Immagine di copertina tratta dal film di Florian Frerichs “Traumnovelle”.

Linee guida sull’IA dai documentaristi americani

I documentaristi americani hanno pubblicato un documento sulle regole per l’utilizzo delle IA nei loro lavori.
Le principali linee guida sono:

– Trasparenza: Le linee guida sottolineano l’importanza della trasparenza, affermando che il pubblico deve essere informato su ciò che sta vedendo e ascoltando, sia che si tratti di media autentici o generati da IA.
– Etica nell’uso dell’IA: Gli autori sono incoraggiati a riflettere attentamente sull’uso dell’IA, in particolare quando si tratta di imitare o rappresentare persone reali. Ciò include considerazioni culturali e il rispetto per le eredità familiari.
–Tracciamento dei contenuti: È previsto l’uso di fogli di tracciamento per documentare ogni utilizzo di IA in un documentario. Questi fogli devono includere dettagli come il prompt utilizzato, la data di generazione, la versione del software e lo stato del copyright delle fonti di riferimento.

Fonte: Nieman Lab

Sogni generati

“È stato un grande lavoro da parte del nostro team; non è che abbiamo semplicemente detto all’IA, “fai questo e quello”, e voilà. Ci sono voluti, in realtà, sei mesi di ricerca e di tentativi”, spiega il regista. “Tanti tentativi ed errori, sollecitazioni. Abbiamo imparato l’arte della sollecitazione negativa, che è ancora più importante: dirle cosa non fare invece di dirle cosa fare. Quindi è stata un’esperienza molto, molto particolare in post-produzione dare vita a questa sequenza onirica, che altrimenti non avremmo potuto filmare con un budget così ridotto.” Il regista Florian Frerichs sulla realizzazione di una sequenza onirica con l’IA generativa per il suo fiilm “Traumnovelle” (tratto come “Eyes Wide Shut” di Kubric dal racconto “Doppio sogno” di Arthur Schnitzler).

Fonte: Hollywood Reporter

L’audiovisivo compra IA

Lo studio cinematografico e televisivo XTR, nominato agli Oscar, ha acquisito Late Night Labs, startup audiovisiva basata sull’IA. Questa acquisizione segna l’inizio di una tendenza in cui le case di produzione iniziano ad inglobare aziende e startup specializzate in Intelligenza Artificiale

XTR sta creando una nuova holding chiamata Asteria Film Co., che si concentrerà sulla produzione di animazione, fiction e documentari, oltre a gestire la piattaforma di streaming Documentary+. Asteria Film Co. prevede di presentare i suoi primi progetti entro la fine dell’anno.

Fonte: Variety

L’orrore latente

Un film dedicato a HP Lovecraft, il grande maestro dell’horror, fatto con l’IA generativa. È “Telepathic Letters” (in originale Cartas Telepáticas) del regista portoghese Edgar Pêra, fuori concorso al festival di Locarno.

“Credo che un artista debba avere un’identità, una voce, ma se fai film con un solo stile, l’AI userà il tuo stile. Questo succedeva anche prima dell’AI, e si chiama plagio. O un omaggio”

Fonte: Wired Italia

Originariamente pubblicato sul sito di SophIA – Laboratorio cine-audiovisivo di Intelligenza Artificiale.

È ormai da alcuni anni che l’Intelligenza Artificiale (IA) viene utilizzata nel mondo del cinema e dell’audiovisivo dalle majors, dalle piattaforme di streaming e in generale dalle grandi aziende dell’audiovisivo.

Perché solo adesso l’IA, in particolare quella generativa, è diventata un argomento centrale tra autori, sceneggiatori, attrici/attori, tecnici? Perché la curiosità per questa ennesima rivoluzione nel settore cine-audiovisivo si ammanta di paura e ostilità?

Una ragione potrebbe essere che le nuove arrivate IA sembrano scardinare un dogma, quello che vede la creatività come caratteristica essenziale della natura umana, non replicabile dalle macchine.

Eppure per molti aspetti – spesso sconosciuti – questa tecnologia potrebbe democratizzare la filiera produttiva, distributiva e promozionale: fino a ora riservate alle grandi case di produzione e distribuzione a causa degli alti costi e delle competenze necessarie per utilizzarle, quelle risorse citate in precedenza (insieme a nuove possibilità) sono ora disponibili per filmmaker e realtà medio piccole del settore.

A cosa è dovuto il salto di qualità delle Intelligenze Artificiali degli ultimissimi anni, considerando che il campo di ricerca è nato circa 70 anni fa? Gli LLM (“Large Language Model”) sono una delle ragioni di questo salto qualitativo. Questi modelli – insieme ai modelli “a diffusione” – sono alla base delle IA generative, in grado cioè di produrre nuovi contenuti (testo, immagini, video, suoni) a partire da descrizioni o richieste testuali. Come ci riescono? Individuando schemi e ricorrenze tra i miliardi di dati (per esempio testi e parole) che costituiscono la sua conoscenza acquisita durante l’addestramento.

Data una parola, inferiscono (in maniera probabilistica) quale debba essere la prossima. Il processo può apparire “meccanico” (e in effetti lo è) e per nulla intelligente ma può produrre risultati interessanti. Questa “intelligenza” non interagisce direttamente con la realtà fisica (per ora…) ma si basa sulla conoscenza umana, sviluppando una prospettiva indiretta (del “second’ordine”, come l’ho definita) e alternativa. Non è qualcosa di totalmente alieno né qualcosa di completamente familiare. È “altro”.

Questo senso di estraneità, questa difficoltà a inquadrare le Intelligenze Artificiali in categorie esistenti ci possono rendere sospettosi nei loro confronti. Anche ostili. Considerarli solo strumenti digitali avanzati non aiuta: non si percepisce la loro utilità nell’accelerare il flusso di lavoro, facendo risparmiare tempo e soldi, offrendo nuove possibilità tecniche e creative come ormai quarant’anni fa hanno fatto i personal computer. Quel che autori, sceneggiatori, tecnici degli effetti speciali temono è di venire sostituiti dalle macchine mentre attrici e attori, comparse, doppiatori e finanche stuntmen hanno paura di essere clonati da vivi e da morti in controparti digitali servizievoli, economiche ed eterne.

L’IA generativa può però essere molto utile: è in grado di creare contenuti a partire da una richiesta (“prompt”) testuale; questo la rende un ottimo strumento per aiutare a elaborare soggetti e sceneggiature, per raffinare quelle esistenti, per suggerire idee e modifiche. La capacità di trasformare il testo in immagini può aiutare filmmaker, autori, scenografi, direttori della fotografia a visualizzare facilmente le scene; entro breve tempo sarà possibile generare storyboard modificabili, per esempio per scegliere la giusta angolatura di ripresa. Anche suoni e brevissimi video possono essere generati facilmente, permettendo di avere bozze avanzate a disposizione di altri addetti ai lavori, come fonici, compositori, costumisti.

Oltre che generare effetti speciali, gli algoritmi basati sull’intelligenza artificiale possono analizzare e modificare filmati, applicare effetti visivi e assistere nella gradazione del colore, nella progettazione del suono e nell’editing video. Sebbene, come detto, alcune di queste funzionalità siano già disponibili in software complessi e costosi in uso alle grandi società di produzione e post-produzione, la novità è che i servizi AI-based consentiranno una notevole riduzione di costi nonché una semplificazione e velocizzazione dei processi. Paradossalmente, anche film con budget non certo risicati utilizzano queste funzioni all’occorrenza: nel film pluripremiato all’Oscar “Everything, Everywhere, All At Once” è stata usata una popolare suite di “strumenti magici” della startup Runway per creare un video che sarebbe stato troppo costoso e dispendioso in termini di tempo da produrre su un set cinematografico o come effetto CGI.

Algoritmi basati sull’intelligenza artificiale generativa possono redigere piani di produzione direttamente dalle sceneggiature, aiutare a prevedere le prestazioni al botteghino e nel TV-VOD di contenuti analoghi, anticipare il parere dei critici e il coinvolgimento del pubblico per fornire approfondimenti e raccomandazioni per strategie di scrittura, produzione e distribuzione e proiezioni dei ricavi. Con specifici tool si può effettuare la selezione del casting e delle comparse anche in questo caso direttamente dall’analisi della sceneggiatura o ricercare locations tenendo conto di vincoli precisi (come la necessità di girare in una certa zona o di ricreare ambientazioni particolari). Si possono ottimizzare i tempi di produzione (pensiamo ai complessi cicli di realizzazione nel settore dell’animazione) o programmare quasi automaticamente e in real-time la logistica durante le riprese.

Tutto questo attraverso l’analisi di dati assai meno numerosi di quelli finora necessari: il “fine tuning”, la sintonizzazione fine, permette di far focalizzare su insieme di dati più circoscritti le IA addestrate su enormi dataset, mantenendo la loro conoscenza ad ampio spettro ma rendendole più precise ed efficienti nel contesto di riferimento.

E la creazione di contenuti, ovvero di soggetti e sceneggiature? Si può utilizzare l’IA come fonte di ispirazione, come assistente allo storytelling, interagendo continuamente con essa, rifinendo qualche scena, qualche dialogo, qualche ambientazione. Si può creare uno storyboard estraendolo dalla sceneggiatura o far comporre una bozza di colonna sonora da far sviluppare ai musicisti. Molte sono le potenzialità, alcune già concrete, altre che arriveranno con l’evoluzione dei modelli e dei software che verranno su di essi implementati.

Rimangono i quesiti legati all’addestramento dei modelli LLM, in particolare sul copyright dei contenuti usati e creati, sui pregiudizi che le IA ereditano dai contenuti usati per l’addestramento, sulle nuove forme contrattualistiche che dovranno andare a definirsi per autori, sceneggiatori e tutti coloro che lavorano nel settore audiovisivo.

Secondo un sondaggio di Variety il 30% degli addetti ai lavori e delle aziende del settore americane sta già usando l’IA generativa o prevede di utilizzarla; il 51% non prevede di utilizzarla a breve. Più o meno in Europa la situazione è la stessa. Andando però a parlare “a microfono spento” con responsabili di case di produzione o filmmaker si scopre che le dichiarazioni risentono del clima ostile e che, sottotraccia, l’industria cinematografica e audiovisiva sta studiando e sperimentando strumenti, tecniche, processi basati sull’IA.

A mio parere, entro cinque anni saranno parte integrante del flusso di lavoro nell’intera filiera produttiva e distributiva.

L’immagine introduttiva è stata generata tramite DALL-E 3 ed è ispirata alle prime “vedute animate” dei fratelli Lumière.

Originariamente pubblicato sul sito di SophIA – Laboratorio cine-audiovisivo di Intelligenza Artificiale.

Ma esiste anche un altro percorso, quello legato all’utilizzo di blockchain private, o “permissioned”. Anche gli scopi possono essere diversi. Forse all’inizio meno rivoluzionari ma più pragmatici, come quello di avere a disposizione uno strumento attraverso il quale semplificare drasticamente i processi legati alla produzione e distribuzione di contenuti audiovisivi.

Groupe Média TFO (Canada) realizza contenuti multimediali legati soprattutto al settore culturale ed educativo.

Eric Minoli, vice presidente e CTO del gruppo, è partito da una considerazione: per produrre questi contenuti è necessario redigere un gran numero di contratti con diversi interlocutori e, successivamente, gestire diverse tipologie di pagamenti (con tempistiche e modalità differenti). Anche per la distribuzione il discorso non cambia, avendo a che fare con molteplici soggetti come piattaforme OTT (tipo Netflix), televisioni di tutto il mondo, fabbricanti di DVD ecc.

Ridurre la complessità di questi processi consente di ridurre tempi e costi, rendendoli più efficienti.

Dopo aver esplorato varie possibilità, TFO ha deciso di sperimentare una blockchain privata attraverso la collaborazione dell’azienda canadese Three Lefts, che ha sviluppato un sistema basato su blockchain per redigere contratti digitali, StonePaper.io. Più precisamente nel white paper (disponibile su ibc.org previa registrazione), scritto da Minoli insieme a Ulrich Dessouassi, si spiega che la scelta è caduta su Hyperledger Fabric.

Di questa DLT ne abbiamo già parlato in un post di qualche mese fa; si tratta della versione IBM del meta-progetto open source Hyperledger lanciato dalla Linux Foundation. Per ricapitolare brevemente: si crea un modello logico partendo da una rete di business e dagli asset che vengono scambiati al suo interno attraverso transazioni; questo modello viene implementato in una blockchain, sostanzialmente un ledger (libro mastro delle transazioni) distribuito e condiviso tra i partecipanti alla business network. Tra le funzionalità chiave vi sono la gestione delle identità, degli accessi e dei ruoli (che garantiscono privacy e confidenzialità), un meccanismo di consenso che permette di avere sempre transazioni valide nonché dati coerenti e sincronizzati, il processamento efficiente delle transazioni stesse grazie alla chaincode (equivalente agli smart contracts di Ethereum).

Il requisito fondamentale del progetto sviluppato da TFO è la semplicità di accesso e gestione, ottenuta attraverso un’interfaccia web (client) utilizzabile via browser.

Il progetto TFO si può dividere in due step successivi:

1. la creazione, grazie alla DLT, di uno sistema per la gestione dei contratti nella business network TFO. In questo primo step i token Rai di StonePaper sono usati come pseudo-valuta per facilitare le transazioni, la compravendita di contenuti audiovisivi, i pagamenti “tradizionali”. Questo primo step serve anche per invogliare e stimolare i partner a partecipare alla sperimentazione (oltre che essere un progetto con molte potenzialità anche in questa prima versione).

2. la successiva realizzazione di uno strumento evoluto per nuovi modelli di business, di finanziamento, di pagamenti e revenues sharing, di crowdfunding ecc., seguendo la tendenza già esaminata con altre iniziative come SingularDTV e MovieCoin. Qui entra in gioco la tokenizzazione che come ormai sappiamo è il processo di conversione dei diritti di un asset (intangibile nel caso di contenuti audiovisivi) in un token digitale. Più precisamente i diritti vengono suddivisi, “frammentati”, in un certo numero di token che permettono ai possessori di partecipare — in primo luogo — alla suddivisione dei profitti generati dall’asset in proporzione al numero di token posseduti. C’è da sottolineare che qui come in altri casi il token non rappresenti una quota di proprietà dell’asset ma del valore dell’asset stesso.

Gli smart contracts sono i custodi e gli esecutori automatici delle clausole che ne stabiliscono l’utilizzo.

La versatilità dei contratti intelligenti unita al controllo degli accessi ne permette, allo stesso tempo, la standardizzazione e la personalizzazione. È possibile creare clausole molto particolareggiate che gestiscano, per esempio, la vendita di singole puntate di una serie con vincoli territoriali e temporali per la visione. E queste clausole potranno essere modificate solo con un accordo tra le parti in causa e non unilateralmente.

Nella blockchain TFO si possono creare utenti “ospiti”, che possono solo visualizzare le informazioni che li riguardano: un attore assunto tramite un’agenzia può controllare i dettagli del contratto e i pagamenti di royalties.

C’è un punto importante da sottolineare. Utilizzare blockchain e smart contracts ha, potenzialmente, un altro grande vantaggio. Visto che contratti, informazioni e dati sono embeddati nei nodi dei partecipanti alla business network, qualora uno dei soggetti esca dal business (una società di produzione, un distributore), il meccanismo dei pagamenti e delle revenues sharing non si interromperebbe.

TFO sta attualmente sperimentando un prototipo con partner canadesi e francesi; l’infrastruttura blockchain, compreso il client, potrebbe essere successivamente commercializzata a beneficio di altri media groups.

Ora la tecnologia blockchain sembra essere la chiave per realizzare concretamente queste idee anche se la strada è ancora irta di difficoltà, sia tecniche che normative.

Cinema

Il sito coindesk.com parla dell’esperienza del team del film “Braid” che non solo vuole raccogliere almeno 1 milione e 250mila$ attraverso il crowdfunding ma sta tentando di metter su un’infrastruttura tecnologica, legale e finanziaria che serva come prototipo per un finanziamento diffuso dei film, con ritorno dell’investimento per i donatori/finanziatori basato sugli introiti generati.

La loro idea è quella di remunerare gli investitori via crowdfunding rifondendo – con valuta digitale convertibile in valuta tradizionale – la cifra investita più il 15% sui ricavi, quindi di destinare anche il 30% degli ulteriori ricavi a coloro che posseggono “quote”.

Per far questo, stanno lavorando insieme alla nascente piattaforma di crowdfunding WeiFund, che utilizza la tecnologia blockchain Ethereum, e a una squadra di avvocati ed esperti del settore finanziario.

I problemi che si trovano ad affrontare sono diversi; da un punto di vista tecnico si tratta di adattare al meglio una blockchain, facendo sì che i “token“, i gettoni che rappresentano il singolo investimento, siano strutturati per rispecchiare fedelmente i tradizionali contratti di partecipazione agli utili. Da un punto di vista normativo, occorre che tutti i tasselli del puzzle tecnologico e contrattuale si adattino alla normativa vigente negli Stati Uniti che, per quanto aggiornata, non può essere tanto veloce da adattarsi alle sperimentazioni che stanno avvenendo; ad esempio per legge le piattaforme di crowdfunding devono essere legate a un intermediatore registrato ma le blockchain hanno proprio la caratteristica di eliminare l’intermediazione! Per non perdere troppo tempo hanno deciso che in un primo momento questo tipo di crowdfunding evoluto sarà disponibile ai soli donatori/investitori residenti al di fuori degli USA.

Musica

Un altro settore in cui la tecnologia blockchain (o DLT, Distributed Ledger Technology) sta suscitando fermento è quello musicale.

In un interessante report pubblicato dalla Middlesex University (UK), “Music On The Blockchain“, vengono presi in esame vantaggi e criticità nell’uso di questa tecnologia nell’industria musicale.

Possiamo sintetizzare i 5 punti di forza potenziali in

1. Creazione di un database distribuito per le informazioni di copyright musicale (tentativi precedenti con altri sistemi sono falliti)
2. Velocizzazione e semplificazione del pagamento delle royalties
3. Trasparenza in tutta la filiera creativa, produttiva, distributiva e promozionale
4. Accesso a fonti alternative di finanziamento (es. crowdfunding “evoluto” come descritto in precedenza)
5. Più potere agli artisti, meno alle case discografiche

Inoltre consideriamo la possibilità data dalle blockchain di effettuare micropagamenti (si parla di centesimi se non millesimi di valuta digitale) con costi di transazione tendenti a zero: nell’era della musica in streaming questo può essere un’alternativa agli abbonamenti a servizi come Spotify. Ma vi sono altre possibilità, dal pagamento immediato per un “sample” utilizzato in un altro brano a una canzone o frammento di essa inserita in un video online.

Le difficoltà comunque non sono poche e non si parla solo di problemi tecnologici, legati per esempio alla scelta dell’infrastruttura (Bitcoin, Ethereum o altre). Basti pensare alla complessità dei copyright di una canzone, legati al cantante, agli autori di musica e testi, alla casa discografica e via dicendo.

Alcune sperimentazioni sono già in atto: la Dot Blockchain Music initiative e Mycelia stanno cercando di coniugare smart contracts e metadata per embeddare nei brani non solo informazioni precise su proprietari, beneficiari, detentori di copyright ma anche notizie addizionali come strumenti utilizzati, studio di registrazione, marca di caffè bevuta durante le sessions… (notare l’importanza per le sponsorship).

In quanto al crowdfunding gli autori del report sottolineano come

la tecnologia blockchain possa avere un significativo effetto in questo settore, con gli artisti che emettono proprie azioni o “gettoni” e smart contracts che garantiscano ai sostenitori/finanziatori che i contributi versati  siano restituiti qualora non vengano raggiunti gli obiettivi di finanziamento.

Arte

Per completare questa brevissima panoramica sulle sperimentazioni in atto nelle industrie creative voglio citare il progetto Monegraph, raccontato in dettaglio in questo scritto di Martin Zeilinger della Anglia Ruskin University (che contiene anche una disamina e una critica del concetto di proprietà intellettuale).

Nato dall’idea di un artista e professore della New York University, Kevin McCoy, Monegraph consente agli autori di opere digitali di contrassegnare tali artefatti con una marcatura, legata a uno smart contract di un sistema a blockchain.

L’attribuzione certa delle opere digitali, per loro natura facilmente duplicabili e riproducibili all’infinito, è un problema serio, che ne limita valore e possibilità di vendita.

Monegraph consente di scegliere tra diverse licenze, che vengono poi integrate nell’opera stessa come frammento di codice: questa operazione permette all’artista di inserire la sua opera nel database distribuito e immutabile della blockchain (chiamato anche Monegraph Public Catalogue), favorendone la tracciabilità e la vendita.

Questo modello, afferma Zeilinger, è un ibrido tra l’esplorazione di nuove forme di progetti artistici, teoria estetica e prodotto commerciale. In particolare

offre un nuovo approccio al problema della non scarsità insito nelle opere digitali. Piuttosto che controllare la circolazione degli artefatti digitali cercando di renderli impossibili da copiare, Monegraph permette di verificare l’autenticità di una determinata copia dell’opera, rendendola “possedibile” e quindi potenzialmente preziosa.

Ora, teoricamente il progetto appare interessante ma facendo un giro per il sito (attivo da un paio d’anni) si notano alcune difficoltà: non vi è una ricerca per categorie o per licenze e diversi aspetti non sono chiari. Per esempio, le opere “non in vendita” possono solo essere visualizzate nel sito senza altro utilizzo? Non vi sono inoltre opere “licenziate” in stile Creative Commons, con il solo obbligo di citare l’autore; eppure sarebbe utile sperimentare l’approccio Monograph con le CC.

Per finire questa brevissima rassegna sull’utilizzo della tecnologia blockchain nelle industrie creative segnalo un recente post di Don Tapscott (l’autore di Wikinomics) su questi argomenti.