现在，人工智能（AI）正在进军电影产业：好莱坞制片人已经开始用AI 预测电影票房。
在一部电影的制作过程中，制片人不仅需要对编剧、剧本、导演和演员阵容等电影核心元素做出重要决定，还要负责评估电影的成本、类型、市场、票房和受众，等等。
对于他们来说，电影票房是最值得关注的核心议题之一，也是决定他们知名度的关键条件。因此，票房预测是他们格外在乎的环节。
很多 AI 初创企业从中嗅到了商机，洛杉矶的 Cinelytic 就是其中一家。他们利用 AI 技术，分析了海量的电影历史数据，包括票房、主题、市场和演员阵容等信息，再对它们进行交叉参考，从中得出数据背后隐藏的普遍规律，用来建立票房预测模型和系统。
Cinelytic 介绍，在电影尚处于筹划阶段之时，制片人就可以在预测系统中设置电影题材、演员阵容和目标市场等参数。比如要拍一部爱情电影，就可以先输入题材和主要情节概括等基本信息，将女主演设定成詹妮弗·劳伦斯，计算出北美的预期票房，再换成艾玛·沃特森，看看票房表现会出现什么样的变化。
图 | Cinelytic 的系统
得益于历史数据的广泛性，该系统还会针对不同国家和地区的偏好，预测电影票房的地域性变化，看看一部可能在北美大火的电影，会不会在亚洲或欧洲同样受到好评。此举可以更好地帮助制片人评估海外市场反应，制定宣发策略。
Cinelytic 公司联合创始人 Tobias Queisser 表示，“在电影拍摄领域，我们运用了机器人和无人机这样的高科技，但在电影商业领域，过去的 20 年都没什么进步。人们还在使用 Excel 和 Word，建立简单和孤立的票房数据模型，针对数据的分析少之又少。”
这导致 Cinelytic 公司的关键人才几乎都不是电影业内人士。公司创始人 Queisser 曾经从事广泛尝试应用机器学习技术的金融行业，另一位联合创始人兼首席技术官 Dev Sen 则拥有很强的技术背景，曾为 NASA 建立风险评估模型，涉及数百亿美元的项目。
除了 Cinelytic 之外，还有很多从事类似工作的公司。比利时的 ScriptBook 成立于 2015 年，据其介绍，它的算法可以通过分析剧本预测电影是否会大卖。以色列初创公司 Vault 则专注于预告片数据分析，从中预测出哪些人群更愿意去观看电影正片。还有一家名为 Pilot 的公司也在进行类似的项目，声称自己可以在电影上映之前“准确预测”18 个月内的票房数据。
就连老牌电影公司 20 世纪福克斯也在尝试 AI 技术。2018 年 11 月，福克斯曾表示，他们可以使用 AI 检测预告片中的物体和场景，预测出哪些观众群体会被电影所吸引。
但这些方法真的有效果吗？
外媒 TheVerge 表示，20 世纪福克斯使用的预测技术，对预告片的受众分类结果似乎有些不尽人意。对 2017 年上映的《金刚狼 3（Logan）》电影预告片分析后，得出的结果是“树木”“汽车”和“头发”等没有价值的标签。
他们还询问了这些公司，能否给即将上映的电影预测票房，但它们均拒绝预测。
只有 ScriptBook 公司给出了对 2017 年和 2018 年电影的预测总结报告：在 50 份电影样本中，它的预测算法猜对了 86% 的电影赚钱，是业界准确率的两倍。
不过，一些学者认为，这样的统计方法存在缺陷。像是选择莱昂纳多或者阿汤哥做主角，就更可能获得高票房这样浅显的道理，普通人都知道，无需复杂而昂贵的 AI 帮助。而且，AI 的预测大多遵循过去的规律，无法考虑将来可能出现的文化和品味转变，或者突发事件带来的影响。
这使得 AI 算法的结果大多比较保守，而且容易受到训练数据的偏见影响。这也是整个 AI 行业都面临的巨大挑战。
暴雪出品的《魔兽世界》电影就是一个例子。它在游戏接受度更高的北美票房惨淡，却在中国票房大卖，非常出人意料，AI 也无法预料。同时业界鲜有网络游戏改编电影的先例，因此算法很难获得足够的数据支撑预测结果。
ScriptBook 对 2017 年和 2018 年电影的预测也有类似的问题。它偶尔会大幅低估票房成绩，尤其是恐怖和 cult 类小众影片，有两部电影的实际票房甚至是 AI 预测票房的 2-3 倍。
因此，一些制片公司仍然以专业人士的判断为主，辅以 Cinelytic 等公司的 AI 系统，作为指导电影投资的补充资料。
英国 Ingenious Group 公司的投资总监 Andrea Scarso 表示，他的公司使用了 Cinelytic，进行演员阵容替换和估算预算。预测结果有时会证实人的想法，有时又会恰恰相反，还能提出他们没有考虑到的项目类型。
“AI 的确拓展了我们的思路，但它从不是最终的决策者，”Scarso 强调。“我们的想法也不会轻易改变，AI 只不过让我们看到了改变一两个元素会对商业表现产生巨大影响，可以证明我们所做的选择并非只是疯狂的想法。”
在好莱坞，使用这样的 AI 工具还没有形成规模，或者说还没有受到广泛认可。ScriptBook 的数据科学家 Ruelens 认为，在一个个人魅力、审美水平和直觉本能非常重要的行业中，人们羞于承认这件事。因为使用AI量化这些指标，看起来像是贬低了电影本身的艺术价值，是制片人承认自己缺乏创意，不得不寻求帮助的无奈表现。
Ruelens 表示，他们的客户包括一些“顶级的好莱坞电影公司”，但保密协议使他不能透露名字。很多人想使用 AI，或者正在使用 AI，但却不希望与之相关联，不想让人知道他们在使用 AI。
还有一些业内人士认为，好莱坞并没有真正拥抱 AI，至少在决策过程中没有参考 AI 的意见。Pilot Movies 首席执行官 Alan Xie 表示，他从未见过一个相信 AI 剧本分析技术的美国工作室负责人，更不用说将 AI 预测结果纳入决策过程之中了。
Pilot 也使用机器学习预测票房，但他们认为用营销支出和社交媒体的反响预测票房更加可靠，其内部也开发过剧本预测模型，表现远不及依赖实时社交媒体数据的预测模型。
另一方面，流媒体巨头 Netflix 的战略，对以好莱坞为代表的电影产业也造成了不小的影响。大数据是前者多年来攻城略地的重要武器，通过收集订阅者的行为，Netflix 获得了海量的用户习惯数据，从而更好地迎合每一个观众的口味，推荐偏好电影和电视剧。
好莱坞将这些都看在眼里。Ruelens 表示，“最开始向好莱坞推销产品时，他们都非常怀疑，认为自己拥有数十年的从业资历，区区 AI 算法能做什么。但随着时间的推移，一部分人尝试了验证 AI 的准确性，并且慢慢接纳了 AI，学会了相信算法。这只是时间问题。”
