Foto di Denise Jans.

La collaborazione annunciata nel settembre 2024 tra Lionsgate (studio hollywoodiano distributore di franchise come John Wick, The Hunger Games e Saw) e Runway (startup specializzata in generazione video IA) non ha portato tutti i frutti sperati. L'accordo, descritto come il primo del suo genere tra un grande studio e un fornitore di servizi IA, mirava a creare un modello esclusivo addestrato sulla biblioteca Lionsgate - oltre 20.000 titoli di film e TV - per generare scene, trailer e potenzialmente interi lungometraggi. Il progetto ha prodotto risultati limitati, evidenziando la distanza tra le ambizioni iniziali e le realtà tecniche e legali dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale nel cinema.

L'annuncio iniziale aveva generato ottimismo: Michael Burns, vicepresidente di Lionsgate, aveva parlato di «opportunità di creazione contenuti all'avanguardia ed efficienti dal punto di vista economico», con applicazioni immediate in pre-produzione e post-produzione, come la generazione di storyboard, l'applicazione di effetti speciali e la rimozione di ombre o microfoni presenti nelle riprese. Runway, con investimenti da Google, Nvidia e Salesforce, avrebbe sviluppato un modello personalizzato per «potenziare» il lavoro dei realizzatori di film, riducendo per esempio i costi in scene d'azione complesse.

Cristóbal Valenzuela, co-fondatore e CEO di Runway, aveva enfatizzato come l'AI potesse «accelerare il progresso attraverso sfide creative», allineandosi a un ecosistema che include già strumenti usati in film come Everything Everywhere All at Once. Tuttavia, arrivati a settembre 2025, la collaborazione ha accumulato ritardi: a questo punto Lionsgate continua a esplorare iniziative IA su più fronti, ma non più in modo esclusivo con Runway. Le sfide principali ruotano intorno alla quantità e alla qualità dei dati necessari per addestrare modelli AI efficaci. Una fonte anonima ha dichiarato a The Wrap: «Il catalogo Lionsgate è troppo piccolo per creare un modello. In effetti, persino quello di Disney lo è».

Per generare video coerenti, i modelli richiedono dataset enormi: Runway's Gen-4 è stato testato su cortometraggi e video musicali, ma per prodotti cinematografici servono Terabyte di materiale diversificato per catturare fisica, illuminazione, muscolatura umana e contesto narrativo. Per quanto vasto, il catalogo Lionsgate è focalizzato su generi specifici come action e horror, limitando la possibilità di usarlo in maniera generalizzata. I paragoni con i concorrenti non fanno che sottolineare il problema: Google's Veo 3, addestrato sull'intera libreria YouTube, ancora presenta difetti in coerenza e controllo; Adobe's Firefly integra modelli multipli da Google, OpenAI e Luma AI's Ray3 per risultati più robusti, ma anche qui i limiti persistono per produzioni professionali.

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A queste barriere tecniche si aggiungono le complicazioni legali legate al copyright. La IA generativa solleva interrogativi su chi detenga i diritti quando un modello crea dal materiale che ha "studiato" le sembianze degli attori di cui ha bisogno, o i dialoghi "originali" che questi pronunceranno: «Nell'industria cinematografica e TV, ogni produzione ha vari detentori di diritti», spiega Ray Seilie, avvocato presso Kinsella Holley Iser Kump Steinsapir LLP. «Ora che esiste questa tecnologia per creare video IA di un attore che dice qualcosa di non detto, gestire quei diritti diventa spinoso».

Nonostante i contrattempi, gli esperimenti di Lionsgate non sono ancora terminati: l'azienda ha testato la IA per compiti mirati, come la generazione di versioni edulcorate di certi titoli per spettatori giovani, riducendo la necessità di costose riprese alternative. L'impressione è che per poter generare un film completo con la IA servano ancora mesi o anni: clip di pochi secondi sono fattibili, ma narrazioni coerenti che durino sui 90 minuti richiedono un editing umano estensivo.

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