Beberapa hari lalu, Netflix mengumumkan akuisisi InterPositive, sebuah start-up AI yang didirikan oleh Ben Affleck. Sebagian besar headline langsung mengangkat sisi selebritinya. Ben Affleck, sang aktor, kini punya deal dengan Netflix. Menarik memang. Tapi framing itu melewatkan hal yang sebenarnya penting.
Karena yang dibeli Netflix bukan sebuah nama. Yang mereka beli adalah US Patent 12,511,904 B1. Dan ketika kita mengetahui apa yang sebenarnya dilakukan paten itu, kita perlu mencermati arahnya.
Paten tersebut mendeskripsikan sebuah sistem yang mengajari AI untuk menonton rekaman film dan memahami, dalam istilah teknis yang sangat spesifik “bagaimana sebuah shot dibuat”. Bukan apa yang terjadi di dalam frame. Tapi bagaimana kamera diposisikan, seberapa jauh jangkauan lensa, bagaimana depth of field dipilih, bagaimana kamera bergerak. Dengan kata lain, ia mengonversi rekaman apapun menjadi metadata sinematografi. Ia membaca bahasa visual sebuah film dan menterjemahkannya menjadi data.
Itu bagian yang membuat saya tidak bisa berhenti berpikir.
Saya sudah lebih dari dua puluh tahun bekerja di industri televisi dan film Indonesia. Saya tahu betul apa artinya memiliki bahasa visual yang milik kita sendiri. Cara series Gadis Kretek berbeda dengan series Zona Merah dalam mengkomunikasikan pesan-pesan sutradara kepada Penonton. Tata bahasa visual televisi, film dan series Indonesia dibangun perlahan, selama puluhan tahun, lewat ribuan keputusan kecil yang dibuat oleh Sutradara, Director of Photography, dan Showrunner yang mengerti betul siapa yang sedang mereka ajak bicara.
Pengetahuan itu hidup di dalam rekaman. Setiap frame membawanya. Dan sekarang ada alat yang bisa membacanya.
Bagi industri hiburan Indonesia dan bagi setiap pasar Asia yang sedang membangun infrastruktur kreatifnya sendiri, ini bukan hanya perkembangan yang perlu dicermati. Ini adalah sinyal strategis yang membutuhkan respons strategis.
Inilah yang membuat saya tidak tenang. Netflix sudah berinvestasi besar dalam konten Indonesia, konten Korea, konten Thailand. Cerita-cerita Asia yang dibuat oleh kreator Asia untuk penonton Asia, tapi paten ini mengungkap sesuatu tentang arah ambisi teknologi mereka.
Ketika mereka bisa mendekode secara sistematis bagaimana sebuah film dibuat, frame demi frame, shot demi shot. Saya membayangkan mereka akan mulai mengumpulkan sesuatu yang jauh lebih berharga dari film itu sendiri. Mereka mengumpulkan dan mempelajari peta dari setiap tradisi visual yang pernah muncul di platform mereka. Mereka akan belajar bagaimana sutradara Indonesia membangun keintiman emosional secara berbeda dibanding sutradara Korea. Bagaimana sinema Bollywood menggunakan focal length secara berbeda dari Hollywood. Mereka bisa mempelajarinya, mereplikasinya, dan pada akhirnya menghasilkannya.
Ini bukan paranoia. Ini memang logika dari teknologinya.
Pertanyaan bagi para produser Asia, bukan apakah teknologi ini baik atau buruk. Itu pertanyaan yang salah. Pertanyaannya adalah: siapa yang diuntungkan ketika bahasa visual sinema kita dikodekan ke dalam sistem milik orang lain?
Risiko sesungguhnya terlalu besar. Sebuah dunia di mana kosakata visual yang butuh puluhan tahun untuk dibangun di Jakarta, Seoul, atau Mumbai diserap ke dalam sistem global yang kemudian bisa memproduksi konten yang terasa lokal tanpa benar-benar lokal. Konten yang punya bentuk cerita kita, tapi tanpa jiwanya.
Meski demikian, ada juga peluang besar yang bisa dimanfaatkan dan saya ingin jujur tentang itu.
Untuk rumah produksi di Indonesia, untuk apa yang sedang kami bangun di Amadeus Sinemagna, sebuah AI tools yang bisa menganalisis sinematografi dalam skala besar bisa sangat berguna. Memahami bahasa visual kita sendiri dengan lebih presisi. Menggunakan data untuk menjaga dan melindungi apa yang membuat storytelling Indonesia khas. Menemukan pola apa yang bisa beresonansi dengan penonton Indonesia, yang selama ini kita pahami secara intuitif tapi belum pernah bisa kita deskripsikan secara teknis.
Pertanyaannya adalah apakah kita menggunakan AI tools seperti ini untuk mempelajari diri kita sendiri, atau kita menunggu orang lain mempelajari kita terlebih dahulu.
Saya selalu percaya bahwa pertahanan terbaik sinema lokal adalah sinema lokal yang kuat. Bukan tembok, bukan proteksionisme, bukan ketakutan. Sebuah komitmen untuk membuat karya yang khas, yang tak bisa ditiru, karya yang hanya kita yang bisa membuatnya. Sehingga di masa depan, tidak ada AI model yang bisa mereplikasinya. Karena, tidak ada model yang bisa mereplikasi pengalaman tumbuh besar di sini, memahami apa yang membuat penonton Indonesia bisa tertawa, menangis dan tahu cerita mana yang belum pernah diceritakan.
Netflix membeli kemampuan untuk membaca sinema. Tugas kita adalah terus menulis dalam bahasa yang belum selesai mereka pelajari.
Ruang itulah yang harus kita jaga.
