Tekoäly muutti opetusvideoiden luomisprosessin

Videoita on hyödynnetty jo pitkään erilaisten opetus- ja koulutusvideoiden muodossa menestyksekkäästi. Niiden avulla voidaan välittää sekä ääntä ja kuvaa samanaikaisesti. Lisäksi videoiden levittäminen on nykyajan verkkoyhteyksillä erittäin helppoa ja nopeaa.

Toisaalta taas laadukas video vaatii todella paljon valmistelua sekä prosessin aikaista työtä, kuten lavastusta, valaistuksen säätöä, kuvaamista, äänittämistä sekä jälkieditointia. Videon muokkaaminen sen valmistumisen jälkeen on haastavaa ja joissain tilanteissa jopa mahdotonta kuvaamatta koko videota tai sen osaa uudestaan. Esimerkiksi ulkona auringonpaisteessa kuvattua videota on perin vaikea korvata pilvisellä tai sateisella säällä kuvatulla videolla ilman mittavia jälkikäsittelyjä. Tämän vuoksi videoprosesseissa panostetaan etukäteisvalmisteluun.

Myös teknisesti videon muokkaaminen jälkikäteen on työlästä. Koko videoprojekti tulee avata editointiohjelmaan, ja muokkaamisen jälkeen koko video tulee renderöidä eli muuntaa sisältö esitettävään muotoon.

Tekoälyllä voi jossain määrin muokata jo tehtyä videota. Esimerkiksi epähaluttujen kohteiden poistaminen tai jopa henkilön kasvojen ja äänen muokkaus onnistuu nykypäivän sovelluksilla tietyin rajoittein (Kokkonen 2023). Koneälysovellusten käyttö vaatii toki omaa osaamista ja harjaantumista niiden käyttöön, eivätkä monet edistyneemmistä ohjelmista ole ilmaisia tai vapaasti saatavilla.

Tekstistä videoksi

Kirjoitushetkellä nouseva trendi tekoälysovellusten piirissä on ”tekstistä videoksi” -sovellukset, kuten Heygen, Sora, Synthesia ja Capcut, joilla voi luoda videoita tekstikomennoin alusta loppuun. Sovelluksesta riippuen videot voivat olla aina ilmakuvauksista kuvitteellisen kaupungin päällä perinteisempiin ”puhuva pää” -videoihin, jossa esiintyvä hahmo puhuu sille annetut vuorosanat halutun taustan edessä. Jälkimmäinen on melko tyypillinen tapa juuri opetusvideoissa. Videon vapaa muokkaaminen mahdollistaa myös muun sisällön, kuten kuvien, tekstin ja graafien esittämisen videolla puhuvan pään sijasta tai sen ohessa.

Kun koko video on luotu tekstistä, on sen muokkaaminen jälkikäteen huomattavasti perinteisempää videota helpompaa. Riittää, että muokkaa lähtötekstiä halutuista kohdista ja antaa tekoälyn tämän jälkeen muodostaa uusi päivitetty video, joka on muuttunut vain halutuilta osin. Jos perinteisellä videolla viittaa ajankohtaisiin ilmiöihin tai tuleviin päivämäärin, vanhenee video auttamattomasti, kun ajankohdat ovat historiaa. Siksi koulutusvideot onkin monesti pyritty luomaan mahdollisimman ajattomiksi, jotta vaivalla tehty video ei vanhenisi heti. Tekoälyn avulla tästä ongelmasta voi ainakin osittain päästä eroon.

LAB-ammattikorkeakoulun MOOC-kurssilla Effective Marketing luotiin useita videoita ja podcasteja tekstipohjaisesti tekoälyä hyödyntäen. Omana kokemuksenani voin sanoa, että videoiden luominen tällä tavalla ei ollut yhtään sen helpompaa kuin perinteisin keinoin, mutta videoiden korjaaminen huomattavasti helpompaa. Yhdellä kurssin videolla havaittiinkin virhe sen julkistamisen jälkeen, mutta tuo virhe pystyttiin korjaamaan nopeasti muokkaamalla vain lähdetekstiä ja päivittämällä uusi video oppimisalustalle. Suosittelenkin kaikkia opetusvideoita tekeviä vähintäänkin kokeilemaan tekstipohjaista videonluontia.

Lähteet

Kokkonen, S. 2023. Tekoälyn hyödyntäminen videoeditoinnissa – huijausta vai uusi normi? LAB Focus. Viitattu 14.5.2024. Saatavissa https://blogit.lab.fi/labfocus/tekoalyn-hyodyntaminen-videoeditoinnissa-huijausta-vai-uusi-normi/