作者:林安安，蔡傑，周素雲
山謬·裏維因《黑客帝國》三部曲而聞名全球。由於扮演尼奧，他成為好萊塢最著名的電影明星之壹。但在此之前，威爾·史密斯因拒絕出演電影《黑客帝國》中的尼奧壹角而錯失良機。
尼古拉斯·凱奇(Nicolas Cage)在蒂姆·伯頓(Tim Burton)的《超人復活》(The Resurrection of Superman)中扮演了主角，但在幕後演員陣容發生了幾次重大變化後，這部電影最終夭折了，留給世人的只有壹張尼古拉斯·凱奇穿著超人服裝的模糊試穿照。
這就是電影世界的各種巧合和不確定。但對於電影投資者來說，他們不希望有這種不確定性。
他們想知道是艾麗西卡·維坎德還是蓋爾·加多會帶來更多的票房。他們想知道在美國爆炸的電影能否在歐洲市場創造新紀錄。
現在，人工智能可以給他們答案。
人工智能將很可能成為“最有眼光的生產者”
總部位於洛杉磯的初創公司Cinelytic認為，人工智能將有可能成為“有遠見的制片人”。多年來，這家公司收集了電影票房的歷史數據，然後將其與電影主題和主要演員的信息進行交叉引用，並使用機器學習來挖掘隱藏的數據模式。它的軟件允許顧客預測他們的電影票房。比如用人工智能預測更換演員對票房的影響。
cine lysis的聯合創始人兼首席執行官托拜厄斯·奎瑟(Tobias Queisser)說:“妳可以用cine lysis的軟件來看看壹部由艾瑪·夏洛特·杜爾·沃森(Emma Charlotte Duerre Watson)主演的夏季大片如果由詹妮弗·勞倫斯主演，票房會有怎樣的變化。”
奎瑟說:“妳可以將兩位女演員單獨進行比較，也可以在特定的電影場景中進行比較。我們可以設計兩個場景，看看艾瑪·沃森和詹妮弗·勞倫斯在壹部特別的電影中哪個地方影響更大。”
Cinelytic並不是唯壹壹家希望將人工智能應用於電影業務的公司。近年來，壹大批AI預測公司如雨後春筍般出現。比利時ScriptBook成立於2015，它聲稱自己的算法可以通過分析電影的劇本來預測電影的成功率。同年成立的以色列初創公司Vault承諾，其客戶可以通過跟蹤電影預告片的輸入模式來預測電影的目標觀眾。另壹家公司Pilot也提供了類似的分析，承諾可以在電影上映前18個月以“無與倫比的準確度”預測票房收入。
AI的概念越來越普及，漸漸的大公司也開始進入市場。去年6月，165438+10月，20世紀福克斯電影公司宣布，它正在使用人工智能分析電影預告片，並預測電影的哪些“小片段”最吸引人。
電影經濟停滯不前。
人們現在拍攝的電影主題可能是機器人、無人機或其他高科技，但在過去的20年裏，電影經濟的發展壹直停滯不前。人們使用Excel、Word等相對簡單的商業分析方法，可以說幾乎沒有用。
這就是為什麽Cinelytic的關鍵技術人員不是好萊塢的。奎瑟曾經從事金融行業。在這個行業，從高速交易到計算信用風險，到處都有機器學習。Cinelytic的聯合創始人兼首席技術官Dev Sen也有技術背景。他曾經為美國國家航空航天局建立了壹個風險評估模型。
奎瑟說:“德夫·森的技術能力是我們公司的基石。”
Scriptbook軟件分析2017的喜劇《重病》，從角色的“親情”到票房收入等所有因素。
但是AI預測分析對嗎？這是壹個更難回答的問題。
Cinelytic等公司拒絕對即將上映的電影的成功率做任何預測，這方面的學術研究也很少。不過ScriptBook分享了對2017和2018上映的電影的預測。從預測結果可以看出，它的算法還是比較好的。
在50部電影的樣本中(包括《遺傳厄運》、《預備玩家壹號》、《安靜的地方》等。)，只有不到壹半的電影盈利，預測準確率為44%。相比之下，ScriptBook算法預測壹部電影能否賺錢的準確率為86%。“這是行業平均準確率的兩倍，”ScriptBook的數據科學家Michiel Ruelens說。
趙在2016發表的壹篇學術論文也聲稱，可以利用電影題材、明星等基本信息可靠地預測電影的盈利能力，但作者也表示，他們使用的統計方法仍存在壹些缺陷。
其中之壹就是機器學習做出的預測有時候是盲目的。例如，妳不需要壹個復雜而昂貴的人工智能軟件就能知道萊昂納多·迪卡普裏奧或湯姆·克魯斯主演的電影票房不會太差。
從過去的數據中學習的AI無法預測未來。
基本上，算法是保守的。因為他們通過分析過去的數據來學習，所以他們無法預測未來的文化變化或口味變化。這也是整個AI行業面臨的挑戰，可能會導致AI“偏見”等問題。例如，亞馬遜的人工智能招聘軟件會拒絕女性求職者，因為它已經學會了將工程技能與以前的男性主導地位聯系起來。
舉個算法“偏向”的典型例子:2016動作奇幻電影《魔獸》，改編自暴雪娛樂的《魔獸世界》。很難預測這部電影的表現，因為這種遊戲改編成電影的情況很少。事實上，這部電影在美國票房慘淡，首周票房2400萬美元，但在中國卻賣得很好，成為中國有史以來票房最高的外語片。
類似的故事發生在電影《逃離絕望的小鎮》中。ScriptBook在預測2017/2018的電影時正確預測了喬丹·皮爾的恐怖電影《逃離絕望的小鎮》將會大受歡迎，但它低估了電影票房，僅預測其票房收入為5600萬美元，而實際最終票房為1。
正如趙所說，“我們只能捕捉數據能捕捉到的東西。為了解釋其他細微差別，妳必須讓人類參與進來。”
好萊塢發現很難接受機器學習預測。
總部位於英國的clever Group的主管安德裏亞·斯卡索(Andrea Scarso)表示同意。他的公司使用Cinelytic的軟件來指導其對電影的投資，Scarso認為該軟件作為輔助工具效果最好。
斯卡索在接受《the Verge》網站采訪時表示:“有時候，軟件會驗證我們的想法，有時候，恰恰相反，它會針對某壹類型的項目提示壹些我們沒有考慮到的東西。他還提到，使用人工智能來影響電影的藍圖——選擇演員和增加預算，看看這將如何影響電影的表現，開啟了關於不同方法的對話，但它永遠不會是最終的仲裁者。”
“它有很多用途。您可以看到，有時圍繞同壹項目的不同元素可能會對業務績效產生巨大影響。有了Cinelytic這樣的東西和我們自己的分析，我們可以證明我們的建議不僅僅是我們自己的瘋狂想法。”
但是如果這些工具如此有用，為什麽它們沒有被廣泛使用呢？
ScriptBook的Ruelens認為，這可能要歸功於壹個非好萊塢的特征:臉。
在壹個個人魅力、審美趣味和直覺如此重要的行業，需要求助於機器的冷血計算。這似乎是在尋求幫助，或者承認自己缺乏創造力，不在乎項目的藝術價值。
Ruelens提到ScriptBook的客戶包括壹些“好萊塢頂級電影公司”，但保密協議阻止他透露任何公司的名稱。
“他們還不想和這些人工智能扯上關系。每個人都想使用它，但他們只是不想讓我們披露他們正在使用它。”因此，Ruelens表示，類似的協議使他無法討論客戶，但可以透露的是，目前的客戶包括“大型獨立公司”。壹些業內人士反駁說，好萊塢正在接受人工智能來審查潛在的電影。
網飛大數據應用的行業影響
為電影行業提供機器學習分析服務的專業公司Pilot Movies的首席執行官艾倫·謝(Alan Xie)告訴the Verge，“我從未與任何相信人工智能劇本分析的美國電影公司高管交談過，更不用說將其融入他們的決策過程。”
謝說，有可能電影公司只是不想談使用這類軟件，但劇本分析目前還是壹個不準確的工具。營銷支出和社交媒體上的受歡迎程度是票房成功的更可靠的預測因素。“在Pilot內部，我們開發了依賴腳本函數的票房預測模型，它們的性能比依賴實時社交媒體數據的模型差得多。”
雖然對具體應用持懷疑態度，但趨勢可能正在改變。Ruelens和投資總監Scarso表示，有壹個因素促使好萊塢關註大數據，那就是網飛。
網飛定期更換電視節目和電影的縮略圖，以了解它們對不同觀眾的吸引力。
Ruelens認為，這種變化是顯而易見的。“四年前，當我們開始時，我們與好萊塢的大公司舉行了壹次交流會。當時他們很懷疑，以為自己在這個行業有幾十年的專業經驗。機器怎麽能告訴他們做什麽？”
現在情況發生了變化:這些公司都進行了自己的驗證研究，等著看軟件做出的哪些預測是正確的，並逐漸學會了信任算法。
“好萊塢已經開始接受我們的技術，但是技術帶來的效果不是立竿見影的，還需要時間。”
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