Trudno powiedzieć
Download transcript (.srt)
1:00:00
1:00:01
1:00:03
1:00:04
1:00:06
1:00:08
1:00:10
1:00:11
1:00:12
1:00:15
1:00:16
1:00:18
1:00:19
1:00:20
1:00:22
1:00:23
1:00:25
1:00:26
1:00:27
1:00:28
1:00:31
1:00:33
1:00:36
1:00:38
1:00:39
1:00:40
1:00:41
1:00:42
1:00:44
1:00:44
1:00:47
1:00:49
1:00:50
1:00:52
1:00:53
1:00:54
1:00:55
1:00:58
1:00:59
1:01:00
1:01:03
1:01:05
1:01:06
1:01:06
1:01:07
1:01:08
1:01:09
1:01:09
1:01:10
1:01:11
1:01:12
1:01:14
1:01:15
1:01:17
1:01:18
1:01:20
1:01:21
1:01:22
1:01:23
1:01:24
1:01:25
1:01:27
1:01:28
1:01:29
1:01:33
1:01:36
1:01:37
1:01:38
1:01:39
1:01:40
1:01:41
1:01:42
1:01:43
1:01:45
1:01:48
1:01:49
1:01:50
1:01:51
1:01:53
1:01:54
1:01:55
1:01:55
1:01:56
1:02:00
1:02:02
1:02:02
1:02:04
1:02:05
1:02:08
1:02:09
1:02:14
1:02:15
1:02:17
1:02:19
1:02:20
1:02:20
1:02:22
1:02:23
1:02:24
1:02:25
1:02:32
1:02:37
1:02:38
1:02:39
1:02:40
1:02:49
1:02:50
1:02:51
1:02:52
1:02:53
1:02:54
1:02:56
1:02:56
1:02:58
1:02:59
1:03:00
1:03:02
1:03:03
1:03:04
1:03:06
1:03:07
1:03:09
1:03:10
1:03:12
1:03:13
1:03:13
1:03:14
1:03:18
1:03:19
1:03:20
1:03:22
1:03:22
1:03:24
1:03:25
1:03:27
1:03:29
1:03:29
1:03:31
1:03:33
1:03:35
1:03:36
1:03:37
1:03:38
1:03:39
1:03:40
1:03:41
1:03:41
1:03:42
1:03:43
1:03:44
1:03:45
1:03:46
1:03:48
1:03:48
1:03:53
1:03:55
1:03:57
1:04:00
1:04:01
1:04:04
1:04:05
1:04:06
1:04:10
1:04:12
1:04:15
1:04:16
1:04:17
1:04:18
1:04:22
1:04:25
1:04:29
1:04:30
1:04:32
1:04:33
1:04:34
1:04:34
1:04:36
1:04:37
1:04:38
1:04:40
1:04:41
1:04:42
1:04:44
1:04:44
1:04:45
1:04:47
1:04:50
1:04:51
1:04:53
1:04:55
1:04:56
1:04:58
1:04:59
1:05:01
1:05:02
1:05:04
1:05:05
1:05:06
1:05:07
1:05:09
1:05:16
1:05:17
1:05:18
1:05:21
1:05:24
1:05:24
1:05:25
1:05:26
1:05:28
1:05:31
1:05:32
1:05:33
1:05:34
1:05:36
1:05:40
1:05:41
1:05:42
1:05:43
1:05:46
1:05:47
1:05:48
1:05:58
1:05:58
1:06:00
1:06:02
1:06:03
1:06:04
1:06:05
1:06:06
1:06:07
1:06:08
1:06:09
1:06:11
1:06:11
1:06:12
1:06:13
1:06:14
1:06:15
1:06:16
1:06:17
1:06:19
1:06:20
1:06:23
1:06:24
1:06:25
1:06:26
1:06:26
1:06:27
1:06:29
1:06:29
1:06:30
1:06:34
1:06:36
1:06:39
1:06:42
1:06:43
1:06:44
1:06:45
1:06:46
1:06:48
1:06:49
1:06:50
1:06:51
1:06:52
1:06:53
1:06:54
1:06:56
1:06:58
1:06:59
1:07:02
1:07:02
1:07:03
1:07:04
1:07:05
1:07:07
1:07:07
1:07:10
1:07:11
1:07:12
1:07:16
1:07:20
1:07:22
1:07:24
1:07:25
1:07:26
1:07:30
1:07:31
1:07:32
1:07:34
1:07:35
1:07:36
1:07:37
1:07:38
1:07:39
1:07:41
1:07:42
1:07:42
1:07:43
1:07:44
1:07:47
1:07:48
1:07:51
1:07:54
1:07:54
1:07:56
1:07:58
1:08:04
1:08:05
1:08:06
1:08:09
1:08:10
1:08:11
1:08:13
1:08:13
1:08:14
1:08:15
1:08:16
1:08:17
1:08:18
1:08:21
1:08:22
1:08:23
1:08:25
1:08:26
1:08:27
1:08:29
1:08:30
1:08:31
1:08:32
1:08:33
1:08:34
1:08:37
1:08:38
1:08:41
1:08:46
1:08:47
1:08:48
1:08:49
1:08:50
1:08:53
1:08:55
1:08:57
1:09:00
1:09:01
1:09:03
1:09:04
1:09:05
1:09:07
1:09:08
1:09:11
1:09:12
1:09:12
1:09:13
1:09:13
1:09:14
1:09:15
1:09:17
1:09:19
1:09:20
1:09:22
1:09:23
1:09:24
1:09:25
1:09:26
1:09:27
1:09:28
1:09:28
1:09:29
1:09:30
1:09:31
1:09:34
1:09:35
1:09:35
1:09:36
1:09:37
1:09:38
1:09:39
1:09:39
1:09:43
1:09:43
1:09:44
1:09:46
1:09:47
1:09:48
1:09:49
1:09:50
1:09:51
1:09:52
1:09:54
1:09:55
1:09:56
1:09:57
1:09:57
1:09:58
1:09:59
1:10:00
1:10:01
1:10:03
1:10:03
1:10:04
1:10:06
1:10:07
1:10:08
1:10:09
1:10:10
1:10:11
1:10:12
1:10:13
1:10:14
1:10:15
1:10:17
1:10:18
1:10:19
1:10:21
1:10:22
1:10:23
1:10:23
1:10:24
1:10:25
1:10:27
1:10:28
1:10:29
1:10:30
1:10:31
1:10:32
1:10:34
1:10:36
1:10:38
1:10:39
1:10:40
1:10:41
1:10:43
1:10:44
1:10:45
1:10:49
1:10:52
1:10:52
1:10:53
1:10:55
1:10:57
1:10:58
1:10:58
1:11:04
1:11:06
1:11:08
1:11:09
1:11:12
1:11:14
1:11:16
1:11:16
1:11:20
1:11:21
1:11:22
1:11:24
1:11:27
1:11:28
1:11:29
1:11:30
1:11:32
1:11:34
1:11:37
1:11:39
1:11:40
1:11:40
1:11:41
1:11:42
1:11:42
1:11:43
1:11:44
1:11:45
1:11:47
1:11:49
1:11:51
1:11:51
1:11:53
1:11:54
1:11:55
1:11:56
1:11:56
1:11:57
1:11:58
1:11:58
1:11:59
1:12:01
1:12:02
1:12:02
1:12:04
1:12:05
1:12:06
1:12:06
1:12:07
1:12:09
1:12:09
1:12:10
1:12:11
1:12:12
1:12:13
1:12:15
1:12:16
1:12:17
1:12:18
1:12:19
1:12:19
1:12:20
1:12:20
1:12:21
1:12:21
1:12:22
1:12:24
1:12:25
1:12:26
1:12:27
1:12:28
1:12:29
1:12:29
1:12:30
1:12:30
1:12:32
1:12:32
1:12:33
1:12:34
1:12:35
1:12:36
1:12:37
1:12:37
1:12:38
1:12:39
1:12:39
1:12:40
1:12:41
1:12:42
1:12:43
1:12:44
1:12:45
1:12:46
1:12:47
1:12:48
1:12:49
1:12:50
1:12:51
1:12:52
1:12:53
1:12:54
1:12:55
1:12:57
1:12:57
1:12:58
1:13:00
1:13:02
1:13:03
1:13:04
1:13:05
1:13:06
1:13:08
1:13:09
1:13:10
1:13:12
1:13:12
1:13:15
1:13:20
1:13:21
1:13:25
1:13:26
1:13:27
1:13:29
1:13:30
1:13:31
1:13:33
1:13:36
1:13:37
1:13:38
1:13:41
1:13:42
1:13:43
1:13:44
1:13:44
1:13:46
1:13:47
1:13:50
1:13:51
1:13:52
1:13:52
1:13:53
1:13:54
1:13:55
1:13:56
1:13:57
1:13:58
1:13:58
1:13:59
1:14:00
1:14:01
1:14:03
1:14:05
1:14:06
1:14:07
1:14:08
1:14:08
1:14:09
1:14:10
1:14:11
1:14:12
1:14:13
1:14:15
1:14:16
1:14:17
1:14:19
1:14:20
1:14:21
1:14:23
1:14:23
1:14:24
1:14:25
1:14:26
1:14:27
1:14:28
1:14:30
1:14:31
1:14:32
1:14:34
1:14:35
1:14:37
1:14:38
1:14:39
1:14:41
1:14:42
1:14:43
1:14:46
1:14:47
1:14:49
1:14:49
1:14:51
1:14:51
1:14:52
1:14:54
1:14:55
1:14:56
1:14:58
1:14:59
1:15:00
1:15:01
1:15:02
1:15:03
1:15:04
1:15:06
1:15:06
1:15:08
1:15:09
1:15:10
1:15:11
1:15:12
1:15:13
1:15:14
1:15:15
1:15:16
1:15:18
1:15:19
1:15:20
1:15:22
1:15:23
1:15:25
1:15:25
1:15:26
1:15:30
1:15:31
1:15:33
1:15:34
1:15:38
1:15:39
1:15:40
1:15:44
1:15:45
1:15:47
1:15:50
1:15:52
1:15:54
1:15:55
1:15:57
1:15:58
1:16:01
1:16:02
1:16:04
1:16:05
1:16:06
1:16:07
1:16:12
1:16:14
1:16:14
1:16:15
1:16:16
1:16:17
1:16:17
1:16:18
1:16:19
1:16:20
1:16:20
1:16:22
1:16:23
1:16:23
1:16:24
1:16:25
1:16:26
1:16:27
1:16:28
1:16:29
1:16:30
1:16:31
1:16:31
1:16:32
1:16:33
1:16:33
1:16:34
1:16:36
1:16:36
1:16:37
1:16:38
1:16:39
1:16:40
1:16:41
1:16:42
1:16:42
1:16:44
1:16:44
1:16:45
1:16:46
1:16:47
1:16:48
1:16:49
1:16:50
1:16:50
1:16:52
1:16:53
1:16:56
1:16:58
1:16:59
1:17:00
1:17:01
1:17:03
1:17:04
1:17:05
1:17:05
1:17:06
1:17:07
1:17:08
1:17:09
1:17:09
1:17:11
1:17:12
1:17:13
1:17:14
1:17:15
1:17:16
1:17:18
1:17:19
1:17:21
1:17:22
1:17:23
1:17:25
1:17:26
1:17:27
1:17:28
1:17:29
1:17:30
1:17:31
1:17:33
1:17:34
1:17:35
1:17:38
1:17:38
1:17:39
1:17:40
1:17:44
1:17:46
1:17:47
1:17:49
1:17:49
1:17:51
1:17:52
1:17:52
1:17:53
1:17:54
1:17:55
1:17:58
1:18:00
1:18:01
1:18:02
1:18:04
1:18:05
1:18:06
1:18:07
1:18:07
1:18:10
1:18:12
1:18:12
1:18:12
1:18:13
1:18:16
1:18:17
1:18:18
1:18:20
1:18:21
1:18:22
1:18:23
1:18:25
1:18:25
1:18:28
1:18:31
1:18:32
1:18:33
1:18:34
1:18:36
1:18:36
1:18:37
1:18:38
1:18:38
1:18:39
1:18:40
1:18:40
1:18:42
1:18:43
1:18:45
1:18:46
1:18:47
1:18:47
1:18:48
1:18:49
1:18:50
1:18:51
1:18:52
1:18:52
1:18:53
1:18:54
1:18:55
1:18:56
1:18:57
1:18:58
1:18:59
1:19:01
1:19:03
1:19:04
1:19:06
1:19:07
1:19:11
1:19:12
1:19:13
1:19:14
1:19:15
1:19:18
1:19:18
1:19:22
1:19:23
1:19:24
1:19:26
1:19:27
1:19:28
1:19:30
1:19:30
1:19:31
1:19:32
1:19:33
1:19:34
1:19:36
1:19:37
1:19:39
1:19:40
1:19:41
1:19:41
1:19:43
1:19:44
1:19:45
1:19:46
1:19:49
1:19:50
1:19:51
1:19:54
1:19:55
1:19:56
1:19:58
1:19:58
1:19:59
1:20:03
1:20:03
1:20:04
1:20:04
1:20:07
1:20:09
1:20:09
1:20:10
1:20:13
1:20:13
1:20:15
1:20:16
1:20:17
1:20:19
1:20:20
1:20:20
1:20:21
1:20:22
1:20:23
1:20:24
1:20:25
1:20:26
1:20:27
1:20:27
1:20:29
1:20:30
1:20:30
1:20:31
1:20:31
1:20:33
1:20:34
1:20:35
1:20:37
1:20:40
1:20:40
1:20:42
1:20:44
1:20:45
1:20:47
1:20:49
1:20:50
1:20:53
1:20:54
1:20:55
1:20:56
1:20:56
1:20:57
1:20:58
1:21:00
1:21:02
1:21:03
1:21:04
1:21:05
1:21:05
1:21:07
1:21:08
1:21:10
1:21:11
1:21:11
1:21:12
1:21:13
1:21:14
1:21:14
1:21:15
1:21:16
1:21:17
1:21:18
1:21:19
1:21:19
1:21:20
1:21:21
1:21:23
1:21:24
1:21:24
1:21:25
1:21:26
1:21:26
1:21:27
1:21:28
1:21:28
1:21:29
1:21:29
1:21:30
1:21:31
1:21:32
1:21:33
1:21:34
1:21:34
1:21:35
1:21:36
1:21:36
1:21:37
1:21:38
1:21:39
1:21:39
1:21:40
1:21:41
1:21:42
1:21:42
1:21:43
1:21:44
1:21:46
1:21:48
1:21:49
1:21:51
1:21:53
1:21:54
1:21:55
1:21:56
1:21:58
1:21:59
1:22:00
1:22:03
1:22:04
1:22:06
1:22:08
1:22:09
1:22:10
1:22:11
1:22:12
1:22:14
1:22:15
1:22:17
1:22:18
1:22:19
1:22:21
1:22:23
1:22:24
1:22:26
1:22:27
1:22:27
1:22:28
1:22:29
1:22:30
1:22:30
1:22:32
1:22:32
1:22:34
1:22:35
1:22:36
1:22:37
1:22:37
1:22:38
1:22:38
1:22:39
1:22:40
1:22:41
1:22:41
1:22:42
1:22:43
1:22:43
1:22:44
1:22:45
1:22:46
1:22:47
1:22:49
1:22:51
1:22:51
1:22:53
1:22:54
1:22:55
1:22:56
1:22:57
1:22:58
1:22:59
1:23:01
1:23:03
1:23:03
1:23:04
1:23:05
1:23:06
1:23:07
1:23:08
1:23:08
1:23:09
1:23:10
1:23:10
1:23:11
1:23:13
1:23:13
1:23:14
1:23:17
1:23:19
1:23:19
1:23:23
1:23:23
1:23:24
1:23:26
1:23:29
1:23:29
1:23:32
1:23:32
1:23:33
1:23:34
1:23:35
1:23:37
1:23:39
1:23:39
1:23:42
1:23:42
1:23:43
1:23:43
1:23:43
1:23:44
1:23:46
1:23:48
1:23:48
1:23:50
1:23:51
1:23:53
1:23:53
1:23:55
1:23:55
1:23:56
1:23:57
1:23:59
1:24:01
1:24:01
1:24:02
1:24:04
1:24:04
1:24:05
1:24:06
1:24:08
1:24:09
1:24:10
1:24:11
1:24:11
1:24:14
1:24:15
1:24:15
1:24:16
1:24:17
1:24:18
1:24:19
1:24:20
1:24:21
1:24:22
1:24:23
1:24:26
1:24:27
1:24:27
1:24:28
1:24:29
1:24:30
1:24:31
1:24:33
1:24:34
1:24:35
1:24:36
1:24:36
1:24:37
1:24:38
1:24:39
1:24:40
1:24:40
1:24:42
1:24:42
1:24:43
1:24:47
1:24:48
1:24:48
1:24:49
1:24:50
1:24:51
1:24:52
1:24:52
1:24:53
1:24:54
1:24:55
1:24:56
1:24:56
1:24:57
1:24:58
1:24:59
1:25:00
1:25:00
1:25:03
1:25:07
1:25:08
1:25:09
1:25:09
1:25:11
1:25:14
1:25:14
1:25:15
1:25:16
1:25:18
1:25:19
1:25:19
1:25:20
1:25:23
1:25:23
1:25:25
1:25:25
1:25:26
1:25:26
1:25:27
1:25:29
1:25:29
1:25:29
1:25:30
1:25:31
1:25:32
1:25:33
1:25:33
1:25:34
1:25:35
1:25:35
1:25:36
1:25:36
1:25:37
1:25:38
1:25:39
1:25:40
1:25:40
1:25:43
1:25:43
1:25:44
1:25:45
1:25:46
1:25:46
1:25:47
1:25:48
1:25:49
1:25:49
1:25:50
1:25:51
1:25:51
1:25:52
1:25:53
1:25:54
1:25:54
1:25:55
1:25:56
1:25:57
1:25:58
1:25:58
1:25:59
1:25:59
1:26:00
1:26:01
1:26:02
1:26:02
1:26:03
1:26:04
1:26:05
1:26:05
1:26:06
1:26:07
1:26:08
1:26:09
1:26:10
1:26:10
1:26:11
1:26:11
1:26:13
1:26:13
1:26:14
1:26:15
1:26:16
1:26:16
1:26:17
1:26:18
1:26:19
1:26:19
1:26:20
1:26:22
1:26:23
1:26:23
1:26:24
1:26:25
1:26:25
1:26:26
1:26:33
1:26:34
1:26:35
1:26:36
1:26:37
1:26:38
1:26:39
1:26:50
1:26:51
1:26:57
1:26:58
1:26:59
1:27:00
1:27:03
1:27:03
1:27:04
1:27:06
1:27:08
1:27:09
1:27:10
1:27:11
1:27:12
1:27:12
1:27:14
1:27:15
1:27:16
1:27:16
1:27:17
1:27:19
1:27:19
1:27:20
1:27:22
1:27:22
1:27:23
1:27:24
1:27:25
1:27:27
1:27:28
1:27:28
1:27:29
1:27:31
1:27:33
1:27:34
1:27:36
1:27:37
1:27:39
1:27:40
1:27:41
1:27:45
1:27:47
1:27:48
1:27:50
1:27:51
1:27:54
1:27:55
1:27:56
1:27:57
1:28:00
1:28:02
1:28:04
1:28:05
1:28:07
1:28:08
1:28:09
1:28:10
1:28:10
1:28:12
1:28:12
1:28:13
1:28:15
1:28:16
1:28:17
1:28:19
1:28:20
1:28:21
1:28:22
1:28:24
1:28:26
1:28:28
1:28:30
1:28:30
1:28:32
1:28:33
1:28:34
1:28:36
1:28:36
1:28:38
1:28:39
1:28:39
1:28:40
1:28:41
1:28:42
1:28:43
1:28:44
1:28:45
1:28:46
1:28:48
1:28:50
1:28:51
1:28:52
1:28:53
1:28:55
1:28:55
1:28:57
1:28:58
1:28:58
1:29:01
1:29:02
1:29:03
1:29:03
1:29:04
1:29:05
1:29:06
1:29:07
1:29:09
1:29:10
1:29:11
1:29:12
1:29:13
1:29:15
1:29:21
1:29:22
1:29:24
1:29:26
1:29:27
1:29:28
1:29:29
1:29:31
1:29:32
1:29:34
1:29:35
1:29:37
1:29:39
1:29:40
1:29:40
1:29:41
1:29:42
1:29:43
1:29:45
1:29:47
1:29:49
1:29:51
1:29:52
1:29:53
1:29:54
1:29:54
1:29:55
1:29:56
1:29:58
1:30:01
1:30:03
1:30:04
1:30:05
1:30:06
1:30:06
1:30:07
1:30:08
1:30:09
1:30:12
1:30:15
1:30:16
1:30:16
1:30:18
1:30:20
1:30:21
1:30:22
1:30:23
1:30:24
1:30:26
1:30:28
1:30:30
1:30:34
1:30:39
1:30:40
1:30:43
1:30:44
1:30:44
1:30:45
1:30:45
1:30:46
1:30:46
1:30:47
1:30:47
1:30:48
1:30:49
1:30:51
1:30:52
1:30:54
1:30:55
1:30:56
1:30:57
1:30:58
1:30:58
1:31:00
1:31:01
1:31:02
1:31:03
1:31:04
1:31:05
1:31:06
1:31:07
1:31:08
1:31:08
1:31:09
1:31:10
1:31:12
1:31:14
1:31:16
1:31:17
1:31:19
1:31:20
1:31:21
1:31:22
1:31:23
1:31:23
1:31:24
1:31:25
1:31:25
1:31:27
1:31:29
1:31:31
1:31:32
1:31:32
1:31:33
1:31:36
1:31:38
1:31:39
1:31:43
1:31:45
1:31:46
1:31:47
1:31:48
1:31:49
1:31:49
1:31:50
1:31:51
1:31:52
1:31:53
1:31:54
1:31:55
1:31:56
1:31:57
1:31:58
1:31:59
1:32:00
1:32:00
1:32:01
1:32:02
1:32:03
1:32:03
1:32:04
1:32:05
1:32:06
1:32:08
1:32:09
1:32:09
1:32:10
1:32:11
1:32:12
1:32:12
1:32:15
1:32:16
1:32:17
1:32:18
1:32:21
1:32:25
rzeczywiście, czy coś
zostało rzeczywiście
nakręcone kamerą, czy
wygenerowane zostało
przy pomocy sztucznej
inteligencji.
Czy te działania nie
są oparte na już
gdzieś opublikowanych
materiałach, czyli o
plagiacie, który
gdzieś zaistniał,
pewnego rodzaju
pomysły gdzieś
zostały wykorzystane.
Pewne rzeczy, które
wymagały do tej pory
skomplikowanej wiedzy
technologiczno-specjalistycznej,
w tej chwili możliwe
są do wykonania.
Reżyser siedząc
wieczorem w fotelu,
poprzez wydawanie
komend czy to
głosowych, czy to
komend z klawiatury,
będzie w stanie
wygenerować ujęcia
całkowicie bez
udziału operatora.
Chyba musimy się jako
szkoła poważnie
zastanowić nad
profilami
kształcenia. Na pewno
będą potrzebne nieco
inne umiejętności niż
do tej pory.
Dzień dobry. Sławomir
Kalwinek, podcast
Zbytpórni Filmów
Oświatowych w Łodzi,
tym razem ze studia
Szkoły Filmowej w
Łodzi, gdzie będziemy
rozmawiali o nowych
technologiach, o
zmianie paradygmatu
filmowego i o utracie
pracy, która możliwa
jest dla całej rzeszy
osób zajmujących się
produkcją filmową
oraz telewizyjną.
A wszystko to
dlatego, że będziemy
rozmawiali o
najnowszych targach
IBC w Amsterdamie
prezentujących
technologię jutra.
Zapraszam.
To jest podcast WFO.
A jest z nami pan
Wojciech Kubiak, dr
Wojciech Kubiak,
główny technolog
Szkoły Filmowej w
Łodzi, osoba, która
wraz z delegacją
Szkoły Filmowej była
w Amsterdamie na
targach, gdzie można
było zobaczyć
technologię i sposoby
produkcji filmowej,
które nastąpią już
niedługo i o tym
będziemy właśnie
rozmawiali.
Zapraszam.
To jest podcast WFO.
Dzień dobry Wojtku.
Dzień dobry,
witam Państwa.
Targ i IBC, czyli to
jest konwencja
przemysłu filmowego i
telewizyjnego
prezentująca
najnowsze osiągnięcia
tegoż właśnie
przemysłu.
Dobrze mówię?
Tak. IBC, czyli
International
Broadcasting
Convention.
Dzień dobry.
Dzień dobry.
Dzień dobry.
Dzień dobry.
Dziękuje za oglądanie!
IBC, czyli
International
Broadcasting
Convention, jest
jednym z dwóch
największych eventów
branży
audiowizualnej.
Jednym jest tak zwane
NAB, organizowane
przez Stowarzyszenie
Nadawców
Amerykańskich w Las
Vegas w kwietniu,
a w Europie właśnie
targi i konferencja w
Amsterdamie, znane
pod nazwą IBC,
odbywają się
we wrześniu,
gdzie pokazywane są
różnego rodzaju, już
nie prototypy, a w
zasadzie działające
rozwiązania dotyczące
branży
audiowizualnej.
Branża audiowizualna
to jest branża, która
tak naprawdę
wykorzystuje
najnowsze osiągnięcia
nauki dostępne
ludzkości,
ponieważ to nie
chodzi tylko o
rozrywkę, chodzi też
o całą sferę,
nazwijmy to
propagandową.
Wszystko co
najdroższe i
najlepsze trafia
najpierw do wojska, a
potem do branży
audiowizualnej.
I co takiego
wyróżniało
targi w tym roku?
Dla mnie te targi
były o tyle inne od
poprzednich, że daje
się zauważyć pewne
przesunięcie, jeśli
chodzi o strukturę
wystawców.
To znaczy do tej pory
dominującymi na rynku
były duże firmy, czy
te europejskie, czy
amerykańskie, czy
australijskie,
ale producenci z
obszaru Azji, czyli
mówimy o Chinach, bo
Japończycy oczywiście
byli potentatem,
jeśli chodzi o branżę
audiowizualną, firmę
Sony,
Panasonic i tak dalej.
Natomiast te
wszystkie właśnie
chińskie marki do tej
pory były takimi
startupami,
które gdzieś na
targach się
pojawiały, ale
bardziej raczej jako
niszowe stanowiska
gdzieś pod ścianami.
I w tej chwili to się
bardzo zmieniło.
Te firmy mają duże
stoiska, mają
produkty
nieustępujące niczym
tym znanym
dużym firmom,
które do tej pory
istniały na rynku.
A ceny?
A ceny może nie są
najwyższe, ale już
zmieniły się z tych
właśnie startupowych
na ceny bliskie tym,
które znamy z rynku.
Czyli można
powiedzieć, że Azja
powoli wypiera
zachodni świat, tak?
No jest to widoczne.
Jest to widoczne w
tej chwili.
Szczególnie to widać,
jeśli chodzi o
oświetlenie.
Praktycznie cała
branża oświetleniowa
w tej chwili korzysta
już z właśnie lamp
produkowanych
w Chinach.
A Europejskiej Kamer
jest taka
czteroliterowa nazwa
firmy, która
zdominowała rynek
produkcji
profesjonalnych
filmowych.
Pierwsza litera A,
ale nie będziemy jej
reklamowali.
Tak zdaje się, że ta
firma była
niezastąpiona w
produkcjach
profesjonalnych, a w
tej chwili chyba to
się zmienia.
No tu jest bardzo
ciekawa sytuacja, bo
firma, o której
mówisz, miała bardzo,
bardzo poważne
kłopoty w
zeszłym roku.
Finansowe czy
technologiczne?
Raczej finansowe.
Można powiedzieć, że
to były kłopoty
finansowe, ale
wynikające też z
pomysłów na
funkcjonowanie firmy
i technologii.
Dlatego, że kamera
takiej firmy, w
szkole filmowej jest
kilka takich kamer,
one kosztują ze
sprzętem pół miliona
złotych i więcej.
Jak to jest możliwe,
że taka firma ma
problem finansowy?
No właśnie z tego
powodu, że te kamery
kosztują tyle, a
konkurencyjne coraz
to bardziej
rozwiązania chińskie
kosztują
kilkadziesiąt
razy mniej.
A efekt?
A efekt? No to
wszystko zależy od
tego, jak kto to
ocenia, ale stopniowo
te właśnie firmy
azjatyckie wydaje mi
się, że mocno, mocno
naciskają i
podgryzają ten rynek.
Więc to jest bardzo
ciekawa sytuacja.
No i jeszcze co o tej
firmie ciekawego, że
ona została w tym
roku przejęta przez
inny wielki koncern
medialny, również
niemiecki,
zajmujący się do tej
pory troszkę innym
profilem
działalności, to
znaczy głównie
systemami dźwiękowymi
i
dystrybucją sygnałów.
A jako w tej chwili
element portfolio
tego koncernu
mamy kamerę.
Co ciekawe, te kamery
w tym roku były
pokazywane prawie
wyłącznie jako kamery
używane do produkcji
telewizyjnej,
a nie filmowej.
Czyli co, filmowa
branża jest wybierana
przez telewizję, a
telewizja przez
internet zapewne?
Nie, to nie jest aż
tak. Akurat specyfika
tych targów też jest
taka, że to są targi
broadcastowe, prawda?
Więc w związku z tym
tutaj są rozwiązania
pokazywane nadawców.
To wszystko co
związane właśnie z
nadawaniem sygnału i
telewizją, więc może
dlatego trochę to też
tak wyglądało.
Natomiast jest
trendem widocznym to,
że kamery, które z
natury swojej rzeczy
były projektowane
jako właśnie
kamery filmowe,
znajdują zastosowanie
w tej chwili na rynku
telewizyjnym z racji
tego, że zapewniają
nieco inną
plastykę obrazu,
nieco inną właśnie
rozdzielczość, nieco
inne możliwości
obrazowania.
Technologia, o której
rozmawiamy to jednak
mimo wszystko jest
technologia
tradycyjna,
a już za chwilę
będziemy rozmawiali o
zmianie paradygmatu i
o tym, czy osoby,
które są związane z
branżą audiowizualną
i filmową,
będą miały pracę, bo
to chyba jest
najważniejszy temat
tych targów.
Będziemy o tym
rozmawiali już za
chwileczkę po
przerwie
informacyjnej.
To jest podcast WFO.
A ja zapraszam
Państwa do
subskrybowania i
lajkowania naszych
podcastów.
Zapraszam do wejścia
na stronę
podcast.wfo.com.pl,
gdzie znajduje się
mały guziczek
umożliwiający
wsparcie naszych
produkcji.
Zapraszam nie tylko
do lajkowania, ale
również do wsparcia
nas drobnymi sumami
na Buy Me Coffee oraz
na Patreon,
gdzie możecie Państwo
ratować wytwórnię
filmów
oświatowych w Łodzi.
Zapraszam do
oglądania naszych
podcastów i słuchania
we wszystkich
systemach
streamingowych.
Od Apple Podcast aż
po wszelakie inne,
gdzie jesteśmy
obecni, w tym Drzwi
do Kultury, czyli
portal województwa
łódzkiego.
Zapraszam do
subskrybowania i
lajkowania.
To jest podcast WFO.
A my wracamy do
rozmowy z Wojciechem
Kubiakiem, doktorem,
wykładowcą szkoły
filmowej w Łodzi,
jednocześnie
naczelnym
technologiem tejże
szkoły, który wrócił
z targów ABC
prezentujących
najnowsze technologie
związane z branżą
telewizyjną, filmową
czy ogólnie produkcją
multimediów.
Wojtku, chyba jednak
nie kamery były
największym
zaskoczeniem, tylko
sztuczna inteligencja
i sposoby jej
wykorzystania.
Na targach oprócz
rozwiązań typowo
hardware'owych, czyli
sprzętowych, czyli
kamer, mikrofonów,
routerów, urządzeń
nadawczych,
nadajników,
od kilku lat jedna z
hal jest przeznaczona
na tak zwaną future
zone, czyli to, co
pojawiać ma się jako
trend i to, co
będziemy obserwować w
przyszłości.
No i o ile jeszcze
kilka lat temu ta
powierzchnia była
stosunkowo niewielka,
tak w tym roku trzeba
było przeznaczyć
dodatkową halę na
właśnie ten
future zone.
Więc bardzo dużo
rozwiązań, które były
tam pokazywane, jak
Państwo się właśnie
domyślają, było
poświęcone
zastosowaniu
sztucznej
inteligencji.
Ja tylko może dodam,
że Szkoła Filmowa w
Łodzi ma jedną z
takich ważnych zasad,
sformułowaną przez
jednego z
założycieli szkoły,
czyli przez Jerzego
Teplica, profesora
Jerzego Teplica,
który zawsze
powtarzał, że
studenci Szkoły
Filmowej w Łodzi
muszą uczyć się
technologii jutra,
ponieważ będą w
przyszłości
pracowali, nie mogą
skoncentrować się na
technologiach i
urządzeniach
służących niegdyś do
produkcji filmowej,
muszą patrzeć w
przyszłość, bo już
niedługo, kiedy
zaczną pracować w
przemyśle filmowym,
będą wymagane od nich
zupełnie inne rzeczy.
Cześć Nexus, z tej
strony Adam.
Chciałbym pokazać Wam
przedpremierowo kilka
funkcji, które
zaprezentujemy na
tegorocznych
targach IBC.
Tutaj możecie
zobaczyć napisy.
Napisy są generowane
w czasie
rzeczywistym.
Tworzymy je właśnie w
tym miejscu.
Występuje niewielkie
opóźnienie,
oczywiście zawsze
jest trochę latencji,
gdy używamy AI do
transkrypcji,
ale tutaj widzicie,
że transkrybujemy na
język angielski.
Otrzymujemy tutaj
wszystkie
znaczniki czasu.
Gdybym tylko
powiedział coś
istotnego, mogłoby
się to pojawić.
Kolejną rzeczą, którą
robimy, jest
podsumowywanie
zawartości nie tylko
tego, co widać w
transkrypcji,
ale także tego, co AI
widzi na obrazie.
Kiedy więc AI patrzy
na obraz, próbuje
zrozumieć,
co się dzieje.
Następnie oznacza to
tagami, które jej
zdaniem są związane z
kontekstem.
I teraz rozmawiamy o
przyszłości, która z
jednej strony jest
świetlana,
no bo nowe narzędzia
pozwalają szybciej i
efektywniej pracować,
a z drugiej strony są
wielkim zagrożeniem
dla osób, które
zajmują się pracą w
przemysłach
kreatywnych.
Dokładnie tak.
Mogę powiedzieć, że
duża część rozwiązań,
które były
prezentowane
na targach,
zmierza z jednej
strony do tego, żeby
upraszczać
zarządzanie różnymi
systemami,
ujednolicać
interfejsy, czy na
przykład rozwiązania
różnych firm,
które do tej pory
były ze sobą
niekompatybilne,
nagle stają się
zgodne ze sobą.
Możliwa jest ich
współpraca.
Bo tak jak tutaj
jesteśmy w reżyserce,
mamy mnóstwo ekranów,
mnóstwo guzików
i każde z tych
urządzeń jest
obsługiwane przez
jednego człowieka.
A rozumiem, że to, o
czym teraz do
mnie mówisz,
dotyczy umieszczenia
pomiędzy reżyserem, a
tymi urządzeniami,
jakiegoś komputera ze
sztuczną
inteligencją, który
to obsłuży,
krótko mówiąc.
W dużej mierze
ujednolici sposób
funkcjonowania.
No nie do końca, ale
troszkę to idzie w
takim kierunku.
To znaczy umożliwia
to współpracę
różnych firm,
które do tej pory
były może
niekompatybilne.
Celowo.
No oczywiście skazani
na to, że jeżeli
kupiliśmy
systemy firmy A,
to musimy je kupować
już do końca świata.
No w tej chwili
okazuje się, że nie,
że można je ze sobą
skomunikować,
można właśnie przy
pomocy systemów
software'owych
pewne rzeczy
umożliwić wspólne
działanie
tych systemów.
A gdyby tak
porozmawiać ze swoją
produkcją
telewizyjną?
Witamy w AI, wsparciu
produkcji na żywo.
Wyobraź sobie ekipę
telewizyjną złożoną z
agentów AI.
Słuchają Twojego
głosu, rozumieją
scenopis i kontekst
oraz używają
połączonych narzędzi
do realnej pracy,
jak sprawdzanie
belek, panoramowanie
mikrofonów,
tworzenie grafik czy
wyszukiwanie
materiałów.
W telewizji na żywo
oznacza to szybszą
konfigurację,
mniej błędów i więcej
spokoju w reżyserce.
Z wykwalifikowanymi
ludźmi wciąż
za sterami.
Kolejna rzecz, którą
potrafią te systemy,
to jest tak zwana
transkrypcja,
czyli przepisanie na
plik tekstowy
tego wszystkiego, co
jest w warstwie
dźwiękowej.
I od tego momentu
możemy posługiwać się
plikiem tekstowym,
tak jak w edytorze
tekstu typu Word,
czy inne właśnie tego
typu edytory tekstów.
I poprzez eliminację
niepotrzebnych
fragmentów,
poprzez przestawianie
fragmentów tekstu,
automatycznie system
nadąża zresztą
materiału,
czyli montuje film
według tego,
jak ten tekst ze sobą
pozostawiamy.
Przełamywanie
globalnych barier
językowych.
Historycznie
rzecz biorąc,
błyskawiczna
lokalizacja
transmisji na żywo
dla globalnej
publiczności mówiącej
dziesiątkami języków
była niemal
niemożliwa bez
ogromnych opóźnień
i wielkiej ekipy.
Ale usługa
synchronizacji ruchu
VARC od NVIDII
całkowicie zmienia
zasady gry.
Nie tylko
tłumaczy dźwięk,
ale dosłownie
przekształca
ruch ust w wideo,
aby idealnie pasował
do nowo
przetłumaczonej
ścieżki dźwiękowej.
A zaktualizowana
wersja jest niezwykle
inteligentna.
Radzi sobie z
trudnymi
zasłonięciami twarzy,
zachowuje teksturę
zębów i skóry
oraz utrzymuje
naturalną
pozycję głowy
i mruganie podczas
tłumaczeń na żywo.
Zostały
wprowadzone moduły,
które umożliwiają
generowanie
obrazów i dźwięków.
Czyli już nie tylko
montowanie tego,
co zostało nakręcone,
nagrane w dźwięku,
tylko wygenerowanie
czegoś, co
nie istnieje.
Czyli możemy sobie
wyobrazić sytuację,
gdzie rozmowa z
jakimś znanym
politykiem
zostaje urwana,
a twórca filmu
dokumentalnego
czy materiału
newsowego
dla telewizji
wygeneruje odpowiedź,
która jest mu
potrzebna.
Możemy dodać
wirtualne
reklamy do środka.
To oznacza, że nie są
inwazyjne.
Główna treść
leci dalej,
a reklamy można
dynamicznie wstawiać
w materiał wideo.
Jest to całkiem w tej
chwili możliwe.
Te systemy wprawdzie
potrafią na
razie generować
dosyć krótkie
sekwencje obrazów.
To jest na ogół od
kilku do
kilkunastu sekund,
powiedzmy do
pół minuty,
ale już są systemy,
które potrafią
znacznie
dłuższe ujęcia
także wygenerować.
Mało tego, potrafią
wygenerować w
ogóle obraz,
który w ogóle nie
został nakręcony.
Więc jeżeli na
przykład ujęcie,
które zostało
oryginalnie
zarejestrowane,
jest za krótkie,
powiedzmy o
dwie sekundy
do tego
właśnie filmu,
w miejscach filmu,
gdzie potrzebujemy
takie ujęcie,
o te właśnie dwie,
trzy, pięć
sekund dłuższe,
każemy systemowi to
wygenerować
i otrzymujemy ujęcie,
które ma żądaną przez
nas długość,
faktycznie
nierozróżnialne
od tego materiału,
który został
rzeczywiście
zarejestrowany
kamerą.
To ja mogę sobie
wyobrazić mnóstwo
zastosowań
takiej technologii.
Na przykład zamiast
długopis w ręku
naszego bohatera
może znaleźć się
jakieś ostre
narzędzie.
Albo na przykład
zamiast
ręki w kieszeni
to może być ręka,
która
zamawia pięć piw,
z czego już widzę
mnóstwo skandali.
Może się wytworzyć.
Takie właśnie
rozwiązania były
pokazywane
już w tej chwili
właśnie na targach.
Na przykład scenka,
która odbywa się we
wnętrzu restauracji.
Siedzi para w
restauracji,
trzymają w ręku
kieliszki z winem,
podchodzi kelner,
nalewa tego wina,
wychodzi
i każemy systemowi
po pierwsze
dokręcić ujęcie,
które jest,
znaczy dokręcić,
wygenerować ujęcie,
które będzie
wprowadzeniem
do tej sceny,
czyli na przykład
ujęcie z zewnątrz
restauracji
wprowadzające
nas do wnętrza.
Po drugie,
każemy systemowi
wygenerować
wszelkie
brakujące dźwięki,
czyli na przykład tam
stukanie kieliszków,
szkła,
nalewanie wina.
To wszystko zostaje
wygenerowane
sztucznie na bieżąco.
Kolejna rzecz, którą
pokazywano,
że możemy
sobie zażyczyć
w tej chwili,
że zamiast tych
kieliszków
bohaterowie
trzymają w ręku
duże kufle piwa.
I dokładnie to samo,
co działo się z
kieliszkami
na ruchowym ujęciu,
które,
były kieliszki
podnoszone do góry,
nalewane do
nich błyn.
To samo dzieje
się za chwilę
po prostu w
wygenerowanym ujęciu,
gdzie bohaterowie
trzymają w ręku
zamiast kieliszków
kufle piwa.
No dobrze,
to są wszystko
sprawy związane,
nazwijmy to,
ze sztuką
operatorską.
A co z
reżyserią przecież?
I co z aktorstwem?
Czy tutaj też są
jakieś zmiany?
Też są zmiany.
Pokazywane
były też właśnie
systemy newsowe
z wirtualnymi
prezenterami,
którzy praktycznie są
wygenerowani
kompletnie z niczego.
Czyli afatary,
zamiast filmować
prawdziwego
dziennikarza,
mamy awatar tego
dziennikarza,
który mówi głosem
powtarzalnym,
za każdym razem,
nie myląc się,
to co ma powiedzieć
w ramach programu
informacyjnego.
24 godziny temu
ta sieć nie istniała.
Czterech prezenterów,
których
nigdy wcześniej
nie spotkałeś,
czytało wiadomości,
których nikt nigdy
nie wyprodukował w
ten sposób.
Każdy scenariusz,
każde cięcie,
każda poprawka
wprowadzona
przez maszyny,
oglądana przez ludzi.
Dobrze,
czy ten prezenter
jest prawdziwy,
czy fałszywy?
Jeśli zgadłeś,
że fałszywy,
masz rację.
To prezenter
generowany
przez sztuczną
inteligencję.
W zeszłym miesiącu
Startup Mirage
prowadził 24-godzinny
program informacyjny,
w którym prezenterzy
fałszywych wiadomości
podawali
prawdziwe historie.
Ten eksperyment
ma miejsce w czasie,
gdy Kanadyjczycy
już zmieniają
swoje źródła
informacji,
a zaufanie do nich
jest na rekordowo
niskim poziomie.
Czy tym samym
pracownicy
zostaną zredukowani?
I tak, i nie,
bo z jednej strony
jest
tendencja do tego,
żeby upraszczać
działanie,
to znaczy,
że pewne rzeczy,
które wymagały do tej pory
skomplikowanej wiedzy
technologiczno-specjalistycznej,
w tej chwili
możliwe są
do wykonania
poprzez
wydawanie komend
czy to głosowych,
czy to komend z
klawiatury,
wydawanych
w tak zwanym języku
naturalnym,
że nie potrzeba tutaj
jakichś
mocno
technologicznych
właśnie umiejętności.
To bardzo niedobrze,
bo studenci
przez pięć lat
z okładem
uczą się tutaj,
jak
korzystać z urządzeń,
w jaki
sposób korzystać
z tego żargonu
technologicznego,
który jest
niedostępny
zwykłym
śmiertelnikom,
a ty mi opowiadasz,
że już niedługo
ktoś będzie mógł
powiedzieć
do, nazwijmy to,
ekranu,
czy w
cudzysłowie powiem
komputera
kilka słów,
które zrobią
całą robotę.
No niestety,
chyba zmierza
to w tę stronę.
To jest straszna
informacja.
Ja widziałem reklamę
jednego z
bardzo znanych
programów montażowych
do edycji filmów,
gdzie montażysta
z
dwudziestoletnim stażem
w Hollywood
opowiadał z
entuzjazmem,
o nowych
możliwościach
technologicznych,
a pod filmem
znalazły się
komentarze
z czego się cieszysz,
przecież w
tym momencie
straciłeś pracę.
No i coś w tym jest,
bo
rozwiązania,
które były
pokazywane,
może na przykładzie
programów do montażu,
bo to
będzie chyba łatwiej
tutaj Państwu
zrozumieć,
jakiego typu
ułatwienia
zostały tutaj
zaprezentowane.
No więc
do tej pory,
jeżeli
chcieliśmy korzystać
z systemów
sztucznej
inteligencji
w branży
audiowizualnej,
no to
były to
jakieś dedykowane
właśnie programy,
rozwiązania,
takie czy inne,
które
trzeba było
obsługiwać
jako programy
zewnętrzne.
Natomiast
w tej chwili
te moduły
sztucznej
inteligencji
zostały wprowadzone
niejako do wnętrza
programów
służących
bezpośrednio
do
właśnie tych
czynności
kreatywnych,
czyli do programów
krótko mówiąc
montażowych.
Co one robią?
Na przykład
potrafią
coś takiego.
Po pierwsze
szybko przeanalizować
materiały,
które mamy
wgrane do
komputera
i stwierdzić,
że na przykład
jeżeli poszukujemy
ujęcia
z psem,
to wpisujemy
wyszukaj
ujęcia
z psem
i
kilka sekund
mamy
z całego materiału,
który może mieć
wiele godzin
znajdowane są
szybciusieńko
ujęcia
z psem.
Może warto powiedzieć
o skali zjawiska
w przypadku filmu
dokumentalnego,
którym ja
się zajmuję,
ilość materiału
potrzebne do
zmontowania
godzinnego
filmu liczy się
w setkach godzin,
więc przejrzenie
setek godzin
to są setki godzin
potencjalnej pracy
i płacy
dla montażysty,
a w tym momencie
staje się to
pomijalnym w ogóle
kosztem
i zarobkiem
dla montażysty.
to w jaki sposób
sztuczna inteligencja
może niszczyć
szansę ludzi
na awans.
Globalnie
prawie 40%
podstawowych
umiejętności
pracowników
ulegnie zmianie
do 2030 roku
z powodu
sztucznej
inteligencji
i cyfryzacji.
Nowi pracownicy
mogą mieć
trudności
z rozwijaniem
potrzebnych im
umiejętności
z powodu
spłaszczania
organizacji.
Proces budowania
umiejętności
jest taki sam
od około
160 tysięcy lat.
Polega on
na próbie
zrobienia czegoś,
co jest bliskie
granicy twoich
możliwości,
ale nie w tym
samym czasie,
co ktoś,
kto faktycznie
robił to już
wielokrotnie
i wie,
jak to zrobić,
czyli ekspert.
Tak więc nowicjusz
i ekspert
pracują razem
nad rzeczywistym
problemem.
Przepracowujesz
wiele problemów
i ostatecznie
znajdujesz się
w sytuacji,
w której ktoś patrzy
ci przez ramię,
próbując się
od ciebie uczyć.
Nowe technologie,
takie jak
generatywna
sztuczna inteligencja
pozwalają ekspertowi
pracować szybciej,
co oznacza,
że firmy mogą
nie zachować
więzi
nowicjusz-ekspert,
aby zaoszczędzić
czas i pieniądze.
W zawodach,
w których sztuczna
inteligencja
może wykonywać
większość zadań,
odsetek pracowników
na tym stanowisku
spadł o około
14% w ciągu 5 lat.
Po co miałbym
angażować kogoś
w pracę,
która spowolniłaby ją
i powodowała
więcej błędów,
gdybym nie musiał?
Mienia to ich rolę,
ale myślę, że tak
naprawdę sprowadza
się to do relacji
międzyludzkich
i zaufania.
Ostatecznie polega...
Co jeszcze można było
zobaczyć na targach?
Systemy właśnie,
które umożliwiają
generowanie muzyki,
efektów specjalnych,
systemy, które
umożliwiają
generowanie efektów
dźwiękowych.
Więc to wszystko jest
właśnie w tej chwili
zintegrowane w
programach
montażowych
i dostępne
praktycznie
dla każdego.
No właśnie,
dla każdego.
Do czego służy szkoła
filmowa w takim
razie, skoro to jest
dostępne dla każdego,
tak jak ty
powiedziałeś?
Co ty myślisz na
temat rozwoju tej
branży i zmian
związanych na
przykład ze
szkolnictwem
artystycznym?
No chyba musimy się
jako szkoła poważnie
zastanowić nad
profilami
kształcenia.
Szczególnie to chyba
dotyczy właśnie tych
zawodów związanych z
stworzeniem treści.
Czyli właśnie
operatorów, właśnie
dźwiękowców.
Na pewno będą
potrzebne nieco inne
umiejętności
niż do tej pory.
Na razie wydaje mi
się, że człowiek nie
do zastąpienia,
ale w niedługim
czasie niestety może
tak się zdarzyć.
No jestem sobie w
stanie zupełnie
realnie
wyobrazić sytuację,
w której reżyser
siedząc
wieczorem w fotelu,
bez udziału
operatora,
będzie w stanie za
pomocą komunikowania
się z klawiaturą
lub wydając
polecenia głosowe,
wygenerować ujęcia
całkowicie bez
udziału operatora.
To w takim razie
zmieni się paradygmat
nie tylko pracy,
ale i zrozumienia
tego, czym jest
rejestracja
audiowizualna.
Do tej pory wszystko,
co było
sfotografowane,
mówiło o tym, jaka
jest prawda.
To, co było
sfilmowane, mówiło o
wydarzeniach.
A teraz mi opowiadasz
o tym, że rozumienie
rzeczywistości
i tego, czym jest
fakt, powiem
ironicznie,
autentyczny,
drastycznie
się zmieni.
Po prostu nie
istnieje
pojęcie prawdy.
Znaczy pojęcie
prawdy istnieje,
ale sama prawda jest
nieweryfikowalna,
ta, która
jest na ekranie.
Niestety to
jest prawda.
Niestety to
jest prawda,
że prawda jest w tej
chwili ciężko
weryfikowalna.
Mamy w tej chwili na
tyle doskonałe te
narzędzia,
że trudno powiedzieć
rzeczywiście,
czy coś zostało
rzeczywiście
nakręcone kamerą,
czy wygenerowane
zostało przy pomocy
sztucznej
inteligencji.
A co z
uwarunkowaniami
prawnymi?
Bo przecież to też
jest ważny element
tej technologii.
No to jest kolejny
problem, ponieważ
te systemy sztucznej
inteligencji oparte
są na tak zwanych
dużych modelach
językowych.
To jest z
angielskiego, jest
language
model, czyli LLM.
I one są karmione w
cudzysłowie różnymi
treściami.
Obrazami, filmami,
dźwiękami,
które nas otaczają
i są w internecie
najczęściej, prawda?
Tak, tak, tak. No
więc te różne treści
są wprowadzane do,
można powiedzieć,
pamięci
tych systemów.
I teraz rodzi
się problem.
Czy jeżeli na
przykład scenarzysta
korzysta z narzędzi
do generowania
scenariusza, które
pozwalają mu rozwijać
narrację w sposób
wspomagany, prawda?
No to teraz, gdzie
jest granica tych
praw autorskich, tego
scenarzysty?
Czy to jest
narzędzie, czy to
jest autor?
Czy sztuczna
inteligencja jest
autorem, czy
narzędziem?
Tak. A po drugie, no
też, czy te działania
nie są oparte na
już gdzieś
opublikowanych
materiałach.
Czyli plagiacie.
Czyli plagiacie,
który gdzieś
zaistniał, prawda?
Pewnego rodzaju
właśnie pomysły
gdzieś zostały
wykorzystane,
a sztuczna
inteligencja korzysta
po prostu z milionów
takich właśnie
zgromadzonych w
swojej pamięci
rozwiązań.
No i teraz jak
rozstrzygnąć, czyj to
był pomysł?
Zostawiamy państwa z
tym pytaniem.
Bardzo dużo pytań
nasuwa się po
dzisiejszym spotkaniu
z Wojciechem, z
doktorem Wojciechem
Kubiakiem,
naczelnym
technologiem Szkoły
Filmowej w Łodzi,
bo z jednej strony
nowa technologia jest
zbawieniem,
a z drugiej strony
przekleństwem, tak
jak rozumiem.
Myślę, że tak.
Dziękuję
państwu bardzo.
To był podcast
Filmowa Migawka.
A my żegnamy się z
państwem ze Szkoły
Filmowej w Łodzi,
ze studia
telewizyjnego, a
właściwie z reżyserki
studia telewizyjnego,
gdzie gościł nas
dzisiaj dr
Wojciech Kubiak,
naczelny technolog
Szkoły Filmowej i
opowiadał o nowych
technologiach
związanych ze
sztuczną
inteligencją,
prezentowanych na
targach w
Amsterdamie,
czyli na
International
Broadcasting
Convention.
Zapraszam do
subskrybowania i
lajkowania naszych
podcastów.
Zapraszam do wsparcia
nas na
podcast.wfo.com.pl.
Do usłyszenia i do
zobaczenia.
Żegna się
Sławomir Kalwinek.
To był podcast
Filmowa Migawka.