Работа художников с нейросетями вызывает сегодня самый живейший интерес. Однако искусственный интеллект в музее — тема не менее волнующая. С одной стороны, технологии позволяют сделать уникальным опыт каждого посетителя, с другой — критики сомневаются, а не получим ли мы вместо достоверных научных знаний фантазии растерянной нейросети и не перестанем ли доверять музеям. Своими сомнениями мы поделились с генеральным продюсером бюро музейной сценографии «Метаформа» Артёмом Алексашиным. А он в ответ поделился своими.
Вопросы: Алина Стрельцова
Расскажите, как именно искусственный интеллект помогает вам создавать музейную сценографию? Что конкретно он для этого делает?
Нашу работу с ИИ можно разделить на два направления. Во-первых, та, что ведётся внутри нашей производственной реальности, где нейросети помогают нам обрабатывать большие объемы информации, быстрее отрисовать графические модели, то есть выполнять самые разные технические задачи быстрее, проще и эффективнее. Во-вторых, то, что происходит в самой музейной сценографии, где при помощи нейросетей мы моделируем опыт посетителя. Например, сейчас при создании аудиогидов очень активно используется ИИ — он позволяет очень сильно персонифицировать зрительский опыт. Мы привыкли, что аудиогид — это начитанный текст: мы берём у музея в аренду специальное устройство, слушаем запись, возвращаем сотруднику, музей держит это оборудование у себя на балансе и обслуживает его. И это, грубо говоря, замороженный контент, который обновляется раз в пять-десять лет. Но сегодня в США и Европе аудиогиды чаще всего привязаны к персональным устройствам посетителей и ведут с ними постоянный диалог. Приходя в музей, зритель может обозначить, сколько у него времени на осмотр экспозиции, к какой возрастной категории он принадлежит, какие темы ему интересны, пришёл ли он один или в составе группы. Ориентируясь на эти данные, аудиогид может сориентировать человека, в какие залы ему пойти в первую очередь, на что обратить внимание, и также даёт максимум информации в соответствии с запросом.
Аудиогид выбирает из существующего массива текстов, написанных сотрудниками, или генерирует собственный контент?
Он озвучивает тексты, которые загрузил в него музей, потому что даже самый современный аудиогид всё равно существует в реальности музея и его экспозиционных блоков. То есть это не нейрогаллюцинация, аудиогид не выдумывает на ходу информацию, чтобы зрителю в музее понравилось, а просто реагирует на заданные им вводные.
Получается, что музею нужно написать, условно говоря, не десять текстов по основным разделам, а, например, пятьдесят, чтобы аудиогид смог выбрать те, что подойдут для бабушек, или те, что будут интересны подростку?
Здесь мяч переходит на сторону куратора, который во время проектирования и общей подготовки сценографической концепции должен понимать, что у посетителя будет несколько сценариев. Он должен отдавать себе отчёт, что не существует единого варианта прохождения экспозиции, что акцентные точки у нас будут, но в каком порядке зритель захочет их посетить и что ему интересно узнать, решать ему. И нам нужно сделать этот опыт более пластичным. И я наблюдаю, как работают наши кураторы: раньше они к каждому проекту приходили с готовым маршрутом, единственным и неповторимым. А сейчас придумывают, как сделать так, чтобы посетитель получал свободу перемещения, но чтобы в этой свободе музейный опыт не ломался, сохранялось тематическое и сценографическое единство. То есть у кураторов работы прибавилось, но она стала более осознанной.
А какие ещё творческие задачи способен решать ИИ при создании экспозиции?
Важная их часть — генеративный контент, то есть при помощи нейросетей мы можем создавать, например, видеоматериалы, которые будут формироваться на глазах у зрителей и быть уникальными для каждого из них. Мой любимый пример — это видеоинсталляция художника Рефика Анадола, которая была представлена в 2025 году в музее Гуггенхайма в Бильбао. Визуальную модель предобучили на материалах создателя этого музея, архитектора Фрэнка Гери, поставили проекторы в нескольких больших залах, и модель генерировала видеоряд в режиме реального времени. Мне увиденное напомнило фильмы Годфри Реджио, как будто с привнесённой в них глитчевой эстетикой, и это просто сносило крышу. Между тем, с позиции музея, это была попытка познакомить посетителей с творчеством Фрэнка Гери, умершего в декабре 2025 года, представить весь корпус его произведений, но с использованием нового визуального языка.
А зачем этот ролик нужно было генерировать непосредственно перед зрителем? Почему нельзя было собрать его один раз и потом всем показывать?
В этом и состоит магия уникальности — каждый раз ты заходишь в пространство инсталляции и видишь новое произведение, можно провести в музее несколько лет и ни разу не увидеть одну и ту же картинку. Для меня основная ценность присутствия нейросетей в музее — это возможность создавать уникальный контент для каждого посетителя, который находится в музее. В этом есть свои технические ограничения: например, зритель, который пришёл и увидел какие-нибудь завораживающе прекрасные образы на экране, не сможет гарантировать своим друзьям, что они увидят нечто похожее. Они могут прийти через полчаса, а на экране в этот момент появится нечто отталкивающее, потому что нейросеть в данный конкретный момент времени интерпретировала другой блок материалов. То есть отсутствие предсказуемого результата — наша основная проблема и причина, по которой генеративного контента в музеях пока так мало. Именно поэтому нам как музейному бюро сложно сказать заказчику: давайте мы предобучим модель, и она будет подбирать материалы для вашего посетителя в режиме реального времени. Мы говорим: давайте мы возьмем нейросеть и сделаем видеоматериалы заранее в контролируемых условиях и в предварительно заданных параметрах, чтобы результат отвечал вашим стандартам качества. Потому что пока никто не может гарантировать стандарты качества в полностью генеративной картинке.
Вы писали, что нейросети позволяют сделать авторское высказывание куратора музейной экспозиции ещё более авторским, что это значит?
Для куратора разговор с нейросетью выглядит как общение с более продвинутым партнером по поиску формы: он помогает выйти за пределы привычных решений и быстрее нащупать новые. Предположим, наш куратор ищет решение какой-то музейной задачи, и предполагает, что в этот пустой угол можно поставить экран, или инсталляцию, или повесить картину, то есть у него всегда есть суп из знакомых инструментов, откуда он вылавливает подходящий. Но с использованием нейросетей я стал замечать, что кураторы отказываются от супового набора, ИИ помогает им придумывать какие-то совершенно новые конструкции.
Например?
Например, в экспозиционном корпусе «Планета Океан» калининградского Музея Мирового океана, одной из самых зрелищных инсталляций стала гигантская волна, которую зритель сидит на светодиодном экране высотой 16 метров. Сделать её было достаточно сложно и не потому, что подходящих видеоматериалов нет — их более, чем достаточно. Ключевая сложность заключалась в том, что реальные научные кадры (погружение глубоководных аппаратов «Мир», редкие кадры «черных курильщиков», гидротермальных источников), были сняты на технику 30-летней давности в небольшом разрешении. Однако именно эти материалы необходимо было подготовить к экспонированию в современных технических реалиях и в высоком качестве. И нам пришли на помощь нейросетевые модели апскейлинга, то есть улучшения качества изображения, которые позволили собрать весь пул видеоматериалов, и добавить новые пиксели в тех местах, где их не хватало. Так мы смогли представить редкий научный материал в формате 16-метрового экрана с очень высокой четкостью.
Верно ли я понимаю, что нейросети как раз и пытаются заменить музейных медиаторов?
Сейчас музеи начали активно внедрять прямое общение зрителей с музейным предметом через сканирование. Например, Версаль предлагал посетителям сканировать скульптуры в своём парке и разные детали своих фонтанов — у них был большой выбор объектов, с которыми можно было взаимодействовать. Не было никаких дополнительных плашек или текстовых экспликаций, ты просто сканируешь какую-нибудь аллегорическую фигуру и у тебя открывается окно чата, где ты напрямую можешь с этой статуей пообщаться, задать ей любой вопрос: Кто ты? Как ты здесь оказалась? Почему ты выглядишь так? — любой вопрос, связанный с этим конкретным объектом. Этот дополнительный цифровой слой пока нов и непривычен для музеев, но он превращается в персональный гид для посетителей и усиливает их опыт, не разрушая его и не переводя живых людей в полностью цифровое пространство.
Насколько я знаю, сейчас важнейшая проблема в работе с нейросетями состоит в том, что какие бы ограничения ты не прописал, всё равно невозможно заставить их не врать. То есть если у статуи не будет ответа на вопрос посетителя, нейросеть этот ответ всё равно придумает.
Пока мы имеем дело именно с таким состоянием рынка, где появляются нынешние нейросетевые модели. И с этим сталкиваемся не только мы в музейной среде, но и наши коллеги в науке, искусстве, инженерии. Нейросеть выдает тот ответ, который считает наиболее подходящим для тебя, который, по её мнению, тебе понравится, отсюда всё эти галлюцинации, когда информация придумывается на ходу. Поэтому всё, что нам остаётся, это вполне по-человечески нейросети ограничивать, говорить, что за пределы этих зон ты выходить не можешь.
В разговорах с другими представителями музейного сообщества мы говорили, что музей — это место, особенно чувствительное к концепции правды и лжи. Посетители музеям доверяют. Причём даже если сам музей сканирует свои документы и выкладывает их на собственный же сайт, посетитель сайта предполагает, что эта информация может не соответствовать реальности, но в физическом пространстве экспозиции верит всему, считает, что здесь он имеет дело с истиной в последней инстанции. В такой случае не разрушат ли нейросети вот это хрупкое доверие зрителей к музеям?
Каждый раз выступая перед коллегами, я говорю, что нейросеть — это не волшебная пилюля, мы не можем отдать ей все задачи на откуп. На плечи музейного бюро ложится вся ответственность за использование этого инструмента, поскольку музей, действительно, сакральное место, куда человек приходит за истиной в последней инстанции, и мы не имеем права эту конвенцию разрушить. Поэтому мы обязаны не отказываться от человеческой проработки всех деталей, думая, что есть ChatGPT, который за нас вычитает все тексты.
Но получается, единственное возможное решение вопроса — это написать отдельный текст для каждого пальца и каждой пятки статуи, куда посетитель сможет ткнуть сканером?
Получается, что да, объемы текстовой информации возрастают. Однако нейросеть берёт на себя множество технических задач, освобождая нам время на работу с контентом. Мы можем не заниматься сбором первичной информации, но потратить время на её обработку, можем попросить нейросеть дать нам детальное резюме по нескольким книгам, чтобы потом адресно проработать блоки, необходимые для данного конкретного музея. То есть нам нужно как будто бы производить больше контента, но нейросети дают нам возможность это делать.
Оглядываясь на то, как мы работали два года назад, я понимаю, что сейчас мы, действительно, многое делаем быстрее и эффективнее. При этом мы вынуждены каждую неделю переучиваться, потому что инструменты, которые мы использовали еще пару дней назад, уже устарели, появилось что-то новое. И я вижу, что нам, действительно, нужно гораздо больше контента, чтобы создавать уникальный опыт для каждого посетителя и упаковать его таким образом, чтобы не шокировать людей переизбытком ненужной информации.
А вы не думаете, что маятник качнется обратно — в сторону максимальной крафтовости музейной экспозиции? Ведь уже сейчас людям не нравится, когда их заваливают цифровым контентом, тем более сгенерированным нейросетями.
Очень скоро мы перестанем распознавать, был ли этот контент создан нейросетями или художник рисовал эту картину вручную, а писатель сам писал свой текст. Понимаете, создавая музейную экспозицию мы конкурируем с YouTube, с соцсетями, с видеоиграми, то есть со всеми способами времяпрепровождения, которые есть у человека в телефоне. Я наблюдаю, как ведут себя посетители, и обнаруживаю, что мы можем потерять человека буквально на входе, когда подросток переступает порог музея, сразу достаёт телефон и уходит туда целиком, так и не соприкоснувшись с экспозицией. И нейросети оказываются инструментом, который помогает нам чуть-чуть выиграть в этой экономике внимания, создать для конкретного человека настолько уникальный опыт, чтобы тот увидел музей и смог чуть лучше понять самого себя.