TVBEurope 的 AI 专栏作家 Graham Lovelace 探讨了生成式 AI 如何为流媒体提供全新机遇，并为观众带来全新体验。
长期以来，流媒体与机器学习（人工智能的一个分支，通过预测结果来执行任务）一直保持卓有成效的关系。我们都很熟悉的一个例子就是观众推荐。我们家一直在通过 Sky Stream 观看亚马逊 Prime 上的《行尸走肉》原版套装。通过点赞按钮，我们告知亚马逊和 Sky 我们都喜欢这部剧。
机器学习几乎触及了流媒体业务的方方面面，从观众体验（包括个性化建议和语音搜索）到更高效的视频编码和压缩，再到优化交付。人工智能以人类无法做到的方式分析用户参与度指标，在数据中寻找线索，并在用户可能离开时触发留存策略。客户分析还用于根据观看行为投放定向广告，尽管我们对《行尸走肉》的五个月投入尚未为当地射箭课程、墙壁维修公司或离网能源供应提供服务。人工智能时代的另一个福音是自动生成的元数据。人工智能标记远远超出了手动标记的限制，可以实时记录关键时刻并实现更精确的分类。
虽然这些创新意义重大，但机器学习的稳定伙伴生成式人工智能即将为流媒体提供全新的机会，并为观众提供新的体验。现在你应该知道，生成式人工智能是能够生成内容的人工智能的具体形式：文本、图像、视频和音乐。生成式模型在经过大量数据训练后能够做到这一点——基于单词的信息，例如字幕、概要和脚本以及艺术品、照片和视频。它们分析单词和像素之间的联系，建立难以想象的庞大而复杂的统计相关性集，并根据特定单词或像素簇跟随另一个单词或像素簇的概率，使用它们来创建句子、图像和视频片段。
去年，流媒体中的三种生成式人工智能用例引起了我的注意，2025 年也将是我的关注重点。第一个是 Prime Video 的生成式增强型 X-Ray，这项非常有用的功能可为用户提供有关您刚刚暂停的屏幕上出现的演员的更多信息。现在，借助 X-Ray Recaps，您将能够访问系列、单集或场景中发生的事情的简短摘要，因此如果您错过了某些内容，则无需倒回。巧妙之处在于，虽然它会总结您暂停之前的重要情节，但不会产生剧透——至少，这是计划。生成式人工智能有产生幻觉的习惯，因此避免出现令人震惊的情节是亚马逊需要密切注意的事情。
第二个用例涉及一家智能电视制造商，它做着自联网电视诞生以来所有竞争对手都想做的事情：除了一次性的低利润销售之外，还能创造额外的经常性收入。中国 TCL 是全球第二大电视制造商，它也提供流媒体服务。这并不奇怪，但有一点除外：TCLtv+ 是其免费的广告支持平台，它正在使用生成式人工智能来创作内容。上个月，由该公司的内容加速器 TCL 电影机器制作的五部短片上线，这是 TCL 利用原创内容推动定向广告收入战略的一部分。值得注意的是，对初始片单的评价并不完全是友好的，评论主要集中在该技术的缺点上：角色的外貌会随着场景的变化而变化，他们说话时会转过头，以避免口型同步问题。TCL 毫不掩饰地迈出了这一步，并庆祝生成式人工智能的怪异美学。
第三个用例是旧金山初创公司 Fable Studio 的 Showrunner。它还将播放 AI 生成的节目，但为观众提供一些额外的功能：创作自己的内容、控制对话和方向，并有可能将自己融入角色之中。“我们的愿景是成为 AI 版的 Netflix，”Fable 首席执行官 Edward Saatchi 去年告诉《好莱坞报道》。“也许你看完了正在看的节目的所有剧集，然后点击按钮制作下一集。你可以决定节目的内容，也可以让 AI 自己制作。”这听起来有些异想天开，但有望在 2025 年成为现实。观众是否愿意用更个性化的体验来取代大众观看体验还有待观察。
原文：https://www.tvbeurope.com/artificial-intelligence/opinion-streamers-take-generative-ai-leap
