Fra selvkørende biler til ansigtsregistrering. Fra eksamensskrivning til kundeservice. AI er en global megatrend, der allerede nu påvirker alle eksisterende brancher, arbejdspladser og menneskers hverdag og livsstil.

Men hvad med videoproduktion? Hvordan har AI en indflydelse på arbejdet med at producere det video og film, som vi udfører for vores kunder? Det spørgsmål fylder formegentlig en del for enhver person, der arbejder med videoproduktion. Lad os derfor prøve at kigge nærmere på, hvordan AI påvirker og bruges indenfor film- og videoproduktion. Her hos FORMAT har vi nemlig prøvet forskellige løsninger af, for at se, hvad der fungerer. Og ikke mindst: Hvad der ikke fungerer.

Preproduktion: Copywriting, manuskriftarbejde og storyboarding.

Copywriting, manuskriftarbejde og storyboarding er det vi – inden for videoproduktion – kalder preproduktion. Det er her det kreative og fortællermæssige fundament udarbejdes og gennemtænkes. Hvad ønsker vi at fortælle? Hvordan skal den endelige film se ud? Hvordan skal videoproduktionen planlægges og udføres?

Her har vi forsøgt os med forskellige AI-værktøjer (som eksempelvis ChatGPT) i forhold til udarbejdelse af manuskrift og copywriting. Om end vi med AI’s hjælp kunne opnå inspiration og et ramme-mæssigt udgangspunkt, så har oplevelsen været, at den kunstige intelligens til tider udtrykker sig generisk, upersonligt og i floskler. Derfor har AI ikke kunne udføre en reel arbejdsopgave a substantiel værdi, når det kommer til manuskriftarbejde og copywriting.

I forhold til storyboarding har vi afprøvet AI-værktøjet Katalist på forskellige projekter. Her kan man med hjælp af udarbejdede manuskrifter prompte programmet til at lave et visuelt oplæg, der kan hjælpe med at visualisere de konkrete optagelser, der skal udføres i videoproduktionen. Her måtte vi sande, at den krævende prompting og programmets evne til at ramme ens egne visualiseringer ramte meget skævt. I stedet bruger vi Stock-tjenester som eksempelvis Artist til at finde reelt udførte videooptagelser som brug til storyboard, moodboard og visualisering, når vi planlægger en videoproduktion.

Produktion: Videooptagelser og AI-genererede avatars.

På trods af AI’s endnu manglende brugbarhed i videoproduktionens preproduktionsfase har vi udviklet en robot, der nu fremover instruerer, filmer og udfører samtlige videooptagelser – som erstatning for os… Okay, dårlig joke. Men pointen lyser klart: Det kræver mennesker at håndtere og filme med et kamera.

Til gengæld har vi eksperimenteret med AI-genererede avatars og videoer. Dette område er et emne, der generelt fylder meget i det mere sociale og offentligt perspektiv. Vi har formegentligt alle sammen set yderst realistiske AI-videoer at Trump og Putin, der holder i hånd, mens de går en tur på stranden. Og på området her, går det rigtig stærkt. Teknisk set er man meget tæt på at ramme et ultra-realistisk levende billede. Vi har her afprøvet Artlist.io’s AI-video-værktøj samt andre AI-video-tjenester. Hele problematikken i brugen af AI-videoer samt det uautencitet, der er forbundet hermed, gør dog, at brugen heraf slet ikke er relevant på den korte bane. Muligvis kan teknologien benyttes i relation til korte, små one-shot-videoer, hvor det humoristiske i at bruge AI-video udtrykkes tydeligt, og hvor benyttelsen af AI tydeligt fremgår – muligvis som en del af hele historiefortællingen.

Postproduktion: Undertekstning, voice-overs og animationer.

Når videoproduktionen begynder at gå ind i postproduktionen, begynder der for alvor at være muligheder. Den aller-mest omfattende del af postproduktionen er ubestridt redigering og colorgrading. Her er vi langt fra automatisering og kunstig intelligens. Der skal hænder og hjerne til at klippe, klistre, vurdere og ikke mindst tænke kreativt. Redigeringsarbejdet trækker nemlig tråde helt tilbage til preproduktionen, hvor den fastlagte forståelse og tilgang til den grundlæggende fortælling og kundens overordnede ønske og behov med videoproduktionen blev etableret. Det er svært at lære en AI-tjeneste på nuværende tidspunkt.

Når det så er sagt, så har vi fundet en fornuftig ressource i at bruge AI til udarbejdelse af voice-overs. Her er en AI-genereret stemme utrolig tæt på at ramme klangen fra en ægte menneskestemme. Også her har vi brugt artlist.io. Hvis man på forhånd godt ved, at stemmen er AI-produceret, så kan der her og der være konturer, hvor det generiske udtryk skinner igennem. Ved man dog ikke på forhånd, at det er en AI-genereret stemme, så vil jeg vove at påstå, at det er tæt på umuligt at høre forskel. Dog er det kun engelske stemmer, der endnu er realistiske nok til at kunne benyttes.

I forhold til undertekstning findes der integrerede værktøjer i selve redigeringsprogrammet (vi bruger DaVinci Resolve), som forsøger at matche underteksterne med det, der bliver sagt i videoen. Det er ikke altid, at underteksterne passer til det, der bliver sagt – og ofte er opdelingen af underteksterne ikke ideelt placeret i forhold til at kunne læse underteksterne optimalt. Så også her skal der en menneskelig arbejdsindsats til for at gøre resultatet tilfredsstillende.

Opsummering: Fejl, mangler og fremtiden.

Alting starter simpelt. Og ligesom med andre teknologiske landvindinger, gennemgår brugen af AI til videoproduktion en selvforstærkende udvikling. Den stigende brug og hermed data og forfining akkumulerer en stadig hurtigere fremdrift. Og selvom at vi allerede nu har integreret præmissen om at indtænke AI i vores arbejde med videoproduktion, så ligger de radikale ændringer stadigvæk nogle år ude i fremtiden.

Hvis historien har lært os noget som helst, så må det være, at det er naivt at tro, at man ikke skal eller kan imødekomme teknologisk og innovativ udvikling. Det nytter ikke meget at lade udviklingen forbipassere og ikke tilpasse sig dets muligheder. Derfor er det i sig selv også en interessant betragtning at vide, at vi lige nu betræder den spæde begyndelse for AI’s indtog, når det kommer til videoproduktion.