電影分級通常可以決定一部電影對消費者的吸引力和潛在觀眾的規模。因此，分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，即根據整部電影的情況來手動給電影分級，辨別電影中是否存在暴力、毒品和性愛內容。
現在，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慧工具，可以根據電影劇本，在一個場景拍攝前，幾秒鐘內對電影內容進行分級。
這種方法可以讓電影執行人員在一個場景拍攝之前對腳本進行適當的編輯，從而能夠預先按照需要來設計電影分級。除了潛在的經濟影響之外，這種即時反饋還能讓故事講述者和決策者反思他們為公眾創作的內容，以及這些內容可能對觀眾產生的影響。
Niki＆CL Max Nikias工程學教授Shrikanth Narayanan以及來自USC Viterbi訊號分析和解釋實驗室（SAIL）的研究人員將人工智慧應用於腳本，證明了語言線索可以對於以下場景有效地發出訊號：有關電影人物即將採取的暴力行為，藥物濫用和色情內容（通常是電影分級的基礎的行為）。
通過神經網路處理，掃瞄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，一家為家庭和學校分級並提供建議的非盈利組織）確定的992個包含暴力、毒品和性愛內容的電影劇本，SAIL研究團隊訓練人工智慧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，透過神經網路進行處理，並對其進行掃瞄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。
這項研究的首席研究員，南加州大學維特比工程電腦科學博士研究生Victor Martinez表示，「我們的模型著眼於電影劇本，而不是實際的場景，例如在生產過程中後期會發生槍響或爆炸聲，這有助於在製作之前就判斷出等級，以幫助電影製片人確定暴力程度以及是否需要調低暴力程度。」
該研究團隊還包括電子與電腦工程、電腦科學和語言學教授Narayanan，南加州大學維特比分校電子與電腦工程博士候選人Krishna Somandepalli，以及加州大學洛杉磯分校心理學系教授Yalda T. Uhls。他們發現在對危險行為的描述之間有許多有趣的聯繫。
「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量似乎是相關的，無論是有意還是無意。」Martinez說道。
另外，研究人員還發現，「電影製作人會用藥物濫用和色情內容的聯合描繪來彌補較低程度的暴力內容。」
此外，儘管許多電影都包含了猖獗的吸毒和性內容，但研究人員發現，一部電影不太可能出現這三種危險行為都很高的情況，這可能是由於美國電影協會（MPA）的標準。
他們還發現了風險行為和MPA等級之間一個有趣的聯繫。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。
Narayanan說：「在SAIL，我們正在為這個創意行業的所有利益相關者——作家、電影製作人和製片人——設計基於人工智慧的技術和工具，以提高人們對在電影中講述他們的故事的各種重要細節的認識。」
「我們感興趣的不僅是講述者編織故事的視角，」Narayanan說，「我們還想瞭解故事對觀眾的影響，以及從整個經歷中獲得的『收穫』。比如，透過辨識負面刻板印象，這樣的工具將有助於提高人們對社會意義的認識。」
Martinez補充說：「將來，我有興趣研究那些少數群體中的典型案例，特別是在暴力、色情和毒品案件中。」
- 資料來源：AI tool may predict movies' future ratings
- 本文授權轉載自大數據文摘