メディアとエンターテインメントにおける人工知能の極めて重要な役割を予測する

人工知能はこの時代のテクノロジーの話題です。 クリエイティブ業界では、メディアやエンターテインメント コンテンツの作成において AI の役割がますます増大することは間違いないという現実に多くの人が取り組んでいます。 一方で、AI を活用した一部のツールは、ストリーミング プラットフォームでのパーソナライズされた推奨事項や、音楽やビデオの検索用の音声アシスタントなど、コンテンツの消費をサポートします。 クリエイターと消費者がこれらの AI 対応ツールをどの程度採用するかについては、どのような見通しがありますか?

AI テクノロジーは、コンテンツの作成とメディア利用のエクスペリエンスを向上させる可能性を秘めています。 しかし、AI の導入にはマシンに対する信頼が必要であるため、クリエイターと消費者がこれらのテクノロジーをどの程度採用するかについてはまだ結論が出ていません。 ただし、AI がメディアやエンターテインメントにおいて極めて重要な役割を果たすことを予測することは、企業が戦略的ビジョンを構築する上で不可欠であるため、それについて見てみましょう。

AIは新しいものではありません、新しいのはGPUです

まず、AI は新しいものではなく、メディアやエンターテイメントのバリュー チェーンの多くの分野、特に検索、分析、分析など多くの計算操作を必要としないテキストやオーディオに関連する分野にすでに存在していることを認識する必要があります。テキストを生成しています。 そして音声と音楽の認識。 たとえば、2021 年は音声アシスタントの転換点でした。 報告されています 消費者のサンプルの半数以上が、ストリーミング サービスでの映画の検索や視聴に音声アシスタントを使用したことがあります。 音楽認識の点では、Shazam は 2022 年に 20 周年を迎え、それ以来 iPhone は Shazam クリップを追跡し、毎月少なくとも 10 億曲を認識しています。

最近の AI の新しい点は、技術の進歩により、機械が大規模なデータセットから学習する必要がある計算集約型のアプリケーションがますます実行可能になってきているということです。 スクリプト、画像、グラフィックス (グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) は、もともとグラフィックス処理用に設計され、現在では多くの AI アプリケーションをサポートしています) を作成し、作成を支援します。2D/3D ビデオは、AI テクノロジーの進歩の最新の画期的な波を活用しています。

高い採用率の予測: アシスタントとしての人工知能

普及している AI アプリケーションに基づいて、私は大胆な予測を立てました。AI アプリケーションが効果的にアシスタントの役割を果たせば、クリエイターと消費者はそのテクノロジーが広く採用されるまでそのテクノロジーを受け入れるでしょう。

AI テクノロジーの導入に関する既存の研究は、この予測を裏付けるのに役立ちます。 ジョージ・ダグリアン博士 彼は研究を通じてそれを発見した ペパーダインのグラツィアディオ ビジネス スクールで経営管理博士号を取得するプログラムでは、人工知能の導入を促進する要因と阻害する要因の両方が存在します。

AI 導入の推進者:

1. 快適、
2. カスタマイズ
3. 効率

人工知能の導入に対する障壁:

1. 疑い
2. プライバシーのリスク
3. コントロールを失う危険性。

消費者にとって、レコメンダー システムなど、利便性、パーソナライゼーション、効率性を不釣り合いに促進する AI アプリケーションが主流となり、第 2 の性質となるでしょう。 ソーシャル メディアとストリーミング プラットフォームは、AI アルゴリズムを使用してクリック、視聴習慣、好みを分析して関連コンテンツを提案し、検索を便利で個人的なものにし、無数のオプションを閲覧する消費者の労力と時間を大幅に節約します。 アルゴリズムが消費者の人口統計や過去の選択を掘り起こすためプライバシーが失われていますが、これまでの大規模な導入が示すように、促進者はこの損失を劇的に補っています。

さらに、企業は、不確実性や制御不能の認識を減らすために、ユーザーデータがどのように収集、保存、使用されるかに関する透明性などの阻害要因を積極的に減らすことができます。 「消費者の観点から見ると、この調査では、AI 導入を促進する者と阻害する者が同様に重要であることが明らかになりました」とダグリアン氏は言います。 したがって、企業は、AI 導入の促進者と阻害者の両方に優先順位を付けることで、導入率を大幅に高めることができます。

AI を活用したツールは、クリエイティブなプロセスに利便性と効率性をもたらすこともできます。 たとえば、2017 年に私は、音楽作成の効率と利便性を高める人工知能のイノベーションについて報告しました。 ファーストアルバム 人工知能と共同執筆および制作されました。 ただし、AI アシスタントが受け入れられるコンテンツを作成するには、著作権に対する不確実性と制御の喪失のリスクに対処する必要があります。 AIを活用した脚本には著作権を譲渡できないという全米脚本家組合とスタジオとの間の最近の合意は、メディアやエンターテインメント分野にも拡大されれば重要な先例となる可能性があり、コンテンツ制作者がAIの使用によって著作権を失う可能性があるという懸念が払拭される。アシスタント。

まだ判断がつかないところ: コンテンツの生成

Dagliyan の AI 導入フレームワークは、現在アーティストとスタジオの間で激しい交渉が行われている理由を説明するのに役立ちます。 高品質のコンテンツの作成を通じて AI がクリエイティブな能力に取って代わる可能性は、アーティストやクリエイターの間で不確実性とリスク制御の喪失を助長します。 たとえば、AI を利用した画像ジェネレーターは広く利用可能です。 日本の広告は最近作成されました 100％人工知能によるものです。 AI がクリエイティブな才能をどの程度置き換えるかということだけではありません。A 氏によれば、 広告雑誌 社説 ペパーダイン・グラジアディオ・スクール・オブ・ビジネスのマーケティング教授クリステル・ラッセルとその共著者が執筆 人工知能によって生成されたコンテンツの真実性と信頼性に関連する社会的および政治的影響があります。

では、私たちはクリエイターと消費者の両方として、採用の阻害要因にどのように対処するのでしょうか? クリエイターにとって、自分の制作に関連する不確実性やコントロールの喪失を軽減するための対策は非常に重要です。 たとえば、俳優の場合、AI を活用したデジタル ツインを使用する権利を交渉することが重要になります。 SAG-AFTRAとスタジオとの交渉では、この問題に対処することが期待されている。

消費者にとって、ダグリアン氏の研究は、ブランドの信頼が促進要因と抑制要因の両方を高める可能性があることも明らかにしました。 これは、消費者がブランドを信頼している場合、AI を活用した製品やサービスを採用する可能性が高いことを意味します。 「ジョージ氏の研究は、企業がAIイノベーションを市場で成功させたいのであれば、ブランドの評判を優先し、視聴者との信頼構築に投資する必要があることを示唆しています」と、ダグリアン氏の研究を監督したラッセル氏は言う。

コンテンツ クリエーターとトップのメディアおよびエンターテイメント ブランドは、AI を活用して利便性、コンテンツのパーソナライズ、効率を最大化し、エンターテイメント業界と消費者の利益を得ることができます。 しかし、この可能性は、不確実性、プライバシーへの懸念、AI 制御に対する恐怖に効果的に対処した場合にのみ実現されます。

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