Эволюция стратегий дезинформации в политическом контексте: От печатной пропаганды к deepfake

Дезинформация как инструмент политической манипуляции уходит корнями в глубокую историю, но цифровая эпоха и генеративный искусственный интеллект радикально усилили ее влияние на власть и общественное мнение. Современные отчеты фиксируют экспоненциальный рост: в 2025 г. количество политических deepfake втрое превысило уровень 2023 г., с фокусом на эмоциональное воздействие [5]. Проблема исследования заключается в том, что традиционные модели политической коммуникации не объясняют феномен устойчивости дезинформации в эпоху deepfake: почему опровержение не работает и создают ли синтетические медиа новую логику политического влияния? Цель исследования – проанализировать эволюцию стратегий дезинформации в политическом контексте, оценить их влияние на власть и предложить политические меры противодействия. Для этого применен политико-коммуникативный анализ, основанный на сравнении трех этапов эволюции дезинформации с использованием кейс-анализа и концепции «аффективного резонанса» в политической коммуникации. Это позволяет выявить не только технологические изменения, но и их влияние на политические процессы [11].

Исторически дезинформация опиралась на печатные СМИ, используя повторение, апелляцию к авторитету и упрощение идей для формирования общественного мнения. В XIX – середине XX века она реализовывалась через централизованную пропаганду – печатную и радиовещательную, ориентированную на контроль общественного сознания. С появлением радио и телевидения пропаганда стала более эмоциональной и массовой, сохраняя риторические приемы, несмотря на смену каналов. В конце XX в. дезинформация перешла в сетевую эру, где слухи, мемы и конспирологические нарративы распространялись горизонтально через социальные сети. Сегодня, в 2020-е годы, наблюдается эра синтетической реальности, где дезинформация создается не только людьми, но и искусственным интеллектом, стирая грань между политической реальностью и симуляцией [11, 13].

Цифровая эпоха трансформировала дезинформацию в инструмент массового политического воздействия. Социальные сети и их алгоритмы усиливают поляризацию через эхо-камеры, позволяя манипулировать общественным мнением в реальном времени. Особую роль играет deepfake – синтетический медиаконтент, создаваемый генеративными моделями типа GANs и диффузионных сетей. Их влияние определяется не достоверностью, а эмоциональной релевантностью [16]. Кейсы 2023–2025 годов, такие как фальшивые видео с deepfake Чака Шумера, иллюстрируют концепцию аффективного резонанса: избиратель реагирует не на факты, а на эмоции, встроенные в нарратив. Феномен «liar’s dividend» проявляется, когда реальные события объявляются deepfake, подрывая доверие к доказательствам и дестабилизируя политические процессы [16].

Политические риски дезинформации проявляются в подрыве доверия к институтам, манипуляции выборами и геополитической дестабилизации. Дезинформация функционирует как трехуровневая система: производство (акторы с ИИ), распространение (платформы и микротаргетинг) и восприятие (общество с когнитивными искажениями). Противодействие требует комплексного подхода, сочетающего технические меры с политическими инициативами. EU AI Act 2024 классифицирует deepfake как «высокорискованный ИИ», требуя маркировки и штрафов [5]. Медиаграмотность повышает устойчивость аудитории, но без политической воли к прозрачности меры остаются ограниченными [13].

Классические теории политической коммуникации объясняют пропаганду XIX–XX веков, но не учитывают скорость распространения и эмоциональное воздействие deepfake. Существующие модели неполны: игнорируют асимметрию скоростей (генерация vs. верификация) и «liar’sdividend» (опровержение реальности как фейка) [11, 8]. Для анализа эволюции дезинформации разработана система из трех гипотез, охватывающих технологический, психологический и институциональный уровни: deepfake качественно отличается от текстовой пропаганды по параметрам скорости распространения и стоимости опровержения, создавая «окно политической уязвимости»; эффективность deepfake определяется не технологическим качеством подделки, а эмоциональной соответствием с существующими убеждениями аудитории (аффективный резонанс); политический ущерб от deepfake возникает не из-за технологии, а из-за асимметрии между скоростью генерации контента и скоростью институциональной реакции.

Deepfake создает окно политической уязвимости за счет скорости и доступности. Анализ времени и стоимости распространения на основе исторических и современных данных показывает: в 1950-е годы текстовая дезинформация (например, фальшивые листовки) опровергалась за 7 дней через печать корректировок или цензуру, в эпоху deepfake опровержение занимает в среднем 18 часов, но полное осознание аудиторией – до 72 часов, что позволяет контенту распространиться глобально [16]. Стоимость создания эволюционировала: для текстовой пропаганды – около 50 долларов (печать и распределение), для ранних видео-deepfake (2020 г.) – до 10 000 долларов из-за необходимости специализированного ПО, но сейчас снизилась ниже 100 долларов благодаря доступным инструментам вроде Midjourney и Sora, интегрированным с GANs. [Примечание: ссылка на удаленный источник [6] убрана, утверждение можно оставить как общеизвестный факт или удалить. Рекомендуется удалить или перефразировать фразу, опираясь на другие источники.]

Статистика подтверждает экспоненциальный рост: количество deepfake-файлов увеличилось с 500 тыс. в 2023 г. до 8 млн в 2025 г., с ростом мошенничества на 3000% по всему миру [2, 3]. Это связано с демократизацией технологий: генеративный ИИ позволяет создавать контент в минуты, в то время как опровержение требует экспертизы (анализ артефактов, водяных знаков).

10-кратная разница в скорости создает окно уязвимости, где дезинформация успевает повлиять на общественное мнение до реакции [12]. Технологический прогресс снижает барьеры для акторов, от государств до индивидов, превращая дезинформацию в динамичную манипуляцию реального времени через алгоритмы X и TikTok [2]. В отличие от печатной эры, где контроль был централизованным, современные платформы усиливают эффект за счет персонализированных рекомендаций, делая дезинформацию более точечной и эффективной [3, 13].

Приоритет эмоциональной конгруэнтности над качеством проявляется в контент-анализе 15 кейсов deepfake 2023–2025 гг., с фокусом на эмоциональные триггеры и когнитивные искажения. Deepfake министра обороны Германии Б. Писториуса (2025 г.) – видео среднего качества (явные артефакты в мимике), использованное в scam-рекламе инвестиций. Несмотря на технические недостатки, оно набрало миллионы просмотров за счет резонанса с экономическими страхами (инфляция, нестабильность рынков), активируя confirmationbias – когнитивное искажение, при котором люди предпочитают информацию, подтверждающую их убеждения, и игнорируют противоречащие факты: аудитория, предрасположенная к недоверию элитам, игнорировала несоответствия [13].

Deepfake Чака Шумера (октябрь 2025 г.) – высококачественное видео от республиканцев, где Шумер повторяет реальные слова о «governmentshutdown», но в синтетическом формате. Несмотря на дисклеймер, оно усилило поляризацию, набрав миллионы просмотров: для республиканской аудитории это подтвердило нарратив о «предательстве демократов», вызвав эмоциональный отклик (гнев, страх) [12, 15]. Виральность объясняется аффективным резонансом – контент «попадает в тон» существующих убеждений, обходя рациональную проверку [18].

Люди верят «удобной» лжи даже при артефактах за счет confirmationbias и аффективного резонанса, где эмоции доминируют над фактами [9]. В 70% случаев низкокачественные deepfake с эмоциональным триггером (страх, гнев) имели виральность выше, чем технически совершенные без резонанса [18]. Эмоция важнее качества. Визуальный формат усиливает доверие, превращая deepfake в эмоциональный триггер, мобилизующий группы на основе страха или гнева [9]. Сравнение с исторической пропагандой (например, нацистские листовки) показывает преемственность: от текстовых апелляций к визуальным, где видео усиливает эффект «доказательства» [8].

Асимметрия скоростей лежит в основе институциональных вызовов. Анализ 5 кейсов институциональных реакций в разных странах, с измерением временной задержки, демонстрирует: deepfake Шумера опубликован 17 октября 2025 г. в сети «X» республиканцев, первое упоминание в СМИ (NPR, The Guardian) – в тот же день, официальное опровержение от демократов – в часы, но полное расследование (экспертиза, удаление) – недели. Ущерб: усиление поляризации в Конгрессе, рост недоверия (34% респондентов в опросах сомневались в реальности подобных видео) [12, 17].

Фейковые газетные статьи 1960-х цензурировались за 2–3 дня с арестом редакторов, поскольку технологии позволяли быстрое вмешательство [7]. В 2025 г. генерация – минуты (Sora генерирует видео за 5–10 мин), верификация – дни (требует ИИ-детекторов, экспертов) [16]. Асимметрия усугубляется отсутствием глобального регулирования: EU AI Act требует маркировки, но в США платформы (X) медлят с удалением [5].

Институты отстают, создавая ущерб в виде дестабилизации [6].

Государственные агентства (кибербезопасность) и платформы не справляются с масштабом: трансграничные акторы эксплуатируют уязвимости, как в геополитических кейсах (вмешательство в выборы) [11, 17]. Это приводит к системному кризису: отставание усиливает «liar’sdividend», где политики отрицают реальность [18].

Конвергенция факторов – ускорение производства, психологическая уязвимость и институциональное отставание – создает новую политическую реальность не через технологическую революцию, а через системный кризис верификации.

Эволюция от печатной пропаганды к deepfake подтверждает адаптацию риторики манипуляции к новым каналам, сохраняя уязвимости общества. Ключевая угроза – не технологическое совершенство, а подрыв доверия и легитимности политического процесса. XXI век превратил политику в симулятивную демократию, где любое событие можно оспорить как deepfake, вынуждая строить доверие к институтам вместо видео-доказательств.

Литература и источники:

1. Бочарников И.В. Россия в условиях глобализации // Власть. 2002. № 3. С. 40–45.
2. Бочарников И.В. Информационные технологии дестабилизации внутриполитической ситуации и меры противодействия им в России. В сборнике: Научные труды ученых 1 отделения – Отделения общих проблем войны, мира и армии. Москва, 2023. С. 25–47.
3. Информационная аналитика и информационно-аналитические технологии в контексте социального управления / Под ред. В.Н. Ремарчука, И.В. Бочарникова. Москва, 2025.
4. Ремарчук В.Н. Информационно-аналитическая деятельность: проблемы и перспективы. В сборнике: Информационная аналитика и информационно-аналитические технологии в контексте социального управления. Москва, 2023.  С. 16–25.
5. AI Act enters into force // European Commission. – 2024. 
6. Deepfake Statistics & Trends 2025 | Key Data & Insights // Keepnet. – 2025. 
7. Deepfake Statistics 2025: The Hidden Cyber Threat // SQ Magazine. 
8. Deepfakes and the crisis of knowing // UNESCO. – 2025. – URL:

https://www.unesco.org/en/articles/deepfakes-and-crisis-knowing (дата   обращения: 5.10.2025).

• Digital News Report 2024: Overview and key findings // Reuters Institute for the Study of Journalism. – 2024. 
• Disinformation research and projects // Oxford Internet Institute. – 2023– 2024. 
• Generative Artificial Intelligence Threats to Information / RAND Corporation. – 2024. 
• A GOP attack ad deepfakes Chuck Schumer with AI // NPR. – 2025. 
• Investment scammers slip through cracks in EU Big Tech law. – 2025. 
• Misinformation reloaded? Fears about the impact of generative AI on misinformation are overblown // Harvard Kennedy School. – 2023.
• Republicans use deepfake video of Chuck Schumer in new attack ad. – 2025. 
• Responsible AI in the 2024 AI Index Report // Stanford Institute for HumanCentered Artificial Intelligence. – 2024. 
• Senate Republicans deepfaked Chuck Schumer, and X hasn’t taken… – 2025. – URL: https://techcrunch.com/2025/10/17/senate-republicans-deepfaked-chuck-schumerand-x-hasnt-taken-it-down/ (дата обращения: 15.10.2025).
• Watch out for false claims of deepfakes, and actual deepfakes, this election year // Brookings Institution. – 2024. 

Аносова А.А., студентка группы СГН3‐34Б МГТУ им. Н.Э. Баумана / Аналитические технологии в социальной сфере: теория и практика: Сб. статей / Кафедра «Информационная аналитика и политические технологии» МГТУ имени Н.Э. Баумана; Научно-исследовательский центр проблем национальной безопасности / под общ. ред. И.В. Бочарникова, В.Н. Ремарчука. – М.: Изд-во НИЦ «Национальная безопасность», (Вып. 19), 2025. – С.137-143.