Ben Affleck, son röportajlarından kesitlerin yayılmasının ardından sinema yıldızlığından teknik tartışmaların odağına dönüştü. Bu kesitlerde makine öğrenimi, sinir ağları, transformatörler, tensörler, grafik işlem birimleri ve çıkarım gibi kavramları açıklıyordu. Konuşması terimlerle sınırlı kalmadı; bunları doğrudan görsel efektlerin iş akışına ve film yapımına bağladı.
GQ dergisinin One More Question serisindeki görünümü sırasında Affleck, çocukluğundan beri bilgisayarlara ilgi duyduğunu ve film yapımının analog filmden dijitale geçişinin kendisini teknik alana daha derinlemesine yönelttiğini söyledi. Ayrıca basit Python betikleri yazabildiğini ve makine öğrenimi tekniklerinin görsel efektlerde yıllardır kullanıldığını belirtti.
Görüntü analizinden görsel efektlere
Affleck, evrişimli sinir ağlarının, görüntü içindeki unsurların kenarlarını belirlemek gibi örüntüleri ve özellikleri tespit etmek için kullanıldığını; bunun yeşil ekran arka planını ayırıp başka unsurlarla değiştirmeye yardımcı olduğunu açıkladı. Tensörü ise görüntünün; parti numarası, kare ve her pikselin renk değerleri gibi bilgileri içeren dijital temsili olarak tanımladı.
Karmaşık kavramları basit biçimde anlatması, özellikle de terimleri kullanırken röportajı yapan kişiye açıklaması, kesitlerin yayılmasına yol açtı. Ayrıca Hollywood’daki konumundan yararlanarak OpenAI dahil yapay zekâ teknolojileri üzerinde çalışan kuruluşları ziyaret ettiğini ve ardından bu alana doğrudan katılmaya karar verdiğini belirtti.
Genel modellere tamamen güvenmek yerine özel veriler
Affleck, film yapımına yönelik yapay zekâ girişiminin, görüntü, kimlik ve bunlarla bağlantılı haklar gibi konuları dikkate alarak teknolojiyi sanatçılarla bütünleştiren bir yaklaşım geliştirmeye çalıştığını söyledi. Bu amaçla finansman topladığını ve çok sayıda kamera ile ekipman kullanarak yaklaşık sekiz ay boyunca çekim yaptığını, böylece özel bir veri kümesi oluşturduğunu belirtti.
Açıklamasına göre bu veriler, belirli görevleri yerine getirmek üzere ileri aşamalarda açık modelleri eğitmek için tasarlandı; eğitim kodu da üretimdeki pratik kullanımlara hizmet edecek şekilde çıkarım koduna bağlandı. Şirket daha sonra yılın başlarında Netflix’e satıldı. Raporlarda anlaşma için 587 milyon dolar tutarı paylaşıldı, ancak Affleck bu rakamın doğru olmadığını ve şirketin tamamına sahip olmadığını açıkladı.
Pratikte ne değişiyor?
Affleck, Los Angeles’ta düzenlenen Screentime 2026 konferansında Bloomberg’den Lucas Shaw ile yaptığı başka bir konuşmada, açık kaynak modellerin alınıp ağırlıklarının değiştirilmesine ve ardından sinemaya özgü ölçütlere göre eğitilmesine dayanan bir yöntemi anlattı. Açıklamasına göre film yapımcısı kendi çalışmasını elinde tutabilir ve bir film ya da üzerinde çalıştığı görev için özel olarak eğitilmiş bir modelin ortaya çıkardığı bilgiden yararlanabilir.
Affleck bu yaklaşımı, yapay zekânın post prodüksiyon aşamasında yardımcı olduğu Animals filminde kullandı. Bu görüşün önemi, yapay zekâyı film yapımının kapsamlı bir alternatifi olarak değil, yapım ekibinin belirlediği veriler ve bağlamlar üzerinde eğitilen uzmanlaşmış bir araç olarak sunmasıdır. Ancak yazı, kullanılan modelin ayrıntılarını ya da verilerin niteliğini ve kullanım haklarını açıklamıyor; bunlar, bu yaklaşımın pratikte değerlendirilmesi açısından temel önemini koruyan noktalar.
Riskler konusunda ise Affleck, «Skynet» benzeri senaryolardan değil, yapay zekânın eğitim üzerindeki etkisinden, sorumlu kullanımdan ve “öğrenilmiş çaresizlik” olarak nitelendirdiği durumdan endişe ettiğini söyledi. Ayrıca teknolojinin film yapım sektörünü kayda değer biçimde ele geçirmeyeceğini, aksine ona ekleneceğini düşündüğünü belirtti.