Быстрее, точнее, эффективнее: отбирать лучшие киносценарии будет ИИ
В России создали модель пре-скоринга сценариев на базе искусственного интеллекта. Новинка позволяет сократить время на чтение и оценку с 10 часов до 10 минут. Теперь объем обработанных сценариев можно увеличить, а решение о запуске проекта в продакшн принять гораздо быстрее.
В поисках лучшего
Команда онлайн-кинотеатра KION, входящего в холдинг МТС Медиа, разработала собственную ИИ-модель предварительной оценки сценариев. Разработку представил директор по управлению продуктовым портфелем МТС Медиа Алексей Арефьев на фестивале онлайн-кинотеатров «Новый сезон».
«Каждый год мы получаем около 500 сценариев, и раньше на вычитку каждого тратили около 10 часов. В итоге до съёмок доходят только единицы, в среднем 16 сериалов и 5 полнометражных фильмов. Отбор — это сложный и долгий процесс, и объективно оценить сценарий бывает сложно», – рассказал Алексей Арефьев.
У команды была задача сократить время ознакомления с произведением, увеличив в перспективе объем обработанных заявок, выстроить приоритизацию и быстрее принимать решения о продакшене. Решение напрашивалось само собой – использовать ИИ для автоматизации понятных задач.
Авторы изучили этапы сценарной экспертизы и бизнес-процессы, на которых строится отбор проектов, обработали сотни сценариев, разложили их на отдельные параметры и компоненты, а потом обучили алгоритм искусственного интеллекта осуществлять отбор по определенным критериям. После этого в KION создали собственную модель и запустили процесс автоматического скоринга.
«Теперь все просто: сценарий загружаем в чат-бота, нейросеть быстро “прогоняет” его по важным критериям и выдает редактору готовый отчет — например, сразу пишет “рекомендовать” или указывает на возможные нюансы вроде слишком узкой аудитории. Благодаря скорингу продюсеры смогут быстрее находить действительно перспективные проекты», – рассказывает Алексей Арефьев.
Что делает машина?
Модель анализирует логику сценария: целостность сюжета, отсутствие провалов и последовательность развития событий. Отдельно ИИ смотрит на глубину персонажей, проработку их характеров и потенциал развития героев. Машина отмечает возможности использования визуальных эффектов и оценивает техническую сложность съёмок, включая используемые ракурсы, работу со светом и необходимость специальной техники.
Но есть и более тонкая работа, которую тоже доверили машине. В модель оценки сценариев был интегрирован показатель «ДНК KION». Это собственная разработка команды онлайн-кинотеатра — внутренний инструмент, позволяющий сопоставлять проекты с ценностями KION и теми приоритетами, которые есть у кинотеатра. Такой подход помогает формировать контент, максимально соответствующий стратегии платформы.
Теперь вместо 10 часов вычитки на один сценарий достаточно всего 10 минут, а результат - на уровне работы профессионального редактора.
Новинка интересна зарубежным стриминговым платформам
Компания Netflix уже использует ИИ-инструменты для анализа сценариев и предсказаний популярности шоу. Израильский стартап Vault ML создал похожую технологию, которая читает сценарии и предсказывает, будет ли фильм коммерчески успешным. Решение принимается на основе анализа структуры, персонажей и других элементов.
Разработка российских специалистов похожа по функционалу, но создана для отбора фильмов для конкретной платформы. Она позволит продюсерам быстрее находить проекты с реально высоким потенциалом. Но польза не только в этом: повышается прозрачность отбора, ИИ исключает субъективный фактор или ангажированность рецензента, что может привлечь большое количество авторов с интересными идеями для фильмов.
Уже существующие технологии говорят о росте интереса к решениям, сокращающим время на обработку и анализ каких-то больших данных в творческом сегменте. Модель ИИ-скоринга сценариев может стать стандартом в медийной индустрии России в ближайшие 2-3 года. Технология может быть адаптирована под другие платформы, учитывать иные критерии отбора и оценки контента.
Важно, что в России уже существует технология, которая будет интересна зарубежным стриминговым сервисам или продакшн-компаниям, особенно в странах, где ещё не так развиты ИИ-инструменты в медиа.
