“媒介机器学习”冲击下理解/重构媒介的技术发展思考——基于对奈飞匹配剪辑算法的考察

流媒体内容平台奈飞于2022年底开始转型部署“奈飞机器学习平台”(MLP),以匹配剪辑算法为代表,基于机器学习和计算机视觉(人工智能技术)实现多模态内容理解。“奈飞机器学习平台”将应用于原创剧集内容制作和发行全流程,赋能面向订阅会员的个性化内容服务,预示着流媒体将从传统内容制作、发行平台转型成为“媒介机器学习”基础设施。伴随生成式人工智能引发的应用和监管问题,当前“奈飞机器学习平台”又为创意产业带来新一轮“媒介机器学习”冲击。不同于生成式人工智能日趋成熟的提示词研究和“拼装”美学特征,以奈飞匹配剪辑算法为代表的“媒介机器学习”在“规模理论”影响下对“数据洪流”进行特征提取,出于明确的营销意图向用户输出定制化视觉体验,以此强化推荐系统效能、提高用户留存率。回顾匹配剪辑在先锋艺术时期与计算机视觉领域的算法演进,当前奈飞匹配剪辑算法已然脱离构成主义趣味,在流媒体深耕“媒介机器学习”的转型策略下展露出理解/重构“媒介”的“算法文化”。在此趋势下,“媒介机器学习”虽然赋能流媒体平台快速迭代其创意理念,但同时也促使内容创作生态彻底融入庞大的算法推荐系统。