DOI: https://doi.org/10.17721/2524-048X.2026.33.10

 

Анотація. Пропонована стаття присвячена комплексному вивченню та критичній рефлексії процесів імплементації технологій штучного інтелекту у соціокультурну тканину Великої Британії в період 2024-2026 років. У цей проміжок часу Сполучене Королівство опинилося в епіцентрі глобальної технологічної трансформації, намагаючись збалансувати амбіції лідерства у сфері інновацій із необхідністю збереження своєї унікальної культурної ідентичності та економічної життєздатності креативного сектору. Робота пропонує системний погляд на те, як алгоритмічні системи змінюють не лише методи виробництва культурного контенту, а й саму природу авторства, автентичності та суспільної рецепції мистецтва.

Метою статті є системний аналіз та концептуалізація впливу генеративного ШІ на екосистему популярної культури Великої Британії в контексті її державної стратегії розвитку технологічного сектору. Робота прагне розкрити діалектичну суперечність між прагненням уряду до «технологічного прориву» та потребою захисту інтелектуальної власності й етичних стандартів у креативних індустріях. Дослідження фокусується на ідентифікації ключових точок напруги в секторах музики, телерадіомовлення та візуальних мистецтв, де втручання алгоритмів спричиняє найбільш радикальні зміни.

Методологія дослідження. В основу роботи покладено мультидисциплінарну методологічну матрицю, що інтегрує підходи з різних гуманітарних та суспільних наук. Сучасні теорії  комунікацій використані для аналізу структурних змін у розподілі ресурсів між технологічними гігантами та незалежними творцями. Критичний дискурс-аналіз застосований до урядових звітів (DCMS, IPO) та програмних документів індустріальних об’єднань для виявлення прихованих ідеологем «технологічного детермінізму». Case Studies аналіз резонансних проєктів, а саме синтетичні медіа-експерименти ITV та Channel 4, забезпечив емпіричну достовірність теоретичних висновків.

Наукова новизна дослідження полягає у спробі теоретичного осмислення феномену «алгоритмічної культури» як нового етапу розвитку британського медіапростору, зріз 2024-2026 років. Здійснено аналіз британської моделі регулювання ШІ не лише як правового, а як культурно-антропологічного явища. Обґрунтовано існування специфічної британської моделі інтеграції ШІ, яка, на відміну від американського «ринкового лібертаріанства» та європейського «жорсткого регулятивного протекціонізму», базується на синергії інституційного етосу суспільного мовлення та амбіцій держави як глобального регулятивного хабу. Запропоновано новий теоретичний підхід до аналізу авторства, де креативний процес розглядається не як акт індивідуальної геніальності, а як дифузія між людською інтенцією та алгоритмічною генерацією. Це дозволяє вийти за межі антропоцентричного розуміння мистецтва, що є критично важливим для актуалізації британського законодавства про інтелектуальну власність. Виявлено та описано феномен втрати «індексальності» відеозображення у британському медіапросторі. Встановлено, що сатиричне використання діпфейків на національному телебаченні створює прецедент «легітимізованої симуляції», що потребує розробки нової аксіології журналістської етики. Змодельовано процес трансформації британського культурного впливу від експорту «унікальних талантів» до експорту «алгоритмічних стандартів творчості», що дає змогу по-новому оцінити конкурентоспроможність британської креативної економіки в умовах глобальної цифрової конкуренції.

Висновки. Класична концепція інтелектуальної власності переживає кризу, оскільки межа між творчим внеском людини та алгоритмічною генерацією стає дедалі більш розмитою, що вимагає впровадження нових юридичних категорій «синтетичного права». Алгоритмічна курація та орієнтація на предиктивну аналітику призводять до звуження естетичного різноманіття популярної культури, витісняючи експериментальні та субкультурні форми на периферію. Широке використання цифрових двійників у сатирі та рекламі підриває здатність аудиторії до верифікації реальності, що потребує негайного оновлення стандартів медіаграмотності. Автоматизація когнітивних процесів у медіаіндустрії створює загрозу девальвації професійних навичок журналістів, сценаристів та художників, вимагаючи нових соціальних гарантій у сфері творчої праці. Британський досвід є унікальним через поєднання потужного творчого сектору та амбіцій стати «AI-супердержавою». Британія намагається знайти баланс між жорстким регулюванням та лібертаріанським підходом. Оскільки англійська мова є домінуючою в навчанні ШІ, британські правові та культурні стандарти автоматично експортуються в інші демократії.

Ключові слова: Велика Британія, популярна культура, інформаційні технології, штучний інтелект, медіа-студії.

 

Надійшла до редколегії 11.10.2025

---

Завантажити

---

References:

1. AI and creative technology scaleups: Less talk, more action (2025, February 3). Communications and Digital Committee. House Of Lords. Retrieved from: https://publications.parliament.uk/pa/ld5901/ldselect/ldcomm/71/71.pdf. [In English].
2. AI Opportunities Action Plan. (2025). Department for Science, Innovation & Technology of United Kingdom. Retrieved from: https://www.gov.uk/government/publications/ai-opportunities-action-plan/ai-opportunities-action-plan. [In English].
3. Analysis of over 168 million job postings suggests that Generative AI has not reduced demand for creativity skills. The Creative Industries Policy and Evidence Centre by Newcastle University. Retrieved from: https://pec.ac.uk/news_entries/genai-and-creativity-demand/ [In English].
4. Bansal, G. (2024). Reprogramming the Software of the Mind: A New Framework for Cultural Homogenization. Journal of Global Information Technology Management, 27(1), 1–7. DOI: https://doi.org/10.1080/1097198X.2023.2298021 [In English].
5. Baudrillard, J. (1981). Simulacres et simulation. Paris: Galilée, 1981. [In French].
6. Caled, D., & Silva, M.J. (2022). Digital media and misinformation: An outlook on multidisciplinary strategies against manipulation. Journal of Computational Social Science, 5(1), 123–159. [In English].
7. Caswell, D. (2024). «Audiences, automation, and AI: From structured news to language models.» AI Magazine, 45, 174–186. DOI: https://doi.org/10.1002/aaai.12168 [In English].
8. Connock, A. (2024) British TV and AI: explore and exploit. European Journal of Cultural Management and Policy. (Vol. 14). DOI: https://doi.org/10.3389/ejcmp.2024.13225 [In English].
9. Copyright and artificial intelligence statement of progress under Section 137 Data (Use and Access) Act. (2025). Department for Science, Innovation & Technology of United Kingdom. Retrieved from: https://www.gov.uk/government/publications/copyright-and-artificial-intelligence-progress-report/copyright-and-artificial-intelligence-statement-of-progress-under-section-137-data-use-and-access-act [In English].
10. Duggins, A. (2025, January 31). Channel 4 may have violated Sexual Offences Act with deepfake video of Scarlett Johansson. The Guardian. Retrieved from: https://www.theguardian.com/tv-and-radio/2025/jan/31/channel-4-may-have-violated-sexual-offences-act-with-deepfake-video-of-scarlett-johansson [In English].
11. Heritage, S. (2023, January 9). Behind the scenes of TV’s first deep fake comedy: None of it is illegal. Everything is silly. The Guardian. Retrieved from: https://www.theguardian.com/tv-and-radio/2023/jan/09/deep-fake-neighbour-wars-interview-itvx-comedy [In English].
12. House of Lords Communications and Digital Select Committee inquiry: Large language models. (2026). UK Parliament Retrieved from: https://committees.parliament.uk/writtenevidence/124416/html/ [In English].
13. Jones, B., & Jones, R. (2025). Action research at the BBC: Interrogating artificial intelligence with journalists to generate actionable insights for the newsroom. Journalism, 26(8), 1708–1725. DOI: https://doi.org/10.1177/14648849251317150 [In English].
14. Moon, Y.E., & Lewis, S.C. (2024). Social Media as Commodifier or Homogenizer? Journalists’ Social Media Use in Individualistic and Collectivist Cultures and Its Implications for Epistemologies of News Production. Digital Journalism, 1–20. DOI: https://doi.org/10.1080/21670811.2024.2303988 [In English].
15. Nechushtai, E., Zamith, R., & Lewis, S.C. (2023). More of the Same? Homogenization in News Recommendations When Users Search on Google, YouTube, Facebook, and Twitter. Mass Communication and Society, 1–27. DOI: https://doi.org/10.1080/15205436.2023.2173609 [In English].
16. Nguyen, C.T. (2020). Echo chambers and epistemic bubbles. Episteme, 17(2), 141–161. [In English].
17. Pettis, B.T. (2022). Know Your Meme and the homogenization of web history. Internet Histories, 6(3), 263–279. DOI: https://doi.org/10.1080/24701475.2021.1968657 [In English].
18. Regehr K., Shaughnessy C., & Zhao, M. (2025). Normalizing toxicity: the role of recommender algorithms for young people’s mental health and social wellbeing. Frontiers in Psychology. (Vol. 16). https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1523649 [In English].
19. Report «Action needed to protect our creative future in the age of Generative AI». Queen Mary University of London. Retrieved from: https://www.qmul.ac.uk/media/news/2025/humanities-and-social-sciences/hss/action-needed-to-protect-our-creative-future-in-the-age-of-generative-ai.html [In English].
20. Sapountzi, A., & Psannis, K.E. (2018). Social networking data analysis tools & challenges. Future Generation Computer Systems, 86, 893–913. [In English].
21. Shin, D., Hameleers, M., & Park, Y.J. (2022). Countering algorithmic bias and disinformation and effectively harnessing the power of AI in media. Journalism & Mass Communication Quarterly, 99(4), 887–907. [In English].
22. Williams, B.A., Brooks, C.F., & Shmargad, Y. (2018). How algorithms discriminate based on data they lack: Challenges, solutions, and policy implications. Journal of Information Policy, 8, 78–115. [In English].