Deep Tech verändert die Filmwelt radikal: Algorithmen schlagen nach Nutzerverhalten Filme auf Netflix vor und schreiben sogar Drehbücher. Wie sieht das aus?
Die richtigen Filme mit dem richtigen Publikum zusammenbringen – was Streaming-Plattformen wie Netflix längst mit Bravour meistern, das muss doch auch im Kino möglich sein. Das dachten sich zumindest Martina Berger, Jannis Funk, Tobias Lohse, Paulo Ruhrländer sowie Jean-David Herld. Künstliche Intelligenz, wie sie bei den bewährten digitalen Empfehlungs- und Targeting-Modellen zum Einsatz komme, habe „großes Potential die Kinobesucher besser kennenzulernen und ihnen persönliche Filmempfehlungen zu machen“, erklärten die Film- und Tech-Expert*innen gegenüber Media Tech Hub. Im April 2017 gründeten die fünf das Start-Up „Cinuru Research GmbH“. Mit Hilfe von Investor*innen wie dem Seed Fund des Hasso-Plattner-Instituts, einem Business Angel aus der Filmbranche, der FFA Filmförderungsanstalt sowie der Investitionsbank des Landes Brandenburg brachten sie mit der gleichnamigen App ein innovatives Kundenbindungssystem für unabhängige Kinos auf den Markt. „Unsere KinoApp Cinuru belohnt treue Besucher mit Prämien und personalisierten Filmempfehlungen“, so die Unternehmer*innen. Zudem können Kinos und die Filmbranche „ihre Marketing- und Programmplanung optimieren“: Denn je mehr Daten Cinuru Research auswerten kann, desto mehr lernen Verleiher*innen über ihre Zielgruppen und können entsprechende Maßnahmen setzen. Etwa 20 Kinos konnte Cinuru, das seit Juni 2020 von Paulo Ruhrländer geführt wird, von seiner intelligenten Software überzeugen. Weitere Verleiher*innen sollen dazukommen und die gesammelten Daten in ersten Testprojekten nutzen.
Wo Film- und Techwelt aufeinandertreffen
Als selbsternannte Filmenthusiast*innen und Technerds befinden sich die Cinuru-Gründer*innen in der Hauptstadtregion in guter Gesellschaft: Mehr als 4.000 Film- und TV-Unternehmen haben ihren Sitz in und um Berlin. Die ausgezeichnete Produktionsinfrastruktur, entsprechende Förderbedingungen und die kreative Atmosphäre ziehen Produzent*innen, Filmverleiher*innen, Streaming-Portale und VFX-Firmen aus der ganzen Welt an. Das kann auch das Team von Cinuru bestätigen, das seit Anfang 2019 im MediaTechLab auf dem Filmgelände Babelsberg zu Hause ist: „Potsdam ist für uns der Ort, an dem Film- und Techwelt aufeinanderprallen und es sehr kreativ wird“, schwärmen sie vom Netzwerk.
Den Austausch zwischen der Filmbranche und den Technologie-Start-ups voranzutreiben, ist auch das Anliegen von Erwin M. Schmidt, Gründer des Berliner Innovation Studios „Cinemathon International“. Als Initiator des Branchentreffs Film Tech MeetUp und des internationalen Propeller Film Tech Hubs beschäftigt sich der Geschäftsführer des Verbandes Deutscher Produzenten seit Jahren mit Innovationstechnologien und -strategien für die Branche: „Wir prüfen immer wieder Blockchain-Technologien und Big Data, Künstliche Intelligenz, Data Driven Marketing, neue Formen von Storytelling, Umsatzverteilung und Datenpiraterie“, meint er, „diese Themen sind essentiell für die Zukunft der Filmindustrie.“
KI namens Benjamin schreibt selbständig Drehbuch
Eine Ansammlung komischer Sätze und Regieanweisungen, alles ist verwirrend – preisverdächtig ist der Science-Fiction-Kurzfilm „Sunspring“ von 2016 nicht. Dennoch ging er in die Filmgeschichte ein: Das Drehbuch stammt aus der Feder einer künstlichen Intelligenz namens Benjamin. „Der Ansatz, dass KI Drehbücher schreibt, hat sich nicht weiter manifestiert“, betont Erwin M. Schmidt. Die Maschine würde bloß Muster erkennen, „das kreative Gen“ fehle. Benjamin wurde mit Dutzenden Drehbüchern von Science-Fiction-Filmen programmiert, ermittelte, welche Abfolgen von Buchstaben häufig vorkommen, erkannte die Struktur und lernte Worte, Sätze, Absätze und schließlich das Schreiben eines Drehbuchs zu imitieren.
Diese Muster-Erkennung mag beim Schreiben eines – künstlerisch ansprechenden – Drehbuchs hinderlich sein. Bei der Bewertung eines Filmscripts hingegen macht sie sich bezahlt: „Ein Blockbuster funktioniert nach bestimmten Mustern“, weiß der Berliner Produzent, „die Verteilung von Dialogen, der Auftritt von Charakteren, der dramaturgische Bogen – die KI kann hunderte Parameter vergleichen und mit einer Wahrscheinlichkeit voraussagen, wie erfolgreich ein Film sein wird.“ Entsprechende Deep-Tech-Programme von Anbietern wie Largo Films, den amerikanischen Start-ups Cinelytics und StoryFit oder Scriptbook kommen in Hollywood bereits zum Einsatz. Hierzulande ist die Branche noch skeptisch: „Es besteht die Angst, dass wir mehr vom Gleichen sehen“, so Schmidt, „Ausreißer wie der Indie-Hit ‚Systemsprenger’ würden durch alle Raster fallen.“
Personalisierter Content mit KI
Das Potenzial von Deep Tech wie Künstlicher Intelligenz sieht Erwin M. Schmidt ohnehin nicht in der Content-Creation. Neben Targeting-Modellen fürs Marketing á la Cinuru kann er sich eine Personalisierung der Inhalte vorstellen. „Wir müssen wegkommen von einem finalen Produkt hin zu Geschichten, die nicht nur unterschiedliche Erzählsprünge haben, sondern immer wieder verändert und an den Kontext des Nutzers angepasst werden.“ Ein britischer Sender hätte im Labor einen solchen Versuch gestartet: Eine Geschichte wurde so gedreht, dass sie in 50.000 Variationen ausgespielt werden konnte – je nach Musikpräferenz, Umgebung oder zeitlicher Verfügbarkeit des Zuschauers. Außerdem wurden dessen Biofunktionen wie Puls, Herzfrequenz oder Hautspannung gemessen und aufgrund dieser Faktoren ein Produkt maßgeschneidert. „Es wird kein neues Werk erstellt, sondern etwas Bestehendes wird angepasst und personalisiert“, bringt Schmidt das Prinzip auf den Punkt.
Ebenso futuristisch klingt eine weitere Einsatzmöglichkeit von Künstlicher Intelligenz: Beim Drehen eines Films entsteht viel Rohmaterial, das nach zahlreichen Kriterien, wie etwa technischer Qualität, für den Schnittprozess aussortiert werden muss. „Hier muss man viel Material sichten und die Szenen heraussuchen, die am besten funktionieren“, so Erwin M. Schmidt, „das ist ein physischer Prozess. Dieses Herausfiltern könnte die KI automatisiert übernehmen und dem Cutter nur die Szenen zu Verfügung stellen, die technisch in Ordnung sind.“ Bei Daily Soaps mit tausenden Episoden, die nach einem bestimmten schematischen Muster aufgebaut sind, könnte die KI sogar eine erste Rohversion für den Schnitt zu Verfügung stellen und so effizientere Arbeitsabläufe ermöglichen.
Postproduktion neu denken und mit KI automatisieren
„Aufwändige Prozesse zu automatisieren, die bisher fast manufakturartig und größtenteils händisch ablaufen“, das ist auch die Ambition von Holger Lehmann der Berliner Produktionsfirma „Rotor Film“. Insbesondere die Finalisierung von internationalen Produktionen wie „The Square“ oder „Iron Sky 2“ wäre bisher herausfordernd: Riesige Datenmengen müssen übermittelt, Tonverfahren und Farbräume abgestimmt werden und bei der Endabnahme sind in letzter Minute Änderungen notwendig. Diese zeit- und materialintensiven Prozesse möchte Rotor Film mit dem Forschungsbündnis DWerft am Standort in Babelsberg vereinfachen. Eine wichtige Rolle spielen dabei die sogenannten Metadaten: Auswertungsinformationen, inhaltliche oder technische Details werden in der Produktion und Distribution angesammelt und im Film verankert. Je mehr Metadaten vorhanden sind, desto leichter ist der Film auffindbar und verwertbar. „Die Metadaten werden so zum Treibstoff für Künstliche Intelligenz und notwendige Voraussetzung“, beschreibt Lehmann gegenüber MediaTech Hub Potsdam. „Die Frage ist: Wie können wir Metadatenverwendung weiterdenken? Ich könnte Informationen über Zweit- oder Drittverwertung in anderen Ländern speichern oder darüber den optimalen Erzählstrang einer Romantic Comedy analysieren. Besondere Dialogstellen, Zusatzinformationen zu Drehorten oder Musikrechten sowie Sprachfassungen lassen sich gezielt kategorisieren.“ Auch handwerkliche Abfolgen der Postproduktion, wie etwa Noise Reduction, könnten zukünftig mit Hilfe Künstlicher Intelligenz automatisiert werden. Es wäre nur eine der vielen Anwendungsmöglichkeiten, mit denen Deep Tech die Filmwelt verändert – von Berlin aus.