AI Aracının İlk Sahneyi Çekmeden Önce Film Derecelendirmelerine İzin Verilmesi

Film derecelendirmeleri, bir filmin kârlılığında ve izleyiciler üzerindeki etkisinde çok önemlidir. Geleneksel olarak, bir film insan tarafından izlenerek, şiddeti, uyuşturucu kullanımı ve cinsel içeriği dikkate alarak manuel olarak derecelendirilir.

Bu dinamik, yapay zeka (AI) yükselişiyle yakında değişebilir.最近, USC Viterbi Mühendislik Okulu’ndaki araştırmacılar, AI araçlarını kullanarak bir filmi saniyeler içinde derecelendirdiler. Bu yaklaşımın en etkileyici yönlerinden biri, derecelendirmenin yalnızca film senaryosuna dayanarak, tek bir sahne çekilmeden yapılabilmesidir. Bu nedenle, film yöneticileri bir senaryo geliştirebilir, düzenleyebilir ve film çekimi başlamadan önce bir film derecelendirmesi tasarlayabilir.

Yeni geliştirilen yaklaşım, stüdyolarda mali bir etkiye sahip olacak, ancak aynı zamanda yaratıcı zihinlerin, öngörülen etki ve izleyici tepkisine dayanarak bir hikaye geliştirmesine ve düzenlenmesine de yardımcı olacaktır.

Araştırma, Shrikanh Narayanan tarafından yürütüldü, University Professor ve Niki & C. L. Max Nikias Mühendislik Kürsüsü, USC Viterbi’deki Sinyal Analizi ve Yorumlama Laboratuvarı (SAIL) ‘daki araştırmacılar ekibinin yanı sıra.

Senaryolara AI Uygulaması

Film senaryolarına AI uygulandıktan sonra, ekip, dil ipuçlarının, karakterlerin sergileyeceği şiddeti, uyuşturucu kullanımını ve cinsel içeriği çevreleyen belirli davranışları gösterebileceğini buldu. Bu içerik kategorileri, günümüzde filmlerin derecelendirilmesinde sıklıkla kullanılır.

Ekip, Common Sense Media tarafından şiddet, uyuşturucu kullanımı ve cinsel içerik içeren 992 film senaryosunu kullandı. Kâr amacı gütmeyen kuruluş, ailelere ve eğitim kurumlarına film önerileri yapmaktan sorumludur.

Eğitimli bir AI, 992 senaryoya uygulandı ve risk davranışları, kalıpları ve belirli dili tanımladı. İlk olarak senaryoyu girdi olarak alır ve sonra bir sinir ağı aracılığıyla işler, bu da anlambilim ve sentiment ifadelerini tarar.

AI, bir sınıflandırma aracı olarak çalışır, cümleleri ve ifadeleri pozitif, negatif, saldırgan veya başka bir tanımlayıcı olarak etiketler. Kelimeler ve ifadeler ayrıca üç kategoriye ayrılır: şiddet, uyuşturucu kullanımı ve cinsel içerik.

Victor Martinez, USC Viterbi’de bilgisayar bilimi doktorası adayı ve baş araştırmacıdır.

“Modelimiz,实际 sahnelere değil, film senaryosuna bakar, örneğin daha sonra üretim pipeline’ında meydana gelen bir silah sesi veya patlama gibi,” Martinez dedi. “Bu, prodüksiyondan önce uzun bir süre önce bir derecelendirme sağlama avantajına sahiptir, böylece film yapımcıları, örneğin şiddetin derecesini ve azaltılması gerekip gerekmediğini kararlaştırabilir.”

“Tipik bir filmde uyuşturucu kullanımına odaklanan içerik miktarı ile cinsel içerik miktarı arasında bir korelasyon gibi görünüyor. Kasıtlı veya kasıtsız olarak, film yapımcıları, cinsel içerikle ilgili içerik seviyesini uyuşturucu kullanımına ilişkin içerikle eşleştirmiş gibi görünüyor,” diye devam etti.

Buluntular ve Korelasyonlar

Araştırmacıların bulgularından biri, bir filmde üç riskli davranışın tümünün yüksek seviyelerde bulunmasının highly olası olmadığı, bu durumun muhtemelen Motion Picture Association (MPA) tarafından belirlenen standartlar nedeniyle ortaya çıkıyor. Ayrıca, riskli davranışlar ve MPA derecelendirmeleri arasında bir korelasyon buldular. Örneğin, MPA, cinsel içerik arttıkça şiddeti/uyuşturucu kullanımını daha az vurgular.

“SAIL’de, tüm bu yaratıcı işin paydaşları için – yazarlar, film yapımcıları ve yapımcılar – AI tabanlı teknolojiler ve araçlar tasarlıyoruz, böylece hikayelerini filmde anlatırken önemli ayrıntılardan haberdar olabilirler,” Narayanan dedi.

“Yalnızca anlatıcıların perspektifine değil, aynı zamanda hikayenin izleyici üzerindeki etkisine ve tüm deneyimden elde edilen ‘çıkara’ da ilgi duyuyoruz. Bu tür araçlar, örneğin olumsuz stereotipleri tanımlayarak, topluma anlamlı bir farkındalık kazandıracaktır.”

Araştırma ekibinde ayrıca USC Viterbi’de Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği doktorası adayı Krishna Somandepalli ve UCLA Psikoloji Bölümü’nden Profesör Yalda T. Uhls yer alıyor.

Araştırma, EMNLP 2020 konferansında sunuldu.