Yapay Zeka Araçları Film Derecelendirmelerini İlk Sahne Çekmeden Önce Sağlayabilir

Film derecelendirmeleri bir filmin karına ve izleyiciler üzerindeki etkisine çok önemlidir. Geleneksel olarak, bir film insan tarafından izlenerek, şiddeti, uyuşturucu kullanımı ve cinsel içerik dikkate alınarak manuel olarak derecelendirilir.

Bu dinamik yakında yapay zeka (AI) yükselişiyle 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 yapılabileceği, tek bir sahne çekilmeden önce.

Yeni geliştirilen yaklaşım stüdyolarda mali bir etkiye sahip olacak, ancak aynı zamanda yaratıcı zihinlerin bir hikaye geliştirmesine ve düzenlenmesine yardımcı olacak, ayrıca izleyicilerden öngörülen etki ve tepkiyi dikkate alarak bir film derecesi tasarlayabilecek.

Araştırma, Mühendislik Üniversitesi Profesörü ve Niki & C. L. Max Nikias Mühendislik Kürsüsü’nde Shrikanh Narayanan tarafından yönetildi ve USC Viterbi’deki Sinyal Analizi ve Yorumlama Laboratuvarı’ndan (SAIL) bir grup araştırmacı ile birlikte gerçekleştirildi.

Senaryolara AI Uygulama

Film senaryolarına AI uygulandıktan sonra, ekip karakterlerin şiddete, uyuşturucu kullanımına ve cinsel içeriğe ilişkin belirli davranışları surrounding gösteren dil ipuçlarını buldu. Bu içerik kategorileri genellikle günümüzde filmlerin derecelendirilmesinde kullanılır.

Ekip, Common Sense Media tarafından şiddeti, uyuşturucu kullanımını ve cinsel içeriği içeren 992 film senaryosunu kullandı. Kâr amacı gütmeyen kuruluş, aileler ve eğitim kurumları için film önerileri yapmakla sorumludur.

Eğitimli bir AI, daha sonra 992 senaryoya uygulandı, risk davranışları, kalıpları ve belirli dili tanımladı. İlk olarak senaryoyu girdi olarak alır ve sonra bir sinir ağı aracılığıyla işler, bu da anlambilim ve duygu 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 film senaryosuna, daha sonra üretim pipeline’ında oluşan sesler gibi gerçek sahnelerin yerine bakar, örneğin bir silahın patlaması veya patlama,” dedi Martinez. “Bu, üretim başlamadan önce bir derecelendirme sağlamak için film yapımcılarına yardımcı olur, böylece şiddetin derecesini ve azaltılması gerekip gerekmediğini kararlaştırabilirler.”

“Bir filmde uyuşturucu kullanımına ilişkin içeriğin miktarı ile cinsel içeriğin miktarı arasında bir korelasyon gibi görünüyor,” diye devam etti. “Filmmaker’lar, uyuşturucu kullanımına ilişkin içeriğin seviyesini cinsel içerikle eşleştirmiş gibi görünüyor, kasıtlı olarak veya olmayarak.”

Buluntular ve Korelasyonlar

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

“SAIL’de, tüm creative iş stakeholders için – yazarlar, film yapımcıları ve yapımcılar – AI tabanlı teknolojiler ve araçlar tasarlıyoruz, böylece hikayelerini anlatırken önemli ayrıntılar hakkında farkındalık yaratmalarını sağlıyoruz,” dedi Narayanan.

“Sadece anlatıcıların perspektifine değil, aynı zamanda izleyici üzerindeki etkisine ve tüm deneyimin ‘alınan’ kısmına da ilgi duyuyoruz. Bu tür araçlar, örneğin olumsuz stereotipleri tanımlayarak, toplumca anlamlı bir farkındalık yaratmaya yardımcı olacaktır.”

Araştırma ekibine ayrıca, USC Viterbi’de Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği alanında doktora adayı olan Krishna Somandepalli ve UCLA Psikoloji Bölümü’nden Profesör Yalda T. Uhls de dahildir.

Araştırma, EMNLP 2020 konferansında sunuldu.