Künstliche Intelligenz geht nach Hollywood (und infiltriert die Filmindustrie)
Mehr und mehr maschinelle Lernanwendungen finden ihren Weg in verschiedene Aspekte der Filmproduktion und das Schauspielhandwerk
In früheren Beiträgen haben wir untersucht, wie künstliche Intelligenz/ maschinelles Lernen zunehmend in der Wissenschaft sowie in verschiedenen (anderen) kreativen Bereichen eingesetzt wird (Teil 1, Teil 2).
Wagen wir uns nun in das Land, in dem große Budgets und Kreativität aufeinandertreffen: Hollywood, Tinseltown, das magische Filmland.
Dort gehen steigende Budgets eng einher mit dem vermehrten Einsatz von immer raffinierteren CGI. Entscheidungen über Filmproduktionen hängen nicht nur vom Budget ab, sondern auch von den Gewinnprognosen. Diese Prognosen beruhen auf den Zuschauerdaten. Budgetzuweisung? Daten. CGI? Daten.
Ich kann schon hören, wie sich die KI die virtuellen Hände reibt.
Blockbuster-Budgets
Die Produktion von A-Filmen ist keine billige Investition. Moderne Blockbuster-Filme übersteigen regelmäßig 200 Millionen Dollar. Wenn Sie eine Produktionsfirma sind, die eine solche Investition tätigen will, wollen Sie so sicher wie möglich sein, dass der Film ein Erfolg wird. Niemand investiert ohne die Erwartung eines Gewinns.
Wie beurteilt man das Gewinnpotenzial eines Films? Schauen Sie in die Vergangenheit. Welche (Art von) Filmen sind gut gelaufen? Gibt es Merkmale, die Blockbuster gemeinsam haben? Wonach suchen die Zuschauer, und wofür sind sie bereit, Geld auszugeben?
Die Angst, Geld zu verlieren und von bekannten Erfolgsformeln abzuweichen, hat zum aktuellen „Zeitalter der Fortsetzungen“ geführt.
Aber wie wir alle wissen, ist das keine Garantie für Erfolg. Einige Fortsetzungen sind großartig, andere nicht so sehr.
Was wäre, wenn wir ein System hätten, das so viele relevante Parameter wie möglich in die Bewertung des „Blockbuster-Potenzials“ einbezieht und nicht – oder zumindest weniger – durch die menschliche Risikoaversion behindert wird?
Raten Sie mal? Die großen Produktionsfirmen tun das bereits. 20th Century Fox verwendet ein System namens Merlin (das den Erfolg von Logan vorhersagte), Warner Bros. arbeitet seit kurzem mit Cinelytic zusammen, einem Unternehmen, das maschinelles Lernen zur Vorhersage des Filmerfolgs einsetzt. Das in Belgien ansässige Unternehmen ScriptBook kann den Kassenerfolg eines Films mit einer Erfolgsquote von 86 % vorhersagen (und hat möglicherweise bereits Drehbücher für Filme mitgeschrieben – wir wissen aufgrund von Geheimhaltungsvereinbarungen nicht, für welche…).
Niemand investiert ohne die Erwartung eines Gewinns.
Lassen Sie uns nur hoffen, dass der zunehmende Einsatz dieser KI-/Maschinenlernsysteme auch dazu führt, dass versteckte Perlen gefördert werden, die sonst ignoriert worden wären. Wenn die Studios mehr Daten als nur über vergangene Erfolge zur Verfügung stellen, können diese Systeme die Fortsetzungsmüdigkeit der Kinobesucher vorhersehen?
CGI, Unsterblichkeit und tiefe Fälschungen
Wir haben alle von der Magie des grünen Bildschirms gehört. Schauspieler und Schauspielerinnen machen ihr Ding vor einer grünen Leinwand, VXF-Künstler streuen etwas CGI-Magie darüber und voilà, unsere Helden und Bösewichte kämpfen mit Laserwaffen auf einem Raumschiff. (Kleiner Bonus: Die Leinwand ist grün, weil sie ursprünglich von den Wetterfröschen benutzt wurde, die – in früheren Zeiten – blaue Anzüge trugen. Welche Farbe bietet einen guten Kontrast dazu? Richtig, leuchtendes Grün.)
Aber es ist nicht immer einfach, die echten Schauspieler vom virtuellen Hintergrund zu trennen.
Die besten und glattesten Ergebnisse erfordern eine fast pixelgenaue Zuordnung von Pixeln zu Schauspieler/Schauspielerin, Vorder- oder Hintergrund. (Und es gibt sogar lästige Pixel, die ein bisschen von allem enthalten.)
Enter AI.
MIT-Forscher haben vor kurzem ein System namens semantische weiche Segmentierung vorgestellt, das:
…die Textur und Farbe des Originalbildes analysiert und mit Informationen kombiniert, die ein neuronales Netz darüber sammelt, was die Objekte im Bild tatsächlich sind.
Lange Rede, kurzer Sinn: Das System beschleunigt den Prozess erheblich, und obwohl es derzeit mit statischen Bildern arbeitet, gibt es kaum Zweifel daran, dass die Filmindustrie seine Entwicklung aufmerksam verfolgt.
Was ist mit den Schauspielern selbst?
Eine Sache, die KI/ maschinelles Lernen bereits tun kann, ist das „Optimieren“ der Schauspieler. Ein bekanntes Beispiel aus jüngster Zeit ist der Film „The Irishmen“, in dem Robert De Niro, Joe Pesci und Al Pacino mit einer Kombination aus maschinellem Lernen und innovativen Motion-Capture-Techniken „gealtert“ wurden. Keine langen Stunden im Schminkraum erforderlich.
Ein weiteres Beispiel ist Thanos in Avengers: Endgame. Ein neues maschinelles Lernsystem mit dem treffenden Namen Masquerade hat Josh Brolins Gesichtsausdruck auf ein hochauflösendes Rendering von Thanos‘ Gesicht gemalt und damit den VFX-Künstlern viele Stunden mühsamer Arbeit erspart.
Es geht nicht um die KI, sondern darum, wie wir sie entwickeln und einsetzen.
Das sind allerdings echte Schauspieler. Wie sieht es mit tatsächlichen KI-Schauspielsystemen aus?
Nun, so weit sind wir noch nicht. Aber wenn man die derzeit erschreckend guten Deepfakes und die wachsende Fähigkeit von maschinellen Lernsystemen betrachtet, die fast wie kreative Sprünge wirken, sieht eine echte S1m0ne plötzlich weniger unwahrscheinlich aus.
Wird das die Schauspieler aus dem Geschäft werfen? Ich hoffe – und denke – nicht. Wie bei anderen künstlerischen KI-Bestrebungen könnte die Zukunft hybrid sein. Halbunabhängige KI-Schauspieler könnten menschlichen Schauspielern einen „Partner“ an die Seite stellen, mit dem sie vor einer grünen Leinwand agieren oder vielleicht sogar improvisieren können.
Ein mögliches Problem ist, dass die Daten, die zur Entwicklung der KI in Hollywood verwendet werden, bestehende Vorurteile widerspiegeln oder sogar verstärken könnten. Andererseits könnte ein sorgfältiger und umsichtiger Einsatz des maschinellen Lernens dazu beitragen, diese Vorurteile zu erkennen. Es geht nicht um die KI, sondern darum, wie wir sie entwickeln und einsetzen. Der Einsatz von KI in Hollywood sollte von einer vielfältigen und inklusiven Besetzung begleitet werden.
Und… Schnitt.