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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

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?

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。

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《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。

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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%。

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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。

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《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。

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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。

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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。

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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。

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?

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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