美国人已经开始用AI拍电影了？

电影圈子里有一些有趣的遗憾，比如大家熟知的威尔·史密斯拒绝出演《黑客帝国》Neo的角色，以及尼古拉斯·凯奇原本被蒂姆·伯顿挑中扮演超人，结果电影被砍掉。偌大的电影圈子里，难免会有失之交臂的遗憾，也会有奇妙缘分带来的意外绝配。

对于那些通过电影中赚钱的人来说，这不好。

如果当初用艾丽西亚·维坎德代替盖尔·加朵，票房会如何?一部在美国爆火的电影能否在欧洲创造票房纪录?他们迫切想知道这些问题的答案。所以，AI开始大举进军这个行业。

位于洛杉矶的创业公司Cinelytic认定，AI将取代“制片人”的职位。他们现实手机史上各类影片的历史数据，然后将和电影主题和关键演员有关的信息进行交叉引用，利用机器学习来梳理、抓取数据中潜藏着的隐秘线索。他们推出的软件利用机器学习的成果，可以猜测一系列变动对电影的影响。

Cinelytic联合创始人兼CEO奎瑟(Tobias Queisser)称，假设你正在制作一部由艾玛•沃森主演的暑期大片，突发奇想要把主角换成詹妮弗·劳伦斯，那就可以用这款软件来预测，这一变化会导致电影最终的票房表现出现怎样的改变。

“你可以单独将2人放在一起比较，”奎瑟表示，“或者将艾玛·沃森和詹妮弗·劳伦斯置身于电影的某个场景比较，看看对于这部电影，她们谁在哪个方面表现得比较好。”

Cinelytic并不是唯一一家希望将AI应用于电影行业的公司。近年来，全球有一大批这样的公司涌现出来。

比利时ScriptBook公司成立于2015年，该公司表示，它的算法只需剧本就能预测电影的市场表现;同年成立的以色列公司Vault承诺，它可以通过预告片的播放情况预测观影人群。还有一家叫作Pilot的公司放话，可以在一部电影上映前18个月，以“无与伦比的准确性”预测票房收入。

该技术在电影业热度之高，甚至吸引了一些老牌公司的加入。去年11月，20世纪福克斯宣布，他们可以用AI收集预告片的观影数据，然后预测出电影哪一部分最能吸引观众眼球。

不过从结果来看，他们的方法实用性暂时还不是很高。以2017年的《金刚狼3》为例，该公司的AI软件提取出了许多没用的标签，比如“表情”“发行”“胡须”“车”，最受欢迎的场景是“树”……不过奎瑟表示，20世纪福克斯的技术已经过时了，不能代表行业水平。

他表示，“走进现在的电影片场，机器人、无人机、超级高科技都得到了应用，但业务方面已经有20年没有发展了。人们还在使用Excel和Word，这是非常简单的业务手段。数据非常孤立，几乎无法做任何分析。”

这就是为什么Cinelytic的核心人才来自好莱坞以外。奎瑟曾经在金融行业工作，这个行业从高速交易到计算信用风险都采用机器学习;另一位联合创始人兼公司CTO森(Dev Sen)有着类似的高科技背景：他曾为NASA建立风险评估模型。

“(之前)数千亿美元的决策都以此(森的工作)为基，”奎瑟说。他的言外之意是，电影行业当然也可以信任他。

但他们还面临更深层次的问题：这样做对吗?这个问题很难回答。在接受采访时，Cinelytic等公司都拒绝对即将上映的电影做出任何预测，关于这个话题的学术研究也很少。

回到技术问题上。ScriptBook分享了它对2017、2018年上映电影的预测，结果表明，他们有能力实现承诺。在50部影片的样本中，只有不到一半的影片实现了盈利，也就是说，整个行业的预判准确率只有44%。相比之下，ScriptBook的算法在86%的情况下准确预测了一部电影能否赚钱。“这是行业准确率的2倍，”ScriptBook数据科学家鲁伦斯(Michiel Ruelens)表示:。

在学术界方面，2016年曾有一篇关于这一主题的学术论文发表，该文同样声称，可以利用电影的主题和明星等基本信息，对一部电影的盈利能力做出可靠的预测。但论文作者之一的赵康(音译)警告称，这类统计方法有其自身缺陷。

其一，机器做出的预测很多时候是“废话”。例如，就算不用复杂而昂贵的AI软件，你也能知道小李子或阿汤哥这样的明星能提高电影票房爆炸的几率。

其二，算法本质上是保守的。它们都是通过分析过去的成功经验来学习，所以无法预判未来文化的转变或口味的变化。当然，这个问题不仅限于电影AI，而是整个AI行业面临的一个难题，它可能会导致注入AI偏见之类的问题。(例如，亚马逊近来叫停了AI招聘工具的使用，因为它学会了将男性占主导地位的工程技能与招聘联系起来，对女性求职者造成损害)

赵康提供了游戏行业的例子：2016年上映、基于MMORPG游戏《魔兽世界》改编的动作奇幻电影《魔兽争霸》。他说，因为这样的游戏改编电影很少见，所以很难预测这样一部电影会有怎样的表现。这部电影在美国票房表现不佳，上映首周末票房仅为2400万美元。但它在中国大获成功，成为中国历史上票房最高的外语片。

谁预见到这一点?反正不是算法。

ScriptBook对2017、2018年电影的预测也出现了类似情况。该公司的软件正确地为乔丹·皮尔的恐怖片《逃出绝命镇》(Get Out)开了绿灯，但它低估了这部电影的受欢迎程度。AI给出的票房收入为5600万美元，实际上却达到了1.76亿美元。

算法还低估了《灾难艺术家》(The Disaster Artist)，这是由汤米·韦索邪典经典《房间》(The Room)改编的悲喜剧故事，由詹姆斯·弗兰科主演。ScriptBook预测，这部电影的票房只有1000万美元，但它却获得了2100万美元的票房——对于一部1000万美元的电影来说，这已经是个相当微薄的利润了。

正如赵康所说:“我们只能捕捉那些可以被数据捕捉到的东西。为了解释其他细微差别，你最终必须让人类参与进来。

英国AI公司Ingenious Group董事斯卡索(Andrea Scarso)对此表示赞同。该公司是Cinelytic软件用户之一，主要用处是指导它在电影上的投资。但斯卡索表示，该软件最好还是作为辅助工具使用。

在接受采访时，斯卡索明确表达了自己的观点——用人工智能来修改电影的蓝图——换掉演员，增加预算，看看这会如何影响电影的表现——“开启了一场关于不同方法的对话”，但它永远不是最终的仲裁者。

“我不认为它曾经改变过我们的想法，”但它仍然有很多用途，“你可以看到，有时候，围绕同个项目的1、2个不同元素可能会对商业表现产生巨大影响。有了Cinelytic这样的东西，再加上我们自己的分析，证明我们提出的(建议)并不只是我们自己的疯狂想法。”

但这里又有一个问题——如果这种工具这么有用，为什么它们至今没有得到更广泛的应用呢?鲁伦斯认为，这可能要归咎于艺术家们的自尊。在一个个人魅力、审美品味和直觉如此重要的行业，求助于机器的冷血计算，看起来像是承认自己缺乏创造力，不关心项目的艺术价值。

鲁伦斯透露，ScriptBook的客户包括一些“最大的好莱坞电影公司”，但由于签订了保密协议，他不能透露客户名字，只是表示：“人们还不想与这些AI联系在一起，因为普遍的共识是，AI是不好的。”

奎瑟也表示：“每个人都想用它，但他们都不想让人知道这件事。”

也有业内人士表示反对。Pilot CEO谢(Alan Xie)表示，他从未遇到任何一位相信AI脚本分析的美国电影公司高管，更不用说将AI用于他们的决策过程了。

谢说，具体而言，脚本分析是一种不精确的工具，营销支出和社交媒体的热度是票房成功的更可靠预测因素。他表示:“在Pilot内部，我们开发了依赖AI的票房预测模型，它们的表现比依赖实时社交媒体数据的模型差得多。”

据他的说法，美国影视圈近来的AI热潮，实际上是网飞(Netflix)带的头。这家流媒体巨头一直在吹嘘自己的数据驱动编程方法，它对数百万订阅者的数据进行了搜集，从而算出什么样的缩略图最能吸引人们点击电影。Netflix产品创新主管耶林(Todd Yellin)在2016年表示:“它非常有用，它利用了全球所有消费者的所有口味。”

网飞这番吹嘘是否合理，我们都不知道。但考虑到他们的业绩，肯定会产生一种模范效应，这种效应强到足以让最铁杆的好莱坞制片人也倾向于采用AI算法。

根据鲁伦斯的说法，这种转变显而易见：“4年前我们刚起步的时候，和好莱坞的大公司开过会。他们当时非常怀疑地说，我们在这个行业有数十年的专业经验，这台机器怎么能告诉我们怎么做?”

现在情况已经发生了变化。这些公司自己做了验证研究，他们等着看软件做出哪些预测是正确的，慢慢地，他们学会了信任算法。