美國人已經開始用AI拍電影了？

電影圈子裡有一些有趣的遺憾，比如大家熟知的威爾·史密斯拒絕出演《黑客帝國》Neo的角色，以及尼古拉斯·凱奇原本被蒂姆·伯頓挑中扮演超人，結果電影被砍掉。偌大的電影圈子裡，難免會有失之交臂的遺憾，也會有奇妙緣分帶來的意外絕配。

對於那些通過電影中賺錢的人來說，這不好。

如果當初用艾麗西亞·維坎德代替蓋爾·加朵，票房會如何?一部在美國爆火的電影能否在歐洲創造票房紀錄?他們迫切想知道這些問題的答案。所以，AI開始大舉進軍這個行業。

位於洛杉磯的創業公司Cinelytic認定，AI將取代「製片人」的職位。他們現實手機史上各類影片的歷史數據，然後將和電影主題和關鍵演員有關的信息進行交叉引用，利用機器學習來梳理、抓取數據中潛藏著的隱秘線索。他們推出的軟體利用機器學習的成果，可以猜測一系列變動對電影的影響。

Cinelytic聯合創始人兼CEO奎瑟(Tobias Queisser)稱，假設你正在製作一部由艾瑪?沃森主演的暑期大片，突發奇想要把主角換成詹妮弗·勞倫斯，那就可以用這款軟體來預測，這一變化會導致電影最終的票房表現出現怎樣的改變。

「你可以單獨將2人放在一起比較，」奎瑟表示，「或者將艾瑪·沃森和詹妮弗·勞倫斯置身於電影的某個場景比較，看看對於這部電影，她們誰在哪個方面表現得比較好。」

Cinelytic並不是唯一一家希望將AI應用於電影行業的公司。近年來，全球有一大批這樣的公司湧現出來。

比利時ScriptBook公司成立於2015年，該公司表示，它的演算法只需劇本就能預測電影的市場表現;同年成立的以色列公司Vault承諾，它可以通過預告片的播放情況預測觀影人群。還有一家叫作Pilot的公司放話，可以在一部電影上映前18個月，以「無與倫比的準確性」預測票房收入。

該技術在電影業熱度之高，甚至吸引了一些老牌公司的加入。去年11月，20世紀福克斯宣布，他們可以用AI收集預告片的觀影數據，然後預測齣電影哪一部分最能吸引觀眾眼球。

不過從結果來看，他們的方法實用性暫時還不是很高。以2017年的《金剛狼3》為例，該公司的AI軟體提取出了許多沒用的標籤，比如「表情」「發行」「鬍鬚」「車」，最受歡迎的場景是「樹」……不過奎瑟表示，20世紀福克斯的技術已經過時了，不能代表行業水平。

他表示，「走進現在的電影片場，機器人、無人機、超級高科技都得到了應用，但業務方面已經有20年沒有發展了。人們還在使用Excel和Word，這是非常簡單的業務手段。數據非常孤立，幾乎無法做任何分析。」

這就是為什麼Cinelytic的核心人才來自好萊塢以外。奎瑟曾經在金融行業工作，這個行業從高速交易到計算信用風險都採用機器學習;另一位聯合創始人兼公司CTO森(Dev Sen)有著類似的高科技背景：他曾為NASA建立風險評估模型。

「(之前)數千億美元的決策都以此(森的工作)為基，」奎瑟說。他的言外之意是，電影行業當然也可以信任他。

但他們還面臨更深層次的問題：這樣做對嗎?這個問題很難回答。在接受採訪時，Cinelytic等公司都拒絕對即將上映的電影做出任何預測，關於這個話題的學術研究也很少。

回到技術問題上。ScriptBook分享了它對2017、2018年上映電影的預測，結果表明，他們有能力實現承諾。在50部影片的樣本中，只有不到一半的影片實現了盈利，也就是說，整個行業的預判準確率只有44%。相比之下，ScriptBook的演算法在86%的情況下準確預測了一部電影能否賺錢。「這是行業準確率的2倍，」ScriptBook數據科學家魯倫斯(Michiel Ruelens)表示:。

在學術界方面，2016年曾有一篇關於這一主題的學術論文發表，該文同樣聲稱，可以利用電影的主題和明星等基本信息，對一部電影的盈利能力做出可靠的預測。但論文作者之一的趙康(音譯)警告稱，這類統計方法有其自身缺陷。

其一，機器做出的預測很多時候是「廢話」。例如，就算不用複雜而昂貴的AI軟體，你也能知道小李子或阿湯哥這樣的明星能提高電影票房爆炸的幾率。

其二，演算法本質上是保守的。它們都是通過分析過去的成功經驗來學習，所以無法預判未來文化的轉變或口味的變化。當然，這個問題不僅限於電影AI，而是整個AI行業面臨的一個難題，它可能會導致注入AI偏見之類的問題。(例如，亞馬遜近來叫停了AI招聘工具的使用，因為它學會了將男性佔主導地位的工程技能與招聘聯繫起來，對女性求職者造成損害)

趙康提供了遊戲行業的例子：2016年上映、基於MMORPG遊戲《魔獸世界》改編的動作奇幻電影《魔獸爭霸》。他說，因為這樣的遊戲改編電影很少見，所以很難預測這樣一部電影會有怎樣的表現。這部電影在美國票房表現不佳，上映首周末票房僅為2400萬美元。但它在中國大獲成功，成為中國歷史上票房最高的外語片。

誰預見到這一點?反正不是演算法。

ScriptBook對2017、2018年電影的預測也出現了類似情況。該公司的軟體正確地為喬丹·皮爾的恐怖片《逃出絕命鎮》(Get Out)開了綠燈，但它低估了這部電影的受歡迎程度。AI給出的票房收入為5600萬美元，實際上卻達到了1.76億美元。

演算法還低估了《災難藝術家》(The Disaster Artist)，這是由湯米·韋索邪典經典《房間》(The Room)改編的悲喜劇故事，由詹姆斯·弗蘭科主演。ScriptBook預測，這部電影的票房只有1000萬美元，但它卻獲得了2100萬美元的票房——對於一部1000萬美元的電影來說，這已經是個相當微薄的利潤了。

正如趙康所說:「我們只能捕捉那些可以被數據捕捉到的東西。為了解釋其他細微差別，你最終必須讓人類參與進來。

英國AI公司Ingenious Group董事斯卡索(Andrea Scarso)對此表示贊同。該公司是Cinelytic軟體用戶之一，主要用處是指導它在電影上的投資。但斯卡索表示，該軟體最好還是作為輔助工具使用。

在接受採訪時，斯卡索明確表達了自己的觀點——用人工智慧來修改電影的藍圖——換掉演員，增加預算，看看這會如何影響電影的表現——「開啟了一場關於不同方法的對話」，但它永遠不是最終的仲裁者。

「我不認為它曾經改變過我們的想法，」但它仍然有很多用途，「你可以看到，有時候，圍繞同個項目的1、2個不同元素可能會對商業表現產生巨大影響。有了Cinelytic這樣的東西，再加上我們自己的分析，證明我們提出的(建議)並不只是我們自己的瘋狂想法。」

但這裡又有一個問題——如果這種工具這麼有用，為什麼它們至今沒有得到更廣泛的應用呢?魯倫斯認為，這可能要歸咎於藝術家們的自尊。在一個個人魅力、審美品味和直覺如此重要的行業，求助於機器的冷血計算，看起來像是承認自己缺乏創造力，不關心項目的藝術價值。

魯倫斯透露，ScriptBook的客戶包括一些「最大的好萊塢電影公司」，但由於簽訂了保密協議，他不能透露客戶名字，只是表示：「人們還不想與這些AI聯繫在一起，因為普遍的共識是，AI是不好的。」

奎瑟也表示：「每個人都想用它，但他們都不想讓人知道這件事。」

也有業內人士表示反對。Pilot CEO謝(Alan Xie)表示，他從未遇到任何一位相信AI腳本分析的美國電影公司高管，更不用說將AI用於他們的決策過程了。

謝說，具體而言，腳本分析是一種不精確的工具，營銷支出和社交媒體的熱度是票房成功的更可靠預測因素。他表示:「在Pilot內部，我們開發了依賴AI的票房預測模型，它們的表現比依賴實時社交媒體數據的模型差得多。」

據他的說法，美國影視圈近來的AI熱潮，實際上是網飛(Netflix)帶的頭。這家流媒體巨頭一直在吹噓自己的數據驅動編程方法，它對數百萬訂閱者的數據進行了搜集，從而算出什麼樣的縮略圖最能吸引人們點擊電影。Netflix產品創新主管耶林(Todd Yellin)在2016年表示:「它非常有用，它利用了全球所有消費者的所有口味。」

網飛這番吹噓是否合理，我們都不知道。但考慮到他們的業績，肯定會產生一種模範效應，這種效應強到足以讓最鐵杆的好萊塢製片人也傾向於採用AI演算法。

根據魯倫斯的說法，這種轉變顯而易見：「4年前我們剛起步的時候，和好萊塢的大公司開過會。他們當時非常懷疑地說，我們在這個行業有數十年的專業經驗，這台機器怎麼能告訴我們怎麼做?」

現在情況已經發生了變化。這些公司自己做了驗證研究，他們等著看軟體做出哪些預測是正確的，慢慢地，他們學會了信任演算法。

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