Hollywood’s omarming van kunstmatige intelligentie gaat verder dan alleen het genereren van afbeeldingen of video’s. De volgende golf gaat niet over het vervangen van filmmakers, maar over het empoweren van hen met zeer aangepaste AI-tools die zijn ontworpen om de productie te stroomlijnen, de kosten te verlagen en de creatieve controle te behouden. Deze verschuiving wordt aangedreven door een nieuw soort generatieve modellen – niet gebouwd voor generieke output, maar voor specifieke projectbehoeften en auteursrechtveiligheid.
Netflix’s weddenschap van $600 miljoen op AI
Vorige week nam Netflix InterPositive over, een AI-startup opgericht door Ben Affleck, in een deal die naar verluidt een waarde van maximaal $ 600 miljoen waard is. Hoewel Netflix al eerder met generatieve AI heeft geëxperimenteerd, duidt deze overname op een fundamentele inzet om de technologie in zijn kernactiviteiten te integreren.
De aanpak van InterPositive concentreert zich op het trainen van AI-modellen met ‘gepatenteerde datasets’ die zijn vastgelegd in gecontroleerde productieomgevingen, die de woordenschat en workflows van filmmaken uit de echte wereld weerspiegelen. Dit gaat niet over het vervangen van directeuren; het gaat erom dat je ze tools geeft om scènes te verfijnen: de verlichting aanpassen, ongewenste elementen verwijderen of achtergronden met ongekende precisie vervangen.
Affleck legt uit dat de focus ligt op ‘technieken – in plaats van op uitvoeringen’, waarbij tools worden gecreëerd waar kunstenaars controle over kunnen uitoefenen en waarvan ze kunnen profiteren.
De opkomst van projectspecifieke AI
De belangrijkste innovatie is maatwerk. Filmmakers kunnen de modellen van InterPositive trainen op basis van hun eigen lopende beelden (dagbladen) en versies creëren die zijn afgestemd op de esthetiek en vereisten van een specifiek project. Dit elimineert de behoefte aan brede, onbetrouwbare AI-outputs, maar biedt in plaats daarvan tools die passen bij de visie van een filmmaker.
Deze aanpak is echter afhankelijk van robuuste datasets en consistente standaarden – een uitdaging gezien de subjectieve aard van filmmaken.
Asteria: AI voor artistieke consistentie
InterPositive is niet de enige. Asteria, een andere AI-forward studio, streeft een soortgelijk model na met de nadruk op het genereren van consistente artistieke elementen. Het vlaggenschipproduct traint op gelicentieerde datasets, waardoor wettelijke naleving wordt gegarandeerd en filmmakers in staat worden gesteld volledig gerealiseerde personages en achtergronden te creëren met een uniforme esthetiek.
De ‘ethische’ benadering van Asteria – waarbij alleen gelicentieerd materiaal wordt gebruikt – staat in contrast met de bredere zorgen over inbreuk op het auteursrecht op door AI gegenereerde inhoud. Maar beide bedrijven delen een gemeenschappelijk doel: het versnellen van de productietijdlijnen en het verlagen van de kosten.
De sectorverschuiving
Adobe’s recente samenwerking met studio’s om “IP-veilige” modellen te ontwikkelen illustreert deze trend in de sector verder. De vraag blijft: hoe zullen menselijke kunstenaars hiervan profiteren? Hoewel studio’s baat kunnen hebben bij een grotere efficiëntie en winst, blijft de impact op creatieve werknemers onzeker.
De retoriek van ‘empowerment’ ontbeert vaak concrete details. Totdat deze AI-bedrijven aantonen hoe hun tools daadwerkelijk de arbeidsomstandigheden en de compensatie voor kunstenaars zullen verbeteren, is scepsis gerechtvaardigd.
Uiteindelijk verschuift de toekomst van het filmmaken naar op maat gemaakte AI-oplossingen, maar de echte begunstigden van deze verandering moeten nog blijken.
