Diese Fallstudie beleuchtet die bahnbrechende Zusammenarbeit zwischen dem British Board of Film Classification (BBFC) und Dreamix, einem innovativen Technologieunternehmen. Dreamix und das BBFC haben einen innovativen Algorithmus für maschinelles Lernen entwickelt, der auf der umfangreichen Erfahrung des BBFC bei der Klassifizierung von Filmen und den Metadaten zu deren Inhalt aufbaut:
- Erstellung lokalisierter Altersfreigaben für Filme und digitale Inhalte in über 100 Ländern,
- unter Berücksichtigung ihrer lokalen kulturellen Nuancen und Empfindlichkeiten,
- Erstellung lokal anerkannter Ergebnisse mit gleichwertiger Genauigkeit der lokalen Klassifizierungsbehörden
Die gemeinsame Anstrengung zeigt das transformative Potenzial der Technologie bei der Verbesserung und Straffung der Prozesse zur Klassifizierung von Inhalten. Auf diese Weise wird der Weg für anpassungsfähigere, effizientere und global lokalisierte Alterseinstufungssysteme in Zusammenarbeit mit gesetzlichen und nicht-gesetzlichen Regulierungsbehörden weltweit geebnet.
Ein Jahrhundert der Sicherung in der Unterhaltungsindustrie
Das BBFC ist eine unabhängige, nichtstaatliche Organisation, die für die Erstellung von gesetzlichen und nicht-gesetzlichen Altersfreigaben, Inhaltsempfehlungen und Klassifizierungen von Kinoinhalten, physischen Medien und digitalen Inhalten im Vereinigten Königreich zuständig ist.
Das BBFC wurde 1912 gegründet und spielt eine entscheidende Rolle bei der Wahrung der Interessen des Publikums, indem es umfassende und genaue Hinweise zur Eignung von Inhalten für verschiedene Altersgruppen gibt. Mithilfe eines Klassifizierungssystems, das von U (Universal, für alle geeignet) bis 18 (nur für Erwachsene) reicht, bewertet die BBFC akribisch verschiedene inhaltliche Aspekte wie Sprache, Gewalt, Nacktheit und andere potenziell sensible Inhalte und stellt so sicher, dass die Zuschauer gut informiert und vor potenziell schädlichem Material geschützt sind.
Die BBFC ist bestrebt, sich mit den gesellschaftlichen und technologischen Veränderungen weiterzuentwickeln. Sie überprüft und passt ihre veröffentlichten Klassifizierungsrichtlinien alle vier bis fünf Jahre im Rahmen eines umfassenden öffentlichen Konsultationsprozesses an, um einen ausgewogenen Ansatz bei der Regulierung von Inhalten zu fördern und eine Kultur des verantwortungsvollen Medienkonsums zu unterstützen.
Die Gelegenheit
Die BBFC Compliance Officers überprüfen jeden Inhalt, der ihnen zur Klassifizierung vorgelegt wird, und erstellen umfangreiche Metadaten zur Einhaltung der Bestimmungen, indem sie Probleme und Stärken der Probleme identifizieren und kalibrierte Metadaten erstellen. Anhand dieser Metadaten stufen sie jeden Inhalt in eine bestimmte Altersfreigabekategorie für Großbritannien ein.
Das BBFC hat in Gesprächen mit seinen weltweiten Kollegen und Kunden die Herausforderungen identifiziert, die sich bei der Klassifizierung von Inhalten für globale Video-on-Demand-Plattformen ergeben - insbesondere bei der Bereitstellung lokal anerkannter und lokal sensibler Inhaltsklassifizierungen.
Unter Verwendung seines Archivs mit umfangreichen Metadaten zur Einhaltung der Vorschriften sah das BBFC die Möglichkeit, mithilfe fortschrittlicher KI für maschinelles Lernen ein Profil jedes Inhalts zu erstellen und aus diesen Profilen zu lernen und lokal sensible Alterseinstufungen zu generieren. Die Vision der KI war es, der BBFC und anderen Aufsichtsbehörden weltweit zu ermöglichen, standardisierte Metadaten zur Einhaltung der Vorschriften zu erstellen und lokal anerkannte Inhaltsklassifizierungen zu generieren, die den lokalen Werten entsprechen.
Mit der Bereitstellung dieser KI-Plattform für maschinelles Lernen können die Regulierungsbehörden VoD-Anbietern eine globale Lösung anbieten, die sicherstellt, dass die Klassifizierungsprozesse sowohl global skalierbar als auch für die Länder, in denen sie tätig sind, geeignet sind.
Die Dreamix-Lösung: Automatisierung der Alterseinstufung
Erster Prototyp und Überprüfung der Idee
Das BBFC wandte sich an Dreamix, um zu erfahren, ob es möglich ist, das Archiv der Klassifizierungs-Metadaten von Dreamix zu nutzen, um eine KI mit maschinellem Lernen zu trainieren, die zuverlässige Altersfreigaben für mehrere Länder generiert.
Nach anfänglicher Datenexploration und modernster KI-Forschung entwickelte Dreamix eine Reihe fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen, die für jedes Land Altersfreigaben mit hoher Genauigkeit generierten und damit das Konzept validierten. Als Teil des Prototyps wurde ein Demo-Portal erstellt, auf dem Mitarbeiter der BBFC die Metadaten für einen Inhalt manuell übertragen und Altersfreigaben für verschiedene Länder generieren können.
Das BBFC nutzte diesen funktionierenden Prototyp, um eine unabhängige Überprüfung der Zuverlässigkeit der generierten Bewertungen anhand neuer Daten durchzuführen, die die KI bisher nicht kannte. Diese Validierung reichte der BBFC aus, um grünes Licht für die Investition in die Umwandlung des ersten Prototyps in ein produktionsreifes kommerzielles Produkt zu geben.
Patentanmeldung
Unmittelbar nach der Verifizierung des ersten Prototyps begann Dreamix mit der Verbesserung der Machine Learning-Modelle für Gebiete, für die historische Daten verfügbar waren. Die daraus resultierenden Methoden wurden vom BBFC und externen Beratern als originell, neuartig und innovativ genug und die erzielten Ergebnisse als beeindruckend genug eingestuft, um die Anmeldung von Patenten zu rechtfertigen. BBFC und Dreamix arbeiteten dann mit Patentanwälten zusammen, um mehrere Runden von Verbesserungen einer Patentanmeldung vorzubereiten und zu iterieren und das Anmeldeverfahren bei mehreren Patentbehörden zu durchlaufen, darunter Patentämter in den USA, der EU, Großbritannien und mehreren Ländern in Asien.
Externe Demo, Erweiterung des Systems und produktionsreife Lösung:
Neben der Patentanmeldung arbeitete Dreamix auch an der Erweiterung des ursprünglichen Prototyps in mehreren wichtigen Punkten. Zu den Aufgaben in dieser Phase gehörten:
- Vorverarbeitung und Einbeziehung zusätzlicher Daten in das Modell
- Optimierung des Modells für die erhöhte Datenmenge
- Erweiterung des Modells, um nicht nur die Altersfreigabe vorherzusagen, sondern auch lokale Inhaltswarnungen anzubieten (spezifisch für jedes Land)
- Entwicklung einer Schnittstelle zur KI, damit das Produkt als "Software as a Service" (Saas) an andere Regulierungsbehörden geliefert werden kann
- die Verwendung erweiterter Metadaten, um die Genauigkeit der Klassifizierungen weiter zu verbessern und alle lokalen Empfindlichkeiten für jedes Land zu berücksichtigen
- Schaffung einer produktionsbereiten Infrastruktur für den Betrieb der Lösung als Service für andere Regulierungsbehörden
- Entwicklung einer externen webbasierten Demo, die das BBFC nutzen kann, um die Lösung den Partner-Regulierungsbehörden und globalen Inhaltsanbietern vorzustellen
Die Ergebnisse
Nach der Zusammenarbeit mit Dreamix hat die Demo das Interesse der Branche geweckt, und das BBFC testet die Plattform nun und schließt Partnerschaften mit anderen Regulierungsbehörden und globalen Inhaltsanbietern.
Ein wichtiger Meilenstein ist die offizielle Genehmigung der Patentanmeldung durch das US-Patentamt, und weitere Patentgenehmigungen stehen unmittelbar bevor.
Auf der Grundlage der oben genannten Ergebnisse genehmigte das BBFC zusätzliche Investitionen, um die Lösung weiterzuentwickeln und die Genauigkeit, die Länderabdeckung und die Erstellung zusätzlicher lokalisierter Inhaltsempfehlungen zu verbessern. Darüber hinaus sind das BBFC und Dreamix aktiv damit beschäftigt, die mögliche Integration weiterer Methoden des maschinellen Lernens, großer Sprachmodelle und generativer KI zu untersuchen, was spannende Fortschritte und mehr Möglichkeiten für Zusammenarbeit und Innovation verspricht.
