上个月，华纳兄弟公司宣布将采用一家初创公司的人工智能程序来“辅助内容方面的决策”。消息一出，人们理所当然地感到了一丝恐慌。

一则报道的标题赫然写道：“好莱坞即将用人工智能取代艺术家，它的未来注定黯淡无光。”另一则报道写道：“华纳兄弟想用人工智能预测电影票房，大家可以开始讲《终结者》的段子了。”

国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫也在推特上称：“这是自从他们教会它下棋以来最糟糕的主意！”卡斯帕罗夫曾在比赛中输给IBM公司的“深蓝”电脑。

不过，看到相关报道的人很可能会有些反应过度。华纳兄弟公司采用的是初创公司Cinelytic的技术，它并不会从堆积如山的剧本里筛选一两部，然后决定谁会是下一个《小丑》或者《寄生虫》。实际上，它是一个“项目管理系统”，主要通过机器学习算法，基于历史数据和当前的行业趋势，给出一系列实时的票房收入预期。它的预测也要基于一系列变量，比如演员、发行计划（发行日期、市场、院线还是线上等等）以及一些其他特征（是不是类型片，是不是续集或改编等等）。

客观来说，它的预测具有一定的准确性。因此，电影公司高管和投资人可以预见到一部电影的潜在表现，然后就如何推进这部电影做出明智的决定——比如说马上毙掉这个项目，或者加大筹码，上一线影星，或者扩大发行规模等等。

为了让《财富》杂志更好地理解Cinelytic的工作原理，该公司的创始人、CEO托比亚斯·奎塞尔向我们做了一次产品演示，并且回答了几个外界最关心的问题，包括它能做什么、不能做什么，它能够如何帮助一部独立电影的拍摄，以及它为什么能促进好莱坞电影的多样性。

为什么要创办Cinelytic？

Cinelytic是奎塞尔和德夫·森2013年创办的一家公司。奎塞尔有电影制作和金融行业的经验，德夫·森曾在美国航空航天局（NASA）工作过15年，主要负责开发用来分析航天器的设计的风险评估软件。他们意识到，电影行业还远远没有跟上数据科学领域的技术发展，甚至缺乏基本的信息分享，于是便创办了这家公司。之后，他们又请来了首席运营官克里斯蒂安·蒙迪，蒙迪曾在派拉蒙和华纳兄弟公司负责电影的国际推广业务。现在，他们的客户有胜图娱乐、索尼，以及最近的华纳兄弟公司的国际部门。

奎塞尔表示：“电影行业已经是一个非常高风险的行业了，因为你必须针对内容进行预先融资。你有了一个剧本，然后找到了演员和导演，然后你就到了拉投资的阶段。你必须明白，这个项目的价值是1000万、5000还是1亿美元以上？”

一般情况下，电影公司只能在发行年份结束后，才能获得项目的最终数据，这时他们才可以知道自己的投资是赚是赔。要想提前分析结果，就只能靠直觉去猜，再加上从各个独立部门收集一些低效的数据。但通过Cinelytic团队开发的系统，他们则能够在早期阶段预估出这个价值。在奎塞尔看来，他们的系统不仅可以提前估算一个电影项目的价值，还可以加快整个流程。

“最重要的一点，是它简化了工作流程。”他说：“要想对你的项目进行一次全面分析，这些流程一般需要两天的时间，但现在只需要20分钟。”

它使用了哪些数据？

Cinelytic调取的数据主要来自尼尔森公司、Gracenote公司的Studio System系统、Variety Insight公司以及其他一些来源。它会全面考虑全球市场和特定市场的票房收入、电影实体发行表现、付费订阅、视频点播、电视播放等因素，从而综合评估电影的投资回报率。

另外，系统也会根据电影的一些属性进行分析，比如关键人员、类型、分级、是否是续集或改编、主题、制作国家、发行商、影院数量等等。系统包含了一个55万人的演员、编剧、导演和制片人数据库，并且追踪了他们在各个影片和市场中的表现，以及关于他们对项目的重要性的附加信息。以演员为例，系统会指出某个演员是不是第一次或者第二次出演动作片，是不是给动画电影配过音，这些变量都有助于提高他的综合经济价值。有了一份潜在演员的名单，制作人就可以拼凑出不同的演职人员组合，看看哪种组合在欧洲、亚洲或者北美市场更有票房号召力。

为了使预测更加精准，Cinelytic只会使用近期的电影表现进行预测，而不会使用历史数据。“电影行业变化得非常快，所以你的关注点只能在最近三到五年，研究七八十年代的电影是没有意义的。”奎塞尔表示：“10年前还没有流媒体视频这种东西。在2002年到2004年，DVD还是一个重要的收入来源。所以跟上时代是很重要的。”

人的因素何时起作用？

当一名用户输入一部电影的所有属性时，就可以得到国内和国际市场的收入预期，根据不同的概率和风险加权方案，算法还会给出对每种预测的信心水平。奎塞尔表示，中位数的信心水平，也就是所谓的“基本方案”，是现实中最有可能的结果，也是最安全的赌注。比如之前Cinelytic曾预测2019年新片《地狱男爵》的国内票房收入中位预期值为2320万美元，该影片的最终实际票房收入为2190万美元，与预测值已经相当接近了。

但这不等于系统能自动预测出一部“烂片”，也不等于狮门影业在这部片子上投入5000万美元是一个愚蠢的决定。奎塞尔指出：“因为我们使用的是机器学习、人工智能和模式识别技术，所以你无法通过逆向工程来了解系统为什么会这么说。实际上它在分析了一个项目后，只会说：‘这种IP加上这套演职人员，可能不会达到你预期的效果。’这就是我们的系统所做的。我们的任务不是预测它能否成功或失败。”

奎塞尔指出，Cinelytic系统对2019年其他几部影片的国内票房的预测也相当接近真实数据。比如《倾听男人心》（预测值5600万美元，实际值5460万美元）、《火箭人》（预测值9170万美元，实际值9640万美元）和《好莱坞往事》（预测值1.261亿美元，实际值1.425亿美元）等等。这些并非基于对电影本身好坏的判断，只是基于对数据的提炼和分析。

奎塞尔说：“我不相信计算机算法能够审核一个剧本，然后告诉你这个故事好不好，能不能引起人们的共鸣。现在，人工智能技术只能用来分析数据和模式，而我们就是要以最务实的方式，在创意与数据之间的交会处运用这项技术。”

对于行业的决策者来说，他们的工作是研究这些数据，并且找到风险点。比如说，一名电影公司高管在看了Cinelytic的分析之后，也可以试试某个系统信心不高的预测，只要他们对这部电影真的有信心。

“制片人或者电影公司高管可能会说：‘这是我看过的最好的剧本之一，我跟这个制片人合作过，这个导演也很优秀，只要这个片子从长远看不赔钱，我就愿意给它开绿灯。’”奎塞尔说：“现在，我们给了他们一个机会，让他们对这个项目可以有更多创造性的理解。”

人工智能能否促进电影行业的原创性和多样化？

奎塞尔表示，很多人对他的人工智能系统都有一种误解，认为有了这套系统，电影公司就只会拍“安全”的电影，而不选择那些更具原创性，或者那些演员和创作者更加多元化的项目。实际上恰恰相反，Cinelytic的系统中也包含了《月光男孩》、《摘金奇缘》和《寄生虫》等成功影片。

他表示：“独立制作的电影只有4%能收回投资，而且电影价值链上的每一步都是由不同的公司完成的，这些公司的商业模式可能差别很大，而且互相往往不一致，所以如果能够更加客观地使用信息，将有助于行业的可持续发展。”

在多样性的问题上，奎塞尔表示，Cinelytic只使用过去三到五年的数据，所以它有效地消除了一些长期存在的偏见，比如女性电影或者演职人员多元化的电影无法成功等等。他表示：“数据是不会歧视人的，最近的数据对人才多元化非常有利，尤其是过去三年。我们能够证明，这些项目是可以成功的。”

系统如何解释一些意外的成功和失败？

简而言之，无法解释。不过电影公司的高管可以使用一些实时数据（比如早期观众的反应，或者一些客观的报告等等）来调整他们的财务预期和发行策略。奎塞尔表示，在《小丑》拍摄完成之前，Cinelytic就对它进行过预测，当时最有可能的预测结果，是它将在3600家影院上映，预计票房收入为1.3亿美元。但《小丑》在多伦多国际电影节上大受好评，影评人纷纷看好这部电影，Cinelytic便将上映影院数据上调到了4300家，从而使票房预测值提高到了2.7亿美元。

理论上说，如果一部电影取得了意料之外的成功，电影公司就有可能为另一部风险更大的电影开绿灯。另一方面，如果一部电影遭遇了像《怪医杜立德》这样的制作问题和负面宣传，电影公司就可能砍掉它的宣发预算，尽量减少损失，然后开展一些更安全的项目。这就是赌桌上“赢要冲，输要缩”的道理。

奎赛尔说：“你想要的是一个务实的、有条理的方法。你要确保的‘基本方案’，是你能拿回自己的投资，并且小小地赚了一点钱。如果你希望多挣很多钱——那只有在最理想的情况下才有可能。”（财富中文网）

译者：隋远洙