Hinweis: Dieser Artikel bezieht sich auf den Sonderbericht „Generative AI in Film & TV“ von Variety VIP+, der nur für Abonnenten verfügbar ist.
Der WGA-Vereinbarung Die Einführung des AMPTP im Oktober 2023 wurde weithin als Sieg für gewerkschaftliche Schriftsteller angesehen, da es Beschränkungen für den Einsatz generativer KI zur Produktion von Literatur- oder Quellenmaterial vorsah und verhinderte, dass Autoren aufgrund der eingesetzten Technologie Vergütungen oder Anerkennungen verlieren.
Aber es ist für Autoren und Studios nicht völlig verboten, KI im Drehbuchentwicklungsprozess einzusetzen. Nachdem der Gewerkschaftsvertrag nun abgeschlossen ist, stellt sich nun die Frage, wie jeder diese Tools realistischerweise zum Drehbuchschreiben nutzen könnte.
Im Jahr 2024 werden Autoren und Studios wahrscheinlich damit beginnen, mit künstlicher Intelligenz zu experimentieren, um die Fähigkeiten großer Sprachmodelle und mögliche Best Practices für deren Einbindung in den Drehbuchprozess zu ermitteln.
Es bedarf auch mehr Klarheit im Urheberrecht, um zu bestimmen, was zulässig ist, wobei im Jahr 2024 wahrscheinlich umfassendere neue Leitlinien veröffentlicht werden. In den USA sind noch mehrere Urheberrechtsklagen im Gange, darunter vielleicht die bislang bedeutendste: The New York Times gegen OpenAI.
Aber die unmittelbarste Konsequenz für Autoren und Studios ist, dass vollständig KI-generierte Werke nicht urheberrechtlich geschützt sind. Selbst wenn LLMs eines Tages ein produktionsreifes Drehbuch produzieren können oder könnten, müssen menschliche Autoren dennoch einen kreativen Beitrag leisten. Ungeachtet des internationalen Urheberrechts hat das US Copyright Office noch keine Vorgaben dazu gemacht, welcher Grad menschlicher Urheberschaft die gesetzliche De-minimus-Schwelle für den Schutz erfüllen würde.
Andererseits bleibt für die Gerichte die Frage unbeantwortet, ob LLM-Ergebnisse selbst das Urheberrecht verletzen. Bisher wurden in Klagen wegen Urheberrechtsverletzungen KI-Unternehmen genannt, nicht Nutzer oder Unternehmen, die diese Modelle nutzen, es scheint jedoch die Möglichkeit zu bestehen, dass Content-Unternehmen oder Urheber selbst haftbar gemacht werden könnten.
Natürlich sind Chatbots wie ChatGPT in der Lage, eine Ausgabe in der Art eines Drehbuchs zu produzieren. Allerdings ist es weniger plausibel, dass es der KI bald oder jemals gelingen kann, ein vollständiges, kohärentes und produktionsreifes Drehbuch ohne zumindest etwas menschliche Hilfe zu erstellen.
Laut einer aktuellen Umfrage von YouGov/Variety Intelligence Platform glauben nur 18 % der Beschäftigten in der US-amerikanischen Unterhaltungsbranche, dass generative KI in den nächsten zwei bis drei Jahren in der Lage sein wird, Drehbücher für Filme und Fernsehsendungen effektiv zu schreiben. Damit liegt sie unter allen kreativen Aufgaben am niedrigsten. Auch wenn Autoren nicht zu den Befragten zählten, deuten die Daten darauf hin, wie Branchenvertreter die kreativen Grenzen der Gen-KI sehen.
Als Hauptkompetenzen von LLMs in der Texterstellung werden häufig Konversation, Beantwortung von Fragen, Codierung, Texterstellung, Zusammenfassung, Bearbeitung, Übersetzung und Ideenfindung diskutiert. Die Erstellung langer Texte, die eine zusammenhängende Geschichte ermöglichen würden, ist jedoch wahrscheinlich eine größere Herausforderung.
Zum einen sind Chatbots in ihrer Textverarbeitungskapazität durch die sogenannten Token-Limits der Modelle eingeschränkt, die je nach Modell variieren und bei denen ein Token ungefähr einigen Zeichen entspricht. Token-Limits allein würden die Fähigkeit eines LLM einschränken, als Reaktion auf eine einzige Aufforderung ein vollständiges Drehbuch in Spielfilmlänge zu produzieren.
LLMs können auch stilistische und sprachliche Einschränkungen aufweisen. Berichtete Anekdoten deuten darauf hin, dass experimentelle Versuche, ChatGPT zum Schreiben eines Skripts zu veranlassen, nur allgemeine Ergebnisse geliefert haben. Einige forschungsbasierte Bemühungen zielten darauf ab, zwischen menschlichem und KI-Schreiben zu unterscheiden, was dabei helfen könnte, ihre charakteristischen Unterschiede und die Nachteile oder den Nutzen von KI im Vergleich zu definieren.
Andere Mängel können für Autoren bedeutsamere unmittelbare Bedenken darstellen. Es ist bekannt, dass Sprachmodelle ihre Trainingsdaten plagiieren und Verzerrungen reproduzieren. Darüber hinaus könnte eine ungleichmäßige Darstellung nicht-englischsprachiger Sprachen im Modelltraining Sprachen mit geringeren Ressourcen in einer Weise benachteiligen, die die Vorteile zugunsten englischsprachiger Skripte „einseitig“ machen könnte. Positiv zu vermerken ist, dass die häufig kritisierte Neigung von LLMs zur Halluzination wahrscheinlich ein minimales oder gar kein Risiko für Projekte darstellt, bei denen keine sachliche Genauigkeit erforderlich ist.
Obwohl es unwahrscheinlich ist, dass vorhandene LLM-basierte Tools die Skriptentwicklung vollständig automatisieren können, können Autoren dennoch feststellen, dass sie die Skriptentwicklung beschleunigen und anregen können. Beispielsweise werden Drehbuchautoren und Dramatiker damit beauftragt Dramatron testen überlegte, dass sie es nicht zum Schreiben eines vollständigen Drehbuchs, sondern zum „Aufbau der Welt“ verwenden würden – zum Erkunden alternativer Handlungsstränge oder zum Generieren von Ideen.
In diesem Sinne könnte ein LLM besser als Muse, Brainstorming-Hilfe oder Resonanzboden fungieren. In frühen Entwurfsphasen könnten LLM-basierte Tools den Autoren helfen, schnell Ideen für Story-Konzepte zu entwickeln und diese zu iterieren, einschließlich der Bereitstellung möglicher Schauplätze und Szenenorte; Charakternamen, Identitäten und Hintergrundgeschichten; und Handlungspunkte und Erzählbögen. Sprachmodelle sind möglicherweise auch in der Lage, bestimmte Dialogabschnitte zu entwerfen, es wird jedoch immer noch erwartet, dass die Ergebnisse einer inhaltlichen Bearbeitung bedürfen, damit sie in einem endgültigen Drehbuch verwendet werden können.
Gleichzeitig könnten Studios damit experimentieren, LLMs zur Ideenfindung zu nutzen und grundlegende Konzepte für Piloten und Filme zu entwickeln, die in Behandlungen und Drehbücher ausgeweitet werden könnten. Konsequenterweise könnten Studios damit beginnen, KI-Modelle experimentell mit dem literarischen Material von Autoren zu trainieren, ein Recht, das sie sich im Rahmen des WGA-Vertrags vorbehalten haben, obwohl diese Vereinbarung WGA-Mitgliedern immer noch erlaubt, eine ausbeuterische Nutzung geltend zu machen.
Dies deutet darauf hin, dass ein Studio in der Lage ist, KI-Modelle mit proprietären Daten – in diesem Fall eigenen Skripten – anzupassen, um neues Skriptmaterial zu erstellen, das einen bestimmten Stil oder eine bestimmte Struktur basierend auf vorhandenen Skripten nachbildet. Es ist unklar, ob dieser Ansatz getestet wurde und wie effektiv er in der Praxis wäre.
Es bleibt abzuwarten, wie Autoren und Studios die Integration von KI-Tools angehen, aber laut WGA-Vertrag sind jetzt einige Möglichkeiten offen. Kurzfristig dürften sich die Tests jedoch auf interne Experimente beschränken, die in erster Linie darauf abzielen, die Fähigkeiten von LLMs zu bewerten und Methoden für deren potenziellen Einsatz zu definieren. Das Urheberrecht bleibt eine riesige Grauzone. Erwarten Sie also in absehbarer Zeit keine von KI geschriebenen Filme.
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