Бен Аффлек превратился из кинозвезды в объект технических обсуждений после распространения фрагментов недавних интервью, в которых он объяснял такие понятия, как машинное обучение, нейронные сети, трансформеры, тензоры, графические процессоры и инференс. Его рассказ не ограничивался терминологией: он напрямую связывал эти понятия с рабочими процессами создания визуальных эффектов и кинопроизводством.
Во время выступления в рамках серии One More Question журнала GQ Аффлек сказал, что интересовался компьютерами с детства, а переход кинопроизводства с аналоговой плёнки на цифровой формат подтолкнул его глубже изучить техническую сторону. Он также упомянул, что умеет писать простые скрипты на Python и что технологии машинного обучения уже много лет используются в визуальных эффектах.
От анализа изображений к визуальным эффектам
Аффлек объяснил, что свёрточные нейронные сети использовались для обнаружения закономерностей и признаков, например для определения границ объектов внутри изображения, что помогает отделить фон с зелёным экраном и заменить его другими элементами. Он также описал тензор как цифровое представление изображения, содержащее такие сведения, как номер партии, кадр и значения цветов каждого пикселя.
Простота, с которой он излагал сложные понятия, способствовала распространению фрагментов, особенно потому, что во время разговора он объяснял термины интервьюеру. Он также отметил, что использовал своё положение в Голливуде, чтобы посещать организации, работающие над технологиями искусственного интеллекта, включая OpenAI, прежде чем решил непосредственно участвовать в этой сфере.
Специализированные данные вместо полной зависимости от общих моделей
Аффлек сказал, что его стартап в области искусственного интеллекта для кинопроизводства стремился разработать подход, объединяющий технологии с работой художников и учитывающий вопросы изображения, идентичности и связанных с ними прав. С этой целью, по его словам, он привлёк финансирование и на протяжении примерно восьми месяцев проводил съёмки с использованием большого количества камер и оборудования, чтобы создать собственный набор данных.
Согласно его объяснению, эти данные предназначались для обучения моделей с открытыми весами на продвинутых этапах с целью выполнения конкретных задач, при этом код обучения связывался с кодом инференса для практического применения в производстве. Позднее компания была продана Netflix в начале года. В сообщениях фигурировала сумма сделки в 587 миллионов долларов, однако Аффлек сказал, что эта цифра неверна, пояснив, что не владел компанией полностью.
Что меняется на практике?
В другом разговоре с Лукасом Шоу из Bloomberg во время конференции Screentime 2026 в Лос-Анджелесе Аффлек описал метод, основанный на использовании моделей с открытым исходным кодом, изменении их весов и последующем обучении в соответствии с конкретными кинематографическими критериями. Согласно его объяснению, создатель фильма может сохранить свою собственную работу и воспользоваться знаниями, полученными в результате обучения модели, специально предназначенной для фильма или выполняемой задачи.
Аффлек применил этот подход в своём фильме Animals, где искусственный интеллект помог на этапе постпродакшна. Важность этой идеи заключается в том, что искусственный интеллект представляется не универсальной заменой кинопроизводству, а специализированным инструментом, который обучается на данных и в контекстах, определяемых производственной командой. Однако материал не раскрывает подробностей об использованной модели, характере данных и правах на их использование — эти вопросы остаются ключевыми для практической оценки данного подхода.
Что касается рисков, Аффлек сказал, что его не беспокоят сценарии, подобные «Skynet», а скорее влияние искусственного интеллекта на образование, ответственное использование и то, что он назвал приобретённой беспомощностью. Он также считает, что технология не окажет значимого влияния, захватив кинопроизводство, а станет его дополнением.