Ершова Д.Е. Генеративные изображения в современной визуальной культуре: проактивные и реактивные модели

Научная статья
УДК 7.01:316.77
https://doi.org/10.24158/fik.2026.9.29
 

Генеративные изображения в современной визуальной культуре:

проактивные и реактивные модели

 

Дарья Евгеньевна Ершова
Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена,
Санкт-Петербург, Россия,
iskysstvo123@gmail.com, https://orcid.org/0000-0001-6621-2231
 
Аннотация. В статье рассматривается типология генеративных изображений, основанная на различиях в характере взаимодействия человека с алгоритмической системой. Проактивная модель анализируется как особая художественная практика, в которой непредсказуемость генерации становится источником эксперимента, расширяет пространство визуального поиска и критического переосмысления современной культуры. Реактивная модель рассматривается как массовая форма создания изображений, ориентированная преимущественно на самопрезентацию, потребление и воспроизводство востребованных визуальных формул, а также стандартизацию эстетических норм. Анализ данных практик выявляет связанные с ними изменения представлений о художественной выразительности, визуальном качестве и образе человека. Различие этих моделей определяется не столько уровнем автоматизации, сколько характером творческого процесса, культурной функцией результата и степенью ответственности человека за его содержание.
Ключевые слова: искусственный интеллект, генеративное искусство, ИИ-арт, визуальная культура, изобразительное искусство, сетевая культура
Финансирование: инициативная работа.
Для цитирования: Ершова Д.Е. Генеративные изображения в современной визуальной культуре: проактивные и реактивные модели // Общество: философия, история, культура. 2026. № 9. С. 222–228. https://doi.org/10.24158/fik.2026.9.29.
 
Original article
 

Generative Images in Contemporary Visual Culture:

Proactive and Reactive Models

 

Daria E. Ershova
Herzen State Pedagogical University,
St. Petersburg, Russia,
iskysstvo123@gmail.com, https://orcid.org/0000-0001-6621-2231
 
Abstract. The article examines a typology of generative images based on differences in the nature of human interaction with algorithmic systems. The proactive model is analyzed as a distinct artistic practice in which the unpredictability of generation becomes a source of experimentation, expanding the scope for visual exploration and critical reconsideration of contemporary culture. The reactive model is viewed as a mass form of image creation oriented primarily toward self-presentation, consumption, reproduction of in demand visual patterns, as well as standardization of aesthetic norms. An analysis of these practices reveals changes in perceptions of artistic expressiveness, visual quality, and the representation of the human figure. The distinction between the two models is determined not so much by the level of automation as by the nature of the creative process, the cultural function of the resulting image, and the extent of human responsibility for its content.
Keywords: artificial intelligence, generative art, AI art, visual culture, fine arts, network culture
Funding: Independent work.
For citation: Ershova, D.E. (2026) Generative Images in Contemporary Visual Culture: Proactive and Reactive Models. Society: Philosophy, History, Culture. (9), 222–228. Available from: doi:10.24158/fik.2026.9.29 (In Russian).
 
© Ершова Д.Е., 2026

Список источников:
 
Былевский П.Г. Социально-культурные риски мультимодальных больших генеративных моделей «искусственного интеллекта» (GenAI) // Культура и искусство. 2024. № 6. С. 213–224.
Ершова Д.Е. Арт-мем как феномен современной сетевой культуры // Университетский научный журнал. 2016. № 21. С. 141–147.
Ершова Д.Е. Генеративное искусство и автоматизация эстетического выбора: критический анализ // Общество: философия, история, культура. 2026. № 3 (143). С. 260–267.
Маркс К. Экономическо-философские рукописи 1844 года // Маркс К., Энгельс Ф. Сочинения. 2-е изд. Т. 42. М., 1974. С. 41–174.
Танюшина А.А. Нейросюрреализм на службе революции: эстетические особенности и критический потенциал нейросетевого искусства // Galactica Media: Journal of Media Studies. 2024. Т. 6. № 3. С. 101–118.
Фромм Э. «Иметь» или «быть». М., 2012. 317 с.
Declos A. (2026) AI and Aesthetic Bias // The Journal of Aesthetics and Art Criticism. https://doi.org/10.1093/jaac/kpag027.
Gordetzki P., Blohm I., Clegg M., Schakols F. & Hofstetter R. (2026) Agency Configurations in Generative AI Ideation: How Textual and Visual Idea Concretizations Shape Idea Creativity and Ideator Effort // Information Systems Research. https://doi.org/10.1287/isre.2024.0952.
Groys B. (2023) From Writing to Prompting: AI as Zeitgeist-Machine // e-flux Notes. August 10.
He W. (2026) Subjective task load and psychological ownership in generative AI collaborative music creation: mechanisms shaping creators’ state sense of agency // Frontiers in Psychology. 17, Article 1835406. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1835406.
Högemann M., Betke J. & Thomas O. (2025) What you see is not what you get anymore: a mixed-methods approach on human perception of AI-generated images // Frontiers in Artificial Intelligence. 8, Article 1707336. https://doi.org/10.3389/frai.2025.1707336.
Jansen J. & Sklar E. (2021) Exploring Co-creative Drawing Workflows // Frontiers in Robotics and AI. 8, Article 577770. https://doi.org/10.3389/frobt.2021.577770.
Miltner K. (2024) “A.I. is holding a mirror to our society”: Lensa and the discourse of visual generative AI // Journal of Digital Social Research. 6 (4), 13–33. https://doi.org/10.33621/jdsr.v6i4.40456.
Rafner J.F., Zana B., Hansen I.B., Ceh S., Sherson J., Benedek M. & Lebuda I. (2025) Agency in Human-AI Collaboration for Image Generation and Creative Writing: Preliminary Insights from Think-Aloud Protocols // Creativity Research Journal. 1–24. https://doi.org/10.1080/10400419.2025.2587803.
Sherman C. Cindy Sherman: The Complete Untitled Film Stills. N. Y., 2003. 164 p.
Smith N. & Southerton C. (2026) AI and Aesthetic Alienation: The Image and Creativity in Contemporary Culture // Social Science Computer Review. 44 (1), 170–179. https://doi.org/10.1177/08944393251361449.
 
References:
 
Bylevskii, P.G. (2024) Socio-Cultural Risks of Multimodal Large Generative Models of “Artificial Intelligence” (GenAI). Culture And Art. (6), 213–224. (In Russian)
Declos, A. (2026) AI and Aesthetic Bias. The Journal of Aesthetics and Art Criticism. Available from: doi:10.1093/jaac/kpag027.
Ershova, D.E. (2016) An Artistic Meme as a Phenomenon of Modern Network Culture. Universitetskii nauchnyi zhurnal. (21), 141–147. (In Russian)
Ershova, D.E. (2026) Generative Art and the Automation of Aesthetic Choice: A Critical Analysis. Society: Philosophy, History, Culture. (3 (143)), 260–267. (In Russian)
Fromm, E. (2012) To Have or to Be? Moscow. 317 p. (In Russian)
Gordetzki, P., Blohm, I., Clegg, M., Schakols, F. & Hofstetter, R. (2026) Agency Configurations in Generative AI Ideation: How Textual and Visual Idea Concretizations Shape Idea Creativity and Ideator Effort. Information Systems Research. Available from: doi:10.1287/isre.2024.0952.
Groys, B. (2023) From Writing to Prompting: AI as Zeitgeist-Machine. e-flux Notes. August 10.
He, W. (2026) Subjective Task Load and Psychological Ownership in Generative AI Collaborative Music Creation: Mechanisms Shaping Creators’ State Sense of Agency. Frontiers in Psychology. 17, Article 1835406. Available from: doi:10.3389/fpsyg.2026.1835406.
Högemann, M., Betke, J. & Thomas, O. (2025) What You See is Not What You Get Anymore: a Mixed-Methods Approach on Human Perception of AI-Generated Images. Frontiers in Artificial Intelligence. 8, Article 1707336. Available from: doi:10.3389/frai.2025.1707336.
Jansen, J. & Sklar, E. (2021) Exploring Co-creative Drawing Workflows. Frontiers in Robotics and AI. 8, Article 577770. Available from: doi:10.3389/frobt.2021.577770.
Marks, K. (1974) Economic and Philosophic Manuscripts of 1844. In: Marks K., Engel’s F. Sochineniya. 2-e izd. T. 42. Moscow, pp. 41–174. (In Russian)
Miltner, K. (2024) “A.I. is Holding a Mirror to Our Society”: Lensa and the Discourse of Visual Generative AI. Journal of Digital Social Research. 6 (4), 13–33. Available from: doi:10.33621/jdsr.v6i4.40456.
Rafner, J.F., Zana, B., Hansen, I.B., Ceh, S., Sherson, J., Benedek, M. & Lebuda, I. (2025) Agency in Human-AI Collaboration for Image Generation and Creative Writing: Preliminary Insights from Think-Aloud Protocols. Creativity Research Journal. 1–24. Available from: doi:10.1080/10400419.2025.2587803.
Sherman, C. (2003) Cindy Sherman: The Complete Untitled Film Stills. New York. 164 p.
Smith, N. & Southerton, C. (2026) AI and Aesthetic Alienation: The Image and Creativity in Contemporary Culture. Social Science Computer Review. 44 (1), 170–179. Available from: doi:10.1177/08944393251361449.
Tanyushina, A.A. (2024) Neurosurrealism in the Service of Revolution: Aesthetic Features and Critical Potential of Neural Network Art. Galactica Media: Journal of Media Studies. 6 (3), 101–118. (In Russian)