أداة الذكاء الاصطناعي تمكن من تقييم الأفلام قبل التصوير

تعد تصنيفات الأفلام أمرًا حيويًا لنجاحها المالي وتأثيرها على الجمهور. تقليديًا، يتم تصنيف الفيلم يدوياً من قبل البشر الذين يشاهدون الفيلم، مع الأخذ في الاعتبار العنف والإساءة المادية والمحتوى الجنسي.

قد يتغير هذا الوضع قريباً مع ظهور الذكاء الاصطناعي. مؤخرًا، استخدم باحثون في جامعة جنوب كاليفورنيا أدوات الذكاء الاصطناعي لتقييم فيلم في غضون ثوان. واحدة من أكثر الجوانب إثارة للإعجاب في هذا النهج هي أن التصنيف يمكن أن يتم فقط بناءً على سيناريو الفيلم، دون تصوير مشهد واحد. ونتيجة لذلك، يمكن لمسؤولي الأفلام تطوير سيناريو وتعديله وتصميم تصنيف الفيلم مسبقًا وقبل التصوير.

من المتوقع أن يكون لهذا النهج الجديد تأثير مالي على الاستوديوهات، ولكنه يمكن أن يساعد أيضًا العقول الإبداعية على تطوير وتعديل القصة بناءً على التأثير والاستجابة المتوقعة من المشاهدين.

قاد البحث فريق بقيادة shrikanh Narayanan، أستاذ جامعة وأستاذ نيكي وسي إل ماكس نيكاس في الهندسة، إلى جانب فريق من الباحثين من مختبر تحليل واستخدام الإشارات (SAIL) في جامعة جنوب كاليفورنيا.

تطبيق الذكاء الاصطناعي على السيناريوهات

بعد تطبيق الذكاء الاصطناعي على سيناريوهات الأفلام، وجد الفريق أن الإشارات اللغوية يمكن أن تشير إلى سلوكيات معينة تتعلق بالعنف والإساءة المادية والمحتوى الجنسي التي سيتم تمثيلها من قبل الشخصيات. هذه الفئات من المحتوى غالبًا ما تستخدم لتصنيف الأفلام الحديثة.

استخدم الفريق 992 سيناريو فيلم تم تحديدها من قبل Common Sense Media على أنها تحتوي على عنف وإساءة مادية ومحتوى جنسي. المنظمة غير الهادفة للربح مسؤولة عن تقديم توصيات الأفلام للعائلات والمؤسسات التعليمية.

تم تدريب الذكاء الاصطناعي على 992 سيناريو، وتحديد السلوك المخاطر والأنماط واللغة الخاصة. يتلقى السيناريو كمدخل قبل معالجته من خلال شبكة عصبية، والتي تفتش عن الدلالات والتعبيرات العاطفية.

يعمل الذكاء الاصطناعي كأداة تصنيف، ووضع علامات على الجمل والجمل الإيجابية أو السلبية أو العدوانية أو وصفات أخرى. كما يتم تصنيف الكلمات والجمل إلى ثلاث فئات: العنف والإساءة المادية والمحتوى الجنسي.

Victor Martinez هو مرشح دكتوراه في علوم الحاسوب في جامعة جنوب كاليفورنيا والباحث الرئيسي.

“نظرًا إلى أن نموذجنا يبحث في سيناريو الفيلم، بدلاً من المشاهد الفعلية، مثل الأصوات التي تشبه إطلاق النار أو الانفجار التي تحدث لاحقًا في خط الإنتاج،” قال مارتينيز. “هذا يوفر ميزة في تقديم التصنيف قبل الإنتاج لمساعدة صانعي الأفلام في تقرير درجة العنف وما إذا كان يجب تخفيفه.”

“يبدو أن هناك علاقة بين كمية المحتوى في فيلم نمطي يركز على الإساءة المادية وكمية المحتوى الجنسي. سواء كان ذلك متعمدًا أو لا، يبدو أن صانعي الأفلام يطابقون مستوى المحتوى المتعلق بالإساءة المادية مع المحتوى الجنسي الصريح”، продолжил.

النتائج والارتباطات

كان أحد اكتشافات الباحثين أن من غير المرجح أن تحتوي الأفلام على مستويات عالية من جميع السلوكيات المخاطرة الثلاثة، وهو ما قد يكون ناتجًا عن المعايير التي وضعتها جمعية الصور المتحركة. كما وجدوا علاقة بين السلوكيات المخاطرة وتصنيفات جمعية الصور المتحركة. على سبيل المثال، تضع جمعية الصور المتحركة أقل تركيزًا على محتوى العنف والإساءة المادية مع زيادة المحتوى الجنسي.

“في SAIL، نحن نصمم التكنولوجيا والأدوات بناءً على الذكاء الاصطناعي، لجميع أصحاب المصلحة في هذا العمل الإبداعي – الكتاب والمنتجين – لزيادة الوعي حول التفاصيل المهمة المختلفة المرتبطة برواية قصتهم على الشاشة”، قال نارايانان.

“نحن مهتمون ليس فقط بperspective قصة رواة القصص، ولكن أيضًا بفهم تأثيرها على الجمهور و”الاستفادة” من التجربة الكلية. ستساعد أدوات مثل هذه على زيادة الوعي الهام اجتماعيًا، على سبيل المثال، من خلال تحديد الصور النمطية السلبية”.

يتضمن فريق البحث أيضًا Krishna Somandepalli، مرشح دكتوراه في الهندسة الكهربائية والحاسوب في جامعة جنوب كاليفورنيا، وأستاذ يالدا تي أوهلز من قسم علم النفس في جامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس.

تم تقديم البحث في مؤتمر EMNLP 2020.