人工智慧技術正在如何改變影視行業？未來的我們會失業嗎？

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「無論輸贏，這都將是我與人工智慧最後的三盤對局。現在的AI進步之快遠超我們的想像…我相信未來是屬於人工智慧的。可它始終是冰冷的機器……我會用我所有的熱情去與它做最後的對決，不管面對再強大的對手——我也決不後退！至少這，最後一次…」這是排名世界第一的專業圍棋選手柯潔去年在與AlphaGo對決的前一夜在微博上留下的話語，但最後比賽仍以0：3惜敗。人工智慧在圍棋博弈方面的強大，令社會大眾意識到人工智慧這一曾經看似遙遠的存在，正在深入改變我們的生活。

如今，幾乎沒有行業能夠遠離機器學習（ML）技術和人工智慧（AI）技術的影響。在我們的認知中，電視行業是一個創意產業。但是，如今它已被高度自動化。從新聞編輯室、到體育賽事和電視節目製作，人工智慧技術正在加速這些領域的內容生產過程，但這也不可避免地引發人們關於「機器能夠在多大程度上取代人類的工作」的疑問。人工智慧究竟是會取代人類，還是能夠幫助人類變得更強大？

電影行業

如今，AI技術已經滲透至影視行業，被應用到電影、影視劇的製作技術以及市場分析上。

Netflix曾經使用人工智慧將奧森·威爾斯(Orson Welles)未完成的電影《風的另一面》(The Other Side of The Wind)，這是一部製作於上世紀70年代，但還尚未完成的電影。奈飛首先將電影剪輯到一起，再用Technicolor進行4K掃描，並通過人工智慧來提高像素的解析度。

人工智慧公司Novamente正在與南加州大學合作開發 「知識引擎」，來分析電視劇本中觀眾的情緒變化。Novamente的首席執行官伊夫?伯格奎斯特(Yves Bergquist)解釋說:「我們的目標是將敘事的場景屬性與角色屬性聯繫起來，並了解他們如何與觀眾產生共鳴。」

Epagogix通過將AI演算法應用於劇本上，幫助好萊塢製片公司識別「可能的成功和失敗」。該公司表示「通過對單個電影劇本的票房價值進行準確的預測分析」，有助於評估潛在的投資風險。

一些專業人士認為人工智慧的應用使得人類可以從規模化的簡單生產中解放出來，轉而集中精力去做更加核心的創意工作。

「每個人都害怕人工智慧會佔領地球並摧毀這個行業，但我從不同的角度看待這一點，」負責電影《風的另一面》AI技術的 Video Gorillas的首席技術官Alex Zhukov表示，「在奧森·威爾斯拍攝那部電影的時候，你必須剪掉底片來剪輯它，但現在這個工作已經不存在了。同樣地，內容創造中的所有中間工作都將消失，但其它工作將出現，使我們能夠創造以前無法創造出的內容。」

而伊夫?伯格奎斯特也預測：「從長遠來看，你會看到規模化生產的內容將越來越自動化，而更高層次的內容將會不那麼自動化。」

節目製作

除了影視行業之外，一些電視台也在嘗試讓AI技術代替那些繁瑣耗時、較為低級的人工任務，英國廣播公司BBC便是其中之一，「我們需要用人工智慧來塑造世界級的公共服務。」BBC首席技術和產品官Matthew Postgate說。

目前，BBC正在探索如何讓機器能夠和人類一樣，在編輯製作過程中選擇正確的鏡頭。BBC開發出一套系統，可以自動對超高清攝像機的高解析度鏡頭進行裁剪來製作視頻包。值得一提的是，這個系統可以手動調整，比如通過調整不同鏡頭之間的剪切頻率，來改變內容的組合方式。測試的結果非常積極，以至於BBC認為這個系統可能已經產生了「足夠接近於人工編輯的質量——至少對於簡單事件來說」。

不僅如此，BBC還在探索如何利用人工智慧完成更加複雜的編輯工作，比如迅速在素材中找到優質鏡頭。「對內容進行分類以找到好鏡頭不是一個編輯最應該乾的，也不是他們工作中最有趣、最有創意的部分」，BBC方表示，「AI可以幫助他們在這方面實現自動化」。

此外，BBC還曾做過一項實驗來探索AI / ML如何用於挖掘BBC的海量檔案庫，以及如何為以高端受眾群體為主的BBC 第4頻道排播內容。「人工智慧為我們找到了以前在BBC存檔庫中可能沒有看到過的內容，」第4頻道的編輯Cassian Harrison在5月的RTS活動中說道。

目前，AI技術的應用為BBC的內容生產帶來了一些新穎的工作方式，但BBC方也表示，AI技術在某些方面仍然無法完全取代人類。Cassian Harrison 就曾表示，「人類在品味和判斷力上具有差異性，這些都是演算法或機器無法替代的品質。」

體育賽事報道

此外，人工智慧在體育內容生產方面也有很大的發展前景。隨著人工智慧學習到越來越多的數據，體育內容生產將日益自動化。

比如，無人多攝像機系統已經在該領域中廣泛應用多年，其中高級自動製作演算法比如Pixellot可以在無需人工干預的情況下跟蹤體育賽事、識別重點、創建回放和插入廣告。而如今，據首席執行官Alon Werber表示， Pixellot還可以做到自動創建重點內容，使得系統更加「接近端對端的電視製作」。

此外，Tedial和TVU等其他公司還在試圖將體育賽事中實時捕捉到的元數據與存檔資料庫中的相關內容聯結起來，運用AI技術將不同長度的視頻片段打包，並分發給不同的平台。最後，這些智能工具再根據平台觀眾的喜好和使用設備信息，自動創建和發布個性化的內容——而這在今天是人類無法做到的。

「未來的編輯很可能真的是AI機器人的管理者，」視頻搜索專家Axle AI的首席執行官Sam Bogoch說，「如果廣播逐漸發展成窄播，我們將會對內容進行無數種組合排列，那麼人工智慧將發揮巨大的作用。」 在這種情況下，編輯將會首先塑造敘事，再讓機器人來完成工作。

然而，縱使AI技術為體育報道行業帶來了諸多的正向影響，但目前AI技術在體育行業還處於早期發展階段，距離應用於像《今日比賽》（Match of the Day）這樣的旗艦節目還有很長的路要走。

「如果人工智慧需要做出任何判斷，它的工作質量會大幅下降」，視頻搜索專家Axle AI的首席執行官Sam Bogoch說，「如果你準備基於某件東西做出上千種不同的版本，那麼人工智慧的工作成本可能比讓人來做更划算。但如果你想讓它達到較好的播出質量，那麼認為一台機器可以接近專業人士工作的想法並不明智。」

新聞編輯室

在這個行業中，沒有什麼比新聞編輯室更喜歡人工智慧了。路透社最近的一份報告顯示，在所有被調研的對象中，近四分之三的新聞發布者已經在使用某種人工智慧。新聞機構知道他們必須用更少的資源做更多的事情，因此他們必須設法提高記者的工作效率，同時又不讓他們精疲力竭，而智能化是解決這個問題的一個好辦法。

目前，AI演算法主要被用來優化市場營銷、事實核查以及提高標記速度和編製元數據。比如，新聞實驗室可以通過AI的識別功能自動標記檔案庫中上千個的內容，之後再利用其它AI技術基於此材料通過某種形式(例如時間線)來推薦結果，這可能對記者手頭的新聞報道最有價值。

近年來，英國報業協會(PA)一直在與Urbs Media合作，為當地報紙客戶提供了數百篇半智能的新聞報道。記者從幾個公開資料庫比如NHS和人口數據中確定新聞報道的故事原型，然後用計算機智能組織出一篇通稿，供其它當地出版社撰寫不同的定製稿件使用。

AI在新聞報道中的另一個用途，是報道直播活動。Dreamwriter是由中國科技巨頭騰訊開發的自動編輯程序，通過語音文本軟體將會議演講轉化為報道，這一程序每天可以編寫出2500個新聞報道。

類似地，自動化工作流程還被應用於組合視頻新聞。目前，西班牙國家電視頻道RTVE正在測試媒體資產管理系統供應商VSN的AI程序，該程序可以在幾秒鐘內將存檔庫中搜索出的視頻片段彙編在一條時間軸上。

AI技術在新聞的規模化生產方面，起到了非常大的作用，一些專業人士認為這有助於騰出更多時間開展創意工作。「編目和搜索是非常系統化的任務，」VSN產品經理Toni Vilalta對AI的應用表示贊同，「使用人工智慧意味著記者可以更專註於創意性的編輯決策。」

然而，另一些人卻並非對AI技術所做出的成果完全信任，「即便如此，你仍然需要對記者的編輯決策進行過濾」，Dalet產品戰略總監凱文?薩維納(Kevin Savina)說，「只有當你將多個AI技術結合起來，並持續讓其與人工把關進行互動時，AI才能越來越得心應手。」而且，他認為AI技術的應用還會涉及到公司對人員管理的變化，「人工智慧的應用類似於僱傭新員工，你需要教會它如何在組織中工作，而同事們則需要學習如何適應它。」

結語

如今，AI技術既可以代替人類完成繁瑣複雜的規模化生產工作，又能夠做到以前人類無法做到的工作，讓人類可以將更多精力放在更高層次的創意工作上，為整個媒體行業帶來很大的正面意義。但是，人工智慧目前由於還尚處於發展階段，在對內容的判斷和內容多樣化上有所不足，因而它想完全取代人類，還有很長的路要走。

文章來源：https://www.ibc.org/tech-advances/how-ai-is-being-used-to-boost-the-creative-process/2937.article

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編譯 | 胡鈺鑫

編輯 | 都欣

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