Proceedings of the International scientific and practical conference ―Cambridge Science and Education Conference‖ (July 2-4, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. - Cambridge, United Kingdom, 2026. - 81 p.

79 УДК 004.8:791.43.01:778.534.6 DOI: https://doi.org/10.64828/conf-137-2026-7 Філіпов Олексій Сергійович аспірант кафедри кіно-, телемистецтва «Київський університет культури» м. Київ, Україна ORCID : https://orcid.org/0009-0003-6079-4957 РЕДАГУВАННЯ ЗА ДОПОМОГОЮШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ: ТРАНСФОРМАЦІЇ В РОБОЧОМУ ПРОЦЕСІ ПОСТПРОДАКШНУ, ЕСТЕТИЦІ ТА АВТОРСТВІ Анотація. У статті осмислено інтеграцію технологій штучного інтелекту в інструментарій постпродакшну як онтологічний зсув кінематографічної мови, а не суто технічне вдосконалення. Показано, що AI-асистоване середовище переносить локус монтажного рішення від культурно вмотивованої авторської інтенції до іманентної, непрозорої логіки програмного інтерфейсу, спричиняючи перехід «від монтажу як композиції до монтажу як конфігурації». На основі аналізу праць М. Міранди, Л. Мановича, Т. Сое та Дж. Беллера досліджено три взаємопов'язані аспекти трансформації: робочий процес, естетику й авторство. Установлено, що автоматизація просунулася найдалі в операціях із низькою семіотичною щільністю (обробка звуку, транскрипція, темпоральна корекція) і лишається обмеженою там, де потрібна жорстка наративна координація. Виявлено амбівалентність естетичного наслідку: інтерфейс розширює швидкість і доступність, але загрожує витісненням інтенційного, діалектичного розрізу оптимізованою безперервністю («монтаж як юзабіліті заступає монтаж як колаж»). Доведено, що авторство переходить у режим розподіленої, наглядової інстанції — монтажер із «скульптора часу» стає «куратором пропозицій», межі якого окреслює проблема «чорної скриньки». Обґрунтовано продуктивний потенціал зворотного привласнення технології через порушення рекомендованих структур. Ключові слова: штучний інтелект, монтаж, постпродакшн, генеративний монтаж, авторство, кінематографічна мова, AI-естетика, автоматизація, медіакомпозиція, куратор пропозицій. Інтеграція машинного навчання в інструментарій постпродакшну переводить монтаж із площини індивідуального вибору в площину взаємодії з системою попередньо структурованих пропозицій. Якщо класична теорія розглядала монтаж як граматику, що її породжує візуальна культура самого монтажера, то AI-асистоване середовище переносить джерело граматичних змін усередину програмного забезпечення, надаючи цій динаміці «внутрішній, непрозорий та автоматизований» характер [4, с. 101] Саме ця зміна локусу рішення – від зовнішньої, культурно вмотивованої інтенції до іманентної логіки інтерфейсу – і становить ядро трансформації, яку необхідно осмислити не як технічне вдосконалення, а як онтологічний зсув кінематографічної мови. Дослідження М. Міранди фіксує перехід «від монтажу як композиції до монтажу як конфігурації»: замість ручного складання послідовностей за виразовою метою монтажер взаємодіє з таймлайном, попередньо заповненим рекомендованими склейками, автоматично вставленими переходами та підлаштованим під музику ритмом. Конфлікт як організувальний принцип ризикує поступитися місцем оптимізованій безперервності, де програмне забезпечення привілеює потік, узгодженість і передбачення реакції аудиторії. Тут доречно говорити про зміщення граматики «від діалектики до потоку даних, від розриву до ефективності», тобто про витіснення продуктивного спротиву матеріалу безперешкодною навігацією наявними опціями [4, с. 120]. Концептуальне підґрунтя такого зсуву було закладене ще до генеративних моделей. Покликаючись на тезу Л. Мановича про «проєкцію онтології комп'ютера на саму культуру», М. Міранда показує, що нелінійний монтаж уже перетворив фільм на базу даних із властивостями модульності та варіативності [4, с. 108]. Генеративні інструменти лише доводять цю логіку до краю: програма не просто зберігає та витягує фрагменти, а впорядковує і пропонує їх, перетворюючись на процедурний апарат естетичного складання. Емпіричний зріз цієї трансформації найповніше представлено в матеріалі М. Міранди, де методом контент-аналізу професійних оглядів на YouTube систематизовано наявні функції. Найзрілішими виявляються аудіо-операції – Voice Conversion та Ripple Delete Silence у DaVinci Resolve, – оскільки маніпуляція звуком менш ресурсозатратна для рендерингу. Транскрибування