Японские машины становятся китайскими Японские машины становятся китайскими Бен Аффлек заработал 587 миллионов долларов на ИИ Бен Аффлек заработал 587 миллионов долларов на ИИ Google научила ИИ следить за организмом (и понимать сигналы тела) Google научила ИИ следить за организмом (и понимать сигналы тела) Чужие телевизоры сдавали в аренду ИИ-компаниям и хакерам Чужие телевизоры сдавали в аренду ИИ-компаниям и хакерам

Режиссура смыслов вместо режиссуры ограничений

🇨🇳 1 мин
Директор Ян Лэй преподает в мастерской

На профильных курсах Комитета телережиссёров в Китае обсуждалась новая проблема: попытки поручить ИИ-производство классическому постановщику проваливаются.

Десятилетиями кино снималось на физической площадке с последующей обработкой в ПО, где режиссёр руководил камерами, светом и командой. Если переход с плёнки на цифру просто поменял носитель, не слишком затронув логику работы, то с ИИ ситуация иная. Нейронки учатся генерировать всё более сложные кадры по текстовому запросу, снижая значение привычного технологического барьера. А если нарисовать можно всё, что захочет постановщик, то суть профессии меняется. К такому выводу сейчас приходят в Китае.

Традиционный постановщик теряется в работе с нейросетью, потому что не привык дробить свой замысел на точные запросы. Выставлять свет больше не нужно - его можно поменять софтом - но зато необходимо удерживать смысловую связность повествования, контролировать стиль и управлять нарративом. В этом смысле режиссёр превращается не в оператора промптов, а скорее в арт-директора и драматурга. Машине нужен человек, который способен не только попросить красивую картинку, но и задать ей эстетические и смысловые рамки.

Режиссёр китайской «Задачи трёх тел» Ян Лэй приводит пример такой работы. В сцене, где танкер разрезается нанонитями, ИИ с высокой долей вероятности сделал бы типичную зрелищную сцену с обломками, взрывами, криками и кровавыми крупными планами. Ян Лэй, наоборот, выстроил сцену на дистанции, паузах и тишине и создавал напряжение не количеством спецэффектов, а отказом их показывать напрямую. Именно такие ограничения модель пока не умеет придумывать сама.

Главным выводом стал тезис о том, что на сегодняшний день ИИ может снизить порог входа в производство контента, но распространение посредственного контента делает качественный контент еще более ценным. Технологии не устраняют профессионалов, но устраняют тех, кто не может освоить эти технологии.

// Илья Власов