XVIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2026

ИИ-ведущий представляет собой сложную систему, функционирующую в режиме реального времени и организованную в виде многоступенчатого процесса.

На первом этапе происходит поиск и анализ данных. Как следует из обзора глобальных примеров, системы вроде RadioGPT (используемой на Live 95.5 в США) или «Мелтем» (на турецком Alem FM) постоянно сканируют огромные массивы информации [1]. Они анализируют текущие новости из сотен тысяч источников, тренды в социальных сетях, историю прослушиваний станции и даже погодные данные. Нейросеть, основанная на архитектурах типа GPT (Generative Pre-trained Transformer), структурирует этот поток, выявляя ключевые темы дня, вирусные мемы или локальные события, которые могут заинтересовать аудиторию.

Далее запускается процесс генерации контента. На основе отобранных данных нейросеть создает сценарий эфира. Здесь ключевую роль играет Natural Language Processing (NLP), одна из четырех ключевых функций ИИ. Алгоритм не просто составляет список фактов, он пытается выстроить повествование, добавить логические переходы между песнями, вплести элементы юмора или иронии (как отмечали некоторые слушатели турецкого AI-ведущего) [1]. Однако, на этом этапе возникает главная слабость: при работе с языками, отличными от английского (например, словацким или турецким). ИИ часто допускает стилистические ошибки, неестественные конструкции или даже фактические неточности. Поэтому следующий, критически важный этап — человеческий контроль и редактура. В большинстве успешных кейсов (как с чешской «Haesiko» или польской «Basей») финальный текст проверяет и корректирует драматург или редактор, выступая «предохранителем» от ошибок и привнося элемент здравого смысла [2].

Следующий блок принятия решений касается звукового оформления. Здесь ИИ использует технологию синтеза и клонирования голоса. Как в случае со швейцарской RTS Couleur 3, голоса реальных ведущих оцифровываются и используются для озвучивания сгенерированного текста. Нейросеть принимает решения о интонации, паузах, ударениях, пытаясь сделать речь максимально естественной. Однако, как показывают интервью с турецкими слушателями, именно на этом этапе возникает «разрыв»: молодые слушатели могут находить механический тембр привлекательным и инновационным, тогда как старшее поколение воспринимает его как «царапающий слух» недостаток, лишенный теплоты и подлинной эмоциональной модуляции [1]. ИИ, несмотря на прогресс, пока не способен принять решение о спонтанном смехе, вздохе или эмоциональном подтексте — тех нюансах, которые, по мнению словацких исследователей, и создают чувство близости и общения у слушателя [2].

Важнейший аспект внутренней работы AI Radio является адаптация на основе обратной связи, хотя и опосредованной. Система не «слышит» реакцию аудитории в реальном времени, как человеческий ведущий, но может анализировать последующие данные: вовлеченность в соцсетях, потоковые метрики, отзывы на сайте станции [1, 2]. Эти данные могут использоваться для долгосрочной настройки алгоритмов: например, чтобы чаще выбирать темы, вызвавшие больший резонанс, или корректировать стиль подачи [2]. Кроме того, сам факт выбора слушателем AI-программы (из мотивов любопытства, развлечения или желания стать свидетелем инновации) уже является важным сигналом для владельцев станций о принятии технологии [1].

1. Эрдоган Сепечи Н. Радиоведущие с искусственным интеллектом с точки зрения слушателя: инновации или дистанция? / Эрдоган Сепечи Н. // Yeni Medya. —2025. — Т. 18. — С. 43-61.

2. Фуртакова Л., Яначкова В. Искусственный интеллект на радио: Изменение правил игры, о котором Вы не слышали. Маркетинговая идентичность: Искусственный интеллект – будущее сегодняшнего дня: материалы / Фуртакова Л., Яначкова В. // — 2023. Трнава, Университет святых Кирилла и Мефодия, 2023.