В торговле, логистике, медицине и системах распознавания лиц искусственный интеллект (ИИ) уже продемонстрировал потенциал, изменив социальную и экономическую жизнь. В творческих отраслях роль ИИ менее заметна. Создание фильма – сложный многоступенчатый процесс, поэтому киноиндустрия оставалась устойчивой к машинному вмешательству на некоторых этапах препродакшена: выборе сценария, расчете сметы, кастингах. Попытки внедрения ИИ встречаются в постпродакшене: при создании графики, анимации, спецэффектов и цветокоррекции. Фильм «A Trip down Market Street», снятый в 1906 г. в Сан-Франциско, был улучшен нейронными сетями: FPS увеличен до 60 кадров в секунду (DAIN); разрешение изображения увеличено до 4k (ESRGAN); улучшена четкость видео, удален шум и произведена покраска фильма.

В этой статье рассмотрим применение ИИ на стадии принятия решения, какой фильм получит финансирование.

1. Участие ИИ в начальной стадии кинопроизводства

Стартапы, которые предоставляют решения на базе ИИ, решают следующие задачи:

• анализируют сценарии;
• участвуют в кастингах;
• выявляют национальные и глобальные тренды.

Такие продукты освобождают руководителей студий от рутинных задач (исследование, сбор данных), снижают уровень субъективности при принятии решений и помогают ответить на вопрос, какой фильм станет хитом.

1.1. ScriptBook

ScriptBook был создан в 2015 году в Антверпене (Бельгия) и состоит из шести сотрудников. Компания использует методы машинного обучения, обработку естественного языка для анализа сценария, его коммерческой жизнеспособности и выдает рекомендацию, продвигать сценарий или нет.

Накопленный продюсерами за годы чтения и вынесения субъективных суждений о сценариях опыт теперь стандартизирован и автоматизирован алгоритмами ScriptBook, основанными на анализе более 6500 сценариев с различными кассовыми сборами. Компания подчеркивает, что их алгоритм не является заменой человека, принимающего решения.

После анализа ScriptBook отображает «ДНК сценария»: к какому жанру тот относится, возрастные ограничения, рейтинг MPAA (Американская ассоциация кинокомпаний), список похожих фильмов.

Дальнейшая аналитика показывает в графическом виде анализ сцен, расчет привлекательности персонажа, эмоции, которые вызывают сцены, результаты измерения гендерного равенства на основе теста Бехделя и статистику по процентному соотношению персонажей.

Во втором разделе приводятся аналитические данные о потенциальной аудитории, предсказывается гендерная и возрастная разбивка аудитории, а также делаются прогнозы рейтингов на IMDb и Rotten Tomatoes.

Также компания развивает продукт DeepStory, который генерирует сценарии со связным повествованием.

ScriptBook правильно прогнозирует кассовый сбор в 86% случаев. «Так что это в два раза превышает точность, достигнутую в отрасли при классическом подходе», – говорит специалист по данным ScriptBook Мишель Рюленс (Michiel Ruelens).

Увы, алгоритмы тоже ошибаются. Фильму «Прочь» ИИ прогнозировал сбор в 56 млн вместо 176 млн долларов, которые он собрал на самом деле. Алгоритмы ScripBook также отвергли картину «Горе-творец», спрогнозировав прибыль в 10 млн долларов (при таком же бюджете). После выхода она заработала в два раза больше.

1.2. Cinelytic

8 января 2020 года студия Warner Bros. подписала договор с компанией Cinelytic о внедрении системы управления проектами на основе ИИ.

Ее функции включают:

• аналитику фильмов;
• переключение между вариантами состава: режиссерами, актерами, сценаристами;
• аналитику дистрибуции;
• финансовое моделирование для помощи в составлении бюджета;
• прогнозирование доходов в разных странах.

Cinelytic предназначена для использования на этапе, когда у продюсеров уже есть более четкое представление о том, какие проекты они рассматривают на предмет финансирования.

1.3. Vault

Платформа искусственного интеллекта RealDemand от Vault анализирует тысячи ключевых элементов сюжета, аутлайна, сценария, кастингов и трейлера, чтобы определить аудиторию продукта. Отчет дает представление о способах достижения максимальной выгоды за 18 месяцев до выхода фильма, рассчитывая дату релиза, страну, возраст аудитории и многое другое.

Таблица 1. Компании, которые продвигают ИИ на рынке кинопроизводства

2. Критика

Если эти инструменты так полезны, почему они не используются более широко? В отрасли, где харизма, эстетический вкус и интуиция так много значат, обращение к машинному расчету выглядит, как крик о помощи или признание того, что руководству не хватает креативности и его не волнует художественная ценность проекта.

Алгоритмы не учитывают культурные сдвиги и изменение трендов, которые произойдут в будущем. Также масштабное внедрение ИИ в процесс принятия решений может означать конец для андеграундных и рискованных проектов, вносящих разнообразие в экосистему киноиндустрии. Неудачные с точки зрения ИИ сценарии будут отклонены в пользу безопасных и прибыльных. Следуя этой логике, достигшие успеха в прошлом актеры, режиссеры и сценаристы, будут получать работу снова и снова, вытесняя новичков. То есть, если набор используемых алгоритмами для обучения данных уже имеет определенную предвзятость, их использование эту предвзятость только упрочит, откладывая прогресс, который достигается в борьбе за большее разнообразие, равенство и справедливое распределение работы в отрасли.

Заключение

Надо понимать разницу между креативностью и творчеством. Креативность ближе к комбинаторике, когда из готовых и проверенных элементов создается массовый продукт, который отвечает потребностям зрителя в зависимости от множества параметров: религии, гендера, возраста, географии, культурных особенностей и т. д. Жизнь такого зрителя в целом алгоритмизированна, предсказуема, поэтому ИИ с высокой точностью предсказывает успех фильма. Творчество – непонятно «как». Возможно, ситуация изменится, когда доведут до ума квантовые компьютеры, запустят на них искусственный интеллект и количество перейдет в качество. Тогда мы получим что-то, напоминающее человеческий интеллект. До тех пор в творческих профессиях мало что поменяется.