好莱坞正在用 AI 决定拍什幺电影，演算法能让烂片少一些吗？
2020-07-02
电影院越来越多，观众却越来越少，留言区最多讚的评论是：长久以来的烂片轰炸，透支了观众的观影欲望。
到底什幺是好电影，每人标準都不一样。对製片商来说，能赚钱的就是好片，因此预测观众的口味十分重要。
过去十几年好莱坞大片屡试不爽，但近几年开始让观众审美疲劳。中国电影这两年流行的「大 IP＋流量明星」模式甚至成为烂片标配。
《西游‧伏妖篇》剧照。
当影视业的经验不好用后，一些片商开始悄悄用 AI 来决定拍什幺电影。
美国已有多家为製片商提供分析服务的 AI 公司，位于洛杉矶的新创公司 Cinelytic 就是其一。据悉 Cinelytic 能基于机器学习分析历史电影的资料库，预测不同剧本和演员对电影票房的影响。
Cinelytic 分析介面。
Cinelytic 联合创始人兼 CEO Tobias Queisser 举了一个例子，假设拍以艾玛‧华森为主角的大片，可用 Cinelytic 软体看看如果主角换成珍妮佛·劳伦斯会有什幺变化。
Cinelytic 员工大都不是电影业出身，Tobias Queisser 来自金融业，CTO Dev Sen 曾为 NASA 设计风险评估模型，Queisser 相信决策几百亿美元投资的技术同样对电影业有用。
类似 AI 公司还有不少，比利时 ScriptBook 表示可用演算法透过分析剧本预测电影是否成功。
ScriptBook 展示演算法预测过去两年上映的电影，结果显示演算法对电影是否获利的预测正确率高达 86%，而影视业的準确率只有 44%。
不过这些 AI 公司接受採访时都拒绝预测即将上映的电影，到底这些 AI 是不是真的比人类决策更正确，依然存疑。
有研究人员指出这类 AI 演算法有缺陷，且演算法只能根据过去资料分析，可能难以预测不断更迭的流行文化和观众口味。
比如 ScriptBook 演算法分析 2017 年票房黑马《逃出绝命镇》时，虽然成功预测这部电影会获利，但却低估了票房，只预测有 5,600 万美元，该片最终票房达 1.76 亿美元。
《逃出绝命镇》剧照。
虽然 AI 预测未必準确，但越来越多用于影视业的 AI 技术已逐渐开发。
麻省理工学院曾公布一项研究成果，透过机器学习训练电脑辨识影片人物的情绪变化，依靠深度神经网路分析数千部影片，包括电影、电视剧和短片等。
研究人员以「感情弧线」为指标来评估不同片段引起的情绪是积极还是消极，研究人员称这种「感情弧线」数值为视觉效价（visual valence），并绘出每个场景的情绪变化曲线图。
这项 AI 技术可更準确分析观众的笑点和泪点，这对影视製作者来说十分有帮助。
迪士尼研究中心（Disney Research）也曾公布观察分析电影院观众反应的技术。此技术能透过捕捉电影院观众的表情，来分析观众的情绪，甚至在观察某个观众 10 分钟后的反应。
你看电影时的微笑，属于哪个区间？
此外，迪士尼收购的 21 世纪福斯，去年和 Google 合作开发电影预测和建议系统 Merlin，透过 AI 技术分析电影预告每个镜头，将标记的物体场景资讯与资料库比对，预测观众会感兴趣的电影。
Merlin 预测看过《金刚狼 3》的观众会感兴趣的 20 部电影。
但好莱坞还没完全接纳这种新技术，很多传统製片商看来，冰冷的演算法可能损害电影的艺术价值。儘管 ScriptBook 用户不乏知名的好莱坞电影公司，但这些公司都会要求签署严格的保密协定，不希望人们知道他们使用 AI。
相比之下，串流媒体的态度更开放。Netflix 一战成名的《纸牌屋》，就是採取大数据主导製作的模式，Netflix 曾表示这套基于用户习惯的个性化建议系统，有效提高收视率，每年能为 Netflix 节约 10 亿美元。
随着北美电影市场疲软，传统製片商对这种技术其实也有需求。《好莱坞报导者》文章指出， 面对阴晴不定的电影市场，好莱坞製片商高层面临一个问题：
不过，电影本身还是充满不确定性的艺术，从没有保证成功的模型和公式。
没有人知道当年威尔史密斯要是接拍《骇客任务》会不会成为科幻经典，谁也无法预测如果《霸王别姬》选尊龙而非张国荣，会在大萤幕留下怎样的程蝶衣。
这种阴差阳错造就的经典，也是电影的魅力之一。而演算法要做的，恰好是尽量消除所有不确定性。
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