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2019.06.15 03:15

好萊塢正在用AI揣摩人心 幫助預測電影票房

文|DeepTech深科技

現在,人工智慧(AI)正在進軍電影產業:好萊塢製片人已經開始用AI預測電影票房。

現在,人工智慧(AI)正在進軍電影產業:好萊塢製片人已經開始用AI預測電影票房。

在一部電影的製作過程中,製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。

對於他們來說,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節。

很多AI初創企業從中嗅到了商機,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資料,包括票房、主題、市場和演員陣容等資訊,再對它們進行交叉參考,從中得出資料背後隱藏的普遍規律,用來建立票房預測模型和系統。

Cinelytic介紹,在電影尚處於籌畫階段之時,製片人就可以在預測系統中設置電影題材、演員陣容和目標市場等參數。比如要拍一部愛情電影,就可以先輸入題材和主要情節概括等基本資訊,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,看看票房表現會出現什麼樣的變化。

圖 |Cinelytic的系統
圖 |Cinelytic的系統

得益於歷史資料的廣泛性,該系統還會針對不同國家和地區的偏好,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製片人評估海外市場反應,制定宣傳發行策略。

Cinelytic公司聯合創始人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,但在電影商業領域,過去的20年都沒什麼進步。人們還在使用Excel和Word,建立簡單和孤立的票房資料模型,針對資料的分析少之又少。」

這導致Cinelytic公司的關鍵人才幾乎都不是電影業內人士。公司創始人Queisser曾經從事廣泛嘗試應用機器學習技術的金融行業,另一位聯合創始人兼首席技術官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成立於2015年,據其介紹,它的演算法可以通過分析劇本預測電影是否會大賣。以色列初創公司Vault則專注於預告片資料分析,從中預測出哪些人群更願意去觀看電影正片。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個月內的票房資料。

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世紀福克斯使用的預測技術,對預告片的受眾分類結果似乎有些不盡人意。對2017年上映的《金剛狼3(Logan)》電影預告片分析後,得出的結果是「樹木」「汽車」和「頭髮」等沒有價值的標籤。

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年電影的預測總結報告:在50份電影樣本中,它的預測演算法猜對了86%的電影賺錢,是業界準確率的2倍。

不過,一些學者認為,這樣的統計方法存在缺陷。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,無需複雜而昂貴的AI幫助。而且,AI的預測大多遵循過去的規律,無法考慮將來可能出現的文化和品味轉變,或者突發事件帶來的影響。

這使得AI演算法的結果大多比較保守,而且容易受到訓練資料的偏見影響。這也是整個AI行業都面臨的巨大挑戰。

暴雪出品的《魔獸世界》電影就是一個例子。它在遊戲接受度更高的北美票房慘澹,卻在中國票房大賣,非常出人意料,AI也無法預料。同時業界鮮有網路遊戲改編電影的先例,因此演算法很難獲得足夠的資料支撐預測結果。

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,一些製片公司仍然以專業人士的判斷為主,輔以Cinelytic等公司的AI系統,作為指導電影投資的補充資料。

英國Ingenious Group公司的投資總監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專案類型。

「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。「我們的想法也不會輕易改變,AI只不過讓我們看到了改變一兩個元素會對商業表現產生巨大影響,可以證明我們所做的選擇並非只是瘋狂的想法。」

在好萊塢,使用這樣的AI工具還沒有形成規模,或者說還沒有受到廣泛認可。ScriptBook的資料科學家Ruelens認為,在一個個人魅力、審美水準和直覺本能非常重要的行業中,人們羞於承認這件事。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,是製片人承認自己缺乏創意,不得不尋求幫助的無奈表現。

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,不想讓人知道他們在使用AI。

還有一些業內人士認為,好萊塢並沒有真正擁抱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,但他們認為用行銷支出和社交媒體的反響預測票房更加可靠,其內部也開發過劇本預測模型,表現遠不及依賴即時社交媒體資料的預測模型。

另一方面,流媒體巨頭Netflix的戰略,對以好萊塢為代表的電影產業也造成了不小的影響。大資料是前者多年來攻城掠地的重要武器,通過收集訂閱者的行為,Netflix獲得了海量的使用者習慣資料,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裡。Ruelens表示,「最開始向好萊塢推銷產品時,他們都非常懷疑,認為自己擁有數十年的從業資歷,區區AI演算法能做什麼。但隨著時間的推移,一部分人嘗試了驗證AI的準確性,並且慢慢接納了AI,學會了相信演算法。這只是時間問題。」

更新時間|2019.06.14 07:15

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