視頻是人工智能新發(fā)展正在塑造的眾多技術之一。至少可以說，人工智能帶來的一些變化令人毛骨悚然。然而，絕大多數(shù)變化將對視頻技術人員和整個社會產(chǎn)生奇妙的影響。

總的來說，我們對人工智能對視頻的影響感到興奮。Adobe 最近取得了一些令人印象深刻的進步。以下是即將發(fā)生的一些變化的概述。

人工智能為視頻編輯器帶來了以前無法使用的功能

視頻編輯曾經(jīng)是一個非常艱苦的過程。平均而言，編輯一分鐘的視頻片段需要 4 到 5 個小時。對于主要紀錄片的視頻編輯來說，這是一個壓倒性的過程。我最近看了一個長達三個小時的紀錄片。假設剪輯師們沒有遇到任何意外的障礙，他們將花費大約 720 小時來完全剪輯鏡頭。假設編輯每周工作 40 小時，完成整個過程大約需要三個半月。

這是人工智能最有益的領域之一。人工智能算法可以更快地處理視頻編輯過程。2016 年，IBM 證明了這一點，他們開發(fā)了一種新的機器學習算法來編輯即將上映的恐怖電影摩根的預告片的視頻片段。Movavi 有一些適用于 Mac 的視頻編輯軟件可以進行類似的更改。

IBM 對其算法進行了編程，以查看其他電影預告片的電影攝影。它能夠確定人工編輯如何完成任務。機器學習算法能夠以比人類編輯器更系統(tǒng)的方式處理這些步驟。此外，由于人工智能算法不會像人類編輯那樣遇到疲勞，因此它們在整個項目期間保持同樣高水平的生產(chǎn)力。

提高效率顯然是基于機器學習的視頻編輯技術的最大賣點之一。然而，視頻技術人員正在尋找人工智能還有其他原因。

人工智能技術還使技術人員能夠利用全新的功能。最令人印象深刻的功能之一是能夠?qū)⑷碌膬?nèi)容添加到視頻中。它可以無縫集成，因此不經(jīng)意的觀察者甚至無法區(qū)分。

使用人工智能進行視頻編輯有缺點嗎？

從純粹的功能角度來看，使用人工智能和視頻編輯似乎沒有任何缺點。人工智能似乎在幾乎所有指標上都改善了視頻編輯過程。視頻可以更快地編輯，并始終帶來更高質(zhì)量的美感。人類編輯仍然參與到這個過程中，并且可以并建立在他們的機器學習工具已經(jīng)啟動的改變的基礎上。

但是，從社會角度來看，還有其他風險。使用人工智能編輯視頻的最大擔憂之一是深度偽造的發(fā)展。Deepfake 是經(jīng)過修改的視頻，在視頻中的主題上有不同的人臉。

可以想象，在某些情況下，這可能是一個真正的問題。它可以用來通過編輯視頻來陷害某人，使其看起來像是參與了妥協(xié)活動。其中一個視頻可用于試圖將某人卷入其他人犯下的罪行。

一些法律專家已經(jīng)證實了這一事實。他們指出，法院已經(jīng)經(jīng)常猶豫是否允許錄用視頻證據(jù)，因為它可能會遺漏重要的背景并存在識別問題。他們已經(jīng)有可能對陪審團產(chǎn)生偏見。

如果機器學習變得更加復雜，法院可能更不可能承認您是否提供了證據(jù)。他們必須謹慎對待引入任何可能錯誤地將無辜被告牽連到犯罪中的內(nèi)容。

在社交媒體時代，深度偽造的存在也可能成為一個問題，即使在沒有指控犯罪活動的情況下也是如此。在一個私刑暴徒經(jīng)常在 Facebook 上攻擊人們感知罪行的時代，這可能會打開一個全新的蠕蟲罐頭。

在視頻編輯中的好處絕對超過人工智能的黑暗面

批評者對人工智能在視頻編輯中的風險提出了一些合理的擔憂。然而，好處肯定超過了擔憂。人工智能使視頻編輯過程變得更快，并引入了以前沒有的優(yōu)秀功能。