Генеративдүү жасалма интеллект жарнама тексттерин, сүрөттөрүн жана видеолорун улам тезирээк түзө алат. Бирок жарнаманын техникалык же визуалдык сапаты менен керектөөчүнүн ал жарнаманы кантип баалаганы бир эле нерсе эмес. Керектөөчү ошол эле жарнаманы адамдан турган чыгармачыл команда эмес, жасалма интеллект жаратканын билгенде, жарнаманын мазмуну тууралуу пикири гана эмес, аны баалоодо колдонгон өлчөмдөрү да өзгөрүшү мүмкүн.

Lucas Caldeira-Souza иштеп чыккан концептуалдык изилдөө бул өзгөрүүнү evaluative disruption-recalibration, башкача айтканда баалоонун бузулушу жана кайра калибрлениши процесси катары түшүндүрөт. Изилдөөгө ылайык, салттуу жарнаманы баалоо ниет, ишенимдүүлүк жана эмгек сыяктуу негизинен адам акторлоруна карата калыптанган психологиялык өлчөмдөргө таянат. Жарнаманын жаратуучусу адам эмес система болгондо, бул өлчөмдөрдү түздөн-түз колдонуу кыйындашы мүмкүн.

Бул жерде макала Agent-Nature Uncertainty (ANI) түшүнүгүн сунуштайт. ANI — керектөөчүнүн жарнаманы AI жаратканын түшүнбөй калышы эмес; AI экенин билген ишендирүүчү акторду кайсы өлчөмдөр менен баалоо керектигин билбей калуу абалы.

Андан кийин алкак кайра калибрлөөнүн эки түрүн аныктайт. Agent recalibration expertise жана trustworthiness сыяктуу булактын ишенимдүүлүгүн баалоо өлчөмдөрүнүн адам тажрыйбасынан жана чын ыкластуулугунан техникалык competence жана reliability өлчөмдөрүнө жылышын билдирет. Production recalibration болсо жарнаманы даярдоого жумшалды деп эсептелген эмгектин адам эмгегинен machine efficiency аркылуу кайра бааланышын билдирет.

Изилдөө 11 теориялык сунуш жана бир изилдөө суроосун чыгарат. Бирок жаңы керектөөчү маалыматтарын чогулткан эмес жана бул байланыштарды эксперименталдык түрдө сынаган эмес. Ошондуктан модель AI жарнамалары керектөөчүнүн жүрүм-турумуна кандай таасир этери тууралуу текшерилген жыйынтыктарды эмес, келечекте сыналышы мүмкүн болгон системалуу изилдөө алкагын сунуштайт.

Жарнаманын мазмуну өзгөрбөсө да, аны ким жараткандыгы эмне үчүн маанилүү болушу мүмкүн?

Жарнаманын визуалдык сапаты, билдирүүсү же продукт тууралуу маалыматы өзгөрбөй калышы мүмкүн. Ошого карабастан керектөөчү жарнаманы адамдан турган чыгармачыл командабы же генеративдүү жасалма интеллектпи жаратканын билгенде анын баалоосу өзгөрүшү мүмкүн.

Булактагы изилдөөнүн баштапкы ой жүгүртүүсү — керектөөчүлөр билдирүүгө гана эмес, билдирүүнүн артындагы акторго да байланыштуу жыйынтык чыгарышат.

Адам жарнамачы тууралуу керектөөчү аң-сезимдүү же аң-сезимсиз түрдө мындай суроолорду бериши мүмкүн: Бул адам эмнени көздөйт? Теманы канчалык жакшы билет? Мага чынчылбы? Бул кампанияга канча эмгек жумшады?

Жасалма интеллект бул суроолордун объектисин өзгөртөт. Система адамдык мааниде каалоого, жеке тажрыйбага, чын ыкластуулукка же эмгекке ээ эмес. Ошондуктан азыркы баалоо схемалары өзгөртүүсүз колдонулганда теориялык шайкешсиздик жаралышы мүмкүн.

Баалоонун Бузулушу жана Кайра Калибрлениши Деген Эмне?

Evaluative disruption-recalibration — керектөөчүнүн адам ишендирүүчү акторлор үчүн калыптандырган баалоо критерийлеринин адам эмес жарнама жаратуучуга түздөн-түз колдонулбай калышы жана андан кийин жаңы өлчөмдөрдүн түзүлүшү процесси.

Бул жердеги “disruption” керектөөчү жарнамага таптакыр реакция кылбай калат дегенди билдирбейт. Адамга багытталган схеманы түздөн-түз колдонууга боло турган актор жок болгондуктан, баалоо системасында шайкешсиздик пайда болушун билдирет.

“Recalibration” болсо керектөөчүнүн баалоодон баш тартпастан, аны башка критерийлер менен кайра куруусун түшүндүрөт.

Булак бул эки элемент сөзсүз түрдө бири-бирин ээрчиген өзүнчө убакыт этаптары эмес экенин өзгөчө белгилейт. Алар бир эле баалоо окуясынын ичинде чогуу пайда болушу мүмкүн.

Agent-Nature Uncertainty Деген Эмне?

Agent-Nature Uncertainty (ANI) — керектөөчү адатта persuasion agent-ты баалоодо колдонгон критерийлер адам эмес акторго туура келбей турганын аңдаган психологиялык абалды билдирген жаңы теориялык түшүнүк.

ANI жарнама билдирүүсүн түшүнбөй калуу эмес. Керектөөчү жарнаманын эмне айтып жатканын толугу менен түшүнө алат.

ANI ошондой эле булакты жаңылыш таануу эмес. Тескерисинче, керектөөчү булак AI экенин туура билет.

Белгисиздик мына ушул суроодо: “Бул адам эмес акторду кайсы стандарт боюнча баалашым керек?”

ANI эмне үчүн кадимки confusion эмес?

Confusion көбүнчө билдирүүнүн маанисине же продукт тууралуу маалыматтын жетишсиздигине байланыштуу. ANI болсо билдирүүнүн мазмунуна эмес, билдирүүнү жараткан акторду баалоодо колдонулган стандартка тиешелүү.

ANI эмне үчүн skepticism эмес?

Skepticism керектөөчүнүн баалоо жүргүзүп, терс жыйынтыкка келишин талап кылат. ANI болсо оң же терс өкүм чыгарылганга чейинки баалоо көйгөйү.

ANI эмне үчүн source confusion эмес?

Source confusion абалында керектөөчү билдирүүнүн булагын туура эмес аныктайт. ANIде булак туура аныкталган: AI. Көйгөй булактын ким экенинде эмес, аны кантип баалоо керектигинде.

ANI эмне үчүн anthropomorphism эмес?

Anthropomorphism адам эмес системага адамдык сапаттарды жүктөө менен баалоону жеңилдетиши мүмкүн. Булак ANIни мунун алдындагы чечилбеген абал катары аныктайт. Anthropomorphism теориялык жактан ANIни чечүү үчүн колдонулган стратегиялардын бири болушу мүмкүн.

Бул айырмачылыктар концептуалдык. ANI үчүн азырынча текшерилген психометрикалык шкала жок.

Акторду Кайра Калибрлөө Кантип Иштеши Мүмкүн?

Булак классикалык source credibility адабиятындагы expertise, trustworthiness жана attractiveness өлчөмдөрүн баштапкы чекит катары колдонот.

Адамдын expertise-и жашап көргөн тажрыйбасы жана адистик тарыхы аркылуу бааланышы мүмкүн. AI системасынын expertise-и болсо керектөөчү тарабынан маалымат иштетүү жөндөмү, pattern recognition же техникалык competence аркылуу түшүндүрүлүшү мүмкүн.

Ошо сыяктуу эле адамдын trustworthiness-и ниет, чын ыкластуулук жана жалпы баалуулуктар менен байланышса, AI үчүн reliability жана мурдагы көрсөткүчтөр ылайыктуураак критерийлерге айланышы мүмкүн.

Булак мунун сөзсүз түрдө төмөн credibility дегенди билдирбей турганын баса белгилейт. Натыйжада credibility-нин башка түрдөгү профили пайда болушу мүмкүн: техникалык competence жогору болуп, relational сапаттар белгисиз бойдон калышы мүмкүн.

Өндүрүштү Кайра Калибрлөө Деген Эмне?

Production recalibration — жарнама өндүрүшүнө таандык деп кабыл алынган эмгекти кайра баалоо.

Адам чыгармачыл команда даярдаган кампания керектөөчүнүн аң-сезиминде идея иштеп чыгуу, текст жазуу, дизайн, фото же видео өндүрүү жана кайра-кайра түзөтүү сыяктуу узак иш процессин элестетиши мүмкүн.

Generative AI ошол эле көрүнгөн натыйжаны кыйла тез чыгара алса, керектөөчү output quality менен creative investment-ты бири-биринен ажырата алат.

Булак AI колдонулганы белгилүү болгон учурда perceived effort төмөндөшү мүмкүн деп теориялык түрдө күтөт.

Бул изилдөө кабыл алынган эмгек чындап азайганын өлчөгөн эмес; бул байланыш келечекте текшерилиши керек болгон сунуш.

AI Колдонулганы Ачыкталбаса Да Керектөөчү Башкача Реакция Кыла Алабы?

Булак муну теориялык жактан мүмкүн деп эсептеп, экинчи жолду сунуштайт.

AI колдонулганы ачыкталган учурда керектөөчү ANI сезип, актор жана production критерийлерин кайра калибрлей алат.

AI колдонулганы ачыкталбаса, керектөөчү булактын AI экенин билбегендиктен ANI пайда болбойт. Бирок жарнаманын өзүнүн стилдик өзгөчөлүктөрү төмөн creative investment таасирин жаратса, production recalibration кайра эле пайда болушу мүмкүн.

Булак generic fluency, formulaic structure жана маданий өзгөчөлүктүн жетишсиздигин мүмкүн болгон мисалдар катары берет. Булар текшерилген AI жарнама белгилери же ишенимдүү AI detection ыкмалары эмес.

Керектөөчүнүн Реакциясын Кайсы Шарттар Өзгөртө Алат?

AI Сабаттуулугу Эмне Үчүн Эки Карама-Каршы Таасир Жаратышы Мүмкүн?

AI менен тааныш керектөөчү системанын кантип иштей турганын жакшыраак билгендиктен, адам эмес акторго карата азыраак белгисиздик сезиши мүмкүн. Ошондуктан ANI төмөн болушу мүмкүн.

Ошол эле керектөөчү жарнама generative AI аркылуу канчалык тез жасаларын жакшыраак билгендиктен, азыраак creative effort таандык кылышы мүмкүн.

Булак ошондуктан AI literacy бүт процессти бир багытта гана күчөтүүчү же алсыратуучу жөнөкөй модератор эмес деп сунуштайт.

Брендге Ишеним Кантип Экиге Бөлүнөт?

Булак brand trust-ты relational жана calculative деп эки багытта карайт.

Relational trust — бренддин жакшы ниетине жана керектөөчү менен түзгөн мамилесине болгон ишеним.

Calculative trust — бренд өз милдетин аткарып, күтүлгөн натыйжаны бере алат деген ишеним.

Изилдөөнүн теориялык күтүүсү боюнча AI булагынан келип чыккан agent recalibration relational trust-ка көбүрөөк таасир этиши мүмкүн, ал эми calculative trust салыштырмалуу туруктуураак калышы мүмкүн.

Бренддин Аныктыгынын Кайсы Өлчөмдөрү Таасирлениши Мүмкүн?

Булак Morhart жана анын кесиптештеринин continuity, credibility, integrity жана symbolism өлчөмдөрүн колдонот.

Адамдын ниети жана чыгармачыл иденттүүлүк менен жакыныраак байланыштуу деп болжолдонгон integrity жана symbolism AI өндүрүшүнө сезгичирээк болушу мүмкүн; continuity жана credibility болсо функционалдык сапаттар катары салыштырмалуу сакталуусу мүмкүн.

Бул айырма P11-де теориялык сунуш катары формулировкаланган жана бул изилдөөнүн ичинде эмпирикалык түрдө сыналган эмес.

Изилдөөнүн Ыкмасы жана Жыйынтыктары

Изилдөөнүн ыкмасы кандай?

Бул изилдөө концептуалдык теорияны өнүктүрүү боюнча иш.

Жаңы керектөөчү үлгүсү түзүлгөн эмес. Катышуучулар менен эксперимент, сурамжылоо же интервью жүргүзүлгөн эмес. Жаңы жарнама көрсөткүчтөрү же сатып алуу маалыматтары талданган эмес.

Автор төрт негизги изилдөө багытын бир психологиялык чынжырга бириктирет: Persuasion Knowledge Model, source credibility, effort heuristic жана brand authenticity. Algorithm aversion/appreciation адабияты адам менен алгоритмдик актордун ортосундагы тапшырмага жараша керектөөчү реакцияларына кошумча теориялык негиз берет.

12-беттеги концептуалдык модель эмнени көрсөтөт?

Булактын 1-сүрөтү эки башка кирүү жолун көрсөтөт.

Pathway 1: AI-generated advertising ачыкталганда disruption/ANI активдешет. Андан agent recalibration жана production recalibration-га өтүлөт; экөө тең бренд деңгээлиндеги жыйынтыктарга байланышат.

Pathway 2: AI-generated advertising ачыкталбаганда disruption bypass кылынат. Мазмундун стилдик өзгөчөлүктөрү түздөн-түз production recalibration-га байланышышы мүмкүн.

Эки жол brand trust, authenticity, persuasiveness жана purchase intention сыяктуу downstream натыйжаларда биригет.

Сүрөттө disclosure, product category, brand positioning жана AI literacy өзүнчө moderating conditions катары да көрсөтүлгөн.

Изилдөөнүн 11 Сунушу Эмнени Текшерүүнү Сунуштайт?

Булардын эч бири ушул изилдөөнүн ичинде тастыкталган жыйынтык эмес.

Жарнаманын Ишендирүү Күчү жана Сатып Алуу Ниети Үчүн Эмне Үчүн Өзүнчө Сунуш Жок?

Булак ad persuasiveness жана purchase intention-ды эң алыскы натыйжалар катары карайт.

Теориялык модель бул өзгөрмөлөргө түздөн-түз кайсы жаңы механизм таасир этерин өзүнчө аныктабагандыктан, алар P10 жана P11-деги trust жана authenticity өзгөрүүлөрүнүн downstream натыйжалары катары калтырылган.

Бул тандоо теория колдобогон түз байланыштарды proposition кылып көрсөтүүдөн качкан маанилүү методологиялык чектөө болуп саналат.

Толук Автоматташтыруу Үчүн Модель Эмнени Болжолдойт?

Модель так багытты болжолдобойт.

AI жарнаманы гана жаратып, таркатуу салттуу ыкмалар менен жүргүзүлүшү мүмкүн же AI контентти да жаратып, максаттоону жана таркатууну да башкара алат.

Булак экинчи абал disruption-recalibration-ды күчөтөбү же жокпу деген жыйынтыкты учурдагы моделден чыгара албагандыктан, муну RQ1 аттуу ачык изилдөө суроосу катары калтырган.

Изилдөө Колдогон жана Колдобогон Жыйынтыктар

Негизги Чектөөлөр Кайсылар?

Биринчи чектөө framework толугу менен концептуалдык экендиги.

Экинчи чектөө ANI азырынча жарактуу measurement scale-ге ээ эмес.

Үчүнчү чектөө frameworkтун негизги адабияты көбүнчө Батыштагы керектөөчү популяциялардан алынганы; башка маданий чөйрөлөрдө жалпылоо мүмкүнчүлүгү белгисиз.

Төртүнчү чектөө propositions багытты көрсөткөнү менен effect magnitude көрсөтпөгөнү.

Бешинчи чектөө AI жарнамаларына кайталап дуушар болуу убакыт өткөн сайын керектөөчүлөрдө адам эмес акторлорго арналган жаңы туруктуу баалоо схемаларын калыптандырабы же жокпу белгисиз экени.

Алтынчы чектөө AI literacyнин disruption-ды азайтуучу жана production recalibration-ды күчөтүүчү эки таасиринин кайсынысы реалдуу керектөөчү жүрүм-турумунда үстөм болорун теориялык модель аныктай албаганы.

ЕБнин Жасалма Интеллект Жөнгө Салуусу менен Байланышын Кантип Окуу Керек?

Булак transparency жана disclosure темасын frameworkтун маанилүү колдонуу тармактарынын бири катары талкуулайт. Себеби disclosure моделде маалымат берүүчү жөнөкөй белги гана эмес, кайсы психологиялык баалоо жолу активдеши мүмкүн экенин өзгөрткөн кирүү өзгөрмөсү болуп саналат.

Бирок жөнгө салуу талкуусунда бардык AI жарнамалары бирдей көрүнүктүү белгилөө милдетине ээ деп болжолдоого болбойт. Учурдагы Европа Биримдигинин жөнгө салуусунда AI-generated contentтин ар кандай түрлөрү provider жана deployer ролдоруна жараша башка transparency милдеттерине туш болот.

Ошондуктан Verianla үчүн жөнгө салуу бөлүмүнүн мааниси конкреттүү укуктук жыйынтык чыгарууда эмес, ушул изилдөө суроосунда: Керектөөчүгө AI колдонулганы тууралуу маалымат берүү ачыктыкты гана камсыз кылбастан, жарнаманы баалоонун психологиялык механизмин да өзгөртөбү?

Жалпы илимий түшүндүрмө

Изилдөөнүн эң күчтүү жагы AI-generated advertising-ди жөн гана жаңы жарнама өндүрүү технологиясы катары эмес, consumer-evaluation теорияларынын негизги божомолдорун сынаган жаңы persuasion-agent категориясы катары кароосу.

Булактын борбордук дооматы керектөөчүлөр AI жарнамаларын сөзсүз жактырбайт деген эмес.

Андан да негизги доомат мындай: Керектөөчү AI жарнамасын адам жасаган жарнамадан башка психологиялык өлчөмдөр системасы менен баалай башташы мүмкүн.

Мунун чындап болорун же болбосун, ANI өлчөнө турган психологиялык construct экенин жана эки recalibration жолу brand trust, authenticity, persuasion жана purchasingке кандай көлөмдө таасир этерин аныктоо үчүн эксперименталдык изилдөө керек.

Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү

Түпнуска эмгек: When the Machine Writes the Ad: How Consumers Evaluate AI-Generated Advertising.

Автор: Lucas Caldeira-Souza.

Мекеме: Nova School of Business and Economics.

Документ түрү: Working Paper.

Акыркы ревизия: Июль 2026.

SSRN: Abstract No. 7198982.

DOI: 10.2139/ssrn.7198982.

Рецензия: Булак документинде азырынча peer review жүргүзүлбөгөнү ачык көрсөтүлгөн.

Изилдөө түрү: Концептуалдык теорияны өнүктүрүү жана адабият синтези.

Эмпирикалык маалымат: Жаңы маалымат чогултулган же талданган эмес.

Негизги теориялык салымдар: Evaluative disruption-recalibration жана Agent-Nature Uncertainty.

Recalibration өлчөмдөрү: Agent recalibration жана production recalibration.

Модель жолдору: AI булагын билүүнү талап кылган full disruption-recalibration pathway жана disclosure жок болсо content-style аркылуу жүрүшү мүмкүн деп сунушталган production pathway.

Moderating conditions: Disclosure, product category, brand positioning жана consumer AI literacy.

Outcome өзгөрмөлөрү: Brand authenticity, brand trust, ad persuasiveness жана purchase intention.

Теориялык натыйжа: 11 proposition жана 1 research question.

Негизги илимий чектөө: Framework, propositions жана ANI construct бул макалада эмпирикалык түрдө тастыкталган эмес.

Каржылоо: Тышкы каржылоо жок.

Кызыкчылыктардын кагылышы: Автор conflict of interest билдирбейт.

Data availability: Изилдөөдө эмпирикалык маалымат чогултулган эмес.

Лицензия: SSRN жазуусу Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International лицензиясын көрсөтөт.

Автордук укук ыкмасы: Булак макала сүйлөм же абзац деңгээлинде которулган эмес; теориялык entity-лер, байланыштар, propositions, чектөөлөр жана изилдөө суроолору көз карандысыз Verianla педагогикалык түзүмүндө кайра түзүлгөн.