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Magazine Intelligenza Artificiale: l'IA è più di quello che appare

Magazine Intelligenza Artificiale: l'IA è più di quello che appare

Cortometraggio Ancestra: potenzialità e limiti dell’IA generativa

Imagine pellicola video stilizzata in stile acqurello dai toni blu e bianchi.

Il cortometraggio “Ancestra”, prodotto da Primordial Soup in collaborazione con Google DeepMind, rappresenta uno specchio delle attuali potenzialità e limiti dell’IA generativa applicata al cinema. Diretto da Eliza McNitt, il film si ispira alla storia del complicato parto della stessa McNitt, raccontando la storia di una donna incinta che prega affinché il difetto cardiaco del suo bambino guarisca. Dalle riprese con attori reali sono state mescolate con sequenze create interamente tramite modelli AI Gemini, Imagen e Veo.

Nonostante l’ambizione di mostrare il potere emotivo dell’amore materno, il risultato visivo appare piuttosto convenzionale e a tratti decontestualizzato, con immagini di stock naturalistici generate al computer che non riescono a sostenere una narrazione coinvolgente. La scelta di utilizzare neonati digitali al posto di bambini veri ha certamente facilitato la produzione, ma ha anche sottolineato quanto l’IA sia uno strumento ancora in fase embrionale (per rimanere in tema), perciò incapace di sostituire completamente l’arte umana.

Da un lato, ci sono figure come Darren Aronofsky che sottolineano come la tecnologia abbia sempre accompagnato il cinema. Tuttavia, dall’altro lato risulta chiaro che l’IA generativa, almeno per ora, non produce contenuti di qualità artistica in grado di attirare il grande pubblico o di rivoluzionare il settore, come invece si sente tante volte dire. Di conseguenza, Ancestra va considerata più come una dimostrazione tecnica e un veicolo promozionale per Google che come un esempio convincente di innovazione cinematografica sostenibile.

Leggi l’articolo completo: Ancestra actually says a lot about the current state of AI-generated videos su theverge.com.

Immagine generata tramite DALL-E 3. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (2025).

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