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Mídia de streaming Connect 2025 apresentou uma sessão sobre o uso de IA generativa em notícias, esportes e entretenimento, moderado por Brian Ring de Anel digital. O painel incluía veteranos da indústria Andy BeachPete Scott de Jogue em qualquer lugare Raffi Mamalian de Sinclair. Eles discutiram o potencial transformador da IA na produção da mídia.
Os principais tópicos incluíram o uso ético da IA, os desafios da dublagem de IA, o futuro do conteúdo personalizado e o futuro do conteúdo personalizado. A sessão destacou a importância da governança na implementação da IA e o papel em evolução dos agentes de IA na criação de experiências dinâmicas e personalizadas da mídia. A discussão enfatizou a necessidade de um equilíbrio entre automação e supervisão humana para manter a autenticidade e a precisão no conteúdo da mídia.
O uso ético de IA
Ring discutiu o acordo recente entre Lionsgate e a empresa de IA Pistaque está centrado na criação e treinamento de um novo modelo de IA que é personalizado no catálogo proprietário da Lionsgate. Ele perguntou a Beach, que está aconselhando Flikforgeuma plataforma de monetização para imagens e vídeos genai, “O que você acha que o Lionsgate quer sair disso? Está apenas recebendo dinheiro para melhorar a ferramenta? Qual é a sua opinião sobre o uso de estúdios para treinar dados e coisas assim? ”
“O Flickforge está trabalhando em uma abordagem ética de IA sobre como permitimos que as pessoas trabalhem com LLMs e IA generativa e ainda mantenhamos a propriedade de sua marca ou até a si mesmas através do que estão fazendo”, disse Beach. “Acho que o que a Lionsgate está procurando aqui é um bom primeiro passo importante para onde todos estão indo. Todo mundo que está sentado em um arquivo de conteúdo agora está tentando acordar e pensar sobre quais são as implicações desse tipo de IP em uma era dos dados e como e onde vão monetizá -lo. Esta não é necessariamente a abordagem certa, mas é um bom começo. Eu acho que provavelmente é mais um teste de qual é o valor disso puramente como dados, não como conteúdo (a ser licenciado) para um acordo em algum lugar, mas é o início de uma direção que vamos ver (mais). ”
Mamaliano de Sinclair falou sobre as implicações éticas da IA na transmissão de notícias. “É uma abordagem delicada, especialmente quando você está lidando com notícias locais”, disse ele. “A comunidade e a autenticidade são fundamentais e você não deseja perder nada disso, influenciando o conteúdo com avatares de mídia gerados por IA e coisas dessa natureza. Haverá uma rampa de tempo antes que o público se sinta confortável com isso. E, obviamente, estamos em um momento muito delicado na televisão de transmissão e, portanto, garantimos que mantenhamos essa autenticidade é importante. Dito isto, existem muitas maneiras diferentes de utilizar a IA para capacitar nossos produtores, nossos jornalistas e coisas dessa natureza para ficar mais imersivo com essa narrativa e fazê -los passar mais tempo indo várias camadas profundamente com uma história específica. ”
Os desafios da dublagem de IA
Ring trouxe alguns dos desafios da dublagem eficaz da IA. Ele perguntou a Mamalian como Sinclair está atualmente lidando com os vários problemas em torno da tradução precisa da IA para sua programação.
“Ano passadoo Canal de tênis estava sendo lançado internacionalmente e queríamos experimentar a dublagem labial, a sincronização labial e a tradução para múltiplos idiomas ”, disse Mamalian. “Lançamos o Tennis Channel International na Alemanha, Áustria, Suíça, Espanha e Índia, e queríamos ver como seria essas traduções e ver se a sincronização labial funcionaria. E em grande parte, fez. Não é instantâneo. Ainda é preciso muito trabalho de edição para garantir que as traduções sejam precisas e sejam cronometradas corretamente porque certas frases serão mais longas em um idioma e mais curtas em outro. E isso pode criar muita inconsistência com a cadência do alto -falante. Também o testamos em um ambiente de mesa redonda. Você tem (um) tipo de situação de interrupção em que todo mundo está conversando um sobre o outro, e tem muita dificuldade (manuseio) isso. Uma solução alternativa que descobrimos foi que, se pudermos pegar os feeds individuais e tê -los separadamente, a IA poderá buscá -lo separadamente e ser capaz de identificar as peças com mais clareza. ”
O futuro do conteúdo personalizado
Ring disse ao painel: “Quais são as outras maneiras de ponta que os LLMs podem ser usados para criar experiências de entretenimento mais dinâmicas e personalizadas para os espectadores?” Ele pediu a Pete Scott, da Play, em qualquer lugar para comentar sobre isso, pois é tão relevante para o que eles fazem.
“Acho que o que você vai começar a ver é quando você pode combinar bancos de dados de afinidades que as pessoas têm, disse Soctt. “Eu sou um fã de LeBron James; Eu amo os Lakers. Eu acho que você verá mais e mais conteúdo de lanches personalizado para todos os usuários. Você está começando a ver um pouco disso na quinta -feira à noite, onde eles estão basicamente personalizando anúncios com base no que comprou na loja da Amazon. Então, se eu sou dono de um animal de estimação e compro comida de cachorro, talvez o anúncio que recebo no AD Break para o futebol de quinta -feira à noite estará no anúncio de animais de estimação em oposição a outra coisa. Você verá grandes modelos de idiomas e os agentes de IA serem os cozinheiros de curta ordem que estão basicamente montando conteúdo personalizado, anúncios, comércio eletrônico etc., para que o usuário mergulhe e esteja mais engajado. ”
Equilibrando a automação e a supervisão humana para manter a autenticidade e a precisão no conteúdo da mídia
A discussão finalmente enfatizou a necessidade de um equilíbrio entre automação e supervisão humana para manter a autenticidade e a precisão no conteúdo da mídia.
Ring disse: “Vamos tomar um pivô um pouco para o mundo rápido. Andy, eu sei que você trabalhou rapidamente, com Fremantleisso foi um pouco mais sobre interatividade, mas por que você não joga aqui um pouco sobre a lista de reprodução da IA, você viu algumas dessas coisas. ”
“Não é um único elemento LLM aqui que estamos falando que junta isso”, disse Beach. “É aqui que o poder de um fluxo de trabalho baseado em agente se reúne porque você precisa de algo que vá e entenda o conteúdo em um nível íntimo, e há realmente duas peças diferentes disso. Há o indexador de vídeo tradicional. Vou fazer uma decomposição baseada em quadros de todas as figuras e entender todos os objetos e a transcrição. Depois, há o entendimento temporal, e isso é mais como o que estamos recebendo com o LLMS hoje, o que (dá) um resumo do que aconteceu em um vídeo. E isso é importante porque captura algo ao longo do tempo. As ferramentas tradicionais de metadados não vão pegar o que um tiro de zoom ou um acidente de carro é porque isso acontece com vários quadros, e eles estão realmente focados na decomposição individual de quadros como parte do que eles fazem.
“Então, essas são as duas primeiras peças do quebra -cabeça que você precisa (ter) agentes que entendam a lente do conteúdo. Então, precisamos de algo como o que Pete estava falando, que me entende intimamente, todos os dados sobre como eu consumi coisas, todos os dados que recebi livremente, tanto o viés quanto as informações imparciais sobre como assisto as coisas. Ele pode dizer que é realmente um fã de LeBron James, mas provavelmente também tem algumas pessoas que odeia, então ele não quer dizer que é fã deles, mas sempre vai se garantir que os assista porque quer verificar o que eles estão fazendo. E isso pode ser uma informação imparcial à qual um sistema presta atenção. E então você começa a fazer a análise. O LLM possui todos os dados desses três vetores diferentes e talvez um pouco do zeitgeist social do que está sendo falado, e isso começa a ser a mistura do que vou ser alimentado.
“Acho que a parte importante disso é que não descemos apenas uma toca de coelho de reforçar constantemente apenas as coisas que você gosta. Parte da personalização também está desafiando você. Quais são as coisas novas que estão fora disso e com que frequência devo injetar algo novo? E isso ajuda a reforçar as coisas que você realmente gosta, ou mostra um novo ramo de algo que você não percebeu que gostava? E é aí que esses sistemas começam a ficar mais sofisticados. ”
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