原來這部電影18禁？用神經(jīng)網(wǎng)絡“看”劇本，AI秒給預測評級

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來源：techxplore

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電影評級可以決定一部電影對消費者的吸引力和潛在觀眾的規(guī)模。因此，評級對電影的底線是有影響的。通常情況下，工作人員會做一項冗長乏味的工作，即根據(jù)整部電影的情況來手動給電影評級，辨別電影中是否存在暴力、藥物濫用和色情內容。

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現(xiàn)在，南加州大學維特比工程學院(USC Viterbi School of Engineering)的研究人員研究出一款人工智能工具，可以根據(jù)電影劇本，在一個場景拍攝前，幾秒鐘內對電影內容進行評級。

這種方法可以讓電影執(zhí)行人員在一個場景拍攝之前對腳本進行適當?shù)木庉嫞瑥亩軌蝾A先按照需要來設計電影評級。除了潛在的經(jīng)濟影響之外，這種即時反饋還能讓故事講述者和決策者反思他們?yōu)楣妱?chuàng)作的內容，以及這些內容可能對觀眾產(chǎn)生的影響。

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Niki＆CL Max Nikias工程學教授Shrikanth Narayanan以及來自USC Viterbi信號分析和解釋實驗室（SAIL）的研究人員將人工智能應用于腳本，證明了語言線索可以對于以下場景有效地發(fā)出信號：有關電影人物即將采取的暴力行為，藥物濫用和色情內容（通常是電影評級的基礎的行為）。

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通過神經(jīng)網(wǎng)絡處理，掃描出所表達的語義和情緒，將單詞和短語自動歸類敏感內容

使用常識媒體(Common Sense Media，一家為家庭和學校評級并提供建議的非盈利組織)確定的992個包含暴力、藥物濫用和性內容的電影劇本，SAIL研究團隊訓練人工智能識別相應的風險行為、模式和語言。

AI工具將所有的腳本作為輸入接收，通過神經(jīng)網(wǎng)絡進行處理，并對其進行掃描以獲取影片中所表達的語義和情感。在這個過程中，它將句子和短語分類為積極的、消極的、帶有攻擊性以及其他描述。這個AI工具可以自動將單詞和短語分為三類：暴力、毒品和色情內容。

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這項研究的首席研究員，南加州大學維特比工程計算機科學博士研究生Victor Martinez表示，“我們的模型著眼于電影劇本，而不是實際的場景，例如在生產(chǎn)過程中后期會發(fā)生槍響或爆炸聲，這有助于在制作之前就判斷出等級，以幫助電影制片人確定暴力程度以及是否需要調低暴力程度。”

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該研究團隊還包括電子與計算機工程、計算機科學和語言學教授Narayanan，南加州大學維特比分校電子與計算機工程博士候選人Krishna Somandepalli，以及加州大學洛杉磯分校心理學系教授Yalda T. Uhls。他們發(fā)現(xiàn)在對危險行為的描述之間有許多有趣的聯(lián)系。

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“在一部典型的關注藥物濫用的電影中，其藥物濫用的內容和色情內容的數(shù)量似乎是相關的，無論是有意還是無意。”Martinez說道。

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另外，研究人員還發(fā)現(xiàn)，“電影制作人會用藥物濫用和色情內容的聯(lián)合描繪來彌補較低程度的暴力內容。”

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此外，盡管許多電影都包含了猖獗的吸毒和性內容，但研究人員發(fā)現(xiàn)，一部電影不太可能出現(xiàn)這三種危險行為都很高的情況，這可能是由于美國電影協(xié)會(MPA)的標準。

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他們還發(fā)現(xiàn)了風險行為和MPA等級之間一個有趣的聯(lián)系。隨著色情內容的增加，MPA似乎不太重視暴力/物質濫用內容。因此，不考慮暴力和濫用藥物的內容，一部含有大量色情內容的電影很可能會被評為R級。

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Narayanan說：“在SAIL，我們正在為這個創(chuàng)意行業(yè)的所有利益相關者——作家、電影制作人和制片人——設計基于人工智能的技術和工具，以提高人們對在電影中講述他們的故事的各種重要細節(jié)的認識。”

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“我們感興趣的不僅是講述者編織故事的視角，”Narayanan說，“我們還想了解故事對觀眾的影響，以及從整個經(jīng)歷中獲得的‘收獲’。比如，通過識別負面刻板印象，這樣的工具將有助于提高人們對社會意義的認識。”

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Martinez補充說：“將來，我有興趣研究那些少數(shù)群體中的典型案例，特別是在暴力、色情和毒品案件中。”

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