По материалам доклада на театральном форуме «Науруз», Казань, 16 июня 2026.

Двадцать процентов шума

В июне 2026 года в Казани, на форуме «Науруз», где раз в два года сверяют часы театры тюркского мира — от Уфы до Стамбула, от Алма-Аты до Баку, — я показал залу таблицу. Китайская модель DeepSeek, спрошенная о проникновении искусственного интеллекта в человеческую деятельность, расставила отрасли по убыванию: клиентский сервис — 75%, программирование — 70%, маркетинг — 65%, здравоохранение и финансы — по 60%, кино и телевидение — 50%. В самом низу списка, с двадцатью процентами, стоял театр.

Оговоримся сразу: эти цифры — иллюстрация, а не измерение. База расчёта, выборка и методика неизвестны; нейросеть, отвечая на такой вопрос, скорее пересказывает усреднённое мнение интернета, чем считает. Но именно поэтому таблица интересна. Она показывает не то, как обстоят дела, а то, как машина, обученная на всём написанном человечеством, представляет себе иерархию уязвимости наших занятий. И в этой воображаемой иерархии театр — последний рубеж.

Вопрос, который я привёз в Казань, звучал так: двадцать процентов — это приговор отсталости или знак сопротивления материала? Чтобы ответить, придётся проделать путь длиной в две с половиной тысячи лет и шириной в несколько континентов — от египетского мифа, пересказанного Платоном, через Кембридж сороковых — до казанской сцены две тысячи двадцать шестого.

Пассивная вера в прогресс

«Пассивная вера в прогресс есть проявление покорности и, следовательно, слабости» — это написано не вчера и не про ChatGPT. Это Норберт Винер, Кембридж, Массачусетс, 1948 год. Учившийся у Бертрана Рассела в Кембридже, основатель кибернетики — науки об управлении и связи в живых организмах, механизмах и обществе, — Винер одним из первых всерьёз осмыслил, что автоматизация сделает с человеческим трудом и человеческим достоинством. Его вторая книга, «Человеческое использование человеческих существ» (1950), — по сути, первая этика искусственного интеллекта, написанная за семьдесят лет до появления систем, которые она описывает.

Норберт Винер, основатель кибернетики, за тактильной машиной. Архивное фото

Винеровская формула — точный инструмент для чтения сегодняшнего ажиотажа. Летом 2026 года две цифры сосуществуют, не замечая друг друга. Первая: по данным исследования Google «За пределами ИИ-оптимизма», 61% работников интеллектуального труда пользуются ИИ ежедневно, 71% верят, что он улучшит их карьеру. Вторая: по данным Массачусетского технологического института, 95% корпоративных пилотных ИИ-проектов не дали измеримого эффекта, а фундаментально преобразовал ИИ лишь три-пять процентов компаний — тех, что не «внедряли готовое решение», а перестраивали себя целиком. Между верой и результатом — пропасть, и заполнена она как раз тем, что Винер называл покорностью: ожиданием, что прогресс произойдёт сам, без нашего усилия и без нашего суждения.

Эта пропасть должна интересовать театр профессионально. Мы — искусство, которое двадцать пять веков живёт репетицией, то есть недоверием к первому результату.

Зимы и лета

У нейросетей есть собственная драматургия, и она подозрительно похожа на четырёхактную пьесу с двумя антрактами. Первый акт: 1943–1958, от формальной модели нейрона до перцептрона Фрэнка Розенблатта и первого великого ажиотажа — газеты обещали машину, которая «будет осознавать своё существование». Первый антракт начался в 1969-м: доказаны пределы перцептрона — и к середине семидесятых финансирование заморожено. Второй акт: 1986-й, обратное распространение ошибки, многослойные сети. Второй антракт — зима девяностых: мало данных, дорогие вычисления. Третий акт: 2012-й, AlexNet, глубокое зрение. Четвёртый, нынешний: 2017-й и далее — трансформер, большие языковые модели, агенты.

История нейросетей: четыре волны, 1943 — сегодня. Инфографика © Владимир Гусев

«Зима ИИ» — термин из истории науки: период обвала ожиданий и финансирования. Это случалось дважды и может случиться в третий раз — что стоит помнить всякому театру, планирующему «стратегию цифровизации».

Что такое трансформер, на котором держится нынешнее лето? Лингвисты предложили точную метафору: стохастический попугай. Машина, предсказывающая следующее слово, не обладает ни субъектностью, ни волей, ни замыслом. У неё есть «температура» — параметр случайности, и есть галлюцинации — уверенные высказывания о несуществующем. Запомним оба слова: для инженера это дефекты, для театра, как мы увидим, — материал.

Стохастический попугай: как трансформер предсказывает следующее слово. Инфографика © Владимир Гусев

Здесь уместна первая географическая петля — из Казани в Москву. В Школе-студии МХАТ на курсе «Инженерный театр» мы с 2023 года собираем цепочку, доступную любому театру: видеокамера смотрит на сцену, открытое приложение Wekinator (многослойный перцептрон, технология второй волны — 1986 года!) классифицирует происходящее, мультимедийный сервер Isadora меняет звук, свет, видео и сценографию в реальном времени. Технологии сорокалетней давности хватает, чтобы сцена начала отвечать актёру. А приложение Luma превращает обычный телефон в 3D-сканер: технология третьей волны оцифровывает реквизит за минуты.

Мораль проста: театру не нужно ждать последней модели — ему нужно понимать, из какого акта пьесы взята каждая технология и что она умеет.

Двадцать ватт

Ещё одна цифра — для смирения, но посчитаем честно. Один работающий экземпляр большой модели — это не видеокарта, а стойка на восемь ускорителей: с охлаждением — около пятнадцати киловатт. Мозг на свои двадцать ватт — как тусклая лампочка над гримёрным зеркалом — делает то же самое и ещё зрение, слух, равновесие и шестьсот мышц. Различие глубже ваттов. Мозг обучается и работает на одних и тех же двадцати ваттах: каждую ночь, во сне, он перестраивает себя — бесплатно. Модель заморожена; чтобы научиться новому, она возвращается на завод, в тренировочный кластер, и одна такая тренировка сжигает энергию, которой мозгу хватило бы на несколько тысяч человеческих жизней.

Но и это не главное. Главный дефицит машины — не ватты и не данные: у стохастического попугая нет воли. Он может сказать что угодно — и именно поэтому ему нечего сказать. Желание высказаться не вычисляется из распределения вероятностей; оно приходит из смертного тела, которому не всё равно. Самое энергоэффективное, непрерывно самообучающееся и — единственное — желающее устройство для производства смысла по-прежнему сидит в зрительном зале.

Труппа как гибридная группа агентов

Четвёртая волна принесла агентов — программы, которые не отвечают на вопрос, а выполняют задачу: планируют, пробуют, ошибаются, исправляются. Эндрю Ын, один из главных практиков области, предложил в июне 2026 года внятную метафору: модель — это двигатель, агент — автомобиль. Двигатель сам по себе никуда не едет; чтобы поехать, нужны рама, руль и — главное — водитель, знающий маршрут. Театр, у которого маршрутов больше, чем у кого бы то ни было, здесь начинает узнавать себя.

AI-модель и AI-агент: двигатель и автомобиль. Инфографика © Владимир Гусев

Труппа, взявшая в работу ИИ, превращается в гибридную группу агентов: четыре типа человеческих — режиссёр, актёр, художник, инженер — и один нечеловеческий. Принцип разделения труда мы сформулировали жёстко: агент мотивирует — человек решает. ИИ производит варианты, вопросы, провокации; право выбора и ответственность не делегируются.

Наш агент называется jacotot.ru — и это вторая географическая петля, из Москвы в Лувен 1818 года. Жозеф Жакото, французский преподаватель в изгнании, обнаружил, что студенты, с которыми у него не было общего языка, выучили французский без его объяснений. Из этого случая вырос принцип «невежественного учителя», через полтора века переоткрытый Жаком Рансьером: роль учителя — не в объяснении, а в направлении внимания ученика и укреплении его воли. ИИ-агент, названный в честь Жакото, работает именно так — он ничего не знает о будущем спектакле, но умеет спрашивать.

jacotot.ru: драматургическая партитура, размеченная ИИ-агентом. © Владимир Гусев

Отсюда — приём, который я называю обратным промптом. Стандартная модель: человек формулирует запрос, машина отвечает. Инвертированная: машина спрашивает — человек творит. Берётся тема спектакля; агент задаёт десять странных вопросов; режиссёр выбирает три и отвечает на них постановочным решением. Машина здесь — не оракул, а спарринг-партнёр, невежественный учитель, генератор сопротивления.

Третья петля уводит в древний Китай: наш хореографический агент построен на «Книге Перемен». Гексаграммы И-цзин — вероятностная машина, которой три тысячи лет, — порождают структуру движения, которую расшифровывает живое тело танцовщика. Джон Кейдж, бросавший монеты над «Книгой Перемен» в Нью-Йорке пятидесятых, и Мерс Каннингем, доверявший жребию порядок хореографических фраз, узнали бы этот метод мгновенно. Разница лишь в том, что наш генератор случайности умеет отвечать на вопрос «почему».

Мерс Каннингем, доверявший жребию порядок хореографических фраз

Галлюцинация как приём

Кейдж возник не случайно — пришло время вписать ИИ в историю искусства, а не только в историю техники. Шкловский сто с лишним лет назад назвал искусство приёмом; галлюцинация нейросети — новейший кандидат в приёмы, и у него безупречная родословная.

Chance operations Кейджа и Флюксуса: случайность как структура — ИИ производит неожиданные последовательности промышленным способом. Objet trouvé Дюшана: найденный объект, назначенный искусством, — найденная галлюцинация ничем не хуже писсуара 1917 года. Автоматическое письмо сюрреалистов: обход сознательного контроля — то, чего Бретон добивался бессонницей и трансом, трансформер делает структурно, по устройству. История искусства ХХ века — история легализации ошибки; глитч ИИ — свежая глава этой истории, и театру, искусству живой ошибки, она принадлежит по праву.

Само устройство генеративной модели просится в театральную метафору. Диффузионная модель обучается, добавляя к изображению шум шаг за шагом, пока не останется ничего, — а затем учится проходить путь обратно, от бесформенного к ясному. Но это же описание репетиции: художник тоже идёт от шума впечатлений, набросков и черновиков к финальному образу — серией шагов удаления лишнего. В казанском докладе я назвал творческий процесс «галлюциногенной диффузией»: из десятков нечётких проб проявляется один осмысленный результат. Разница между машиной и художником — не в механике, а в источнике критерия: модель останавливается там, где картинка стала правдоподобной; человек — там, где она стала нужной.

Творческий процесс художника как «галлюциногенная диффузия». Инфографика © Владимир Гусев

Но есть применение тоньше, чем эксплуатация случайности. ИИ, обученный на всём корпусе культуры, — это усреднённая культура, ставшая собеседником. И значит — зеркало. Его первый, самый гладкий ответ показывает художнику, что уже стало клише: если нейросеть предлагает вашу мизансцену мгновенно — она общее место. То, как машина перефразирует вашу заявку, показывает, как её прочтёт аутсайдер — бесплатная и безжалостная драматургическая читка. Её «нелогичные» ассоциации обнажают связи, которые мы в себе подавляем. Наконец, сама необходимость объяснить замысел словами промпта — форма рефлексии, знакомая каждому, кто писал экспликацию.

Что мы можем узнать о себе, глядя на то, что производит машина, — вот вопрос художника к ИИ. Все остальные вопросы — производственные.

Экономика получаса

У разговоров об ИИ в театре есть приземлённый уровень, о котором неловко говорить сразу после Дюшана, но который решает судьбу технологии вернее манифестов: производственный. Вот дневник одного театрального техотдела, июнь 2026 года. Лазерное маппирование сцены в приложении LaserDude — тридцать минут от постановки задачи до работающего луча. Захват движения актёра обычной камерой и перенос его пластики на цифровую куклу — двадцать минут. Оптимизация авторского приложения MulchCam — плавность изображения, устранение утечек памяти — пятнадцать. Трёхмерная модель декорации по словесному описанию — время, за которое художник-постановщик успевает допить кофе.

За этими минутами стоит практика, получившая имя «вайб-кодинг»: задача ставится искусственному интеллекту обычным человеческим текстом, и он пишет и переписывает код, пока тот не заработает. Театральный инженер перестаёт быть переводчиком с человеческого языка на машинный — он остаётся постановщиком задач и приёмщиком результата. Это и есть тезис «ИИ забирает задачи, а не профессии» в рабочей одежде: запрограммировать световой прибор — задача; решить, зачем в спектакле лазер, — профессия.

Честность требует договорить: те же полчаса — аргумент осторожности. Инструмент, который настолько дёшев, мгновенно становится общим местом. Когда лазерное маппирование делается за тридцать минут, оно перестаёт удивлять само по себе — как перестала удивлять видеопроекция, стоившая в девяностые как половина бюджета спектакля. Дешевеет исполнение — дорожает замысел. Это, возможно, лучшая новость для режиссуры за последние годы.

Тевт и Тамус

Последняя петля — самая длинная: из Казани 2026 года в Египет, каким его воображали Афины четвёртого века до нашей эры. В диалоге «Федр» Сократ рассказывает миф: бог Тевт приносит царю Тамусу, правящему в египетских Фивах, свои изобретения — числа, геометрию, астрономию и письменность. Письменность он называет эликсиром памяти и мудрости. Тамус возражает: выйдет наоборот — люди перестанут упражнять память, доверившись внешним знакам, и обретут не мудрость, а её видимость.

Всякая дискуссия об ИИ в искусстве — реплика в этом споре, которому две с половиной тысячи лет. Заметим: Тамус не запретил письменность, и Платон, устами Сократа осудивший письмо, сам записал этот диалог — иначе мы бы его не знали. Ответ на технологию не выбор между «да» и «нет», а выработка практики. Наша версия практики — то, что на форуме я назвал «ИИ здорового человека» — умещается в три строки. Человек задаёт цель: художественный замысел не делегируется. Странность приветствуется: неожиданный ответ — не брак, а отправная точка. Результат проверяется: особенно факты, цифры и права — ИИ ошибается убедительно, а количество судебных дел вокруг ИИ-контента за год выросло более чем на шестьдесят процентов.

Правовую часть этой практики стоит проговорить отдельно — здесь я опираюсь на рекомендации Елены Гринь, доктора юридических наук, профессора МГЮА, разбиравшей эти риски с Мастерской новых медиа. Закон охраняет созданное творческим трудом человека: развёрнутый промпт и доработка результата делают автором вас — но авторство надо уметь доказать, поэтому сохраняйте промпты и фиксируйте правки. Маркируйте ИИ-контент: отметка «создано с помощью ИИ» снимает претензии аудитории и правообладателей раньше, чем они возникнут. Прогон чужой фотографии через нейросеть не «очищает права», а маскирует нарушение — и суд читает это именно так. И читайте лицензию модели: не всякая нейросеть разрешает коммерческое использование результата. Для театра, веками жившего в зыбкой зоне переработок, адаптаций и «по мотивам», всё это не новая мораль, а знакомая — просто с новым реквизитом.

И тогда казанская таблица читается иначе. Между скептиком («ИИ никогда не заменит живой театр») и оптимистом («ИИ трансформирует всё искусство») есть середина, и она не скучна: ИИ не проникает в отрасли — он забирает задачи, и чем задача повторяемее и асинхроннее, тем легче она отчуждается. Театр состоит из другого: из совместного присутствия живых людей в одном месте и в одном времени — из того единственного, что не оцифровывается по определению, потому что перестаёт быть собой. Двадцать процентов — не отсталость. Это замер того, сколько в театре рутины. Остальные восемьдесят — то, ради чего Тамус спорил с богом.

Много шума — из-за ИИ. А театр — из тишины, в которой один живой человек смотрит на другого!

Иллюстрации: инфографика © Владимир Гусев. Фото Норберта Винера и Мерса Каннингема — архивные. Некоторые изображения созданы с помощью искусственного интеллекта — в согласии с принципами, изложенными в тексте.