할리우드 전역에서 매일 수많은 영화 학교 졸업생과 제작 보조원이 각본 판독자로 일합니다. 그들의 일은 매년 제출되는 약 5만 개의 각본에서 원석을 찾아내고 더 추진할 가치가 있는 것이 있는지 표시하는 것입니다. 각 각본은 100~150페이지에 달하며, 각 각본을 읽고 강점과 약점을 요약한 “커버리지”를 작성하는 데 반나절이 걸릴 수 있습니다. 이러한 각본이 1년에 약 50개만 판매되기 때문에 독자는 무자비하게 대처하도록 훈련받습니다.
현재 워너 브라더스와 소니 픽처스와 같은 주요 스튜디오와 협력하여 영화 예산과 흥행 잠재력을 분석하는 영화 중심 기술 회사인 시넬리틱(Cinelytic)은 생성적 AI를 이용해 대본 피드백을 제공하려 하고 있습니다.
오늘 Callaia라는 새로운 도구를 출시했습니다. 아마추어 작가와 전문 각본 독자 모두 각 79달러에 각본을 분석하는 데 사용할 수 있습니다. AI를 사용하여 Callaia는 1분도 걸리지 않아 요약, 비슷한 영화 목록, 대사와 독창성과 같은 영역에 대한 등급, 배우 추천을 포함한 자체 커버리지를 작성합니다. 또한 영화에 자금을 지원해야 하는지 여부에 대한 추천을 하여 “통과”, “고려”, “추천” 또는 “강력히 추천”이라는 등급을 부여합니다. 이 도구의 기반은 ChatGPT의 API로 구축되었지만 팀은 장르 평가 및 영화의 로그라인(한 문장으로 스토리를 요약) 작성과 같은 각본별 작업에 대해 모델을 지도해야 했습니다.
“사람들이 대본을 매우 빨리 이해하는 데 도움이 됩니다.” 영화 프로듀서로서의 경력도 있는 Cinelytic의 공동 창립자이자 CEO인 토비아스 퀘이서는 말한다. “더 많은 스토리와 대본을 살펴보고, 훌륭한 콘텐츠를 찾는 사업에 해로운 요인을 기준으로 제거하지 않아도 됩니다.”
이 아이디어는 Callaia가 마케팅이나 제작에 투자하기 전에 스크립트가 화면에서 어떻게 수행될지 예측할 수 있는 보다 분석적인 방법을 스튜디오에 제공한다는 것입니다. 하지만 이 회사는 스크립트 리더가 영화 제작 과정에서 만드는 병목 현상을 완화하기 위한 것이라고 말합니다. 정리해야 할 엄청난 양의 스크립트가 있기 때문에 많은 스크립트는 알아볼 수 있는 이름이 붙어 있어야만 의사 결정권자에게 전달될 수 있습니다. AI 기반 도구는 스크립트 선택 프로세스를 민주화하고 더 나은 스크립트와 작가를 발견할 수 있게 해줄 것이라고 Queisser는 말합니다.
이 도구의 도입은 AI가 창작자에게 도움이 될지 해가 될지에 대한 헐리우드의 현재 진행 중인 논쟁을 더욱 부추길 수 있습니다. 2022년 후반에 ChatGPT가 공개된 이후, 이 기술은 작가실에서 특수 효과 부서에 이르기까지 모든 곳에서 우려를 불러일으켰으며, 사람들은 그것이 인간의 재능을 저하시키거나 증강시키거나 대체할 것이라고 우려합니다.
이 경우, 칼라이아의 성공 여부는 인간 대본 판독자만큼 중요한 피드백을 제공할 수 있는지 여부에 달려있습니다.
컬럼비아 대학교에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 취득하는 동안 AI가 창작물을 얼마나 잘 분석할 수 있는지 연구한 연구원인 투힌 차크라바티에 따르면, GPT와 다른 AI 모델이 수행하도록 만들어진 것 때문에 이는 어려운 일입니다. 그의 연구 중 하나Chakrabarty와 그의 공동 저자들은 다양한 AI 모델과 창의적 글쓰기 교수와 시나리오 작가를 포함한 인간 전문가 그룹을 통해 48개 스토리의 품질을 분석했습니다. 그 중 12개는 뉴요커 그리고 나머지는 AI가 생성한 것입니다. 그의 팀은 두 그룹이 작품의 질에 대해 사실상 합의하지 않았다는 것을 발견했습니다.
Chakrabarty는 “AI 모델에 당신의 작업의 창의성에 대해 물어볼 때마다, 그것은 결코 나쁜 말을 하지 않을 것입니다.”라고 말합니다. “그것은 항상 좋은 말을 할 것입니다. 왜냐하면 그것은 도움이 되고 예의 바른 조수가 되도록 훈련되었기 때문입니다.”
Cinelytic CTO Dev Sen은 이 특성이 Callaia의 디자인에 걸림돌이 되었으며, 모델의 초기 출력은 지나치게 긍정적이었다고 말했습니다. 이는 시간과 조정을 통해 개선되었습니다. 그는 “우리는 반드시 지나치게 비판적이 되고 싶지는 않지만, 스크립트의 강점과 약점을 모두 지적하는 보다 균형 잡힌 분석을 목표로 합니다.”라고 말했습니다.
독립 영화 감독인 Vir Srinivas는 위에서의 명령 2021년 칸에서 최우수 역사 영화상을 수상한 그는 Callaia의 출력 예시를 보고 AI 모델이 대본을 얼마나 잘 분석할 수 있는지 보기로 했습니다. 저는 그에게 샌프란시스코에서 자기 발견의 여정을 떠난 재즈 트럼펫 연주자에 대한 100페이지 분량의 대본을 모델이 어떻게 만들어냈는지 보여줬고, Cinelytic에서 제공했습니다. Srinivas는 모델이 생성한 커버리지가 시나리오 작가에게 진정으로 도움이 되는 피드백을 제공하기에 충분히 깊지 않았다고 말합니다.
“대본에 너무 문자적으로 접근하고 은유적으로 접근하지 않습니다. 인간 관객이 직관적으로 무의식적으로 하는 일입니다.” 그는 말한다. “마치 외교적으로 행동하고 파장을 일으키지 않도록 강요받는 것 같습니다.”
다른 결함도 있었습니다. 예를 들어, 칼라이아는 영화가 500만 달러에서 1,000만 달러의 예산만 필요할 것이라고 예측했지만 폴 러드와 같은 비싼 A급 배우가 주연에 적합했을 것이라고 제안했습니다.
Cinelytic은 현재 배우 추천 구성 요소를 개선하는 중이라고 말하며, 이 회사는 해당 모델이 주어진 대본을 얼마나 잘 분석하는지에 대한 데이터를 제공하지 않았지만, Sen은 모델을 베타 테스트한 100명의 대본 리더의 피드백이 압도적으로 긍정적이었다고 말합니다. 그는 “대부분이 매우 놀랐습니다. 커버리지가 익숙한 커버리지와 비슷하거나 더 좋았다고 말했기 때문입니다.”라고 말합니다.
전반적으로 Cinelytic은 Callaia를 인간 대본 판독자를 대체하는 것이 아니라 많은 대본에 대한 피드백을 빠르게 제공하는 도구로 홍보하고 있으며, 인간 대본 판독자는 여전히 도구의 결과를 읽고 조정할 것입니다. AI가 창의적으로 효과적으로 쓰거나 편집할 수 있는지 여부가 헐리우드에서 치열하게 논쟁되고 있다는 것을 알고 있는 Queisser는 이 도구를 사용하면 대본 판독자가 뛰어난 대본을 더 빨리 식별하는 동시에 작가에게 효율적인 피드백 소스를 제공할 수 있기를 바라고 있습니다.
“우리 도구를 받아들이는 작가들은 자신의 대본을 다듬고 더 많은 기회를 찾는 데 도움이 되는 무언가를 갖게 될 것입니다.”라고 그는 말합니다. “양쪽 모두에게 긍정적입니다.”
