора

7. Вывод

8. Список изображений

9. Список литературы

Современный интернет переполнен признаками человеческого присутствия. В лентах социальных сетей постоянно появляются лица, портреты, аватары, комментарии, фотографии повседневности.

На первый взгляд такая среда должна восприниматься как живая, потому что в ней мы встречаемся с себе подобными. Однако на сегодняшний день она все чаще производит обратное, отнюдь не приятное ощущение. Пользователь видит множество человеческих образов, за которыми не всегда стоит реальный человек.

Под этим понятием понимается ситуация, когда изображение в медиа показывает человека, подражает его эмоциям, профилю или мимике, но на деле является лишь недостоверной тревожной копией. Это может быть как видеоблогер, рекламирующий продукцию, так и политик, сомнительно проявляющийся на публике.

При просмотре такого контента, даже если он рекомендуется случайно, появляется нарочито яркое чувство недоверия. Ведь, заходя сегодня в социальные сети, уже нельзя быть полностью уверенным, что ты будешь взаимодействовать только с другими людьми. Теперь мы живем в реалиях, где активность может быть произведена алгоритмом, брендом, генератором или серийным контентом.

Гипотеза исследования состоит в том, что ощущение «мертвого интернета» возникает не из-за исчезновения человека из цифровой среды, а из-за переизбытка синтетически сгенерированных подобий людей. Интернет кажется пустым не потому, что в нем нет эмоций, за которыми мы приходим, а потому что даже своим эмоциям становится сложно доверять. Смотря в монитор, ты вынужден скептически оценивать изображение с лицом человека, чтобы определить, не самозванец ли перед тобой. Невероятная обучаемость искусственного интеллекта привела нас к тому, что теперь мы вынужденно учимся отличать признаки жизни от их подражания и искать себе подобных среди кучи мусорного контента. Пока что эти подражания работают как шаблоны, которые можно автоматически создать, размножить и встроить в платформу.

Исследование будет рассматривать эту болезненную тему на пересечении нескольких медиа. В работе рассматриваются AI-изображения, стоковая фотография, виртуальные инфлюенсеры, профессиональные AI-портреты, социальные сети, ленты и AI-slop. Главный акцент я решила сделать не на содержании постов и не на оценке качества развития нейросетей, а на формальных аспектах выбранных изображений: композиции, свете, мимике AI-лиц, позе, фоне, интерфейсной рамке, повторяемости визуальных решений и способах распространения внутри платформ.

Визуальную часть исследования я построила на основании только тех изображений, которые могли бы показать, как изображения людей стремительно отдаляются от реальных субъектов. AI-фотореалистичные кадры не только выдумывают тех, кого нет, но и создают события, которые никогда не происходили. Поэтому каждое изображение я подбирала как доказательство своего главного тезиса о пустоте интернет-пространства. Конечно, оно по-прежнему выглядит как сильный социальный конструкт, однако в нем все сложнее и сложнее найти негенеративный контент.

Логика исследования строится как последовательное движение от изображения к работе платформы. Сначала рассматриваются фотографии, не документирующие события, то есть те случаи, когда AI-картинка выглядит как фотография, хотя не фиксирует реальный момент. Затем я анализирую портреты лиц, сгенерированные ИИ, которые отчасти способны сохранить свою убедительность, однако лишь провоцируют и распыляют недоверие. После этого исследуется алгоритм генерации случайных нелепых эмоций. Современные генеративные ИИ рассматривают человека как носителя готовой функции, которая может выдавать различную эмоциональную реакцию, но чаще всего она выходит нелепой и нелогичной, даже если задан хороший алгоритм. Далее я рассматриваю профили, на которых платформа сама собирала личности из аватара, имени, биографии, постов и реакций.

Финальная глава посвящена ленте и AI-slop-контенту. В ней я рассматриваю, как синтетическое присутствие становится потоком, в котором отполированный глупый контент и абсурдные генерации появляются и существуют по одной и той же логике распространения.

Документальная фотография считается одним из самых убедительных способов подтвердить реальность события. Даже если зритель не был на месте происходящего, фотография создает ощущение чужого свидетельства, потому что кто-то видел это, направил камеру, выбрал момент и зафиксировал его. Поэтому доверие к снимку строится не только на изображенном объекте, но и на представлении о цепочке, которая включает в себя событие, фотографа, камеру и зрителя.

Первый важный тезис связан с тем, что AI-изображение никак не связывает документальную фотографию и ситуацию, которая должна за ней стоять. Фотография традиционно воспринимается как способ запечатления момента, связанного с чем-то историческим, личным или трагическим. Даже постановочная фотография сохраняет связь зрителя с процессом съемки. AI-фотореализм же разрушает закономерность взаимодействия всего вышеперечисленного.

Изображение Папы Франциска в белом пуховике, созданное Пабло Ксавьером с помощью «Midjourney» в 2023 году, можно назвать хорошим примером антиправдивой фотографии. Оно стало вирусным не потому, что выглядело фантастически красиво, а потому что выглядело почти так же случайно, как настоящий уличный снимок. В нем хорошо работают средний ракурс, мягкий солнечный свет, узнаваемое человеческое лицо без явных артефактов работы ИИ, реалистичная фактура одежды и отсутствие постановочности. Эти факторы в совокупности заставляют даже опытного пользователя растеряться. Неужели такое фото действительно могло существовать?

Серия Элиота Хиггинса с фейковым арестом Дональда Трампа работает по похожему принципу, но уже в жанре псевдорепортажа. Здесь AI имитирует не портрет, а новостное событие, которого не было. Динамика композиции, толпа, смазанность движения и напряженная атмосфера создают подобие кадра, который мог бы сделать журналист на месте происшествия. Такой визуальный крючок может зацепить случайного пользователя, ведь он увидит не только признаки новостного фото, но и известное ему лицо. По итогу это изображение выглядит как свидетельство чего-то интересного, чего в реальности не происходило.

Они не выглядят как яркие рекламные картинки или фантазийные иллюстрации, для которых часто используют ИИ. Они имитируют неидеальность настоящих фотографий, сделанных случайно и потом попавших в новостную ленту. Этот принцип помогает овладевать доверием многих людей в сети.

Как указывает Лив Хаускен в исследовании «Photorealism versus Photography: AI-Generated Depiction in the Age of Visual Disinformation», важно различать фотореализм и фотографию, потому что изображение может выглядеть фотографически, но не иметь фотографической связи с реальным событием [1].

Именно это происходит на приведенных примерах. Они не просто обманывают зрителя на уровне содержания, а разрушают привычное доверие к документальной форме.

Если первая глава показывает, как AI может симулировать событие, то вторая глава рассматривает более точный и тревожный объект — человеческое лицо. Наш мозг заточен на то, чтобы искать себе подобных, поэтому многие люди часто видят улыбку с глазами в розетках или кружках с кофе. По лицу мы считываем всю личность целиком: пол, возраст, характер, настроение, прошлое, социальный статус, сексуальную привлекательность.

Что же произойдет с природным механизмом распознавания, если начать подсовывать в повседневную ленту как можно больше AI-лиц? Как мне кажется, люди все больше развивают в себе скептицизм. Поэтому способность генерировать достоверную внешность работает не как технический трюк, а как изменение самого механизма доверия к изображению.

Проект «This Person Does Not Exist», созданный Филом Вангом на основе «StyleGAN», показывает эту логику в чистом виде. При каждом обновлении страницы появляется новое лицо, которое выглядит как фотография реального человека. У него есть кожа, волосы, взгляд, фон, возраст и выражение. Но у него нет имени, тела за пределами кадра, памяти и истории. Это не портрет человека, а портрет как жанр, произведенный машиной.

Авторы прямо пишут, что AI-синтезированные лица могут быть «неотличимыми — и более вызывающими доверие — чем реальные лица» [2]. Это особенно важно для визуального анализа. Проблема не в том, что AI-лицо выглядит грубо или страшно. Наоборот, оно часто выглядит слишком нормально и вызывает так называемый эффект «зловещей долины». В совокупности гладкая кожа, усредненная симметрия, спокойное выражение, нейтральный фон, правильный свет создают ощущение тревоги и недоверия. Однако некоторые пользователи сети, не обладающие высоким навыком распознавания, могут даже посчитать их красивыми или интересными.

Как правило, сгенерированное лицо не обязательно вызывает ощущение фальши сразу. Оно скорее провоцирует странный стыд за его универсальность. Его можно поставить на аватар, в резюме, в профиль, в рекламный баннер. Именно поэтому сервисы «HeadshotPro» и «Aragon AI» важны для моего исследования. Они не просто генерируют лица, а производят социально красивый портрет, который расценивается как профессиональный, уверенный, доброжелательный, чистый, удобный для «LinkedIn» или резюме.