当AI预测走进影视业会发生什么

“长久以来烂片轮番上映，几乎将观众的观影慾望消耗完全。”但是关于什么是好电影这个问题，对制片商而言，答案是能赚到钱的就是好片，因此能够捕捉观众的口味是十分重要的。然而观众口味并不是容易就能捉摸，在经过过多次成功与失败后，片商开始用AI来决定制作什么电影。

尽管过去十几年好莱坞的流水线大片一直赢得大量观众的追捧，但近几年开始却出现观众审美疲劳的情况。于是，在美国已经有多家为制片商提供分析服务的AI公司，位於洛杉矶的新创公司“Cinelytic”就是其中一家，据悉这家公司能基於机器学习来分析历史电影的数据库，进而预测不同剧本和演员对於一部电影票房的影响。

Cinelytic共同创办人兼CEO Tobias Queisser举了一个用AI预测剧本、演员和票房变化的例子，假设拍一部以艾玛．华森为主角大片，可以用Cinelytic的软件来看到如果把主角换成珍妮佛．劳伦斯会对票房产生什么变化。

目前AI仍无法进行无误差预测

AI可以从不同的维度来对比两位演员，比如设计不同场景，看看这两位演员对电影的影响，看看哪个情况下谁能带来更好的效果。

Cinelytic的员工大都不是来自电影行业，Tobias Queisser来自金融行业，而CTO Dev Sen曾为NASA设计风险评估模型，但Queisser相信决策几百亿美元投资的技术对电影行业同样有帮助。

类似的AI公司还有不少，比利时的ScriptBook表示其算法可以透过分析剧本来预测电影是否会成功。

ScriptBook展示了对过去两年上映的一些电影的算法预测，结果显示其算法对於一部电影是否盈利的预测准确率高达86%，而影视行业的准确率只有44%。

不过这些AI公司都拒绝为即将上映的电影进行预测，因此到底AI是不是真的能比人类作出更正确的决策，还是在害怕预测结果和实际情况打脸，也许这些AI的预测还没能站稳脚步。

同时有研究人员指出此类AI的算法存在缺陷，这些算法只能根据过去的数据进行分析，可能难以适应随时更迭的流行潮流和观众口味。

例如ScriptBook的算法在分析2017年的票房黑马《逃出绝命镇》时，虽然成功预测了这部电影会盈利，但预测票房结果远远不及实际票房。算法给出了5,600万美元的预测，实际上该片最终票房达到了1.76亿美元。

虽然AI的预测未必准确，但越来越多应用於影视行业的AI技术已经被开发出来。

AI怎么预测你看电影时什么时候会笑

麻省理工学院曾公布过一项研究成果，可以通过机器学习训练电脑来识别视频中的情绪变化，依靠深度神经网络分析了数千部不同类型的影音，包括电影、电视剧和短影音等。

研究人员用“感情弧线”为指标来评估视频的不同片段引起的情绪是积极还是消极，这种“感情弧线”的数值被研究人员称为视觉效价（visual valence），并以此绘制了视频中每个场景的情绪变化曲线图。

这项AI技术可以更为准确地分析观众的笑点和泪点，这对影视制作方来说十分有帮助。

好莱坞大厂还没完全接纳

迪士尼研究中心（Disney Research）也曾公布了一项用於观察分析电影院中观众反应的技术。这项技术能透过捕捉电影院中观众的表情，来分析观众的情绪，甚至在观察某个观众十分钟后还能预测他接下来的反应。

此外被迪士尼收购的20世纪福克斯，去年和Google合作开发了一套电影预测和推荐系统Merlin，通过AI技术分析电影预告的每个镜头后，将标记的物体场景信息与数据库比对，从而预测观众感兴趣的电影。

然而好莱坞还没完全接纳这样的新技术，很多传统制片商认为这些冰冷的算法只会损坏电影的艺术价值。尽管ScriptBook的客户中不乏知名的好莱坞电影公司，这些公司都会要求签署保密协议，隐蔽他们使用了AI预测这个事实 。

相比之下，串流媒体的态度则更加开放。Netflix当年一战成名的《纸牌屋》，就是采取了以大数据为主导的电视剧制作模式，Netflix曾表示这套基於用户习惯的个性化推荐系统，除了有效提高了观看率，每年还能为Netflix节约10亿美元。

但随着北美电影市场疲软，传统制片商对这种技术也透露出需求。《好莱坞报导者》的一篇文章指出，面对阴晴不定的电影市场，好莱坞制片厂的高层们正面临一个问题：

究竟是将电影放到院线上映，还是将其卖给Netflix。

不过，AI预测之所以不能够达到100%的准确率，也是因为电影本身还是一门充满不确定的艺术，从没有一套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了《黑客任务》还会不会成为科幻经典，谁也无法预测如果《霸王别姬》选了尊龙而非张国荣，会在大银幕留下一个怎样的程蝶衣。

这种阴差阳错造就的经典，也是电影的魅力之一。而算法要做的，恰恰是尽量消除所有不确定性。