올해 칸 영화제 각본상 수상작은 '스틸 휴먼'
LSTM 신경망 및 자연어 처리와 같은 인공지능 기술을 기반으로 AI는 수많은 스크립트로 훈련되어 스크립트를 작성하고 이를 영화로 만들 수 있습니다.
제72회 칸 영화제영화제는 프랑스 시간으로 5월 25일에 끝났고, 한국의 영화 "기생충"이 최고상인 황금종려상을 수상했습니다. 한국 영화가 칸 영화제에서 최고상을 수상한 것은 역사상 처음이다.
하지만 오늘 우리가 논의하려는 것은 이 최고의 상이 아니라,최우수 시나리오상.
시나리오 쓰기의 중요성에 관하여
영화나 TV 드라마의 경우, 우리는 종종 시나리오 작가를 간과하고 감독에게 더 많은 관심을 기울이는 경향이 있습니다. 하지만 실제로 영화의 핵심이자 영혼은 시나리오 작가입니다.
영화가 고전인지 아닌지를 결정하는 요소는 여러 가지가 있습니다. 대본부터 배우, 감독과 후반 편집, 영상미, 음향 효과 등입니다. 하지만,스크립트이는 여러 요소 중 중요한 요소입니다.
좋은 대본은 나쁜 영화로 만들어질 수 있지만, 나쁜 대본은 결코 좋은 영화로 만들어질 수 없습니다.좋은 영화를 떠올릴 때, 우리는 종종 우리에게 감동을 준 줄거리를 떠올립니다.
올해 칸 영화제에서 최우수 각본상은 프랑스 감독 셀린 시아마가 영화 '타오르는 여인의 초상'으로 수상했습니다. 1770년대에 결혼을 앞둔 소녀의 초상화를 그리기 위해 귀족 가문을 찾은 여성 화가와, 두 사람이 사랑에 빠지는 이야기를 담은 LGBT 작품입니다.
셀린 시아마가 최우수 시나리오상을 수상한 것은 이번이 처음이 아니다. 그녀가 대본을 쓰는 데 영감을 얻는 곳은 주변 사람들이나 역사적 이야기입니다. 그녀는 대본을 쓰기 위해 미술사도 공부했습니다.
그래서,좋은 스크립트를 작성하려면 엄청난 양의 작업이 필요합니다.저는 많은 정보를 찾아보고, 수많은 영화를 보았습니다... 모든 면에서 요구 사항이 높았기 때문에 2002년 이전 중국에서는 TV 드라마가 부족했습니다.
하지만 요즘에는 인공지능도 대본을 쓸 수 있는데, 왜 우리는 여전히 좋은 대본을 쓰는 게 그렇게 어려울까?
인공지능이 작성한 광고 스크립트
유명 영화감독 케빈 맥도널드는 작년에 인공지능이 쓴 각본으로 단편 영화를 촬영했습니다.
Macdonald는 대본을 기반으로 60초 분량의 Lexus 광고를 감독했습니다. IBM의 왓슨 인공지능 플랫폼,이는 인지 컴퓨팅 시스템을 사용하는 상업용 인공지능 기술 플랫폼입니다. 광고에서는 렉서스 ES 세단의 스타일이 잘 표현되었습니다.
AI가 작성한 이 광고 스크립트는 매우 좋은 성과를 거두었습니다.
장면 분석: 한 공장에서 제조업체가 새로 만든 자동차를 만진 후, 자동차가 공장에서 나오는 모습을 지켜봅니다.
차는 구불구불한 산길을 달리고 있었는데, 길을 따라 아름다운 해안선과 숲이 보였다.
다음 장면에서는 언론이 차량의 마지막 비상 제동 테스트를 TV로 생중계로 보도하고 있습니다.
TV 앞에서 자동차가 시험에 합격하는 것을 보고, 엔지니어는 마침내 긴장을 풀고 딸을 껴안았습니다.
광고 스크립트를 생성하기 위해 IBM의 Watson 플랫폼은 과거를 분석합니다. 15년간의 방대한 양의 데이터,수상 경력에 빛나는 자동차 및 고급 제품 광고 데이터는 물론, 소비자 통찰력이 담긴 데이터도 포함되어 있습니다.
AI는 데이터를 통해 소비자에게 쉽게 공감을 불러일으킬 수 있는 요소를 파악했는데, 여기에는 대화 줄이기, 시각적 효과 강조 등이 포함됩니다. 마지막으로 렉서스 광고에 다음과 같은 장면을 썼습니다. 한쪽에는 졸졸 흐르는 강이 있는 구불구불한 도로, 다른 쪽에는 울창한 숲이 있습니다.
렉서스는 이 광고가 매우 좋은 홍보 효과를 가져왔다고 밝혔다. 작년 11월 유튜브와 다른 사이트에 공개된 이후, 광고된 세단의 판매량은 원래 목표 대비 35% 증가했습니다.
3년 전에 스크립트 작성법을 배운 AI
2016년 런던 SF 영화제에서 AI가 전적으로 쓴 9분 분량의 SF 영화가 상영되었습니다. 선스프링(중국어 이름: "양춘")이 공연되었습니다. 이 영화는 종말 이후의 세계에서 사랑에 빠지는 사람들의 이야기입니다. 이것은알고리즘을 사용하여 제작된 최초의 영화.
뉴욕대 연구원 로스 굿윈이 1년에 걸쳐 개발한 이 AI의 이름은 벤자민이다. 그것은 LSTM(Long Short-Term Memory) 재귀 신경망.
빠른 시나리오 작성을 위해 Benjamin은 "읽기"를 했습니다.수백 "블레이드 러너", "크로노 트라이브", "인터스텔라" 등 1980년대와 1990년대의 공상과학 시나리오입니다.
이 영화는 완성되어 개봉되었지만, 그 속에 나오는 많은 비논리적인 대사들은 관객들을 혼란스럽게 했고 볼 가치가 없었습니다. 예를 들어, 대본에는 "그는 별이 빛나는 하늘에 서서 바닥에 앉았다"라는 문장이 있습니다. 하지만 우리는 AI가 그렇게 짧은 시간 안에 오스카상을 수상할 것이라고 기대하지는 않습니다.
AI 시나리오 작가들은 계속해서 진보를 추구합니다
AI Benjamin이 2년 만에 자체 제작한 영화를 선보였다는 점도 언급할 만하다. 존아웃2018년 런던 SF 영화제에 다시 참가하여 48시간 영화 챌린지에 다시 참여했습니다.
2년간의 개선 끝에 Benjamin의 새로운 영화는 얼굴을 바꾸는 기술신경망을 사용하여 대화와 내레이션을 생성하고, 48시간 챌린지 동안 전체 제작 과정은 인간의 개입 없이 AI가 처리했습니다.
물론, 스크립트를 작성하기 위해서는 여전히 LSTM 신경망을 사용합니다. 이번에 Zone Out은 셰익스피어 작품의 장면과 다른 영화의 자막을 기반으로 대사를 생성합니다.
이 영화의 전반적인 줄거리는 다음과 같습니다.
장면 1: 남자 주인공이 DVD 플레이어의 영상을 보고 있다. 여러 아이들이 놀고 있고 그는 행복하게 미소 짓고 있습니다. 그러자 그의 아내가 이미지에 나타나고, 그녀는 웃으며 도망가기 전에 두 사람은 키스를 합니다.
장면 2: 그는 현미경으로 관찰하다가 다른 남자와 이상한 대화를 나눕니다. 나중에 그는 운전을 하다가 한 여자를 만났습니다. 그는 차를 멈추고 그녀와 이상한 대화를 나누었습니다.
세 번째 장면: 저녁에 그는 집에 돌아와 아내가 주사기로 마약을 주사하는 것을 보았습니다. 그리고 그들은 다투었습니다. 그의 아내는 감정이 북받쳐 권총을 꺼내 그에게 겨누더니 갑자기 쓰러졌습니다(아마도 약의 영향 때문일 겁니다).
4장: 남자 주인공은 아내에게 수술을 한 뒤, 그녀의 머리를 잘라 다양한 주입 용기가 담긴 접시에 올려놓았습니다. 이때 문의 작은 창문에서 괴물이 손을 뻗어 남자 주인공의 얼굴을 손으로 가렸고, 그의 아내는 "하하하하하"하고 이상한 웃음을 터뜨렸다. 괴물이 달려들었고, 그녀 아내의 머리는 계속해서 이상하게 웃고 있었다. 마치다.
최종 영화 역시 샷 간 전환이 거의 없어 이상한 줄거리를 가지고 있지만, 동시에 많은 감성적 스토리텔링도 담겨 있습니다. 이번의 주요 진전은 다음과 같습니다.벤자민은 입력된 자료를 그대로 복사해서 붙여넣는 대신, 자신만의 자료를 작성하는 법을 배웠습니다.
또한, 실제 배우들이 연기했던 첫 번째 "썬스프링"과 달리 이번 "존아웃"은 얼굴변환 기술을 사용했으며 전적으로 AI가 생성했습니다. 제작이 시작되기 전에 실제 배우들이 벤자민의 소재로 출연했고, 그는 배우들의 얼굴을 다른 영화에서 편집한 캐릭터의 얼굴로 바꿨습니다.
"제가 정말 하고 싶었던 것은 인간의 창작 과정의 모든 부분을 자동화하고 영화를 만드는 사람들에 대해 뭔가를 배울 수 있을지 알아보는 것이었습니다." 이 영화를 만든 로스앤젤레스 거주 감독 오스카 샤프의 말입니다.
이는 시작일 뿐이며, 미래에는 신경망이 일관된 스토리텔링의 예술을 더 잘 모방하게 될 것이고, 그때쯤이면 인간은 이에 비해 열등해질지도 모릅니다.
AI가 시나리오상을 수상할 수 있을까? 아직 멀다
인공지능이 대본 작성에 몇 가지 좋은 시도를 했지만, 아직 대중화되기까지는 거리가 멀다.아직 갈 길이 멀다.인공지능이 시나리오 작가상을 받고 싶다면, 먼저 흥미롭고 논리적인 대본을 작성해야 합니다.
인공지능은 자체 트래픽이 있지만, 실제 AI 스크립트 작성은 자세히 살펴보면 일반적으로인간-로봇 협업결과. 주요 방법은 네 가지가 있습니다.
첫째, 이 기계는 각본 쓰기에 대한 제안을 제공합니다.
두 번째로, 인간이 주요 스토리라인을 만들고, 기계가 그 내용을 채웁니다.
셋째, 기계가 초안을 작성하고, 사람이 이를 수정합니다.
넷째, 인간-기계 릴레이.
모델 학습으로 인해 발생하는 데이터 편향을 극복하는 것 외에도 머신 러닝 방법을 기반으로 생성된 텍스트는 다음 사항을 충족해야 합니다. AI가 스크립트를 생성하는 방식은 "공식적인" 생성과 유사하며, 역시 모델을 훈련하고 수동으로 "피딩"하는 데 의존합니다.
게다가 인공지능은 유머, 사랑, 행복 등 인간에게만 존재하는 감정을 이해하지 못합니다.
하지만 현재 상황에서는 복사해서 붙여넣기만 할 수 있고 창의적인 의식이 없는 시나리오 작가들에게는 이 작은 인공지능만으로도 실업에 충분할지도 모릅니다.