Несомненно, с каждый днем возрастает исследовательский интерес к различным генеративным моделям искусственного интеллекта в сфере художественного творчества, а значит, необходимы навыки разработки методологических основ обеспечения воспроизводимости AI-генерируемых артефактов как научных результатов. Современные инструменты демонстрируют высокую мощность, однако их применение в академическом и художественном контекстах сталкивается с рядом вопросов: где проходит граница между уникальным авторским творением и воспроизводимым (репродуцируемым) результатом, и как формализовать процесс генерации для достижения научной строгости и интерпретируемости.
Для коллектива инновационного федерального проекта «Развитие интеллектуальной мобильности обучающихся в цифровой образовательной среде университета» описанные выше проблемные вопросы несомненно представляют исследовательский интерес: где находится та самая граница между искусственным интеллектом и художественным творчеством субъекта.
В связи с этим 11 ноября 2025 года Александровой Л.Н., доцентом кафедры математического моделирования, компьютерных технологий и информационной безопасности, и Андроповой О.Ю., старшим преподавателем этой же кафедры, совместно со студентами второго курса Александровым Евгением, Никоненко Никитой, Ковалевым Ильей и Кирюхиным Александром был разработан и проведен мастер-класс «Повтори, если сможешь: AI-арт по науке, а не наугад».
В рамках мероприятия ребята раскрыли методологические основы создания AI-арт-произведений с помощью генеративных моделей с акцентом на воспроизводимость как научный принцип, включая знакомство с ключевыми терминами, экспериментами с промптом, демонстрируя таким образом значимость коллаборации человека-разработчика и инструментов ИИ. Участники познакомились с полным циклом экспериментальной работы: от формулировки художественной идеи через структурирование промптов (включая использование весов и негативных подсказок) до фиксации параметров и организации вычислительного окружения. Особое внимание уделялось сравнению подходов к описанию стиля через текстовую детализацию и через параметрические веса, а также практикам постобработки как способу человеко-машинного соавторства. Ведущие наглядно продемонстрировали научно-технические принципы, лежащие в основе работы AI для генерации арта, и показали, как добиваться предсказуемого и качественного результата.
Подобные мастер-классы – это важное и полезное научно-практическое мероприятие, направленное на развитие практических навыков в области IT и исследовательских компетенций будущих специалистов.
