CC BY
28Социология №6 2023
Цифровая социализация: симбиоз массмедиа и искусственного интеллекта как канал фокусного конструирования ценностных ориентаций молодёжи (социально-одобряемых или ложных)
Мкртумова Ирина Владимировна,
доктор социологических наук, профессор кафедры политического анализа и социально-психологических процессов, ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова» E-mail: [email protected]
В статье рассматривается цифровое пространство как самостоятельная социальная сфера, в которой формируются и преобразуются социокультурные нормы, стандарты поведения и идентичность. Обосновывается важность учета влияния искусственного интеллекта, который оказал революционное влияние на музыкальные массмедиа, особенно в контексте платформ, таких как TikTok, ставший неотъемлемой частью жизни подростков и молодежи. Осуществлен анализ воздействия симбиоза массмедиа и искусственного интеллекта как канала фокусного конструирования социально-одобряемых или ложных ценностных ориентаций молодёжи. Представлены результаты авторского эксперимента по использованию нейросетей в выявлении наиболее эффективных в 2023 году нейросетей искусственного интеллекта в создании музыкального контента. Автором статьи был задан один и тот же вопрос нейросети «GPT-bot» (в Telegramm) и двум поисковым системам Яндекс и Googl. Алгоритмы, работающие на основе искусственного интеллекта, анализируют предпочтения пользователей и их поведение в приложении, что позволяет формировать адресные персонализированные пакеты контента. Это приводит к тому, что молодые люди подвергаются воздействию узко направленных музыкальных трендов, акцентируя их внимание на определенных жанрах и артистах, которые активно продвигаются за счет высокой «вирусности» и легкости запоминания. Вследствие такого воздействия, молодёжь становится более восприимчивой к музыкальным новинкам, созданным авторами контента с применением технологий искусственного интеллекта, ориентируясь не только на свои личные предпочтения, но и стремясь соответствовать цифровым трендам, которые могут формировать идеи о модных и желательных стилях жизни и образцах поведения, не всегда направленных на формирование патриотизма и культурной идентичности на основе национальных традиций.
211
Ключевые слова: цифровая социализация, цифровая социология, искусственный интеллект, ценностные ориентации, фокусное конструирование, масс-медиа, фейки,
Введение
Цифровая среда сегодня выступает весьма значимым источником социологической информации. Особенности сетевой социальности, новые смыслы и форматы социальных действий в новой конструкции цифровой реальности - эти и многие другие вопросы находятся в фокусе социологии цифрового пространства [2]. Эта новая и динамично развивающаяся область научных исследований изучает социальные явления и процессы, происходящие в социуме под воздействием информационно-коммуникационных технологий [6]. Проблемы, которые находятся в фокусе внимания данной области социологического знания, включает в себя изучение влияния цифровизации на социальные структуры и социальные процессы, анализ взаимодействия между социумом и цифровыми медиа, трансформации социального действия и социальных коммуникаций в новой конструкции цифровой реальности. Например, сформировалось такое направление социологического анализа, как нет-нография, от англ. «net» - сеть, и «et-nograpfy» - этнография. Термин (using etnography) ввел R. Kozinets в 2002 году, как метод цифровой социологии, позволяющий осмысливать онлайн-культуры различных этно-конфессиональных сообществ, субкультур с этнометодоло-гической точки зрения (особенности их повседневных норм поведения и коммуникаций) [1].
Дискуссия
Цифровое пространство функционирует как самостоятельная социальная сфера, где формируются и преобразуются социокультурные нормы, стандарты поведения и идентичность. Виртуальная реальность, например, иногда размывает традиционные границы времени и пространства, создавая глобализированные сообщества, объединенные общими интересами для обмена информацией [4; 6; 14]. В социологических исследованиях цифрового пространства особое внимание уделяется изучению социальных сетей, цифровых массмедиа, взаимодей-
ствий между их пользователями и влиянию этих платформ на общественное мнение и коллективное поведение [11]. Цифровые медиа играют важную роль в формировании и выражении социальных сообществ, предоставляя публичную площадку для выражения мнений и взаимодействия различных социальных групп [2]. Анализ больших массивов цифровых данных (Big Data) позволяет изучать социальные процессы в реальном времени [7]. Машинное обучение и алгоритмический анализ стали неотъемлемой частью социологического исследования цифровой среды.
Некоторые исследования, в т.ч., направлены цифровую безопасность и цифровую гигиену, например, невозможность контролировать доступ к личной информации и ее защищать влияет на социальное взаимодействие и доверие в цифровых структурах [8; 9]. Создание безопасного подконтрольного и доверенного ИИ является важной задачей [10]. Одним из важных направлений социологии цифрового пространства является изучение цифрового неравенства, которое возникает из-за различного доступа к цифровым технологиям, цифрового разрыва на всей территории страны (Интернет не везде «летает») и возможности освоения цифровых форматов коммуникаций и профессиональных компетенций у представителей разных социальных групп, в повышении адаптивности человека и организации.
Социология цифрового пространства в векторе социального управления стремится исследовать эти различия, в т.ч. риски доверия к фейковой цифровой информации [8; 9], доступности персональных и непубличных данных и возможности их несанкционированного использования, риски негативного воздействия на общественное мнение и коллективное поведение и предлагать пути преодоления таких новых социальных проблем.
Так, профессора Л.А. Василенко и В.В. Зотов [5, 26-47], исследуя государственные цифровые платформы, социально-сетевое взаимодействие, цифровые трансформации публичного
212
управления, считают, что в условиях со-циотехнической конвергенции публичное управление должно сочетать алгоритмическое управление с задачами реализации запросов заинтересованных сторон. Продвижение данной идеи будет определяться публичной оценкой роли цифровых платформ в трансформации публичного управления. В конечном счете это вопросы доверия технологически компетентного социума к органам власти и исследователи ставят вопрос об активизации социально-сетевого взаимодействия чиновников и граждан.
Искусственный интеллект (далее -ИИ) существенно меняет сетевую социальность и его влияние на новые конструкции цифровой реальности и в целом на цивилизационные трансформации предстоит еще осмысливать [3]. Различают «сильный» и «слабый» ИИ, клиенто-центричную и человеко-центричную модели ИИ. Разница между моделями в целеполагании, и ее лучше всего демонстрирует пример из системы здравоохранения: так, если клинто-центричная ИИ направлена на увеличение потока пациентов и качества их лечения, то человеко-центричный ИИ направлен на профилактику здоровья, на то, чтобы человек не стал как можно дольше не стал пациентом медучреждения.
Среди диссертационных исследований гуманитарных-технологических аспектов ИИ можно отметить работы И.А. Быковского, А.Е. Никитина [18] и других. Так, А.С. Степаненко в исследовании социокультурных и технологических предпосылок искусственного интеллекта указывает на такие тенденции развития ИИ, как интеграция, «гибридные экспертные системы, интегрированные неврологические, нейроне-четкие модели и «мягкие вычисления» по Л. Заде, нейроэкспертпые системы И.Б. Фоминых, нейрооптические модели О.П. Кузнецова, интегрированные дискретно-континуальные модели интеллектуальных динамических систем, модели эволюционной кибернетики, модели интеллектуальной совмещенной разработки, варианты интеграции нейронных сетей и сетей Петри и пр.» [19].
Институционально социологическими исследованиями цифрового пространства ИИ активно занимались ученые Исследовательского комитета Российского общества социологов «Социология цифрового общества» (Василенко Л.А., Суслаков Б.А., Карпова Д.Н. и др.), результаты исследований публикуются в специализированном журнале Цифровая социология/Digital Sociology (Мышко Ф.Г., Кривопусков В.В., Черна-вин Ю.А. и др.) и других научных изданиях.
Другой не менее важной проблемой социального управления является изучение методами социологической науки негативного воздействия масс-медия, фейкового цифрового пространства на духовную культуру молодежи [2; 8; 9; 10]. В настоящее время многие политтех-нологи, ученые в области социального управления, образовательной политики, высказывают обоснованные опасения по поводу дегуманизации реальности, подмены реального мира виртуальным, исторического культурного наследия его негативно трансформированными цифровыми копиями и фейковыми реконструкциями. Молодежь, можно сказать, живет в цифровом мире массме-диа, и этот мир для многих и есть реальность. В сложной сегодняшней геополитической ситуации, в условиях информационной войны потоки негативных реконструкций истории, чуждых нашей традиции культурных образцов направлены на размывание культурного кола и ценностных ориентиров [8; 9; 12]. Потоки фейковой цифровой информации направлены на дезинформацию прежде всего молодежи.
История
В начале ХХ века началось активное развитие синтеза музыкального искусства и цифровых технологий. Но эти новейшие музыкальные трансформации были ранее предугаданы в 1907-м году Фер-ручио Бузони (музыкантом и композитором) [15].
Разработка в восьмидесятых годах XX века искусственного интеллекта (далее - ИИ) - ИИ «ЭМИ», создающего му-
213
зыкальные композиции, стало результатом эксперимента. Термин «машинное обучение», с оговорками, можно применить к процессу компьютерного анализа массива классических музыкальных произведений, на основе которого создатели ИИ «ЭМИ» пытались сочинять компьютерную музыку в стиле И.С. Баха, Л. ван Бетховена, В.А. Моцарта [16]. Итогом подобного анализа массива полифонических произведений И.С. Баха, которые наиболее «математичны» по структуре, если можно так сказать, стало создание Д. Коупом в 1983 году нового произведения в стиле И.С. Баха и ИИ ЭМИ.
ИИ Flow Mashines был создан 2016 году на основе нейросетей в Sony Computers Science Laboratories. Совместно с французским композитором Бенуа Карре был написан трэк Dady's Car в стиле The Beatles [17].
ИИ Amper (компании Amper) в августе 2017 создал композицию Break Free для певицы Тарин Саутерн. Алгоритм этого ИИ может мгновенно выдавать мелодии по заданным параметрам [17]. ИИ Abbey Road Red создал Джон Эдс из знаменитой студии Abbey Road, в которой музыканты группы The Beatles записывали большинство своих альбомов.
Практика
Фокус субъективного восприятия молодежью новостных информационных потоков, часто в негативном ключе, приобретает в современной ситуации все большую значимость [2]. Поскольку значимая часть молодежи воспринимает события в клиповом формате, необходимо изучать возможности цифровых форматов социального управления в целях минимизации негативного влияния пропаганды признаваемыми молодежью средствами цифровых форматов и технологий ИИ, в том числе и через сферы музыкальных форматов массмедиа, формированием духовной культуры.
Цифровые массмедиа, как новый вид осмысления действительности, как феномен, обращение к которому открывает широкий спектр возможностей воздействия на эмоционально-мотивационную сферу поведения молодежи возникли
в результате синергии науки, цифровых технологий и искусства [2; 14].
Так, сегодня нейронные сети в музыкальном искусстве активно создают музыку разными способами. Одни сети настроены на формирование спектрограмм по фото, другие нейросети методом случайного подбора создают мелодии на фортепиано и т.д. В 2023 году аналитики выделяют более 10 наиболее успешных нейросетей, некоторые из которых научились создавать настоящие хиты, делать аранжировки для видео, онлайн генерировать звуки1. Причем некоторые нейросети уже успешно работают от 4 до 7 лет.
Многие ученые указывают на опасности такого влияния, особенно когда массмедиа, управляемые алгоритмами ИИ, способствуют распространению идеализированных и часто поверхностных, или непосредственно вредоносных представлений о культуре и успехе [11]. Такие массмедиа могут создавать разрыв между настоящими достижениями в жизни и профессии, и виртуальным изображением реальности, вовлекая молодежь, особенно подростков в бесконечную гонку за «блогерами-миллионниками», за признанием в цифровом мире. Масс-медиа могут стимулировать формирование завышенных социальных стандартов, не всегда учитывая сложности реальной жизни и способности молодого человека, его усердие и желание напряженно трудится для достижении цели. Это может приводить к неадекватной самооценке, создавать дополнительные вызовы для социальной адаптации подростка в реальном жизненном окружении и для его личностного развития.
В экспериментальных целях, о выявлении наиболее эффективных в 2023 году нейросетей ИИ в создании музыкального контента, автором статьи был задан один и тот же вопрос нейросети «GPT-bot» (в Telegramm) и двум поисковым системам Яндекс и Googl. Запрос был
1 ТОП 10 нейросетей, создающих музыку в 2023 году [Электронный ресурс] URL: https:// neyrosety.ru: [сайт]. URL: https://neyrosety.ru/ neyroseti-sozdayuschih-muzyku/ (дата обращения: 20.04.2023).
214
сформулирован в следующей форме: «ТОП 10 нейросетей, создающих музыку в 2023 году». В ответах поисковых систем и нейросети фигурировали следующие нейросети, создающие музыку в 2023 году: Riffusion, Mubert, Soun-draw, Melobytes, Humtap, AIVA, hmusika!, MuseNet, Amper Music, MusicLM. По фотографиям музыку создают нейросети Image to Music, Imaginary Soundscape. Нейросети Typatone, AI Duet. MusicLM
генерирует музыку из текстовых подсказок. Автором сделан сравнительный анализ, результаты которого показаны в Таблице 1. Подчеркиванием выделены совпадающие ответы по версии поисковых систем и нейросети. По всем трем позициям были выделены, в качестве топовых, нейросети AIVA и Amper Music. По двум позициям - только поисковиками, были отмечены нейросети: Riffusion, Mubert, Melobytes и др. (См. Табл. 1).
Таблица 1. ТОП 10 нейросетей, создающих музыку в 2023 году
ТОП 10 НЕЙРОСЕТЕЙ, СОЗДАЮЩИХ МУЗЫКУ В 2023 ГОДУ
по версии GPT-bot -Telegramm по версии Яндекс по версии Googl
1. WaveNet - это нейронная сеть, способная генерировать звуковые сигналы, например, голоса и музыкальные композиции, используя глубокие сверточные сети 1. М^юп - https://www.riffusion.com/ Интересная бесплатная нейросеть, генерирует музыку по текстовому запросу. Она ещё обучается и постепенно пополняет свою базу знаний. Программа использует в процессе сонограммы, представляющие собой визуализацию звукового ряда 1. Riffusion
2. Magenta - это проект от Google, который разрабатывает открытые искусственные интеллекты для создания музыки и искусства 2. МиЬеИ - https://mubert.com/render Проект существует уже 4 года. Он беспрерывно генерирует музыкальные композиции, используя семплы из библиотеки звуков. Генерация запускается на главной странице через ввод ключевых слов на английском 2. Mubert
3. DeepJ- это нейросеть, которая может создавать музыку в различных жанрах, используя множество алгоритмов искусственного интеллекта 3. Зоип^аи - https://soundraw.io/create_music Одна из передовых нейросетей. Она даёт вам возможность не просто внести ключевые слова, описывающие будущую мелодию, но и задать жанр, настроение и другие характеристики. Программа предлагает десятки вариантов, которые можно дорабатывать 3.Soundraw
4. FlowMachines - это нейросеть, созданная для генерации музыки на основе стилей и жанров, используя методы генеративной моделирования 4. Melobytes - https://melobytes.com/en/app/melobytes Бесплатный доступ с ограничениями. Демоверсия рассчитана на 5 обращений к сервису в сутки. Подписка. Программа работает с ключевиками на разных языках, интерфейс имеет хороший набор настроек 3. Melobytes
5. Amper Music - это платформа, которая использует нейросети для генерации музыкальных композиций на основе заданных параметров, таких как жанр,настроение и инструменты 5. Нип^ар - Приложение, разработанное для iPhone. Оно генерирует звуки, опираясь на напетую мелодию. Работает нейросеть бесплатно и особенно полюбилась музыкантам. Им достаточно напеть несколько элементов, как получат уже готовый трек 4. Humtap
6. Jukedeck - это сервис, который использует нейросети для создания оригинальных музыкальных композиций на основе заданных параметров, таких как жанр, настроение 6. А1УА - https://aiva.ai/ Проект стартовал приблизительно 7 лет назад. Он разрабатывался для генерации музыкальных композиций для рекламы, видеоигр или фильмов. Нейросеть создаёт эмоциональные треки с нуля, а также помогает корректировать уже готовые мелодии 5. AIVA
7. AIVA - это нейросеть, которая создает оригинальную музыку в различных жанрах, используя глубокие нейронные сети и методы генеративной моделирования 7. ||п^1ка! - https://huggingface.co/spaces/marcop/musika Простейший стриминговый сервис от Яндекс сейчас научился создавать музыкальные композиции. Интерфейс у него предельно простой, выбор настроек минимальный 6. hmusika!
MuseNet - https://openai.com/blog/musenet/ Проект от OpenAI создаёт оригинальную, необычную и действительно красивую музыку. Нейросеть обучали сотнями тысяч треков, и она способна генерировать мелодии практически во всех жанрах 7. MuseNet
215
Окончание
ТОП 10 НЕЙРОСЕТЕЙ, СОЗДАЮЩИХ МУЗЫКУ В 2023 ГОДУ
по версии GPT-bot -Telegramm по версии Яндекс по версии Googl
8. NSynth - это проект от Google, который создает новые звуки, используя нейросети и синтезаторы 8. Amper Music - https://www.shutterstock.com/discover/ ampermusic Достойная нейросеть, которая помогает создавать музыку к фильмам, видеоиграм, коммерческим проектам и не только. Облачная платформа. Пользователям доступна бесплатная версия. Про-версия позволяет в полной мере оценить возможности программы 8. Amper Music
9. Melodrive - это платформа, которая использует нейросети для создания интерактивной музыки, которая может изменяться в зависимости от действий пользователя 9. MusicLM - https://google-research.github.io/seanet/musiclm/ examples/ Проект запустил Google и до настоящего момента не даёт обычным пользователям доступ к нему. Генерации делаются по текстовому описанию. Также нейросеть может взять за основу мелодии, которые наигрывает или напевает пользователь 9. MusicLM
10. Neural Audio Synthesis - это ней-росеть, которая может создавать звуковые эффекты и синтезировать звуки на основе заданных параметров
10. Нейросети, которые пишут музыку по фото
11. Image to Music https://huggingface.co/spaces/fffiloni/img-to-music Вы загружаете картинку и выставляете параметры будущей мелодии: скорость воспроизведения, длительность и тип композиции. После этого запускаете генерацию
Typatone. Сгенерировать звуки через нейросеть онлайн Typatone -https://typatone.com/rn/CowbilTEEP Генерирует музыку по нажатию клавиш. Создаёт звуковые эффекты. Вводите текст, и каждая буква будет сопровождаться звуками. Можно загрузить текст из стороннего источника
AI Duet - https://experiments.withgoogle.com/ai/ai-duet/view/ Программа, позволяющая поиграть на пианино прямо на компьютере. После загрузки появится раскладка.
10.
Image to Music - Ней-росеть, которая пишет музыку по фото
Заключение
Искусственный интеллект (ИИ) оказал революционное влияние на музыкальные массмедиа, особенно в отношении таких цифровых медиа-платформ, таких как шТок, который стал неотъемлемой частью жизни подростков и молодежи. Алгоритмы, работающие на основе ИИ, анализируют предпочтения пользователей в этом приложении, что позволяет формировать гиперпер-сонализированные пакеты контента. Это приводит к тому, что молодые люди подвергаются воздействию адресно направленных музыкальных трендов, акцентируя их внимание на определенных жанрах и персоналиях, которые активно продвигаются за счет высокой «вирусно-сти» и легкости запоминания [2; 6; 11]. Скорость распространения музыкального контента и легкость его воспроизводства помогают кураторам контента, в том числе из недружественных стран, использовать эти тренды для создания ложных нравственных ориентиров, тем самым оказывая значительное фокусное
воздействие на формирование определенных нравственных ценностей. Вследствие чего молодёжь становится более восприимчивой к музыкальным новинкам, созданным авторами контента с применением технологий искусственного интеллекта. При этом подростки и молодежь ориентируются не столько на свои личные предпочтения, многие стремятся соответствовать цифровым трендам, формирующим культурные образцы модных и желательных стилей жизни и стереотипов поведения, не всегда направленных на формирование патриотизма и культурной идентичности на основе национальных традиций.
Литература
1. Kozinets R. The field behing the screen // Jornal of Marketing Research. 2002.N 39 (1) p.61
2. Бойд Дана. Все сложно. Жизнь подростков в социальных сетях. Перевод с английского Ю. Каптуревского, под редакцией А. Рябова. Издательский дом Высшей школы экономики Мо-
216
сква, 2020. 41 с. doi:10.17323/978-5-7598-1964-6
3. Василенко Л.А., Мещерякова Н.Н. Социология цифрового общества: монография. Томский политехнический университет. - Томск: Изд-во Томского политехнического университета. 2021. 226 с. ISBN 978-5-4387-1043-1
4. Дробижева Л. М., Арутюнова Е.М., Евсеева М.А., Кузнецов И.М., Рыжова С.В., Фадеев П.В., Щеголько-ва Е.Ю., Эндрюшко А.А. Российская идентичность и межэтнические отношения. Публичный дискурс и социальная практика: [монография] / Л. М. Дробижева, Е. М. Арутюнова, М.А. Евсеева [и др.]; отв. ред. И.М. Кузнецов, С.В. Рыжова; ФНИСЦ РАН. - М: ФНИСЦ РАН, 2022. - 434 с.
5. Зотов В.В., Василенко Л.А. Цифровая трансформация публичного управления: единство сервисно-цифровых и социально-сетевых аспектов // Вопросы государственного и муниципального управления. 2023. № 3. C. 26-47. DOI: 10.17323/1999-54312023-0-3-26-47
6. Кастельс М. Власть коммуникации / пер. с англ. Н.М. Тылевич. - М.: Издательский дом Высшей школы экономики, 2020. - 591 с. (Переводные учебники ВШЭ). ISBN 978-5-75982119-9.
7. Крыштановская О.В. Бесконтактная социология: новые формы исследований в цифровую эпоху //Цифровая социология / Digital Sociology. 2018 № 1. С 406.
8. Мкртумова И.В. От «Троянского коня» до «Пожирателей фейков»: взгляд социолога на образы информационного поведения и манипуляций / В сборнике: Научные исследования в современном мире: проблемы, тренды, перспективы. Сборник статей по итогам Научного профессорского форума 7 февраля 2023. Общероссийская общественная организация «Российское профессорское собрание». 2023. С. 228-236.
9. Мкртумова И.В. Социологические параметры для оценки информационного поведения «пожирателей
фейков» / В Сборнике: Международный Конгресс «Humanities VS Sciences & The knowledge accelerating in modern world: parallels and interaction». 12-16 октября 2022, МИФИ, Москва.2022. С. 28
10. Морозов Евгений. Интернет как иллюзия. Обратная сторона сети. Пер. с англ. И. Кригера. АСТ: CORPUS; Москва; 2014. ISBN 978-5-17-084792-1. правообладатель http://www.litres.ru/ pages/biblio_book/?art=8206286
11. Назаров М.М. Медиа: Аудиторные тренды. Человек в современной российской медиасреде. - М.: ЛЕНАНД, 2023. - 256 с.
12. Социальная коммуникация в современном российском обществе: сборник докладов Всероссийской научно-практической конференции (Москва, 20 октября 2022 г.) / Отв. ред. В.А. Мансуров, Т.З. Адамьянц; ред. Е.Ю. Иванова, П.С. Юрьев. - Москва: РОС; ФНИСЦ РАН, 2023-567 с. 1 электрон. опт. диск. (CD-ROM).
13. Гребняк О.В. Изменяющаяся цифровая сфера в оценках граждан // Российское общество и государство в условиях глобальной многополярности. Социально-политическое положение России в 2022 году: [монография] / Н.В. Березина, И.Я. Богданов, Н.М. Великая [и др.]; отв. ред. В.К. Левашов; ФНИСЦ РАН. - М.: ФНИСЦ РАН, 2023. C. 312-329.
14. Теркл Шерри. Возвращение к разговору: сила разговора в эпоху цифровых технологий. Нью-Йорк, New York: Penguin Press. 2015. ISBN 9780143109792.
15. Бузони Ф. Эскиз новой эстетики музыкального искусства / Пер. с немецкого, вступительная статья В. Ко-ломийцева: Учебное пособие. 2-е издание, исправленное. - СПб.: Издательство "Лань», 2019. 40 с. ISBN 978-5-8114-3745-0. (дата обращения: 12.03.2023).
16. Гирфанова О.В. Музыка в эпоху цифровых технологий // Научное обозрение. Раздел II. Наука и практика: электрон. журн. 2018. № 1. ISSN: 2500-4212.
217
17. История цифровизации музыки. // technomode.ru [Сайт]. URL: https:// technomode.ru/article/2019/03/20/ istoriya-cifrovizacii-muzyki-ot-magnitnoj-zapisi-do-pervogo-robota-kompozitora (дата обращения: 12.03.2023)
18. Никитин А.Е. Эпистемология искусственного интеллекта: автореф. дисс... к.филос.наук. 09.00.01. Архангельск, 2007. 33с.; Смирнов Е.В. Проблема искусственного интеллекта: онтологические и гносеологические аспекты: автореф. дисс. к.филос.н. 09.00.01. Магнитогорск, 2007. 28 с.; Быковский И.А. Философские аспекты проблем создания искусственного интеллекта: дисс. канд.филос.наук. 09.00.01. Саратов, 2003.180 с.
19. Степаненко А.С. Социокультурные и технологические предпосылки искусственного интеллекта: автореф. дисс... доктор филос.наук. Ростов-на Дону, 2007. 33 с
DIGITAL SOCIALIZATION: SYMBIOSIS OF MASS MEDIA AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A CHANNEL OF FOCAL CONSTRUCTION OF VALUE ORIENTATIONS OF YOUTH (SOCIALLY APPROVED OR FALSE)
Mkrtumova I.V.
Plekhanov Russian University of Economics
The article considers digital space as an independent social sphere in which socio-cultural norms, standards of behavior and identity are formed and transformed. The article substantiates the importance of taking into account the influence of artificial intelligence, which has had a revolutionary impact on music mass media, especially in the context of platforms such as TikTok, which has become an integral part of the lives of teenagers and young people. Analyzes the impact of the symbiosis of mass media and artificial intelligence as a channel for the focal construction of socially approved or false value orientations of youth. The results of the author's experiment on the use of neural networks in identifying the most effective in 2023 artificial intelligence neural networks in the creation of musical content are presented. The author of the article asked the same question to the neural network «GPT-bot» (in Telegramm) and two search engines Yandex and Googl. Al-
gorithms powered by artificial intelligence analyze users' preferences and in-app behavior to generate hyper-personalized content packages. This results in young people being exposed to narrowly targeted music trends, focusing their attention on certain genres and artists that are actively promoted due to their high virality and ease of memorization. As a result of such influence, young people become more receptive to musical novelties created by content authors using artificial intelligence technologies, focusing not only on their personal preferences, but also seeking to comply with digital trends that can form ideas about fashionable and desirable lifestyles and patterns of behavior, not always aimed at the formation of patriotism and cultural identity based on national traditions.
Keywords: digital socialization, digital sociology, artificial intelligence, value orientations, focal construction, mass media, fakes.
Reference
1. Kozinets R. The field behing the screen. Jornal of Marketing Research. 2002.N 39 (1) p.61.
2. Boyd Dana. It's complicated. Life of teenagers in social networks. Translated from English by Yuri Kapturevsky, edited by Anton Ryabov. Publishing House of the Higher School of Economics Moscow, 2020. 41 3. doi:10.17323/978-5-7598-1964-6 (In Russian).
3. Vasilenko L.A., Mescheryakova N.N. Sociology of digital society: a monograph. Tomsk Polytechnic University. Tomsk: Izd-vo Tomsk Polytechnic University. 2021. 226 p. ISBN 978-5-4387-1043-1 (In Russian).
4. Drobizheva L. M., Arutyunova E.M., Ev-seeva M.A., Kuznetsov I.M., Ryzhova S.V., Fadeev P.V., Shchegolkova E. Yu.A. Russian identity and interethnic relations. Public discourse and social practice: [monograph] L.M. Drobizheva, E.M. Arutyunova, M.A. Evseeva [et al]; ed. by I.M. Kuznetsov, S. S. . M. Kuznetsov, S.V. Ryzhova; FNISC RAS. M: FNISC RAS, 2022. - 434 p. (In Russian).
5. Zotov V.V., Vasilenko L.A. Digital transformation of public administration: the unity of service-digital and social-network aspects. Voprosy gosudarstvennogo i munitsialno-go upravleniya. 2023. № 3. 26-47 p. DOI: 10.17323/1999-5431-2023-0-3-26-47 (In Russian).
6. Castells M. Power of communication. Transl. from Engl. by N.M. Tylevich. Moscow: Pub-
218
lishing House of the Higher School of Economics, 2020. 591 p. (Translated textbooks of the Higher School of Economics). ISBN 978-5-7598-2119-9. (In Russian).
7. Kryshtanovskaya O.V. Non-contact sociology: new forms of research in the digital age // Digital Sociology / Digital Sociology. 2018 № 1. 406 p. (In Russian).
8. Mkrtumova I.V. From «Trojan Horse» to «Fake Eaters»: a sociologist's view on the images of information behavior and manipulation. In the collection: Scientific research in the modern world: problems, trends, prospects. Collection of articles based on the results of the Scientific Professor Forum February 7, 2023. All-Russian public organization «Russian Professors' Assembly». 2023. 228-236 p. (In Russian).
9. Mkrtumova, I.V. Sociological parameters to assess the information behavior of «fake eaters» In Collection: International Congress «Humanities VS Sciences & The knowledge accelerating in modern world: parallels and interaction». October 12-16, 2022, MEPhI, Moscow. 2022. p. 28 (In Russian).
10. Evgeny Morozov. Internet as an Illusion. The Reverse Side of the Network. Per. s Engl. I. Krieger. AST: CORPUS; Moscow; 2014. ISBN 978-5-17-084792-1. правообладатель http://www.litres.ru/pag-es/biblio_book/?art=8206286 (In Russian).
11. Nazarov M.M. Media: Audience Trends. Man in the modern Russian media environment. M.: LENAND, 2023. 256 p. (In Russian).
12. Social communication in modern Russian society: a collection of reports of the All-Russian scientific and practical conference (Moscow, October 20, 2022). Edited by V.A. Mansurov, T.A. Mansurov. A. Mansu-rov, T.Z. Adamyants; eds. E. Yu. Ivanova, P.S. Yuryev. Moscow: ROS; FNISC RAS, 2023. 567 p. 1 electron. optical disk. (CD-ROM). (In Russian).
13. Grebnyak O.V. Changing digital sphere in the assessments of citizens. Russian so-
ciety and state in the conditions of global multipolarity. Socio-political situation of Russia in 2022: [monograph]. N.V. Berezina, I.Y. Bogdanov, N.M. Velikaya [et al.]; ed. by V.K. Levashov. K. Levashov; FNISC RAS. M.: FNISTS RAN, 2023. 312-329 p. (In Russian).
14. Turkle Sherry. Reclaiming the conversation: the power of conversation in the digital age. New York, New York: Penguin Press. 2015. ISBN 9780143109792.
15. Busoni F. Sketch of a new aesthetics of musical art. Per. from German, introductory article by V. Kolomiitsev: Study guide. 2nd edition, corrected. St. Petersburg: Lan Publishing House, 2019. 40 p. ISBN 978-5-81143745-0. (Date of reference: 12.03.2023). (In Russian).
16. Girfanova O.V. Music in the era of digital technologies. Scientific Review. Section II. Nauka i praktika: electron. journal. 2018. no. 1. ISSN: 2500-4212. (In Russian).
17. History of digitalization of music. // techno-mode.ru URL: https://technomode.ru/arti-cle/2019/03/20/istoriya-cifrovizacii-muzyki-ot-magnitnoj-zapisi-do-pervogo-robota-kompozitora (access date: 12.03.2023) (In Russian).
18. Nikitin A.E. Epistemology of artificial intelligence: autoref. dissertation...k.philos. nauk. 09.00.01. Arkhangelsk, 2007. 33 p.; Smirnov E.V. The problem of artificial intelligence: ontological and gnoseological aspects: autoref. diss. candidate of phi-los.n. 09.00.01. Magnitogorsk, 2007. 28 p.; Bykovskiy I.A. Philosophical aspects of the problems of creation of the artificial intelligence: dissertation. cand.philos.nauk. 09.00.01. Saratov, 2003. 180 p. (In Russian).
19. Stepanenko A.S. Socio-cultural and technological prerequisites of artificial intelligence: autoref. dissertation. doctor of philos.nauk. Rostov-on-Don, 2007. 33 p. (In Russian).
219
