Avid：人工智能 AI 是 Avid 创新的重点

本篇文章将探讨人工智能（AI）和新技术对世界的影响。Avid一直致力于利用这些新兴技术的力量创新并为广大客户提供更好的支持。众所周知，在这个数字时代，人工智能与其他新技术可以为大家带来更多的机遇与挑战。

Q1 Avid 在人工智能（AI）方面做了哪些工作？

嗯，我们正在做很多事情。人工智能以各种形式出现在我们的产品中已有大约 10 年的时间，我们甚至还有一个研究实验室，专注于如何最大限度地利用新技术。事实上，我们三项与人工智能相关的研究工作的结果已发表在电影电视工程师协会的SMPTE运动理论杂志2023年4月号上。下面详细介绍这一点。

为了了解人工智能将如何继续影响媒体制作、Avid 正在采取哪些措施以及它对我们的行业意味着什么，我们采访了他们 Avid 媒体技术专家：架构和技术副总裁  Shailendra Mathur和工程部Rob Gonsalves 研究员和人工智能爱好者。


Q2 Avid 客户对媒体制作中人工智能的使用有何疑问？

人工智能是媒体行业各个领域 Avid 客户的热门话题。人们对人工智能和机器学习 (ML) 在媒体内容制作中的潜在应用产生他们对人工智能和机器学习可能带来创新的创造可能性以及这些技术如何通过自动化流程的任务来简化工作并提高效率感到兴奋。例如，当您有大量重复内容时当时，人工智能可用于元数据丰富和重复数据删除。

Q3 人工智能是否具备在工作场所取代人类的智能和能力？

有人担心人工智能可能会夺走工作岗位，但我们相信，作为一项变革性技术，将改变工作的完成方式。更愿意专注于人工智能领域，它可以充当创意助手，帮助您提高效率。从提出电影创意到帮助制作，人工智能可以帮助内容创作的每一步。这些进步可以促进媒体制作新流程的创作。


Q4 Avid 涉足人工智能已有 10 年了？如何？

有人工智能，也有机器学习。Avid是一个正在着手将 AI 形式融入我们的解决方案（包括PhraseFind）的公司 和脚本同步之一。微软建立了与人工智能相关的合作伙伴关系，将微软的Azure媒体索引器集成到我们的资产管理解决方案中。该人工智能工具提供回放功能，并允许拥有大量镜头的客户自动识别和人脸等它甚至可以确定一个镜头中的几个，或者是白天或晚上的场景——这些任务通常需要繁琐的手动记录这些信息。Avid 公开了与 x.news 等联盟合作伙伴合作的人工智能工具，用于人工智能辅助社交媒体研究。这使得记者和制片人能够进行更有效的基于主题的研究。

在过去的几年里，Avid在视频编辑、媒体饮食、分析、自动元数据增强、音乐制作和作曲、归档和现场利用人工智能进行了研究。除此之外还将结果纳入我们自己的产品路线图之外，我们还与媒体行业发布和分享结果。

Avid 正在利用一项新的人工智能开发是语义语音搜索，这是一种数据搜索技术。它理解语言的分数差，解释关键字以及搜索查询背后的含义和意义。另一个例子是 OpenAI 的 Whisper ，它在语音转文本转录方面做得很好，包括多语言版本。它了解大约 100 种语言，而且质量非常好。一旦你完成了良好的转录，它就会打开隐藏式字幕、字幕和搜索。如果您有良好的调整，选择您可以阅读、浏览、查找并您需要的内容。然后您可以返回并为您的项目选择原声片段或对话。调整有助于处理无脚本的材料以及需要压缩的大量内容对话。


Q5 请告诉大家如何探索在生产中使用人工智能的可能性。

人工智能研究已经疯狂发展。一年前无法完成的事情现在可以快速完成。这是一个激动人心的时刻，因为事情取得了进展迅速，系统正在不断改进。
Avid 通过关注关键领域来探索人工智能在生产中的应用。第一个是了解客户的需求，这是我们通过与他们持续对话来实现的。我们的机器可以做很多不同的事情，但我们的客户可能需要或不需要这些，或者他们可能想要的机器还不能做的事情。我们随时了解最新的研究，以了解新的人工智能技术和机器学习系统可以提供哪些功能以及如何有效地满足客户的需求。Avid 瞄准了这些探索和发展的机会。我们通过Avid 社区协会 (ACA)与各种客户进行互动 每个人的对话。在过去的几个月里，随着 ChatGPT 和 OpenAI 让人们都可以使用生成式 AI 工具，客户对话突然突围。除了将一些意见反馈到产品路线图之外，我们还在产品组外界进行的调查，我们称之为RADLab。


Q6 您认为人工智能未来会走向何方？


人工智能预计将呈指数级增长，并对媒体制作产生变革性影响。人工智能有一天可以根据对项目背景的分析来建议相关的剪辑或片段，就像人类创作者处理大量镜头或音频文件的助手一样。人工智能还可能越来越多地参与视频和音频处理，例如色彩校正、重新格式化和类似的音频任务。它可以通过提供场景或项目可能是什么样子的想法来支持预制作过程，帮助塑造创意方向。

正如我们在 HPA 2023 演讲中所展示的，生成式 AI 技术将使音乐、电影、电视、剧本和故事创作更加富有创意和高效，并提供协助创作过程的建议。资产和元数据管理的世界将转变为基于使用知识管理技术链接在一起的内容。正如 2023 年 4 月 SMPTE 运动图像期刊论文中所讨论的，搜索领域将更改为可提供比简单匹配关键字更丰富的上下文结果的查询。媒体运营将转变为基于数据和分析驱动的自动化。由于洞察力控制媒体创建过程的各个部分以提高效率，因此将节省成本。

未来的挑战与承诺一样多。如果人工智能系统在模仿人类风格方面有所改进，那么人类的创造力是否会在如此大量的工作中消失，或者是否会让人类进化到更高形式的创造力？负责任和道德的人工智能领域也是重要的话题。归因在生成人工智能领域将如何发挥作用？我们如何真正确保模型不会因训练数据的偏差而产生偏差？