Еще недавно мысль о том, что искусственный интеллект способен заменить куратора, казалась фантастикой. Сегодня алгоритмы уже участвуют в создании экспозиций. Пока одни опасаются, что технологии вытеснят человека, другие воспринимают это как новую главу в истории музейного дела.
Куратор и музейный сценограф Ольга Самсонова и продюсер медиаконтента Артем Алексашин из Бюро музейной сценографии «Метаформа» рассуждают о том, как технологии меняют подход к выставочной работе, расширяют поле кураторских решений и выстраивают новый формат диалога с посетителем.
Следующий этап эволюции или просто очень умный инструмент?
Артем: Кажется, на нынешнем этапе массового общения представителей креативных профессий с языковыми моделями вопрос «заменят ли нас» перестал восприниматься всерьез. Veo 3, хоть и с легкостью имитирует кадры ручной камерой с Бабой Ягой, снятые голландским углом — я сейчас говорю о вирусной серии роликов нейровидеокреатора Дмитрия Пелипаса, собравшей более 20 миллионов просмотров, — но принципиально новый визуальный язык модель от Google пока создать не способна. Современные ИИ-системы лишь создают иллюзию рассуждения, воспроизводя логические конструкции, усвоенные в процессе обучения.
Тем интереснее задаться вопросом: способна ли LLM — большая языковая модель вроде ChatGPT-4o или DeepSeek R1 — «разгадать» процесс музейной сценографии и проектирования выставок?
Предложить концепцию инсталляции, подобрать экспонаты из цифровой базы, написать аннотации, сгенерировать техническое описание, тактично ответить на критику текста — у куратора появился новый, весьма эффективный помощник. LLM — это не просто исполнитель, но соавтор: она предлагает идеи, находит связи между объектами и работает с материалом по-своему осмысленно. Ниже мы рассмотрим конкретные примеры того, как ИИ уже участвует в музейном кураторстве — от ассистента до полноценного соавтора — и попробуем поразмышлять: сможет ли он когда-нибудь стать куратором сам?
AI да куратор
Артем: Прежде чем перейти к ситуации в нашей стране, хочу привести несколько зарубежных примеров, в которых ИИ был задействован для выполнения кураторских функций.
В США в 2023 году Nasher Museum представил экспериментальную выставку, в которой ChatGPT активно использовался как центральный элемент кураторских решений. Алгоритм получил доступ к каталогу из 14 000 объектов и предложил основную тему — «Мечты о будущем: утопии и антиутопии». Он самостоятельно отобрал работы и разработал план их размещения. С технической стороны команда кураторов создала интерфейс на базе ChatGPT, через который задавались параметры: жанр, настроение, исторический контекст. Модель анализировала метаданные, выявляла смысловые связи между произведениями и формулировала лейтмотив экспозиции. Это любопытный пример, однако техническая составляющая проекта во многом затмила его художественную ценность.
В Сеуле в 2024 году открылся Seoul Robot & AI Museum — музей, концепция которого полностью выстроена вокруг ИИ и робототехники. Здесь представлены не только экспонаты, но и интерактивные цифровые кураторы, которые проводят экскурсии, отвечают на вопросы о технике и истории, а также демонстрируют работу алгоритмов машинного обучения прямо перед зрителями. Даже само здание музея стало воплощением его тематики: архитектурные решения в сочетании с передовыми технологиями позволили реализовать сложные нелинейные формы, ранее почти невозможные для строительства.
Наконец, в этом году ожидается открытие музея Искусственного Интеллекта Dataland в Лос-Анджелесе, который будет посвящен художественным достижениям ИИ. Однако останется ли роль куратора за алгоритмом — пока вопрос. Похоже, эту функцию возьмет на себя сам создатель музея — медиахудожник Рефик Анадол.
Очарованность алгоритмами.. прошла?
Артем: На российском примере я хочу рассмотреть, какую роль может играть ИИ в разработке контентной части. В инсталляции для «Газпрома» от команды HPTX, представленной на выставке «Россия» на ВДНХ в 2023 году, ИИ создавал видеоконтент для большого вогнутого экрана, служившего фоном для макета существующей и двух проектируемых башен в районе Лахта в Санкт-Петербурге.
Если медиахудожник отвечает за создание визуального контента, а куратор — за его включение в контекст, позволяющий раскрыть новые смыслы или глубже понять основной, то здесь возникает ощущение, что ИИ становится центральным инструментом в руках художника и, безусловно, со-куратором. Использованная модель помогает сформулировать актуальный контекст, хотя очевидно, что без участия человека не обошлось: всю концептуальную рамку задал именно он — в данном случае куратор Лиза Савина.
Ольга: Я бы вспомнила еще один изящный проект — «Удивительное путешествие назад в будущее» куратора Лизы Савиной, созданный для фестиваля «Ночь света в Гатчине» в 2023 году. Медиахудожница Мария Кобякова оформила пространство, наполненное тремя проекциями, посвященным прошлому, настоящему и будущему этого сада.
Эти проекции были сгенерированы ИИ: прошлое — на основе архивных фотографий музея-заповедника, настоящее — на базе снимков, сделанных самой художницей, а будущее — полностью выдумала нейросеть. Для неискушенного зрителя инсталляция выглядела как проект, целиком созданный ИИ, где роль человека сводилась к техническому обеспечению: натянуть сетки, включить проекторы. И действительно, в тот момент — на пике общественного «очарования» искусственным интеллектом — визуальные возможности алгоритмов настолько впечатляли, что зрители автоматически приписывали авторство всей идеи нейросети.
Но возникает резонный вопрос: смог бы ИИ самостоятельно придумать концепцию безвременья, выбрать архивные изображения, выстроить визуальную драматургию? В этом проекте все это сделали люди — нейросеть лишь стала инструментом для воплощения их замысла.
Артем: Еще из российских примеров можно вспомнить выставку «Код искусства», проходившую в Граунд Солянке в 2022 году. Там экспонировались работы, созданные ИИ — так она позиционировалась в то время. И действительно, зрители погружались в разнообразные, будто бы самостоятельно живущие инсталляции. Однако у выставки был куратор — Елена Никоноле, а у каждой инсталляции были авторы — медиахудожники.
Новизна такого формата на тот момент, конечно, не позволила адекватно оценить роль ИИ и на секунду заставила задуматься: неужели пришло то самое время, когда ИИ может заменить человека?
От «Что делать?» к «Что генерировать?»
Артем: Давай поговорим про примеры экспозиций. Петербургский проект «Арт и Факты» (МАФ), расположенный в пространстве VOKZAL 1853, стал первым выставочным проектом в России, созданным при участии искусственного интеллекта.
Кураторский подход заключался в следующем: ИИ обрабатывал обширный массив «удивительных фактов» из самых разных сфер — от биологии и технологий до древней истории. С помощью алгоритмической кластеризации были выявлены самые зрелищные и познавательные идеи, на основе которых сформировался сценарий экспозиции с подбором экспонатов и предложениями для инсталляций.
Участие ИИ включало даже разработку гайдлайна — от логотипа и основных элементов визуальной айдентики до аромата, сопровождающего весь проект.
Ольга: Тут, конечно, стоит отметить, что визуально экспозиция привлекает внимание: в ней присутствуют приятные глазу решения, многие инсталляционные комплексы спроектированы по принципу фотозон, призванных создавать вау-эффект и вызывать желание сфотографироваться.
Хотя экспозиция производит впечатление за счет визуальной подачи, с точки зрения содержания она воспринимается скорее как коллекция разрозненных фактов, чем как связный нарратив. Впрочем, это вытекает из самого названия проекта и, вероятно, является его концепцией. Тем не менее, в современных подходах к музейному проектированию, особенно в рамках сценографического кураторства, приоритетом становится создание целостной истории, настроения, выразительной смысловой конструкции. В данном случае потенциал для формирования такой экспозиционной драматургии остается нереализованным.
Здесь важно оговориться, что это не ошибка нейросетей. Они выступили лишь как инструмент и, вероятно, помогли сделать выборку фактов и экспонатов, а также выработать некоторые визуальные решения. Но гораздо важнее — воля куратора: именно куратор решает, какой месседж музей стремится передать посетителю, и сопровождает свою задумку и замысел до самого открытия. Здесь уместно переформулировать известную фразу про отсутствие внятного технического задания: «Каков промт — таков и результат». ИИ не придумывает за нас — он лишь предлагает информацию, основываясь на том, как мы ее запросили. Нельзя просто написать в ChatGPT: «Сделай сценографию музея» — и получить продуманную экспозиционную концепцию. В лучшем случае это будут банальные, очевидные решения, неспособные вовлечь зрителя и создать подлинную ценность музейного пространства.
Я бы еще вспомнила проект Бахрушинского музея с календарем на 2023 год. В данном случае работа с нейросетью свелась к техническому упражнению: кураторы вводили в Midjourney тематические промты, дополненные архивными материалами, а на выходе получали визуализации, по сути оставшиеся на уровне иллюстративного материала. Эти изображения не стали основой для архитектурного проектирования или концептуальных решений — их функционал ограничился календарной графикой.
Мы помним, что тогда наступил пик «очарования» ИИ, и на тот момент это было достаточно резонансно и оправданно, но уже в 2025 году этот проект выглядит наивно. Однако, к чести музея, стоит отметить, что проект и не претендовал на большее — он создал интересный инфоповод, чтобы обратить на себя внимание и подогреть интерес к грядущему открытию.
Не куратор, но партнёр
Артем: В апреле 2025 года в арт-пространстве Luminar на территории МФК «Солнце Москвы» состоялась премьера новой мультимедийной выставки от студии SILA SVETA — «ART+: где искусство встречается с ИИ». Нейросеть стала главным партнером выставки, построив на её основе не только цифровой контент, где видны характерные для технологий генерации видео артефакты изображений, но и кураторские решения в целом. Креативный директор выставки Анна Бриндюкова отмечает, что технологии на этой выставке — не замена художника, а новый инструмент творчества, способный раскрыть неожиданные грани искусства и переосмыслить его в контексте будущего.
Ольга: Интересным примером взаимодействия человека и технологии стала выставка «Человек и нейросети: кто кого создает?», организованная Третьяковской галереей совместно с Яндексом. В рамках лаборатории, результаты которой стали основой экспозиции, художники работали в тандеме с разработчиками и нейросетями Яндекса. Искусственный интеллект выступал не только как инструмент генерации, но и как предмет художественного исследования.
Особое место на выставке занял арт-объект data.relic, созданный на основе более чем четырех миллионов ответов посетителей сайта и самой выставки. Люди голосовали, кому они доверяют больше: человеку или ИИ. Результаты оказались показательно сбалансированными: 67% — за человека, 33% — за нейросеть. Причем наибольшее доверие люди получили в сферах, связанных с эмоциями, воображением и интерпретацией, тогда как ИИ признан лидером в задачах точности, анализа и вычислений.
Эта статистика, как мне кажется, и есть самый точный ответ на вопрос, может ли ИИ курировать выставку. Нет, не может — по крайней мере, не в одиночку.
Он может дополнять, помогать, выстраивать маршруты, анализировать предпочтения, но не может задать смыслы, почувствовать пространство, интуитивно нащупать эмоциональный ритм. Это все — прерогатива куратора.
ИИстественная помощь
Ольга.: Нейросети стали для меня отличным ассистентом в работе над концепциями.
Думаю, что творческий «затык» бывает у многих людей из креативных сфер. Когда ищешь смысл, фабулу, идею, а она упрямо не хочет прийти в голову, тогда я прошу ChatGPT провести со мной интервью: обрисовываю ему ситуацию, задачу, которая передо мной стоит, и прошу расписать вопросы, на которые мне нужно ответить, чтобы родилась идея.
И вот, по мере заполнения ответов, ты уже понимаешь, что ты САМ знаешь, чего хочешь, просто нейросеть помогла это «вытащить» — прямо как хороший психолог. Этот прием я буквально недавно использовала и очень довольна результатом.
Еще существенную помощь оказывает возможность нейросети создавать иллюстрации. Наша креативная мекка — это сайт Pinterest, куда многие заходят для поиска референсов и вдохновения. Но бывает так, что идея инсталляции или арт-объекта в голове есть, а референсов для объяснения идеи команде и заказчику — нет. И для упрощения работы дизайнера-визуализатора я описываю решение словами для нейросети, и она выдает референс, на основе которого продумывается уже дизайн будущей инсталляции. Особенно это помогает для решений со сложной механикой, для которой на Pinterest пришлось бы искать по 5–10 референсов, чтобы проиллюстрировать каждую деталь.
Ну и совсем хитрый лайфхак я для себя вывела, когда не знала, как описать особо интересное техническое решение, изображенное на фотографии. Зато это может сделать языковая модель: ChatGPT можно попросить описать фотографию — что он на ней видит, механику работы, материалы и прочее. И это описание можно брать в работу для продумывания своего сценографического решения. Иногда я также прошу нейросеть оценить техническую реализуемость инсталляций и даже подобрать для них решения и создать что-то наподобие спецификации.
Все это делается для того, чтобы яснее и четче донести смысл задуманной экспозиции до остальных участников разработки концепции, и, как мы видим, нейросеть не придумывает ничего нового, а помогает структурировать идеи и смыслы, заложенные куратором.
ИИ нас пока не заменит, но теперь мы обязаны с ним работать
Артем: Текущее поколение нейросетей — инструмент максимально прямолинейный. Почти все современные LLM основаны на предобучении — это даже отражено в названии ChatGPT, где PT означает «pre-trained transformer». Грубо говоря, все они просто «зубрят» заданные паттерны вместо того, чтобы действительно понимать и рассуждать. Хотя сейчас появляются альтернативные подходы в обучении, например попытки заставить модель рассуждать уже на этапе предобучения — когда ей показывают начало текста и просят не сразу назвать следующее слово, а порассуждать, почему следующее слово должно быть именно таким — модели в ближайшее время в общей доступности не сделают радикального шага в сторону обретения агентности. Кураторы, как и представители множества других профессий, могут спать спокойно.
Эта технология уже с нами, и ощущение хайпа постепенно уйдет, а инструменты останутся. Нейросетевые модели будут развиваться, и нам нужно учиться работать с ними — знать достоинства и недостатки, возможности и ограничения. Говорить про «ИИ как про куратора» — это в первую очередь разговор про усиление куратора-человека. Нейросеть — это его креативный партнер в работе с огромным массивом данных и поиском взаимосвязей внутри культурных и исторических слоев. Не существует, во всяком случае в текущий момент времени, модели, способной единолично провести на качественном уровне тот объем работы, с которым сталкивается современный музейный куратор. Не говоря уже о неподдельном кураторском мастерстве продюсирования собственного замысла: осуществлении контроля процесса реализации, где задуманное куратором на бумаге и презентованное стейкхолдерам доходит до физического воплощения с максимальным сохранением художественного замысла.
