Переход музейных институций в эпоху генеративного искусственного интеллекта характеризуется системной трансформацией: от репрезентации оцифрованных коллекций к динамическому взаимодействию в синтетической цифровой среде. В этих условиях остро актуализируется проблема адаптации традиционных стандартов музейной достоверности к стохастической природе больших языковых моделей (LLM). Целью работы является концептуальное осмысление трансформации музейной коммуникации, выявление эпистемологических вызовов алгоритмической генерации контекста или смыслов и описание механизмов сохранения институциональной авторитетности при интеграции нейросетевых инструментов в публичную сферу.

Исследование опирается на синтез институционального и коммуникационного подходов, позволяющих рассматривать музей не только как хранителя материального наследия, но и как активного медиатора в условиях нарастающего информационного шума. Эмпирическую базу составил анализ практической и образовательной повестки «Эрмитажной школы коммуникации» (г. Петрозаводск, сентябрь 2025 г.). Методология включала реконструкцию профессиональных компетенций, необходимых для работы в гибридной медиасреде, и оценку прикладных сценариев медиааналитики, реализуемых силами музейных специалистов с использованием доступных пользовательских ИИ-инструментов.

Установлено, что внедрение LLM неизбежно смещает фокус музейной работы с рутинного создания контента на его критическую верификацию, стратегическое планирование и управление смысловыми нарративами. Выявлено, что стохастическая природа моделей порождает риски смысловой неопределённости: утраты исторического контекста, тиражирования скрытых предубеждений и подмены фактологии вероятностными конструкциями. В то же время иллюстрируется высокая эффективность алгоритмов при решении задач медиааналитики, таких как кластеризация аудиторных запросов и выявление скрытых паттернов в неструктурированных массивах обратной связи. Ключевым фактором успешности становится не только технологическая мощность модели, но и качество исследовательского проектирования, закладываемого специалистом на этапе формирования запроса.

Полученные выводы указывают на необходимость пересмотра идеи о степени возможной автоматизации интеллектуального труда в сфере культуры. Предлагается подход к алгоритмам, при которой ИИ функционирует внутри ограниченных контуров верифицированных музейных данных. Обозначена потребность в инфраструктурной адаптации музеев, включающей создание защищенных цифровых корпусов, внедрение прозрачных протоколов маркировки синтетического контента и разработку этических принципов. Подчеркивается, что особым ресурсом в эпоху синтетической коммуникации остается критическое мышление и фундаментальная экспертиза музейного специалиста.

The transition of museum institutions into the era of generative artificial intelligence is characterized by systemic transformation, from the representation of digitized collections to dynamic interaction within a synthetic digital environment. Under these conditions, the challenge of adapting traditional standards of museum authenticity to the stochastic nature of large language models (LLMs) becomes particularly pressing. This study aims to develop a conceptual understanding of the transformation of museum communication, identify the epistemological challenges posed by the algorithmic generation of context and meaning, and describe mechanisms for preserving institutional authority as neural network–based tools are integrated into the public sphere.

The study draws on a synthesis of institutional and communication approaches, which makes it possible to consider the museum not only as a custodian of material heritage but also as an active mediator amid increasing information noise. The empirical basis of the study consists of an analysis of the practical and educational agenda of the Hermitage School of Communication, held in Petrozavodsk in September 2025. The methodology involved identifying the professional competencies required to work in a hybrid media environment and evaluating practical applications of media analytics carried out by museum professionals using readily available AI tools designed for end users.

The findings indicate that the adoption of LLMs inevitably shifts the focus of museum work away from routine content creation toward critical verification, strategic planning, and the management of meaning-making narratives. The stochastic nature of these models was found to give rise to risks of semantic uncertainty, including the loss of historical context, the reproduction of latent biases, and the substitution of factual information with probabilistic constructs. At the same time, the study illustrates the high effectiveness of algorithms in media analytics tasks, such as clustering audience inquiries and identifying latent patterns in unstructured feedback data. A key determinant of success is not only the model's technological capabilities but also the quality of research design established by the specialist when formulating the prompt.

The findings point to the need to reconsider assumptions about the extent to which intellectual work in the cultural sector can be automated. An approach is proposed in which AI operates within bounded environments of verified museum data. The need for museums to adapt their infrastructure is also highlighted, including the creation of secure digital corpora, the implementation of transparent protocols for labeling synthetic content, and the development of ethical principles. The study emphasizes that, in the era of synthetic communication, the critical thinking and in-depth expertise of museum professionals remain particularly valuable resources.