电影世界充满了耐人寻味的什么，如果的威尔史密斯以拒绝在黑客帝国中扮演尼奥而闻名尼古拉斯·凯奇在蒂姆·伯顿的超人生活中担任主角，但他只有在电影开拍前才有时间试穿服装演员和导演永远都在关注从未制作过或由其他人制作的项目，而粉丝们则想知道可能会发生什么

对于靠电影赚钱的人来说，这还不够好。

如果让艾丽西亚·维坎德而不是盖尔·加朵 是翻牌和红极一时的区别，他们想知道如果一部在美国爆炸的电影会在整个欧洲创下票房纪录，他们想知道而现在，人工智能可以告诉他们

人工智能将电影制作变成梦幻足球

位于洛杉矶的初创公司 Cinelytic 是众多承诺人工智能将成为明智生产者的公司之一它授权有关多年来电影表演的历史数据，然后将其与有关电影主题和关键人物的信息进行交叉引用，使用机器学习梳理数据中的隐藏模式它的软件让客户可以用他们的电影玩梦幻足球，输入一个演员，然后将一个演员换成另一个演员，看看这如何影响电影的预计票房

Cinelytic 联合创始人兼首席执行官托拜厄斯·奎瑟 说，假设你有一部由艾玛·沃特森 担任主角的暑期大片您可以使用 Cinelytic 的软件来了解将她换成詹妮弗·劳伦斯可能会如何改变这部电影的票房表现

您可以分别比较它们，在包装中比较它们与艾玛·沃特森和詹妮弗·劳伦斯一起模拟这两种场景，看看对于这部特定的电影这对不同的地区有更好的影响，奎瑟告诉The Verge

Cinelytic 软件的一个例子。谷歌表示，去年9月，当一家金融服务公司认为人工智能比其他方法更适合评估人们的信用时，它便陷入了;放贷困境;。

Cinelytic 并不是唯一一家希望将人工智能应用于电影业务的公司最近几年来，一批公司如雨后春笋般涌现，承诺提供类似的见解比利时成立于 2015 年的 ScriptBook 表示，其算法可以通过分析剧本来预测电影的成功同年成立的以色列初创公司 Vault 向客户承诺，它可以通过跟踪其预告片在网上接收的方式来预测哪些人群会观看他们的电影另一家名为 Pilot 的公司提供了类似的分析，承诺可以在电影上映前 18 个月以无与伦比的准确性预测票房收入

水太热了，就连老牌公司也纷纷加入去年 11 月，20 世纪福克斯解释了它如何使用 AI 检测预告片中的物体和场景，然后预测观众的哪个微群体会觉得这部电影最吸引人

从研究来看，20th Century Fox 的方法似乎有点成功或失败但奎瑟说这项技术的引入是迟早的

在现在的片场上，是机器人，是无人机，是超级高科技，但商业方面已经 20 年没有发展了。

在现在的电影场景中，有机器人，有无人机，是超级高科技，但商业方面已经 20 年没有发展了，他说人们使用 Excel 和 Word，这是相当简单的商业方法数据非常孤立，几乎没有任何分析

这就是 Cinelytic 的关键人才来自好莱坞以外的原因Queisser 曾经从事金融业，这个行业从高速交易到计算信用风险，都采用了机器学习技术他的联合创始人兼首席技术官 Dev Sen 也有着类似的技术背景:他曾经为 NASA 构建风险评估模型

数千亿美元的决策都是基于 ，Queisser 说这意味着:电影业当然也可以信任他

网格视图

第 1 个，共 5 个

Scriptbook 软件对2017 年喜剧《 The Big Sick》的样本分析分析了从角色讨人喜欢到票房收入的所有内容。

但他们这样做对吗这是一个更难回答的问题Cinelytic 和The Verge采访的其他公司拒绝对即将上映的电影的成功做出任何预测，关于这个话题的学术研究很少但 ScriptBook 确实分享了它对 2017 年和 2018 年上映的电影所做的预测，这表明该公司的算法做得非常好在 50 部电影的样本中，包括《遗传》，《玩家一号》和《寂静之地》，略低于一半的利润，使该行业的准确率达到 44%相比之下，ScriptBook 的算法在 86% 的时间里正确地猜测了一部电影是否会赚钱所以这是该行业所达到的准确率的两倍，ScriptBook 数据科学家 Michiel Ruelens 告诉The Verge

2016 年发表的一篇关于该主题的学术论文同样声称，可以使用电影主题和明星等基本信息对电影的盈利能力进行可靠的预测但与他的同事迈克尔·拉什共同撰写了这篇论文的赵康警告说，这类统计方法有其缺陷

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像谷歌这样的公司如何处理人工智能的道德问题

一是机器做出的预测通常非常明显例如，您不需要复杂且昂贵的人工智能软件来告诉您像莱昂纳多迪卡普里奥或汤姆克鲁斯这样的明星将提高您的电影成为热门的机会

算法从根本上也是保守的因为他们通过分析过去有效的方法来学习，所以他们无法解释未来将发生的文化转变或品味变化这是整个 AI 行业的一个挑战，它可能会导致 AI 偏见等问题

因为人工智能从过去的数据中学习，它无法预测未来的文化转变

赵提供了一个算法短视的良性例子:2016 年的动作奇幻电影《魔兽争霸》，它基于 MMORPG魔兽世界他说，因为这种从游戏到电影的改编很少见，所以很难预测这样一部电影的表现这部电影在美国的表现很糟糕，在首映周末只获得了 2400 万美元的票房但它在中国却大受欢迎，成为中国历史上票房最高的外语片

谁看到了不是算法

AI 并没有预测到《魔兽争霸》的成功。。

ScriptBook 对 2017/2018 年电影的预测中也有类似的故事该公司的软件正确地点亮了 Jordan Peele 的恐怖片Get Out，但它低估了它在票房上的受欢迎程度，预测收入为 5600 万美元，而不是实际的 1.76 亿美元算法还拒绝了灾难艺术家，这是汤米·威索 的邪教经典《房间》 的悲喜剧故事，由詹姆斯·弗兰科 主演ScriptBook 说这部电影只会赚 1000 万美元，但它却赚了 2100 万美元——这是一部 1000 万美元电影的微薄利润

赵所说的那样:我们只捕获可以被捕捉的数据 为了解释其他细微差别，您必须让人类参与其中

英国 Ingenious Group 的董事 Andrea Scarso 对此表示赞同他的公司使用 Cinelytic 的软件来指导其对电影的投资，Scarso 说该软件最适合作为补充工具

有时它验证了我们的想法，有时则相反。

有时它会验证我们的想法，有时它会反其道而行之:建议我们没有为某种类型的项目考虑过的东西，他告诉The VergeScarso 说，使用 AI 来处理电影的蓝图——更换演员，增加预算，看看这如何影响电影的表现——开启了关于不同方法的对话，但它永远不是最终的仲裁者

我认为它从未改变我们的想法，他谈到该软件时说但它也有很多用途您可以看到，有时，同一项目中的一两个不同元素会对商业绩效产生巨大影响拥有像 Cinelytic 这样的东西，再加上我们自己的分析，证明我们提出的 不仅仅是我们自己的疯狂想法

但是，如果这些工具如此有用，为什么没有更广泛地使用它们呢ScriptBook 的 Ruelens 认为可能要归咎于一种非好莱坞特征:害羞人们很尴尬在个人魅力，审美品味和直觉至关重要的行业中，转向机器的冷血计算看起来像是在寻求帮助或承认您缺乏创造力并且不关心项目的艺术性价值

Ruelens 说 ScriptBook 的客户包括一些最大的好莱坞工作室，但保密协议 阻止他说出任何名字人们还不想与这些 AI 联系在一起，因为普遍的共识是 AI 很糟糕，Ruelens 说每个人都想使用它他们只是不想让我们说他们正在使用它 Queisser 说类似的协议阻止他讨论客户，但目前的客户包括大型独立公司

好莱坞不太可能在短期内接受人工智能拥有最终决定权

一些业内人士反对好莱坞正在接受人工智能来审查潜在电影的说法，至少在实际批准或拒绝宣传方面为电影业提供机器学习分析的公司 Pilot Movies 的首席执行官 Alan Xie 告诉The Verge，他从未与相信 脚本分析的美国制片厂高管交谈过，更不用说 将其整合到他们的决策过程

谢说，工作室可能只是不想谈论使用这样的软件，但他说脚本分析具体来说是一种不精确的工具他说，营销支出和社交媒体热度是票房成功的更可靠预测指标在 Pilot 内部，我们开发了依赖脚本功能的票房预测模型，但它们的表现比依赖实时社交媒体数据的模型要差得多，他说

尽管对特定应用持怀疑态度，但趋势可能正在转变Ruelens 和投资总监 Scarso 表示，一个单一的因素说服好莱坞不再忽视大数据:Netflix

这家流媒体巨头一直吹嘘其数据驱动的编程方法它非常详细地监视数百万订阅者的行为，并了解有关他们的惊人数量 — 从中缩略图最能说服人们点击电影，了解他们在选择你自己的冒险风格的故事中所做的选择，如黑镜:班德斯奈奇Netflix 的产品创新主管托德·耶林 在2016 年表示:我们有一个大型的全球算法，它非常有用，因为它利用了全球所有消费者的所有口味

Netflix 会定期更改电视节目和电影的缩略图，以了解对不同观众有吸引力的内容。

很难说 Netflix 的吹嘘是否合理，但该公司声称其推荐算法每年价值 10 亿美元再加上它对原创内容的巨额投资，这足以让即使是最顽固的好莱坞制片人也能找到一种强化算法

Ruelens 说，这种转变是显而易见的当我们四年前开始时，我们与好莱坞的大公司会面他们都超级怀疑他们说，‘我们在该行业拥有 的专业知识这台机器怎么能告诉我们该怎么做‘现在，事情已经发生了变化，他说这些公司进行了自己的验证研究，他们等待着看软件的哪些预测是正确的，然后慢慢地，他们学会了信任算法

他们开始接受我们的技术，Ruelens 说他们只是需要时间才能看到

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