Instrumentul de inteligență artificială permite evaluarea filmelor înainte de filmarea primei scene

Evaluările filmelor sunt vitale pentru succesul financiar al unui film și determină impactul său asupra publicului. În mod tradițional, un film este evaluat manual de către oameni care îl vizionează, luând în considerare violența, abuzul de droguri și conținutul sexual.

Acest dinamism ar putea suferi schimbări în curând odată cu apariția inteligenței artificiale (IA). Recent, cercetători de la Școala de Inginerie Viterbi a Universității din California de Sud (USC) au utilizat instrumente de IA pentru a evalua un film în câteva secunde. Unul dintre cele mai impresionante aspecte ale acestei abordări este faptul că evaluarea poate fi realizată pe baza exclusivă a scenariului filmului, fără a fi nevoie să se filmeze o singură scenă. Din acest motiv, executivii din industria filmului pot dezvolta un scenariu, efectua modificări și proiecta o evaluare a filmului în avans, înainte de a filma orice scenă.

Abordarea nou dezvoltată ar avea un impact financiar asupra studiourilor, dar poate ajuta și mințile creative să dezvolte și să editeze o poveste pe baza impactului și răspunsului preconizat din partea spectatorilor.

Cercetarea a fost condusă de Shrikanh Narayanan, profesor universitar și titular al catedrei Niki & C. L. Max Nikias de la Facultatea de Inginerie, alături de o echipă de cercetători de la Laboratorul de Analiză și Interpretare a Semnalelor (SAIL) de la USC Viterbi.

Aplicarea IA asupra scenariilor

După aplicarea IA asupra scenariilor de film, echipa a constatat că indicii lingvistici pot indica anumite comportamente legate de violență, abuz de droguri și conținut sexual care urmează să fie demonstrate de către personaje. Aceste categorii de conținut sunt adesea utilizate pentru a evalua filmele de astăzi.

Echipa a utilizat 992 de scenarii de film care au fost determinate de Common Sense Media ca având conținut violent, abuz de substanțe și conținut sexual. Organizația non-profit este responsabilă pentru realizarea de recomandări de filme pentru familii și instituții de învățământ.

Un IA antrenat a fost apoi aplicat asupra celor 992 de scenarii, identificând comportamente de risc, modele și limbaj particular. Acesta primește scenariul ca intrare înainte de a-l procesa printr-o rețea neurală, care scanează expresiile semantice și sentimentale.

IA funcționează ca un instrument de clasificare, etichetând propoziții și fraze ca pozitive, negative, agresive sau cu alte descriptori. Cuvintele și frazele sunt clasificate în trei categorii: violență, abuz de droguri și conținut sexual.

Victor Martinez este un candidat doctoral în informatică la USC Viterbi și cercetător principal.

“Modelul nostru examinează scenariul de film, mai degrabă decât scenele reale, inclusiv de exemplu sunete precum împușcături sau explozii care apar ulterior în fluxul de producție”, a spus Martinez. “Acest lucru are avantajul de a oferi o evaluare mult înainte de producție, pentru a ajuta creatorii de filme să decidă, de exemplu, gradul de violență și dacă este necesar să fie atenuat.”

“Pare a exista o corelație între cantitatea de conținut dintr-un film obișnuit axat pe abuz de substanțe și cantitatea de conținut sexual. Indiferent dacă intenționat sau nu, creatorii de filme par să coreleze nivelul de conținut legat de abuz de substanțe cu conținutul sexual explicit”, a continuat el.

Constatări și corelații

Una dintre constatările cercetătorilor a fost că este foarte puțin probabil ca un film să conțină niveluri ridicate ale tuturor celor trei comportamente de risc, ceea ce este probabil cauzat de standardele stabilite de Asociația de Film din America (MPA). Ei au descoperit, de asemenea, o corelație între comportamentele de risc și evaluările MPA. De exemplu, MPA pune mai puțin accent pe conținutul violent/abuz de substanțe pe măsură ce conținutul sexual crește.

“La SAIL, proiectăm tehnologii și instrumente bazate pe IA pentru toți stakeholderii din această afacere creativă – scriitorii, creatorii de filme și producătorii – pentru a crește conștientizarea cu privire la detalii importante asociate cu povestirea lor pe film”, a spus Narayanan.

“Nu suntem interesați doar de perspectiva povestitorilor asupra narativelor pe care le țes, ci și de înțelegerea impactului asupra publicului și a «luării» de la întreaga experiență. Instrumente precum acestea vor ajuta la creșterea conștientizării cu sens social, de exemplu, prin identificarea stereotipurilor negative.”

Echipa de cercetare include, de asemenea, pe Krishna Somandepalli, un candidat doctoral în inginerie electrică și informatică la USC Viterbi, și pe profesorul Yalda T. Uhls de la Departamentul de Psihologie al UCLA.

Cercetarea a fost prezentată la conferința EMNLP 2020.