Иногда самый неожиданный голос в разговоре про искусственный интеллект звучит убедительнее профильных спикеров. На этой неделе в сеть разошлись ролики с Беном Аффлеком, где актёр подробно и грамотно рассуждает о машинном обучении, нейросетях, трансформерах и GPU. Выяснилось: человек, которого полгода назад весь интернет обсуждал как создателя стартапа по AI-кинопроизводству, проданного Netflix за заявленные $587 миллионов, разбирается в теме не для галочки.
В интервью для GQ Аффлек начал с «я с детства увлекался компьютерами», а дальше перешёл на термины вроде свёрточных нейросетей, тензоров и извлечения признаков. Интервьюеру он объяснил, что тензор — это просто числовое представление изображения: кадр, значения RGB по пикселям. По его словам, он даже пишет Python-скрипты, пусть и «довольно паршивые». Погружение началось во времена перехода киноиндустрии с плёнки на цифру: тогда рабочий процесс визуальных эффектов стал опираться на машинное обучение, и Аффлек втянулся в детали — как нейросети находят границы объектов, чтобы, например, аккуратно убрать зелёный экран и подставить нужный фон.
Дальше больше. Актёр признался, что пользовался статусом голливудской звезды, чтобы получить доступ к разработкам ИИ изнутри, включая визит в OpenAI. Этот интерес вылился в создание собственного стартапа: Аффлек собрал финансирование, восемь месяцев снимал материал на множество камер, чтобы создать датасет для дообучения открытых моделей под конкретные задачи кинопроизводства. Подход принципиальный — не замена художников автоматизацией, а инструмент, который работает «рука об руку» с командой, сохраняя авторские права на результат. Технику он уже применил в постпродакшене своего фильма «Animals», разморозив веса открытой модели и дообучив её под нужный стиль.
Про апокалиптические риски ИИ Аффлек высказался приземлённо: его не пугает Скайнет, а пугает рост числа пятёрок в колледжах на 30% за три года и выученная беспомощность студентов. ИИ в кино, по его мнению, станет дополнением, а не заменой индустрии. История показательна не тем, что звезда освоила модный жаргон, а тем, насколько глубоко технология машинного обучения проникла в ремесло, далёкое от IT, — и насколько органично люди вне технологической тусовки начинают говорить на этом языке.
Во что углубиться:
- Fine-tuning открытых моделей: как разморозка весов позволяет студиям создавать собственные инструменты без обучения с нуля
- AI в Голливуде и споры о likeness-правах актёров: почему датасеты на основе съёмок стали предметом этических дискуссий
- Сделка Netflix и стартапа Аффлека за $587 млн: что компания получила и как планирует использовать технологию