砸重金卻拍出雷片!竟是AI人工智慧來救場!?
同樣是蝙蝠俠的主題，2005 年開拍的 《黑暗騎士三部曲》 的質感、票房、影評成績遠遠高於 1997 年充斥著大卡司的 《蝙蝠俠4：極凍人》
同部電影，換角結果如何？AI幫你預測
票房分析AI人工智慧系統 Cinelytic (圖片出處：翻攝自 Cinelytic 官網畫面)
洛杉磯的新創公司 Cinelytic 研發的 AI人工智慧會藉由機器學習來研究往年的電影歷史數據庫，再根據這些電影的主題、特色等資訊，交叉分析出這些數據背後隱藏的模式(Pattern)。使用者用這套 AI系統分析時，就像是玩球隊經營模擬遊戲一樣有趣：可以指定角色將 A 演員換成 B 演員，例如把女主角從艾瑪華森換成「黑寡婦」史嘉蕾喬韓森等，再看看會產生什麼樣的變化、預測的票房等。Cinelytic 的 CEO 兼共同創辦人 Tobias Queisser 就舉了一個例子，假設拍攝一部以艾瑪華森為主角的電影，可以用 Cinelytic 的 AI 軟體看看若主角換成珍妮佛勞倫斯會如何。
其實除了 Cinelytic 之外，做出此類電影票房預測系統的還有創立於以色列的 Vault 以及比利時的 ScriptBook 等等。 前者能藉著追蹤電影預告片的線上回饋，預測出哪些族群將會看這部電影；後者能藉由演算法來分析劇本，預測電影票房是否會獲利。不過根據外媒報導：這些 AI 公司在接受採訪時都拒絕為即將上映的電影進行預測，也許是這些 AI 預測的準確度，仍有不少進步空間。
低估黑馬電影票房 AI仍無法神準預測
票房成績被AI低估的2017年驚悚電影《逃出絕命鎮》
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20世紀福斯影業和Google 合作的大數據系統「Merlin」分析電影《羅根》最合適的標籤，令人汗顏。 (圖片出處：the Verge)
除了專注於 AI人工智慧的新創公司之外，去年 20 世紀福斯影業也和 Google 合作開發了一套電影預測和推薦系統「Merlin」，也是根據電影的預告片來分析觀眾會喜歡看甚麼樣的電影。他們使用 2017 年的「金鋼狼」電影 《羅根》 作案例分析。大家都知道 《羅根》 是非典型的英雄電影，但是晦澀黯淡的題材，吸引也不會是傳統的漫威粉絲。「Merlin」能分析到這些族群嗎? 很遺憾地，「Merlin」掃描過它的預告片後，只分析到了「樹」、「臉孔_頭髮」、「車」、「男人」、「森林」等。而 Merlin 預測看過 《羅根》 的觀眾還感興趣的 20 部電影除了 X 戰警系列的電影外，還有 《瘋狂麥斯：憤怒道》、 《飢餓遊戲》 等。
Netflix：AI預測為我們省下10億美元
儘管 AI 分析票房的技術仍未成熟，Netflix 當年一戰成名的 《紙牌屋》，就是採取了以大數據來主導電視劇製作的模式，Netflix 曾表示：這套基於用戶習慣的推薦系統，有效提高了收視率，每年能為 Netflix 省下 10 億美元。不過電影本身，還是一門藝術。究竟用了哪些編劇、演員，會產生哪些化學反應，也是其有趣之處。若當年威爾史密斯同意演出了 《駭客任務》 的 Neo 一角， 《駭客任務》 是否還是電影史上的科幻經典呢? 若當時 《樂來越愛你》 的女主角沒從艾瑪華森換成艾瑪史東，是否還會得到奧斯卡最佳女主角獎? 這種陰差陽錯造就的經典，也是電影的魅力之一。而 AI 人工智慧所能發揮的最大功用，應該就是當作參考、也消除一些不必要的風險吧！
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