להוליווד יש כוכבת חדשה וקוראים לה בינה מלאכותית
עם אפקטים מיוחדים, טכנולוגיות צילום מתקדמות, רחפנים ורובוטים בכל סט - הוליווד היא מעוז של חדשנות. עכשיו, בינה מלאכותית נכנסת גם אל מאחורי הקלעים, משתתפת בבחירת תסריטים וחוזה באילו פרויקטים כדאי להשקיע, ומי מהכוכבים יניב יותר רווח
מסינדרלה, דרך היפה והחיה ועד אלאדין: כמה מהקלאסיקות הכי גדולות של דיסני
כבר לא עומדות במבחן הזמן, בעיקר בגלל מסרים בעייתיים - מיזוגניים וגזעניים. בשנים האחרונות חלה מגמת שיפור ניכרת, שצוברת תאוצה יחד עירנות ומודעות ציבורית רחבה יותר גם לאופן שבו המדיה מעצבת את החברה וגם לאוכלוסיות שסובלות מתת-ייצוג. ובכל זאת - זה לא מספיק. ואם בני האדם - יוצרים, מפיקים, אנימטורים במקרה של דיסני, שחקנים ובמאים לא מצליחים לזהות תכנים בעיתיים, למה לא להפקיד את המשימה בידיים של מכונה?
כוכב הוליוודי עולה. בינה מלאכותית(אילוסטרציה: Shutterstock)
מוקדם יותר החודש הכריזה השחקנית ג'ינה דייוויס, בעלת מכון מחקר לסוגיות מגדריות במדיה, כי הענקית דיסני חתמה עם המכון הסכם לשיתוף פעולה, במסגרתו היא תאמץ כלי למידת מכונה שנועד לסנן תסריטים בעייתיים - ולוודא שהם כוללים ייצוג נשי הולם, ייצוג אתני וגזעי מגוון, ייצוג להט"בי ועוד. הכלי - GD-IQ, פותח באוניברסיטת קליפורניה, והוא מהווה מעין "בדיקת איות" אוטומטית - רק שבמקום לחפש טעויות כתיב והגהה, הוא עסוק באיתור הטיות (Bias). מדובר הלכה למעשה, בבינה מלאכותית שעומדת להיות מעורבת בהליך בחירת התסריטים של דיסני, לפחות במהלך השנה הקרובה.
זו רק דוגמה אחת לאופן שבו כלים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה מוכנסים יותר ויותר אל אחורי הקלעים של הוליווד, של תעשיית הקולנוע והטלוויזיה - שבעצמה ניצבת בפני שינויים טכנולוגיים מובהקים. קל לנו לחשוב על התפקיד של בינה מלאכותית בשירותי סטרימינג דוגמת נטפליקס, שכבר הפכה למיינסטרים בסלון הביתי - עם מנגנון המלצות הצפייה המפורסם שלה או יצירת הטריילרים האוטומטית. אבל יש עוד הרבה מאוד מקום לבינה מלאכותית גם בתהליכי ההפקה והיצירה, והמגמה הזו רק הולכת ומתרחבת.
זה אמור היה להיות מובן מאליו: הוליווד הרי ידועה בחדשנות הטכנולוגית שלה - עם אפקטים מיוחדים, רובוטים ורחפנים ששורצים בקביעות כמעט בכל סט, טכנולוגיות צילום, תלת-ממד, מציאות מדומה ומה לא. אבל מתברר שבכל מה שקורה עד שהבמאי צועק אקשן - לא הרבה השתנה. מבחירת התסריט, דרך הליהוק, בחירת הלוקיישנים, תהליכי ההפקה וההפצה נשארו פחות או יותר אותו הדבר, עד שבינה מלאכותית נכנסה לתמונה, עם הבטחה גדולה - לבסס החלטות על סמך ערימות של נתונים, ולהשתמש באלגוריתמים כדי להבטיח רווחיות ולנטרל רבדים של אי-ודאות.
מצליחים לדמיין את וונדר וומן בלי גל גדות? (צילום: יח"צ)
ידעתם למשל שיש אלגוריתם שמסייע למפיקי סרטים לחזות מה עומד להיות להיט, ועל מה כדאי לוותר? במקום תחושות בטן - הוליווד מתחילה להסתמך על נתונים. סטארט-אפ בשם Cinelytic עושה את זה באמצעות הצלבה של מידע על להיטים קולנועיים לאורך השנים, עם מילות מפתח, שמות הכוכבים והנושאים המרכזיים - כדי לחפש תבניות עבור הצלחה מובטחת. מפיקים ויוצרים יכולים להזין פנימה שמות של שחקניות ושחקנים, ולראות איך הבחירה שלהם תשפיע על הסיכוי להצלחה קופתית. האם "וונדר וומן" היה אותו שובר קופות אם גל גדות לא הייתה מלוהקת לתפקיד הראשי? בשאלות האלה נכנס האלגוריתם לפעולה.
הסטארט-אפ הישראלי Vault פיתח כלי לחיזוי קהלים עבור תעשיית הקולנוע והטלוויזיה: הם עוקבים אחרי האופן שבו מתקבלים קדימונים ברשת, ומנבאים על פי הנתונים האלה מי האנשים שעומדים ליהנות במיוחד מהסרט או מהסדרה, במטרה להפיק תובנות עסקיות שיסייעו להגדלת הרווחים. גם ScriptBook הבלגית מציעה להשתמש בבינה מלאכותית בהליך בחירת התסריטים, במטרה לנבא אחוזי הצלחה שיבטיחו למפיקים שההשקעה משתלמת, ויש עוד עשרות דוגמאות לחברות סטארט-אפ שמפתחות אלגוריתמים עבור התעשייה.
למרות זאת, לא כדאי למהר ולהיפרד מבעלי התפקידים בהוליווד: הבעיה עם התבססות על נתונים בהתליכי יצירה היא, שהם תמיד נסמכים על ההיסטוריה - על מה שכבר קרה בתעשייה, על הפקות עבר. לכן בלתי אפשרי לצפות שאלגוריתם יתמודד בצורה טובה עם יצירות חדשניות במהות, או כאלה שמתכתבות עם מגמות ושינויים חברתיים עכשוויים. בנוסף, בינה מלאכותית מתקשה באזורים של עיסוק ברגש ובחוויות אנושיותך מורכבות, כאלה שקשה לפרק למילות מפתח ולשלוף מהם תבניות.
באולפנים ובחברות ההפצה נעזרים בבינה מלאכותית לא כתחליף מושלם לעין אנושית, אלא לכלי נוסף שיכול לתת הכוונה לגבי פרויקטים, ולאפשר בחירות עסקיות מוצלחות יותר עבור החברות. אבל גם היום, ההכרעה הסופית לגבי פרויקטים קולנועיים נשארת בידיים של בני האדם, שיכולים להציע עומק שעדיין אין לו תחרות מלאכותית אמיתית.
מומלצים
