Un attore che ama l'AI

Ben Affleck non è soltanto un volto noto di Hollywood, ma anche un appassionato di tecnologia che da tempo coltiva una curiosità per i computer. In un episodio della serie “One More Question” di GQ, l’attore ha iniziato con un semplice “Sono sempre stato un po' appassionato di computer fin da piccolo” per poi addentrarsi in una dissertazione ricca di termini tecnici legati all'intelligenza artificiale.

Dal set digitale alla startup

Il passaggio dal cinema analogico a quello digitale ha spinto Affleck a interessarsi ai processi di visual effects, dove l'apprendimento automatico è già da anni parte integrante del flusso di lavoro. Nel 2022 ha fondato InterPositive, una piccola realtà di 16 persone dedicata allo sviluppo di dataset per modelli di AI destinati al cinema.

Nel 2024 la startup è stata acquistata da Netflix per una cifra stimata intorno ai 587 milioni di dollari, anche se Affleck ha precisato che l'importo reale è diverso perché non possedeva il 100% della società.

Come funziona la sua tecnologia

Durante le interviste Affleck ha illustrato, con un linguaggio sorprendentemente accessibile, le basi di ciò che chiamiamo machine learning. Ha mostrato come le reti neurali convoluzionali – precursori dei transformer – analizzino le immagini trasformandole in tensor, ovvero una rappresentazione numerica dei pixel di un fotogramma.

Termini chiave citati da Affleck

    • machine learning
    • reti neurali
    • transformer
    • tensor
    • GPU
    • inference
    • edge detection
    • feature extraction

Affleck ha spiegato che un tensor contiene dati come il numero di batch, il numero di frame e i valori RGB di ogni pixel. “È semplice, vero?” ha detto, per poi sottolineare che la pratica è molto più complessa, soprattutto quando si tratta di identificare pattern come il bordo di una finestra per rimuovere il green screen.

Creazione di dataset e fine‑tuning dei modelli

Per rendere l'AI utile agli artisti, Affleck ha investito tempo e risorse nella creazione di un dataset proprietario. Ha girato per otto mesi con numerose telecamere e attrezzature, generando dati di addestramento specifici per compiti cinematografici. “Abbiamo dovuto costruire un set di dati che potesse servire da training late‑stage per modelli aperti, in modo che l'inference fosse orientata a compiti concreti e di valore,” ha dichiarato.

In un’intervista a Bloomberg al conferenza Screentime 2026, Affleck ha descritto il processo di fine‑tuning: prende un modello open‑source, “sblocca” i pesi (unfreezing) e li riaddestra solo sull'ultima “layer” cinematografica, così da mantenere la proprietà intellettuale del film mentre beneficia dell'apprendimento del modello.

Applicazioni pratiche sul grande schermo

Il metodo è stato impiegato nella produzione del film “Animals”, dove l'AI ha assistito nella post‑produzione, automatizzando compiti di compositing e correzione colore. Grazie a queste tecniche, le squadre di produzione hanno potuto raggiungere standard di qualità tipici di grandi produzioni senza dover ricorrere a costosi interventi manuali.

Etica, preoccupazioni e futuro dell'AI

Affleck non è cieco di fronte ai rischi dell'AI. Ha espresso preoccupazione per l'impatto sull'istruzione, citando un aumento del 30% dei voti A nelle università negli ultimi tre anni e il rischio di “learned helplessness”. “Non mi preoccupa Skynet, ma piuttosto il modo in cui i nostri figli affrontano la scuola con l'AI,” ha affermato. Ha sottolineato l'importanza di un uso responsabile e dell'etica nella creazione di contenuti generati da macchine.

Secondo Affleck, l'AI non sostituirà il cinema, ma sarà additivo, contribuendo a potenziare la creatività degli artisti e a snellire i processi tecnici. La sua esperienza dimostra che, con una visione etica e una collaborazione stretta tra tecnologia e arte, è possibile integrare l'intelligenza artificiale nella narrazione cinematografica senza perdere l'anima umana del racconto.