現在，人工智慧（AI）正在進軍電影產業：好萊塢製片人已經開始用AI預測電影票房。
在一部電影的製作過程中，製片人不僅需要對編劇、劇本、導演和演員陣容等電影核心元素做出重要決定，還要負責評估電影的成本、類型、市場、票房和受眾，等等。
對於他們來說，電影票房是最值得關注的核心議題之一，也是決定他們知名度的關鍵條件。因此，票房預測是他們格外在乎的環節。
很多AI初創企業從中嗅到了商機，洛杉磯的Cinelytic就是其中一家。他們利用AI技術，分析了海量的電影歷史資料，包括票房、主題、市場和演員陣容等資訊，再對它們進行交叉參考，從中得出資料背後隱藏的普遍規律，用來建立票房預測模型和系統。
Cinelytic介紹，在電影尚處於籌畫階段之時，製片人就可以在預測系統中設置電影題材、演員陣容和目標市場等參數。比如要拍一部愛情電影，就可以先輸入題材和主要情節概括等基本資訊，將女主演設定成詹妮弗·勞倫斯，計算出北美的預期票房，再換成艾瑪·沃特森，看看票房表現會出現什麼樣的變化。
得益於歷史資料的廣泛性，該系統還會針對不同國家和地區的偏好，預測電影票房的地域性變化，看看一部可能在北美大火的電影，會不會在亞洲或歐洲同樣受到好評。此舉可以更好地幫助製片人評估海外市場反應，制定宣傳發行策略。
Cinelytic公司聯合創始人Tobias Queisser表示，「在電影拍攝領域，我們運用了機器人和無人機這樣的高科技，但在電影商業領域，過去的20年都沒什麼進步。人們還在使用Excel和Word，建立簡單和孤立的票房資料模型，針對資料的分析少之又少。」
這導致Cinelytic公司的關鍵人才幾乎都不是電影業內人士。公司創始人Queisser曾經從事廣泛嘗試應用機器學習技術的金融行業，另一位聯合創始人兼首席技術官Dev Sen則擁有很強的技術背景，曾為NASA建立風險評估模型，涉及數百億美元的項目。
除了Cinelytic之外，還有很多從事類似工作的公司。比利時的ScriptBook成立於2015年，據其介紹，它的演算法可以通過分析劇本預測電影是否會大賣。以色列初創公司Vault則專注於預告片資料分析，從中預測出哪些人群更願意去觀看電影正片。還有一家名為Pilot的公司也在進行類似的項目，聲稱自己可以在電影上映之前「準確預測」18個月內的票房資料。
就連老牌電影公司20世紀福克斯也在嘗試AI技術。2018年11月，福克斯曾表示，他們可以使用AI檢測預告片中的物體和場景，預測出哪些觀眾群體會被電影所吸引。
但這些方法真的有效果嗎？
外媒TheVerge表示，20世紀福克斯使用的預測技術，對預告片的受眾分類結果似乎有些不盡人意。對2017年上映的《金剛狼3（Logan）》電影預告片分析後，得出的結果是「樹木」「汽車」和「頭髮」等沒有價值的標籤。
他們還詢問了這些公司，能否給即將上映的電影預測票房，但它們均拒絕預測。
只有ScriptBook公司給出了對2017年和2018年電影的預測總結報告：在50份電影樣本中，它的預測演算法猜對了86%的電影賺錢，是業界準確率的2倍。
不過，一些學者認為，這樣的統計方法存在缺陷。像是選擇萊昂納多或者阿湯哥做主角，就更可能獲得高票房這樣淺顯的道理，普通人都知道，無需複雜而昂貴的AI幫助。而且，AI的預測大多遵循過去的規律，無法考慮將來可能出現的文化和品味轉變，或者突發事件帶來的影響。
這使得AI演算法的結果大多比較保守，而且容易受到訓練資料的偏見影響。這也是整個AI行業都面臨的巨大挑戰。
暴雪出品的《魔獸世界》電影就是一個例子。它在遊戲接受度更高的北美票房慘澹，卻在中國票房大賣，非常出人意料，AI也無法預料。同時業界鮮有網路遊戲改編電影的先例，因此演算法很難獲得足夠的資料支撐預測結果。
ScriptBook對2017年和2018年電影的預測也有類似的問題。它偶爾會大幅低估票房成績，尤其是恐怖和cult類小眾影片，有兩部電影的實際票房甚至是AI預測票房的2-3倍。
因此，一些製片公司仍然以專業人士的判斷為主，輔以Cinelytic等公司的AI系統，作為指導電影投資的補充資料。
英國Ingenious Group公司的投資總監Andrea Scarso表示，他的公司使用了Cinelytic，進行演員陣容替換和估算預算。預測結果有時會證實人的想法，有時又會恰恰相反，還能提出他們沒有考慮到的專案類型。
「AI的確拓展了我們的思路，但它從不是最終的決策者，」Scarso強調。「我們的想法也不會輕易改變，AI只不過讓我們看到了改變一兩個元素會對商業表現產生巨大影響，可以證明我們所做的選擇並非只是瘋狂的想法。」
在好萊塢，使用這樣的AI工具還沒有形成規模，或者說還沒有受到廣泛認可。ScriptBook的資料科學家Ruelens認為，在一個個人魅力、審美水準和直覺本能非常重要的行業中，人們羞於承認這件事。因為使用AI量化這些指標，看起來像是貶低了電影本身的藝術價值，是製片人承認自己缺乏創意，不得不尋求幫助的無奈表現。
Ruelens表示，他們的客戶包括一些「頂級的好萊塢電影公司」，但保密協議使他不能透露名字。很多人想使用AI，或者正在使用AI，但卻不希望與之相關聯，不想讓人知道他們在使用AI。
還有一些業內人士認為，好萊塢並沒有真正擁抱AI，至少在決策過程中沒有參考AI的意見。Pilot Movies首席執行官Alan Xie表示，他從未見過一個相信AI劇本分析技術的美國工作室負責人，更不用說將AI預測結果納入決策過程之中了。
Pilot也使用機器學習預測票房，但他們認為用行銷支出和社交媒體的反響預測票房更加可靠，其內部也開發過劇本預測模型，表現遠不及依賴即時社交媒體資料的預測模型。
另一方面，流媒體巨頭Netflix的戰略，對以好萊塢為代表的電影產業也造成了不小的影響。大資料是前者多年來攻城掠地的重要武器，通過收集訂閱者的行為，Netflix獲得了海量的使用者習慣資料，從而更好地迎合每一個觀眾的口味，推薦偏好電影和電視劇。
好萊塢將這些都看在眼裡。Ruelens表示，「最開始向好萊塢推銷產品時，他們都非常懷疑，認為自己擁有數十年的從業資歷，區區AI演算法能做什麼。但隨著時間的推移，一部分人嘗試了驗證AI的準確性，並且慢慢接納了AI，學會了相信演算法。這只是時間問題。」
