Попросите нейросеть изобразить Казахстан – и в ответ вы получите обобщенный набор элементов. Для многих моделей ИИ страна остается недостаточно визуально проработаной. Художница, блогер и AI-креатор Алёна Бражникова стремится изменить эту ситуацию, обучая нейросети воспринимать страну глубже – с вниманием к деталям и уважением к культурному контексту. В разговоре с нами она рассказала, как строит работу, почему выбрала казахскую мифологию отправной точкой и как ее работы воспринимают зарубежные зрители.

Всё началось с мифов и воображения

Создавать ИИ-контент именно о Казахстане для Алёны было естественным продолжением ее художественного интереса. Она объясняет, что одной из первых тем стала казахская мифология – богатая и мало представленная в цифровом пространстве.

«Мне как художнику интересно давать форму тому, чего нет, – превращать воображение в образы, которые можно увидеть. Когда я попробовала искусственный интеллект, первой мыслью было: а как бы выглядели наши мифы в этом мире?», – говорит она.

Вдохновением стала и музыка. Именно под песню «Чина» Алёна впервые представила целый визуальный нарратив, который захотелось воплотить в ИИ-изображениях.

Алёна признается, что тема культуры, традиций и урбанистики – именно то направление, где синтез воображения и технологии может дать неожиданный и вдохновляющий результат.

«Для меня роль художника – делиться своим внутренним миром. И если кому-то это откликается – значит, получилось сказать что-то настоящее», – отмечает она.

Где ИИ ошибается, когда дело доходит до Казахстана?

По словам Алёны, современные нейросети знают, где находится Казахстан, но вот культурный контекст вызывает у них затруднения.

«Проблемы чаще возникают с деталями – например, с традиционными орнаментами или элементами национальной одежды», – объясняет она.

AI-креатор рассказала, что ИИ часто объединяет символику всех кочевых народов в один усредненный образ. Казахские детали теряются в «азиатском бэкграунде», а уникальность национального визуального кода исчезает. Современные образы, вроде Байтерека или урбанистических видов, нейросеть считывает гораздо лучше – они более узнаваемы и представлены в открытых базах данных.

Как научить нейросеть «видеть» Казахстан?

Сегодняшние генеративные модели умеют работать с референсами – это значит, что художник может показать, как должен выглядеть результат. Алёна активно использует этот подход, вручную добавляя важные элементы, если нейросеть их упускает.

«С каждой новой генерацией база становится богаче, и нейросеть постепенно учится понимать наши города, лица, орнаменты. Это процесс, и он зависит от нас – пользователей», – делится она.

Как реагируют зрители?

Что особенно приятно – это реакция людей. По словам Алены, аудитория активно делится ее работами, а зарубежные подписчики нередко удивляются, насколько интересно выглядит Казахстан.

«Часто пишут: “Почему казахи такие крутые?” – и для меня это лучший комплимент. Значит, я донесла то, что хотела: показать, что наша культура сильная, красивая и современная», – делится креатор. 

Что не так с глобальным AI-контентом?

В целом, по мнению Алёны, в мировом ИИ-контенте не хватает локального разнообразия. Такие страны, как Казахстан, часто оказываются за рамками внимания глобальных разработчиков и пользователей.

Но у этого есть и другая сторона: у локальных художников и креаторов появляется возможность самим формировать «цифровое лицо» своей страны.

«ИИ – это инструмент, который учится у нас. Чем больше мы создаем, тем лучше он понимает наш дух, нашу эстетику и нашу энергию», – подытоживает она.