Інтерактивне кіно: теорія, практика та AI-методології

Курс складається з чотирьох змістових блоків (вісім лекцій) і практичних студій; таблиця передає структуру блоками, а не тижнями — календарне розкладання залежить від академічного графіка семестру. Кожен блок поєднує теорію з практичним завданням, а студії ведуть від деконструкції чужого твору до власного production package. Теоретичну рамку курсу підтримують статті «Інтерактивне кіно: історія, типологія» і розбір «Hamlet on the Holodeck» Мюррей.

Підсумком проходження курсу є три артефакти студента: деконструкція обраного інтерактивного твору (письмовий розбір структури виборів), працездатний прототип розгалуженої логіки і завершений production package із пітчем. Разом вони складають портфоліо, яке можна показувати продюсеру чи кафедрі, — і оцінюється воно як система рішень, а не набір згенерованих картинок.

Генеративний AI у курсі має дві робочі ролі. Перша — дослідницька: AI-асистоване вивчення історії жанру, де реконструкція втрачених творів за текстовими джерелами вчить перевіряти кожне твердження моделі першоджерелом. Друга — виробнича: концепт-арт і візуальні матеріали для власних проєктів, з обов’язковим позначенням AI-участі.

Наративна логіка при цьому робиться не моделями, а автором: розгалужені сценарії студенти мапують у Twine та Arcweave, а інтерфейси з таймером вибору прототипують у React. AI в цьому ланцюгу допомагає досліджувати й ілюструвати, але не ухвалює драматургічних рішень — це головне правило курсу, яке проходить крізь усі блоки.

Практичний кейс курсу — «Вася-реформатор», втрачений дебютний фільм Довженка 1926 року, який я реконструюю за збереженими текстовими джерелами: сценарії розкладаються на раскадровку з сорока сцен, персонажі фіксуються в character plates, а кадри генеруються по сценах — кожен із посиланням на місце в тексті. Для студентів це живий приклад «реконструкції за текстом»: ієрархія довіри до джерел, межа між інтерпретацією та вигадкою, чесне позначення AI-кадрів. Методологія і галерея кадрів — на сторінці проєкту.

Підсумкова робота — production package: розгалужений сценарій, логічний прототип, концепт-арт, монтаж і захист пітчу. Оцінюється рішення, а не пікселі: наскільки обґрунтована розгалужена структура, чи має вибір наслідки, чи тримає цілісність стиль — незалежно від того, згенерований матеріал чи зроблений руками. Кожне використання генеративного AI в роботі обов’язково позначається.

Етичні правила курсу проходять крізь усі завдання. Перше: AI-участь завжди позначається — у концепт-арті, кадрах реконструкції, текстах. Друге: архівні матеріали — першоджерело, а не сировина для вільної фантазії; реконструкція спирається на збережені сценарії та фільмографічні картки. Третє: AI-кадр втраченого фільму — це інтерпретація, а не «відновлення плівки», і формулювання тут має значення — саме його відпрацьовуємо на кейсі «Васі-реформатора».

Disclosure оформляється просто: підпис під матеріалом — «згенеровано за описом сцени N», «AI-концепт за мотивами джерела X». Це та сама практика, яку я застосовую у власних відкритих проєктах, і студенти переносять її на власні публічні роботи: етикетка не знецінює роботу, а робить її перевірною.

В українському полі є комерційні програми про AI у кіно: курс «AI в кіно» у Filmschool, «AI для відеопродакшену» в Robot Dreams, матеріали Jemads про кінематографічний AI. Вони орієнтовані переважно на інструменти продакшену. Університетський модуль відрізняється трьома речами: це кредити ECTS у межах програми аудіовізуального мистецтва; це теорія інтерактивного кіно — історія, типологія, аналітична модель, — а не лише навички інструментів; і це відкрита методика з реальним дослідницьким кейсом, яку можна перевірити на цьому сайті.

Викладач — Саша Поберайло, кіновиробник і дослідник інтерактивного кіно, викладач Харківської державної академії культури (більше про автора).