Механизм общественного намерения использовать генеративный ИИ для совместного создания изображений по народным сказкам

Почему сейчас сказки и умные инструменты идут рука об руку

Народные сказания — одни из древнейших сокровищ человечества, но в мире коротких видео и бесконечной ленты они редко могут конкурировать за внимание. В этом исследовании звучит своевременный вопрос: могут ли обычные люди использовать генеративный искусственный интеллект — инструменты создания изображений, стоящие за современным ИИ‑искусством — чтобы помочь сохранить традиционные рассказы живыми? И не менее важно: что заставляет человека решить, хочет ли он действительно воспользоваться такими инструментами для совместного создания иллюстраций к народным сказкам?

Старые сказки в мире новых медиа

Во многих странах народные сказки официально отмечаются как часть «нематериального культурного наследия», но на практике им часто не уделяют должной защиты или общественного внимания. Большинство из них по‑прежнему передаётся устно или в печатном виде — форматах, которые в визуально насыщенной цифровой среде могут казаться оторванными от жизни. Музеи и архивы хранят материалы, но редко привлекают обычных людей к участию. Генеративный ИИ меняет эту картину, позволяя не‑экспертам превращать простые подсказки в богатые изображения и снижая технический барьер для визуального рассказа. Авторы утверждают, что этот сдвиг может превратить пассивную аудиторию в активных соавторов, переписывающих и распространяющих традиционные сюжеты.

Что формирует готовность людей присоединиться

Чтобы понять, почему кто‑то будет или не будет использовать ИИ для совместного создания иллюстраций к народным сказкам, исследователи объединили два известных подхода в поведенческих науках: модель принятия технологий (Technology Acceptance Model) и теорию запланированного поведения (Theory of Planned Behavior). Из них они взяли классические компоненты — насколько полезным и простым в использовании люди считают инструмент, какие у них положительные установки по поводу его использования, насколько сильно на них влияют друзья или общество и сколько контроля они ощущают над процессом. Затем к этим факторам добавили три новых элемента, специфичных для культурного контекста: как люди оценивают качество и эмоциональное воздействие изображений, сгенерированных ИИ; насколько уверенно они чувствуют себя в собственной способности творчески использовать ИИ; и существует ли у них предубеждение против работ, известных как созданные ИИ, а не человеком.

От ответов в опросе к скрытым закономерностям

Команда собрала 682 онлайн‑анкеты от взрослых в Китае, большинство из которых были знакомы и с ИИ‑инструментами, и с традиционными сказаниями. Участникам показывали примеры изображений, созданных ИИ, и нарисованные вручную иллюстрации по одной и той же сказке, после чего просили оценить утверждения о своих чувствах, ожиданиях и намерениях по пятибалльной шкале. Сначала исследователи применили статистический метод структурного моделирования, чтобы проверить, какие факторы прямо или косвенно тянут людей к использованию ИИ для совместного создания изображений или отталкивают от него. Затем результаты использовали в нескольких моделях машинного обучения, которые трактовали скрытые психологические факторы как входные данные и обучались предсказывать, имеет ли человек сильное или слабое намерение использовать ИИ, что позволило исследовать как простые, так и более запутанные, нелинейные взаимосвязи.

Скрытые факторы: качество, сомнение и уверенность

Анализ показал, что два силы тянут в противоположные стороны. Когда люди воспринимают изображения, созданные ИИ, как технически отшлифованные, содержательные и эмоционально сильные, их готовность использовать ИИ резко возрастает после того, как качество превышает определённый порог. Но если у них выражено предубеждение против самой идеи ИИ как культурного создателя — при предпочтении произведений, которые, по их мнению, созданы человеком — намерение уменьшается стабильно, независимо от реального качества. Это идентичностное предубеждение также ослабляет их социальное ощущение того, что «люди вокруг меня одобряют это», снижая поддерживающий эффект групповых норм. В то же время внутреннее чувство уверенности и контроль имеют значение: люди, которые верят, что справятся с инструментами и смогут направлять результат, гораздо более склонны присоединиться, особенно когда инструменты кажутся действительно простыми в использовании и соответствующими их ожиданиям.

Что значат эти выводы для будущего народных сказок

Проще говоря, исследование показывает: люди готовы использовать генеративный ИИ для возрождения народных сказок, если соблюдены три условия — изображения должны быть эмоционально и культурно убедительными, инструменты должны быть доступными и отзывчивыми, а пользователи должны ощущать, что именно они, а не машина, остаются истинными рассказчиками. Низкое качество результата, неуклюжие интерфейсы или чувство, что «ИИ не имеет права говорить от имени нашей культуры», могут подорвать эту готовность. Авторы предлагают дизайнерам, педагогам и культурным институтам сосредоточиться на повышении художественного и культурного качества изображений ИИ, упрощении интерфейсов, создании образовательных траекторий для укрепления уверенности пользователей и чётком позиционировании ИИ как помощника, а не замены человеческим рассказчикам. При таких условиях генеративный ИИ может стать мощным союзником в сохранении живости народных сказок для будущих поколений.

Цитирование: Kong, X., Liu, Y., Shi, Y. et al. Mechanism of public behavioral intention to use generative AI for folk story image co-creation. npj Herit. Sci. 14, 164 (2026). https://doi.org/10.1038/s40494-025-02285-7

Ключевые слова: генеративный ИИ, народные сказки, культурное наследие, общественное участие, принятие технологий