Инструмент AI позволяет оценивать фильмы перед съемкой первой сцены

Рейтинги фильмов играют ключевую роль в конечном итоге и определяют их влияние на аудиторию. Традиционно фильм оценивается вручную зрителями, которые принимают во внимание наличие насилия, наркотиков и сексуальных сцен.

Эта динамика может вскоре измениться с появлением искусственного интеллекта (ИИ). Недавно исследователи из Инженерной школы Университета Южной Калифорнии в Витерби использовали инструменты искусственного интеллекта для оценки фильма за считанные секунды. Одним из наиболее впечатляющих аспектов этого подхода является то, что рейтинг можно было составить исключительно на основе сценария фильма, не снимая ни одного кадра. Из-за этого руководители кино могли разработать сценарий, внести правки и составить рейтинг фильма заранее и до начала съемок каких-либо сцен.

Недавно разработанный подход окажет финансовое влияние на студии, но он также может помочь творческим умам разработать и отредактировать историю на основе прогнозируемого воздействия и реакции зрителей.

Исследованием руководил Шрикан Нараянан, профессор университета и заведующий кафедрой инженерии Ники и CL Макса Никиаса, вместе с группой исследователей из Лаборатории анализа и интерпретации сигналов (SAIL) Университета Южной Калифорнии в Витерби.

Применение ИИ к сценариям

Применив искусственный интеллект к сценариям фильмов, команда обнаружила, что языковые сигналы могут указывать на определённые формы поведения, связанные с насилием, употреблением наркотиков и сексуальным контентом, которые персонажи вот-вот продемонстрируют. Эти категории контента часто используются для оценки современных фильмов.

Команда использовала 992 сценария фильмов, которые, по мнению Common Sense Media, содержали насилие, злоупотребление психоактивными веществами и сексуальные сцены. Некоммерческая организация отвечает за рекомендации фильмов для семей и образовательных учреждений.

Затем к 992 сценариям был применен обученный искусственный интеллект, определяющий рискованное поведение, шаблоны и конкретный язык. Сначала он получает сценарий в качестве входных данных, а затем обрабатывает его через нейронную сеть, которая сканирует семантику и выражения настроений.

ИИ работает как инструмент классификации, помечая предложения и фразы как положительные, отрицательные, агрессивные или какие-либо другие дескрипторы. Слова и фразы также подразделяются на три категории: насилие, злоупотребление наркотиками и сексуальное содержание.

Виктор Мартинес — кандидат компьютерных наук Университета Южной Калифорнии в Витерби и ведущий исследователь.

«Наша модель рассматривает сценарий фильма, а не реальные сцены, включая, например, звуки, похожие на выстрел или взрыв, которые появляются позже в производственном конвейере», — сказал Мартинес. «Преимущество этого заключается в том, что рейтинг предоставляется задолго до производства, чтобы помочь кинематографистам решить, например, степень насилия и нужно ли его смягчать».

«Кажется, существует корреляция между количеством контента в типичном фильме, посвященном злоупотреблению психоактивными веществами, и количеством сексуального контента. Намеренно или нет, но создатели фильма, кажется, сопоставляют уровень контента, связанного со злоупотреблением психоактивными веществами, с откровенно сексуальным контентом», — продолжил он.

Выводы и корреляции

Одним из выводов исследователей стало то, что крайне маловероятно, что фильм будет содержать высокий уровень всех трёх видов рискованного поведения, что, вероятно, обусловлено стандартами, установленными Ассоциацией кинокомпаний (MPA). Они также обнаружили корреляцию между рискованным поведением и рейтингами MPA. Например, MPA уделяет меньше внимания сценам насилия/злоупотребления психоактивными веществами по мере увеличения количества сцен сексуального характера.

«В SAIL мы разрабатываем технологии и инструменты, основанные на искусственном интеллекте, для всех участников этого творческого бизнеса - писателей, режиссеров и продюсеров - для повышения осведомленности о различных важных деталях, связанных с рассказом их истории в кино», - Нараянан сказал.

«Нас интересует не только точка зрения рассказчиков на создаваемые ими истории, но и понимание влияния на аудиторию и „выводов“ из всего опыта. Подобные инструменты помогут повысить общественно значимую осведомлённость, например, путём выявления негативных стереотипов».

В исследовательскую группу также входят Кришна Сомандепалли, кандидат наук в области электротехники и вычислительной техники в Университете Южной Калифорнии в Витерби, и профессор Ялда Т. Улс с кафедры психологии Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе.

Исследование было представлено на ЕМНЛП 2020 конференция.