الذكاء الاصطناعي يهدّد مؤدّي المشاهد الخطرة في هوليوود
تاريخ النشر: 14th, August 2023 GMT
متابعة بتجــرد: بينما يشكل الذكاء الاصطناعي أبرز مخاوف كتّاب السيناريو والممثلين المضربين في هوليوود الذين يخشون أن تحلّ هذه التقنية محلّهم، يرى مؤدّو المشاهد الخطرة أنّها باتت واقعاً قائماً لا مجرّد تكنولوجيا من عالم الخيال.
بهدف توفير المال، تستعين الاستوديوهات منذ فترة طويلة بصور ظلية، يبتكرها جهاز الكمبيوتر في المشاهد القتالية، على غرار ما اعتُمد في مسلسل “غيم أوف ثرونز”، وأفلام كثيرة من عالم مارفل.
ولكن مع ظهور الذكاء الاصطناعي، باتت شركات الإنتاج تختبر تقنيات جديدة، تجعل من الممكن الاستغناء عن البشر، وابتكار مشاهد قتالية معقدة، كتلك التي تظهر مطاردات بالسيارات، أو عمليات إطلاق النار. ومن شأن ذلك تهديد مهنة تأدية المشاهد الخطرة التي من غير الممكن حتى اليوم فصلها عن الأعمال الهوليوودية، والتي تتضمّنها مختلف الأعمال، من الأفلام الصامتة الأولى، وصولاً إلى مشاهد توم كروز الحركية في سلسلة أفلام “ميشن إمباسيبل”.
ويقول منسّق تأدية المشاهد الخطرة فريدي بوسيغيز الذي عمل على أفلام عدة، بينها سلسلة “ترمينايتر”، إنّ “التكنولوجيا تتقدم بوتيرة سريعة، وهذه المرحلة مخيفة جداً لنا”.
وتطلب الاستوديوهات راهناً من مؤدي المشاهد الخطرة الخضوع “لعمليات مسح” أثناء تصوير العمل، بهدف ابتكار نماذج من صورهم ثلاثية الأبعاد، من دون أن توفّر لهم تفسيرات في شأن كيفية استخدام صورهم. ومع تقدم الذكاء الاصطناعي، يمكن استخدام هذه الصور المبتكرة لإنشاء “نسخ رقمية” واقعية جداً لهؤلاء الأشخاص، قادرة على تنفيذ حركات، وإجراء حوارات، استناداً إلى تعليمات يتلقاها الجهاز. ويخشى بوسيغيز من أن تحلّ هذه الصور الرمزية بسرعة محل مؤدي المشاهد الخطرة الأساسيين، المسؤولين عن أدوار صغيرة، كالمشاة الذين يبتعدون في اللحظة الأخيرة أثناء مطاردة ما.
وستتمكن الاستوديوهات قريباً من دمج هذه الصور الرمزية في المشاهد “بفضل المؤثرات الخاصة والذكاء الاصطناعي”، وهو ما سيحرم آلاف المحترفين في المهنة من العمل.
ومع أنّ السيناريو مُزعزعٌ للمهنة، لكنّه ليس سوى الجانب المرئي من المشكلة، على قول مخرج فيلم “غران توريسمو” نيل بلومكامب. وفي فيلمه الذي يستند إلى لعبة فيديو تشكّل سباق سيارات، يقود مؤدو مشاهد خطرة سيارات فعلية في حلبة السباق. ووحده مشهد خطر جداً يتضمّن حادث سير مميتاً، جرى إنتاجه رقمياً.
لكن في غضون عام، يُتوقّع أن يكون الذكاء الاصطناعي قادراً على ابتكار حوادث تصادم ناجمة عن سرعات عالية، بناءً فقط على تعليمات المخرج، بحسب بلومكامب. ويشرح قائلاً: “في هذه المرحلة، نكون قد استغنينا عن مؤدّي المشاهد الخطرة وعن الكاميرات، ولا نضطر كذلك إلى ارتياد الحلبة”، مضيفاً: “سيصبح الأمر مختلفاً جداً”.
ويمثل الذكاء الاصطناعي أحد الأسباب التي تعطي الإضراب الذي يشل الإنتاجات في هوليوود طابعاً وجودياً. وبالإضافة إلى مسألة تقاسم الإيرادات المرتبطة بالبث التدفقي بصورة أفضل، يشكّل وضع ضمانات لتنظيم استخدام الذكاء الاصطناعي نقطة رئيسية في المفاوضات.
منتصف يوليو/ تموز، أكّدت نقابة الممثلين أنها تحارب من أجل عدم إقدام الاستوديوهات على إجراء عمليات مسح للممثلين، واستخدام نسخهم الرقمية “في مختلف مشاريعها المستقبلية وبصورة دائمة”، لقاء أن تدفع لهم مقابل يوم عمل واحد فقط. من جانبهم، يقول أصحاب العمل إنهم اقترحوا على المُضرِبين قواعد واضحة مرتبطة بالموافقة المسبقة والأجور.
وحتى لو كان الذكاء الاصطناعي قادراً على إنتاج مشاهد لمعارك أو انفجارات أو حوادث، يرى بوسيغيز أنّ العنصر البشري يبقى ضرورياً. ويعتبر أنّ “الجماهير لا تزال قادرة على تمييز” المؤثرات الخاصة، وهذا “يؤثر على المُشاهد بطريقة غير مباشرة”. ويشير إلى أنّ إقدام توم كروز على تصوير مشاهد حركية بنفسه، مع مساعدة مؤدي مشاهد خطرة فعليين في “توب غَن” و”ميشن إمباسيبل”، هو نقطة فخر له.
ويضيف المنسق: “لا أعتقد أن هذه الوظيفة ستختفي يوماً ما، لكنّ مجال العمل سيصبح محدوداً” و”أكثر دقة”، في ما يتعلّق بالاستعانة بمؤدي المشاهد الخطرة مع التأثيرات المضافة بواسطة الكمبيوتر، لتصوير أكثر المشاهد خطورة. إلا أنّ هذا الواقع بدأ أساساً يثير مخافة عدد كبير من زملائه الذين انضموا إلى الإضراب. ويقول بوسيغيز: “قابلت عدداً كبيراً من مؤدي المشاهد الخطرة وكانوا خائفين ومتوترين”.
main 2023-08-14 Bitajarodالمصدر: بتجرد
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
هل يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يكون طوق النجاة للمحتاجين؟
نشرت مجلة نيتشر العلمية تقريراً حديثاً يستعرض كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون أداة فعالة في مكافحة الفقر حول العالم، وذلك من خلال تحليل البيانات وتحديد المستحقين للمساعدات بطرق أكثر دقة وسرعة من الأساليب التقليدية.
في أواخر عام 2020، خلال جائحة كوفيد-19، تلقى عشرات الآلاف من القرويين الفقراء في توغو مساعدات مالية مباشرة عبر هواتفهم المحمولة، بفضل نظام ذكاء اصطناعي مبتكر. تم تحويل حوالي 10 دولارات كل أسبوعين إلى حساباتهم الرقمية، وهي مبالغ قد تبدو صغيرة، لكنها ساعدت العديد منهم على تلبية احتياجاتهم الأساسية وتجنب الجوع.
اقرأ أيضاً.. هل يشيخ الذكاء الاصطناعي كالبشر؟ خفايا التقادم الرقمي
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في تحديد الفقراء؟
اعتمدت حكومة توغو، بالتعاون مع علماء من جامعة كاليفورنيا في بيركلي ومنظمة GiveDirectly غير الربحية، على الذكاء الاصطناعي لتحليل صور الأقمار الصناعية وبيانات شبكات الهواتف المحمولة لتقدير مستوى الدخل والفقر في مناطق مختلفة. وبدلاً من استخدام المسوحات الميدانية التقليدية التي تستغرق وقتاً طويلاً وتحتاج إلى موارد ضخمة، استطاع النظام الجديد تحديد الأشخاص الأكثر حاجة بسرعة ودقة أكبر.
وفقاً للمجلة، فإن هذا النهج ساعد في التغلب على تحديات مثل عدم توفر بيانات دقيقة عن الفقراء، وهي مشكلة تواجه الحكومات والمنظمات الإنسانية عند توزيع المساعدات.
هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل الطرق التقليدية؟
حالياً، يعيش نحو 700 مليون شخص حول العالم في فقر مدقع، حيث يحصلون على أقل من 2.15 دولار يومياً وفقاً للبنك الدولي. ومع ذلك، يواجه قياس الفقر وتوزيع المساعدات مشكلات عديدة، منها التكاليف العالية لجمع البيانات وعدم شمول بعض الفئات مثل المشردين أو الأشخاص الذين لا يملكون هواتف محمولة.
يقول الباحث جوشوا بلومنستوك، المتخصص في علوم الكمبيوتر بجامعة كاليفورنيا في بيركلي، إن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في التغلب على هذه المشكلات عبر تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة فائقة، مما يجعل عملية تحديد المستفيدين من المساعدات أكثر كفاءة.
من جهة أخرى، يُحذر خبراء مثل أولا هال، الباحث في جامعة لوند في السويد، من أن الذكاء الاصطناعي ليس مثالياً، فقد تعاني بعض النماذج من التحيز أو عدم الدقة، مما قد يؤدي إلى استبعاد بعض الأشخاص المستحقين للمساعدة.
كيف تطور قياس الفقر عبر الزمن؟
تاريخياً، حاول الباحثون تطوير معايير لقياس الفقر منذ أواخر القرن التاسع عشر. على سبيل المثال، في عام 1901، أجرى عالم الاجتماع البريطاني سيبوم راونتري دراسة ميدانية حول الفقر في مدينة يورك بالمملكة المتحدة، حيث تم تحديد الفقر بناءً على قدرة الأسر على تلبية الحد الأدنى من الاحتياجات الغذائية.
لاحقاً، في عام 1964، اعتمدت الولايات المتحدة مقياس الفقر الرسمي الذي حدد الحد الأدنى من الدخل اللازم لتغطية الطعام والمسكن والنفقات الأساسية، وهو ما تبنته أيضاً دول مثل الهند.
لكن هذه المقاييس لم تعكس الواقع المعقد للفقر، حيث إن امتلاك دخل معين لا يعني بالضرورة القدرة على تأمين الصحة، التعليم، أو المياه النظيفة. ولهذا السبب، طورت الباحثة سابينا ألكاير بالتعاون مع جيمس فوستر ما يُعرف بمؤشر الفقر متعدد الأبعاد MPI عام 2008، والذي يقيس الفقر بناءً على عشرة عوامل مختلفة، مثل التغذية، التعليم، وسهولة الوصول إلى مياه الشرب.
اقرأ أيضاً.. عندما تتحدث الأرض.. هل يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالزلازل؟
هل الذكاء الاصطناعي هو الحل؟
مع التقدم في تقنيات الذكاء الاصطناعي، بدأ الباحثون في استخدام صور الأقمار الصناعية وتحليل البيانات الرقمية لتحديد الفقر بشكل أكثر دقة. على سبيل المثال، أظهرت دراسة أجرتها جامعة ستانفورد عام 2016 أن الذكاء الاصطناعي يمكنه التنبؤ بمعدلات الفقر بدقة مماثلة للمسوحات الميدانية التقليدية، ولكن بتكلفة أقل وبسرعة أكبر.
تتوسع هذه التجارب حالياً، حيث يتم تحليل بيانات الهاتف المحمول، حركة المرور، والإضاءة الليلية لتحديد المناطق الأكثر فقراً، ما يسمح للحكومات والمنظمات الإنسانية بتوجيه المساعدات بشكل أكثر كفاءة.
هل نحن مستعدون للاعتماد على الذكاء الاصطناعي بالكامل؟
رغم الإمكانات الكبيرة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي في مكافحة الفقر، إلا أن هناك تحديات يجب معالجتها، مثل ضمان العدالة في توزيع المساعدات، حماية البيانات الشخصية، وتجنب التحيزات الخوارزمية التي قد تؤثر على دقة التحديد.
في نهاية التقرير، تشير مجلة نيتشر إلى أن استخدام الذكاء الاصطناعي في مكافحة الفقر لا يزال في مراحله الأولى، لكن التجارب مثل مشروع توغو تثبت أنه يمكن أن يكون أداة قوية وفعالة إذا تم استخدامه بطريقة مدروسة ومنصفة.
إسلام العبادي(أبوظبي)