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.

80 реплік із подальшою конвертацією у субтитри є наскрізним для DaVinci Resolve та Avid Media Composer, що свідчить про прямий перенос досягнень мовних моделей у монтажне середовище. Образні ж ефекти лишаються скромнішими: AI Speed Warp звільняє темпоральність монтажного рішення від якості вихідного матеріалу, а Generative Extend в Adobe Premiere здатен догенерувати дві секунди на початку чи в кінці кліпу, причому ефективно це працює радше на атмосферних та каталожних планах, аніж на ігровій сцені. Сюди ж належать scene edit detection, що відновлює структуру попереднього монтажу за відсутності проєктного файлу, AI reframe для трансмедіації форматів, Morph Cut та AI-асистоване колірне коригування [4, с. 111, 113-114]. Дослідницька оптика Т. Сое доповнює цю картину з боку потреб самих монтажерів. Опитування тринадцяти фахівців із досвідом від одного до двадцяти двох років (у середньому 9,75 року) виявило п'ять тематичних запитів до «ідеального» AI-редактора: монтажні завдання, керування проєктом, автоматичне поліпшення естетичної якості, питання балансу людина–машина та виявлення контенту. Принципово, що домінантним бажаним режимом взаємодії названо голос, а бажаним рівнем абстракції – ключові кадри, тоді як майже всі інтелектуальні редактори в літературі побудовані навколо графічного інтерфейсу. Т. Сое також фіксує методологічне обмеження поля: переважна частина прототипів орієнтована на один тип відео, тимчасом як практик працює в середньому з трьома типами, що ставить під сумнів універсальну застосовність запропонованих технік. Історична лінія тут уже досить довга – від системи Silver із «розумним» виділенням на основі визначення планів до Roughcut, де дванадцять монтажних ідіом подаються параметрами на вхід прихованої марковської моделі [5, с. 4-6; 6, с. 160-161; 2, с.1]. Отже, прагнення «зробити монтаж легким, як текст» передує генеративному повороту й лише радикалізується ним. Найгостріше естетичний наслідок автоматизації сформульовано тезою про те, що «монтаж як юзабіліті заступає монтаж як колаж» [4, с. 116]. Те, що здобувається в легкості та швидкості доступу, може бути втрачене в інтенційності розрізу. Це задоволення не нейтральне. Інтерфейс, що візуалізує опції через прев'ю, автоматично впорядковує послідовності й рекомендує структури, тонко скеровує відчуття того, що є «доречним», «ефективним» чи навіть «кінематографічним».[4, с. 119]. Звідси ризик пласкої афективності: безконфліктна гладкість оптимізованих переходів витісняє ту фрикцію, яку діалектичний монтаж культивував як умову мислення. Прикметно, що Л. Манович задовго до цього показав залежність правдоподібності алгоритмічного твору від жанрових конвенцій. У проєкті Soft Cinema (2002–2005) «вільні» й асоціативні конвенції авангардного кіно виявилися значно легшими для симуляції, ніж щільна координація наративної безперервності, де глядач негайно зауважує будь-яку помилку машини [3, с. 10]. Це спостереження пояснює асиметрію сучасних можливостей: генеративне продовження впевнено працює на атмосферному плані саме тому, що той толерує більшу варіативність, тоді як ігрова сцена з її жорсткими обмеженнями лишається територією людського рішення. Найсуттєвіший антропологічний наслідок – переоформлення авторства. Монтажер, який у класичній парадигмі діяв як «скульптор часу» перетворюється на «куратора пропозицій» – верифікатора й коригувальника, наглядача за обчислювально згенерованими виходами. Праця зміщується від породжувальної інтенції до критичного фільтрування, а самий образ тепер передує монтажеві, режисерові й, зрештою, фільму, існуючи незалежно від них [4, с. 119]. Л. Манович наполягає, що в актуальному стані людські експерти зазвичай ухвалюють остаточні рішення на основі ідей і матеріалів, згенерованих машиною. Канонічний приклад – трейлер фільму «Morgan», де система IBM Watson, навчена на ста горор-стрічках із тегованими емоціями, відібрала сцени, проте остаточний відбір і монтаж виконав людина-редактор. Аналогічно Л. Манович наголошує на проблемі «чорної скриньки»: нейромережа коректно класифікує і навіть генерує об'єкти в заданому стилі, але часто залишається невідомим, що саме вона засвоїла [3, с. 9, 11-12, 120]. Делегування авторської інстанції машині, отже, упирається в епістемічну непрозорість, яка унеможливлює повну передачу відповідальності. Концепт AIаesthetics, запропонований Е. Арієллі та Л. Мановичем, фіксує саме цю проміжну конфігурацію, де обчислювальні системи перебирають активну роль у формуванні візуальної культури, а монтаж інтегрує процедуру перевірки, валідації та нагляду за виходами програми. Дж. Беллер своєю чергою вписує цей процес у ширшу «кінематографічну модель виробництва», де циркуляція образу стає місцем праці й творення вартості, що дозволяє трактувати автоматизацію монтажу не лише як естетичну, а й як економічну операцію над увагою [4, 108, 111; 1, с.1]. Висновки. AI-асистований монтаж не скасовує монтажу, а реконфігурує його – від діалектичної граматики до генеративної, напівавтоматизованої, гібридної форми медіакомпозиції. Реалізація