Cualquiera que tenga la más mínima idea de producción cinematográfica puede reírse ahora. Después de una serie de escándalos de #metoo que continúan descubriendo el tejido profundamente corrupto de Hollywood y el paisaje circundante, es difícil tomar en serio las historias de Star Trek sobre herramientas presupuestarias iridiscentes. Estas historias, además, carecen completamente de detalles: Netflix es conocido por su falta de voluntad para revelar las calificaciones reales de sus productos, por lo que un cubo de seis lados puede generar soluciones artísticas a sus fabricantes con el mismo éxito. Lo que, por supuesto, no significa que no se esté trabajando en esta dirección. Además, no solo Netflix y otros gigantes, sino también las pequeñas empresas están tratando de construir su modelo de negocio sobre la base de las predicciones de las máquinas.
En términos generales, el proceso se organiza de la siguiente manera: personas especialmente contratadas ven una gran cantidad de películas y series de televisión populares y aleatorias, notando sus numerosas características, filmado por una mujer, dura 98 minutos, no hay violencia física, no hay estrellas, el presupuesto es tal y tal, las tarifas son tal y tal, la acción tiene lugar en Nueva York (y más allá, en la medida en que lo permita la imaginación de los actores directos y sus gerentes). Paralelamente, se analizan todo tipo de fuentes abiertas de información estructurada como IMDB e Internet en general para obtener reseñas de espectadores, palabras clave y otras conexiones con el mundo exterior. Además, entran en juego algoritmos específicos para tareas específicas, pero, si simplificamos, el aprendizaje automático moderno en esta área se reduce cada vez más a resolver el problema de continuar la secuencia.
Qué hay que hacer cuando uno, el otro y el tercero ya se han hecho. El ejemplo más obvio de tal tarea es la generación de texto, y la solución más prometedora en este momento es el modelo GPT-3, que puede tener en cuenta más de 170 mil millones de parámetros. La última cifra, por supuesto, suena un poco cómica: el contexto matemático y los modelos modernos del cerebro humano imponen sus propios estándares, pero entre otras cosas, estamos hablando de alguien que se resbala en una cáscara de plátano para diversión del público.
En teoría, esta es, por supuesto, una forma de escribir guiones automáticamente, así como grabarlos (y verlos) automáticamente. En la práctica, la gente sigue escribiendo y filmando películas, pero si hablamos de Netflix, las máquinas aún resuelven algunas de las tareas artísticas tradicionalmente humanas. Según los empleados de la empresa, la inteligencia artificial se utiliza para crear tráileres, carteles, así como en algunas etapas de instalación. Volviendo a los temas de la preproducción y al pensamiento de los productores, Netflix asegura que tienen herramientas a su disposición para buscar localizaciones para el rodaje, así como para formar equipos de filmación, en función de los horarios de empleo de determinadas personas. Debe tenerse en cuenta, sin embargo, que un productor de contenido para Netflix, si lograba convertirse en uno,y sin herramientas especiales, tiene una gran cantidad de privilegios: los horarios de los actores y los accesorios de iluminación, aunque son algo serio, aún son capaces de adaptarse a las necesidades de las personas con dinero y llegar a una gran audiencia.
Sin embargo, el principal orgullo de Netflix como empresa de tecnología en la actualidad es su sistema de recomendación. Hay informes del 80% de los proyectos comercialmente exitosos de Netflix debido a la forma en que las películas y las series de televisión se conectan con las audiencias potenciales, es decir, 4 de cada 5 películas y series de televisión producidas por la compañía están superando los costos. Dejaremos los detalles de cómo - y si es posible en absoluto - probar esto al pagar una suscripción a todo el catálogo, algo más es más interesante aquí. Es decir, cómo se organizan estas recomendaciones. En general, no puede haber ninguna novedad en la actividad de, digamos, una carpa con videos de los años 90. La única pregunta es qué tan profundo estamos listos para bucear.
No se necesita mucho cerebro y potencia de máquina para poner Friends en la página principal, pero ninguna compañía que haya emitido Friends antes de Netflix fue valorada en $ 26 mil millones. No es broma, en marzo la compañía se vio obligada a reducir un 25% el ancho de banda de sus canales europeos para que Internet no se rompiera. Con todo el escepticismo posible sobre en qué construye la empresa su imagen pública, es difícil negar lo obvio: una gran cantidad de personas no solo ven programas de televisión, sino que ven Netflix específicamente.
Un concepto clave para Netflix (y, por supuesto, muchos otros) en términos de organización empresarial es el comportamiento del usuario. Si piensa un poco en cuál es el comportamiento de una persona que mira televisión por Internet, en la imaginación aparece un conjunto de acciones bastante simple: vaya al sitio, desplácese por la página principal, haga clic en algún lugar, regrese, elija algo, mire algo , en algún momento detenga, renueve o cancele su suscripción y así sucesivamente. Por supuesto, todas estas y muchas otras actividades son monitoreadas y analizadas. Y cuando se superponen al conjunto de todo tipo de etiquetas descritas anteriormente que marcan películas y programas de televisión, se convierten en una colección de datos sin precedentes sobre quién y cómo ve los productos de Netflix. Y sobre la base de esta base, la invención de las "próximas acciones" de la empresa se produce durante todo el día.
Todo, desde la concesión de licencias al contenido hasta mostrarlo en el teléfono del espectador, está relacionado de alguna manera con estos datos. A medida que crecen más datos y mejoran los algoritmos para su manejo, no parece inalcanzable un escenario en el que incluso en nuestro siglo la tarea de producir una película puede ser confiada por completo al mundo de los robots. Y es este, aunque condicional (¿qué tipo de películas serán?) El realismo lo que asegura el crecimiento continuo de todos los indicadores de Netflix como negocio. Sin embargo, también hay innumerables factores limitantes, de los cuales me gustaría detenerme en uno en detalle: la resistencia del material.
En los últimos años, ni una sola conversación sobre el destino del video en Internet puede estar completa sin mencionar la red social TikTok. Videos cortos de todo el mundo giran a velocidades increíbles y una cantidad increíble de teléfonos inteligentes (estamos hablando de mil millones) a instancias de, al parecer, todos los mismos algoritmos. Pero Tiktok (y en este sentido, podemos hablar de YouTube) no solo tiene mil millones de usuarios, sino aproximadamente la misma cantidad de videos. Además, los videos son tan breves que está bien hablar de intentos a su costa, ni siquiera para captar la atención, sino directamente para incluir neuronas específicas en el cerebro del espectador. Pero dado que el espectador en este caso es casi igual al creador, es decir, el productor, las herramientas analíticas son mucho más transparentes en su caso y, de hecho, su efímero.
Sí, etiquetas, sí, la cantidad de vistas y números similares, junto con datos demográficos sobre los espectadores: todo esto se puede aplicar y construir su imperio TikTok, pero en general, TikTok sigue siendo un carrusel de imágenes demasiado rápido para algún tipo de enfoque comercial. interesante para hablar. Por lo tanto, Tiktok resulta ser, en primer lugar, una prueba de la capacidad de construir conexiones entre millones de personas, en el camino, entretenerlas o informar sobre algo importante. Y de hecho, esto no es diferente de lo que hace el mismo Netflix. Excepto por una cosa: Netflix muestra películas y series de televisión, que son cosas demasiado arraigadas en las estructuras y velocidades dramáticas del pasado. Mientras Al Pacino camina desde la mesa del restaurante hasta el baño, puedes ver 4 tiktoks.
Esos miles de películas y programas de televisión disponibles en todo momento en Netflix no pueden ofrecer el mismo modelo de consumo que Tiktok o incluso Youtube. En primer lugar, los programas de televisión, incluso los más cortos, todavía no son producto de una plataforma específica asignada a una marca. Al mismo tiempo, los videos cortos producidos y descargados por usuarios comunes son como juegos de ajedrez o, más a menudo, movimientos individuales en ellos, es decir, casos en un mundo especial, incluso si este mundo iguala a los gatos dormidos y a los políticos que discuten entre sí. ...
Tiktok, por supuesto, no habría aparecido sin muchos años de filmación de videos en teléfonos móviles, pero lo que esta red social está llena hoy en día son principalmente los productos del deseo de crear un video para Tiktok, que solo puede superar el contexto original con un ángulo de visión especial. Es diferente con Netflix. La serie "Black Mirror" no puede ser igual a "El Padrino" no porque una obra sea mejor que la otra, sino porque son demasiado largas para no perder la conexión formal entre sí en los créditos finales. Netflix, sin duda, marca el estado de la comodidad, en el sentido cotidiano: la casa tiene agua caliente y Netflix.
Pero, seamos honestos, el agua caliente es un poco más simple. Docenas y cientos de actores, decorados, pases de cámara, vueltas con la realidad circundante e incluso asociaciones que surgen sobre la visualización, todo esto en conjunto no produce un efecto comparable al agua caliente en la ambigüedad. El secreto que mejor guardan los productores de contenido suena así: si miras todas las series del mundo, no habrá absolutamente nada. Y sí, quizás hace 18 años era posible saber mediante expresiones faciales si una persona vio el episodio Brigade de ayer o no, pero en la situación de una matriz superpersonalizada de servicios de Internet por la mañana, solo se puede esperar la capacidad de comprender aproximadamente cuántas horas durmió una persona.Por lo tanto, la capacidad de imaginar la situación de la existencia del cine automático puede equipararse a la posibilidad de no imaginar nada en absoluto, y la victoria de las máquinas sucederá mucho más rápido a través de tiktok.
Esta lógica, por supuesto, falla si uno percibe a Netflix como una máquina para la producción de detalles; por ejemplo, si una persona ha alcanzado tal nivel de organización de su vida en el que solo necesita un episodio de una serie de comedia relativamente buena de la televisión por día, entonces es más fácil comenzar Netflix ahora. al presupuesto de por vida. Pero si miras la política de Netflix o al menos su página de inicio, se vuelve obvio que la compañía está apostando principalmente por la persona a la que le gustaría tomar una decisión, de ahí todos los experimentos con la formación de categorías, miniaturas, avances y otros medios de autoexpresión en un modelo bastante primitivo. un mercado libre creado con la última tecnología. Los objetos del catálogo de Netflix compiten interminablemente entre sí y, en general, eso es todo,lo que necesita saber sobre la estructura de esta plataforma, al igual que sobre el dispositivo de muchas otras.
Sí, estrictamente hablando, las series no hacen que una persona sea más limpia ni más inteligente, por lo tanto, deben producirse, ya que, en principio, tan populares, deben estar lo más libres de polvo posible. Sin embargo, pertenecer a una determinada comunidad y, si se quiere, la moralidad puede hacer que una persona sea más inteligente y limpia, y aquí, como producto cultural, los programas de televisión ciertamente tienen algo que decir, principalmente porque hay algo que decir a sus creadores. La singularidad de la situación actual es que esta conversación se ha acelerado y crecido increíblemente en escala. Pero, como podemos ver en comparación con Tiktok, Netflix puede no ser capaz de hacer frente con precisión al aumento de la velocidad, pero quién sabe, tal vez la audiencia ya no lo haga y el paso del actor olvidado de una parte del restaurante a otra será lo que mantendrá. el mundo a una velocidad cómoda para la existencia.
