Что случилось с громким планом Lionsgate и Runway по созданию фильмов с помощью ИИ? Всё сложно

Соглашение с ИИ-стартапом стало поучительной историей о том, с какими подводными камнями можно столкнуться, если слишком рано довериться новой технологии.

Год назад Lionsgate и ИИ-стартап Runway объявили о революционном партнёрстве: обучить нейросеть на всей библиотеке фильмов студии, чтобы в конечном итоге создавать сериалы и кино с помощью искусственного интеллекта.

Однако партнёрство с самого начала столкнулось с трудностями. Оказалось, что использовать ИИ сложнее, чем кажется на первый взгляд.

За последние 12 месяцев сделка наткнулась на непредвиденные препятствия: от ограниченных возможностей единственной ИИ-модели Runway до проблем с авторскими правами на собственную библиотеку Lionsgate и потенциальных смежных прав актёров.

Эти проблемы идут вразрез с громкими обещаниями, которые Lionsgate давала как в момент заключения сделки, так и в последние месяцы. «Runway — это дальновидный, лучший в своём классе партнёр, который поможет нам использовать ИИ для создания передового и экономически эффективного контента», — заявил год назад вице-председатель Lionsgate Майкл Бёрнс. А в прошлом месяце в интервью журналу Vulture он хвастался, что с помощью ИИ сможет превратить одну из своих экшен-франшиз (намекая на «Джона Уика») в аниме с рейтингом PG-13. «И через три часа фильм будет готов».

В действительности, использования одной кастомной модели, обученной на ограниченном каталоге Lionsgate, недостаточно для создания таких масштабных проектов, утверждают два источника, знакомых с ситуацией. Дело не в том, что с моделью Runway было что-то не так; просто набора данных не хватило бы для столь амбициозных целей.

— Каталог Lionsgate слишком мал, чтобы на его основе создать модель, — рассказал один из источников. — На самом деле, даже каталога Disney для этого недостаточно.

На бумаге сделка выглядела очень логичной. Lionsgate могла сразу вырваться вперёд, заключив партнёрство в сфере ИИ, пока другие медиакомпании ещё только пытались разобраться в этой технологии. Runway, в свою очередь, получала возможность обойти острый вопрос лицензирования интеллектуальной собственности и, возможно, создать модель для будущих клиентов из киноиндустрии. Это партнёрство открывало перспективу, в которой специально настроенная ИИ-модель могла бы в конечном итоге создать полноценный трейлер — или даже сцены из фильма — основываясь лишь на правильно составленном коде.

Трудности, с которыми столкнулись и Lionsgate, и Runway, служат предостережением о рисках, связанных с желанием слишком рано запрыгнуть в поезд хайпа вокруг ИИ. Подобные истории разворачиваются и в других отраслях: от McDonald’s, свернувшего раннее тестирование системы заказов на основе генеративного ИИ в «МакАвто», до шведской финтех-компании Klarna, которая массово уволила сотрудников в пользу ИИ, но вскоре была вынуждена нанять многих из них обратно.

Это также урок, который усваивает и Голливуд, где всё больше студий без лишнего шума внедряют ИИ, пусть и со взлётами и падениями. В июле со-CEO Netflix Тед Сарандос на встрече с инвесторами впервые признался, что компания использовала генеративный ИИ в аргентинском научно-фантастическом сериале «Этернавт», вышедшем в апреле. Но когда актриса Наташа Лионн заявила, что её режиссёрский дебют — анимационный фильм — будет создан с применением ИИ, на неё обрушился шквал критики в социальных сетях.

Кроме того, существует щекотливая проблема защиты авторских прав — как для талантов, чьи фильмы используются для обучения ИИ-моделей, так и для контента, который создаётся на выходе. Врождённая правовая неопределённость работы с ИИ, скорее всего, заставляет юристов студий призывать к осторожности.

— В кино- и телеиндустрии у каждого проекта есть множество заинтересованных правообладателей, — считает Рэй Сейли, юрист фирмы Kinsella Holley Iser Kump Steinsapir LLP. — Теперь, когда появилась технология, позволяющая создать ИИ-видео, где актёр говорит то, чего на самом деле не говорил, вопрос о правах становится чрезвычайно запутанным.

Представитель Lionsgate заявил, что студия по-прежнему развивает инициативы в области ИИ «на нескольких фронтах, как и планировалось», и отметил, что их сделка с Runway не является эксклюзивной.

Представитель Runway не ответил на запрос о комментарии.

Согласно соглашению, объявленному год назад, Lionsgate должна была передать свою библиотеку Runway, которая использовала бы всю эту ценную интеллектуальную собственность для обучения своей модели. Ключевым моментом была эксклюзивность партнёрства: эта специальная модель должна была стать версией основной нейросети Runway, обученной на материалах Lionsgate, но доступ к ней получала бы только сама студия.

Иными словами, ни одна другая компания не смогла бы использовать эту специально обученную модель для создания собственных ИИ-видео.

Однако, по словам источника, знакомого с ситуацией, для полноценного обучения модели оказалось недостаточно полагаться только на активы Lionsgate. Другой эксперт по ИИ, знакомый с его текущим применением в кинопроизводстве, также подтвердил, что любая модель, созданная на основе библиотеки одной-единственной студии, будет иметь ограничения в том, насколько она сможет реально сократить сроки и затраты на проект.

— Чтобы использовать генеративные ИИ-модели для тысяч потенциальных версий, сцен и задач, которые могут возникнуть в производстве, нужно как можно больше данных. Это необходимо, чтобы нейросеть понимала контекст и правильно отрисовывала кадры, мускулатуру человека, физику, освещение и другие элементы любого кадра, — пояснил эксперт.

Но даже модели, имеющие доступ к гораздо большим объёмам видео- и аудиоматериалов, чем модель Lionsgate и Runway, сталкиваются с препятствиями. Взять, к примеру, Veo 3 — генеративную ИИ-модель от Google, позволяющую создавать восьмисекундные клипы по простому текстовому запросу. Эта модель включила в свой набор данных, помимо прочего, весь 20-летний архив YouTube, что значительно превышает 20 000 фильмов и сериалов в библиотеке Lionsgate.

— Google утверждает, что этот набор данных «чистый» благодаря пользовательскому соглашению YouTube. Эта битва ещё долго будет разыгрываться в судах, — пояснил эксперт по ИИ. — Но даже с их огромными наборами данных они с трудом добиваются стабильной отрисовки физики человека, например, синхронизации губ и работы мышц.

Сегодня студии приходят к пониманию, что ни одна отдельная модель не может удовлетворить все потребности кинематографистов, поскольку у каждой есть свои сильные и слабые стороны. Одна может хорошо генерировать реалистичную мимику, другая — визуальные эффекты или убедительные толпы людей.

— Для создания полноценного профессионального рабочего процесса нужна не одна модель, а целая экосистема, — отметил Джонатан Янгер, CEO компании Arcana Labs, которая создала первый короткометражный фильм с помощью ИИ и чья платформа работает со множеством ИИ-инструментов, таких как Luma AI, Kling и, да, Runway.

Янгер не стал комментировать сделку Lionsgate и Runway, но в общих чертах рассказал о практических преимуществах работы с разными ИИ-моделями.

Аналогично работает и Adobe Firefly — ещё одна платформа, ориентированная на индустрию развлечений. В четверг Adobe объявила, что первой добавит поддержку новейшей модели от Luma AI, Ray3 — это обновление наглядно демонстрирует, как быстро развивается отрасль. Как и Arcana Labs, Firefly поддерживает целый ряд моделей от таких гигантов, как Google и OpenAI.

Хотя Lionsgate и заявляет, что их партнёрство не эксклюзивно, предоставление своей ценной фильмотеки только Runway фактически ограничивает возможности работы с другими ИИ-моделями, поскольку те не получают преимуществ обучения на этой библиотеке.

Даже Arcana Labs, создавшая в качестве демонстрации возможностей своей мультимодельной платформы короткометражку «Охотник за эхом» (Echo Hunter), столкнулась с ограничениями современного ИИ. Янгер отметил, что даже при использовании моделей, обученных на людях, теряется часть актёрской игры, и вновь подчеркнул важность актёров и других творческих специалистов для любого проекта.

По словам Янгера, на данный момент наиболее эффективное применение технологии — это использование ИИ для таких задач, как изменение фона или создание цифровых моделей конкретных съёмочных площадок. Это мелкие детали, физическое воссоздание которых традиционно отнимает много времени и денег. Но даже в этом процессе он рекомендует работать с платформой, способной использовать несколько ИИ-моделей, а не одну.

Генеративный ИИ и то, что именно можно использовать для обучения моделей, находится в «серой» правовой зоне, где целые армии юристов ведут ожесточённые бои в судах по всей стране. Во вторник Walt Disney, NBCUniversal и Warner Bros. Discovery подали иск против китайской ИИ-компании MiniMax за нарушение авторских прав — и это лишь последний из череды исков, поданных медиакомпаниями против ИИ-стартапов.

А было ещё и судебное решение, согласно которому ИИ-компания Anthropic имела право обучать свою модель на купленных ею книгах. Это создало потенциальную лазейку, позволяющую обходить необходимость заключать широкие лицензионные соглашения с издателями — и этот прецедент потенциально может быть применён и к другим видам медиа.

— В ближайшем будущем нас ждёт много судебных разбирательств, которые решат, достаточно ли одного лишь авторского права, чтобы дать ИИ-компаниям право использовать контент для обучения своих моделей, — утверждает Сейли.

Другая «серая» зона — обладает ли Lionsgate полными правами на собственные фильмы, и не существуют ли смежные права, которые необходимо урегулировать с актёрами, сценаристами или даже режиссёрами в отношении конкретных элементов этих фильмов, таких как внешность или даже отдельные черты лица.

Сейли полагает, что в различных студиях, скорее всего, идёт внутренняя борьба о том, как далеко можно зайти, причём юристы склоняются к осторожности и предпочитают «сначала спросить разрешения, а не просить прощения».

Джейкоб Ноти-Виктор, профессор юридической школы Кардозо, сказал, что был удивлён комментарием Бёрнса в статье Vulture.

Профессор пояснил, что в зависимости от характера такого фильма и степени участия человека в его создании, он может не подпадать под защиту авторского права. Бюро по авторским правам США предупреждало об этом в отчёте, опубликованном в феврале, заявив, что для получения защиты авторских прав создателям придётся доказать, что в создание проекта, помимо ИИ-запроса, был вложен значительный объём человеческого труда.

— Я думаю, студии будут опираться на то, что им принадлежит интеллектуальная собственность, на основе которой работает ИИ, но само произведение не будет иметь полной защиты авторских прав, — пояснил он. — Простой ввод запроса, как описал тот руководитель, приведёт к авторскому праву, дырявому, как швейцарский сыр.