現(xiàn)在,人工智能(AI)正在進軍電影產(chǎn)業(yè):好萊塢制片人已經(jīng)開始用AI 預測電影票房。
在一部電影的制作過程中,制片人不僅需要對編劇、劇本、導演和演員陣容等電影核心元素做出重要決定,還要負責評估電影的成本、類型、市場、票房和受眾,等等。
對于他們來說,電影票房是最值得關注的核心議題之一,也是決定他們知名度的關鍵條件。因此,票房預測是他們格外在乎的環(huán)節(jié)。
很多 AI 初創(chuàng)企業(yè)從中嗅到了商機,洛杉磯的 Cinelytic 就是其中一家。他們利用 AI 技術,分析了海量的電影歷史數(shù)據(jù),包括票房、主題、市場和演員陣容等信息,再對它們進行交叉參考,從中得出數(shù)據(jù)背后隱藏的普遍規(guī)律,用來建立票房預測模型和系統(tǒng)。
Cinelytic 介紹,在電影尚處于籌劃階段之時,制片人就可以在預測系統(tǒng)中設置電影題材、演員陣容和目標市場等參數(shù)。比如要拍一部愛情電影,就可以先輸入題材和主要情節(jié)概括等基本信息,將女主演設定成詹妮弗·勞倫斯,計算出北美的預期票房,再換成艾瑪·沃特森,看看票房表現(xiàn)會出現(xiàn)什么樣的變化。
得益于歷史數(shù)據(jù)的廣泛性,該系統(tǒng)還會針對不同國家和地區(qū)的偏好,預測電影票房的地域性變化,看看一部可能在北美大火的電影,會不會在亞洲或歐洲同樣受到好評。此舉可以更好地幫助制片人評估海外市場反應,制定宣發(fā)策略。
Cinelytic 公司聯(lián)合創(chuàng)始人 Tobias Queisser 表示,“在電影拍攝領域,我們運用了機器人和無人機這樣的高科技,但在電影商業(yè)領域,過去的 20 年都沒什么進步。人們還在使用 Excel 和 Word,建立簡單和孤立的票房數(shù)據(jù)模型,針對數(shù)據(jù)的分析少之又少。”
這導致 Cinelytic 公司的關鍵人才幾乎都不是電影業(yè)內(nèi)人士。公司創(chuàng)始人 Queisser 曾經(jīng)從事廣泛嘗試應用機器學習技術的金融行業(yè),另一位聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術官 Dev Sen 則擁有很強的技術背景,曾為 NASA 建立風險評估模型,涉及數(shù)百億美元的項目。
除了 Cinelytic 之外,還有很多從事類似工作的公司。比利時的 ScriptBook 成立于 2015 年,據(jù)其介紹,它的算法可以通過分析劇本預測電影是否會大賣。以色列初創(chuàng)公司 Vault 則專注于預告片數(shù)據(jù)分析,從中預測出哪些人群更愿意去觀看電影正片。還有一家名為 Pilot 的公司也在進行類似的項目,聲稱自己可以在電影上映之前“準確預測”18 個月內(nèi)的票房數(shù)據(jù)。
就連老牌電影公司 20 世紀福克斯也在嘗試 AI 技術。2018 年 11 月,福克斯曾表示,他們可以使用 AI 檢測預告片中的物體和場景,預測出哪些觀眾群體會被電影所吸引。
但這些方法真的有效果嗎?
外媒 TheVerge 表示,20 世紀??怂故褂玫念A測技術,對預告片的受眾分類結(jié)果似乎有些不盡人意。對 2017 年上映的《金剛狼 3(Logan)》電影預告片分析后,得出的結(jié)果是“樹木”“汽車”和“頭發(fā)”等沒有價值的標簽。
他們還詢問了這些公司,能否給即將上映的電影預測票房,但它們均拒絕預測。
只有 ScriptBook 公司給出了對 2017 年和 2018 年電影的預測總結(jié)報告:在 50 份電影樣本中,它的預測算法猜對了 86% 的電影賺錢,是業(yè)界準確率的兩倍。
不過,一些學者認為,這樣的統(tǒng)計方法存在缺陷。像是選擇萊昂納多或者阿湯哥做主角,就更可能獲得高票房這樣淺顯的道理,普通人都知道,無需復雜而昂貴的 AI 幫助。而且,AI 的預測大多遵循過去的規(guī)律,無法考慮將來可能出現(xiàn)的文化和品味轉(zhuǎn)變,或者突發(fā)事件帶來的影響。
這使得 AI 算法的結(jié)果大多比較保守,而且容易受到訓練數(shù)據(jù)的偏見影響。這也是整個 AI 行業(yè)都面臨的巨大挑戰(zhàn)。
暴雪出品的《魔獸世界》電影就是一個例子。它在游戲接受度更高的北美票房慘淡,卻在中國票房大賣,非常出人意料,AI 也無法預料。同時業(yè)界鮮有網(wǎng)絡游戲改編電影的先例,因此算法很難獲得足夠的數(shù)據(jù)支撐預測結(jié)果。
ScriptBook 對 2017 年和 2018 年電影的預測也有類似的問題。它偶爾會大幅低估票房成績,尤其是恐怖和 cult 類小眾影片,有兩部電影的實際票房甚至是 AI 預測票房的 2-3 倍。
因此,一些制片公司仍然以專業(yè)人士的判斷為主,輔以 Cinelytic 等公司的 AI 系統(tǒng),作為指導電影投資的補充資料。
英國 Ingenious Group 公司的投資總監(jiān) Andrea Scarso 表示,他的公司使用了 Cinelytic,進行演員陣容替換和估算預算。預測結(jié)果有時會證實人的想法,有時又會恰恰相反,還能提出他們沒有考慮到的項目類型。
“AI 的確拓展了我們的思路,但它從不是最終的決策者,”Scarso 強調(diào)?!拔覀兊南敕ㄒ膊粫p易改變,AI 只不過讓我們看到了改變一兩個元素會對商業(yè)表現(xiàn)產(chǎn)生巨大影響,可以證明我們所做的選擇并非只是瘋狂的想法。”
在好萊塢,使用這樣的 AI 工具還沒有形成規(guī)模,或者說還沒有受到廣泛認可。ScriptBook 的數(shù)據(jù)科學家 Ruelens 認為,在一個個人魅力、審美水平和直覺本能非常重要的行業(yè)中,人們羞于承認這件事。因為使用AI量化這些指標,看起來像是貶低了電影本身的藝術價值,是制片人承認自己缺乏創(chuàng)意,不得不尋求幫助的無奈表現(xiàn)。
Ruelens 表示,他們的客戶包括一些“頂級的好萊塢電影公司”,但保密協(xié)議使他不能透露名字。很多人想使用 AI,或者正在使用 AI,但卻不希望與之相關聯(lián),不想讓人知道他們在使用 AI。
還有一些業(yè)內(nèi)人士認為,好萊塢并沒有真正擁抱 AI,至少在決策過程中沒有參考 AI 的意見。Pilot Movies 首席執(zhí)行官 Alan Xie 表示,他從未見過一個相信 AI 劇本分析技術的美國工作室負責人,更不用說將 AI 預測結(jié)果納入決策過程之中了。
Pilot 也使用機器學習預測票房,但他們認為用營銷支出和社交媒體的反響預測票房更加可靠,其內(nèi)部也開發(fā)過劇本預測模型,表現(xiàn)遠不及依賴實時社交媒體數(shù)據(jù)的預測模型。
另一方面,流媒體巨頭 Netflix 的戰(zhàn)略,對以好萊塢為代表的電影產(chǎn)業(yè)也造成了不小的影響。大數(shù)據(jù)是前者多年來攻城略地的重要武器,通過收集訂閱者的行為,Netflix 獲得了海量的用戶習慣數(shù)據(jù),從而更好地迎合每一個觀眾的口味,推薦偏好電影和電視劇。
好萊塢將這些都看在眼里。Ruelens 表示,“最開始向好萊塢推銷產(chǎn)品時,他們都非常懷疑,認為自己擁有數(shù)十年的從業(yè)資歷,區(qū)區(qū) AI 算法能做什么。但隨著時間的推移,一部分人嘗試了驗證 AI 的準確性,并且慢慢接納了 AI,學會了相信算法。這只是時間問題?!?參考:https://www.theverge.com/2019/5/28/18637135/hollywood-ai-film-decision-script-analysis-data-machine-learning
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原文標題:好萊塢正在用 AI 揣摩人心,幫助預測電影票房
文章出處:【微信號:deeptechchina,微信公眾號:deeptechchina】歡迎添加關注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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