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好莱坞变成利润驱动型产业,拍什么电影由AI说了算?

人工智能取代人类工作”可不是“狼来了”,因为这两年,这种现象已经开始真实发生了。

给你讲个电影行业的例子,估计看完,连你都会觉得人工智能大法好。

一家比利时计算机技术公司最近推出一款名为ScriptBook的人工智能产品,号称可以用人工智能技术,准确预测剧本拍成电影能不能赚钱。

ScriptBook官网

ScriptBook官网

ScriptBook准确“预测”出了2015-2017年间索尼家出的32部“票房毒药”中的22部。

索尼“提起来都是泪”的《太空旅客》票房预测

索尼“提起来都是泪”的《太空旅客》票房预测

公司创始人Nadira Azermai说:“如果索尼早点用我司的系统,可能已经成功避免了22次票房惨败。”

简直诛心!

Azermai还说:“ScriptBook的使命就是通过人工智能技术帮助制片方、发行商和财务投资人评估他们的风险,从而彻底改变影视行业选择故事的模式。”

颤抖吧!电影人。

ScriptBook是怎么工作的?

ScriptBook有一句相当诱人的广告语:Hard Science,Better box office(硬科学,好票房)。

这听起来简直是影视公司高管的福音。

具体如何操作呢?

你只需把一个PDF格式的剧本上传到ScriptBook,短短五分钟内,系统就自动生成一套详细的分析报告。

好莱坞变成利润驱动型产业,拍什么电影由AI说了算?

报告主要内容包括:

预测美国电影协会的分级;

判断影片目标受众,包括性别和种族;

杀手锏:预测影片最终的票房成绩。

当然,ScriptBook还能做一些剧本的基础统计:比如分析剧中角色、建议故事主角;统计角色的男女比例、男性角色和女性角色的戏份比重等等(好莱坞政治正确)。

好莱坞变成利润驱动型产业,拍什么电影由AI说了算?

ScriptBook的剧本分析报告

ScriptBook的剧本分析报告

如果ScriptBook给剧本的最终评估高于84%,就说明它会是个能赚钱的电影项目,值得拍。

这一切都要“归功”于人工智能技术。

ScriptBook系统集成了数据分析、机器学习、自然语言处理和特征选择算法等前沿技术,学习了超过6500个剧本和它们对应的市场表现,能基于自有数据库对新剧本做出预判。

创始人Azermai表示,ScriptBook预测的准确性至少比人类高三倍。

但它也有不靠谱的时候,比如索尼影片的测试中,仍有10个票房失败的项目没被“预测”出来。

另外,ScriptBook对《爱乐之城》的票房预测仅为5900万美元,但它仍支持把这个剧本做成电影,因为成本足够低;

但事实上我们都知道,《爱乐之城》不但赚了超过1亿美元,还是奥斯卡大赢家,叫好又叫座。

ScriptBook的收费不菲,每个剧本的分析费是5000美元,批量采购有折扣。

但它跟电影的巨额制作投入相比,简直就是九牛一毛了。

绿灯系统:传统好莱坞拍片决策机制

好莱坞电影奉行“大投入、高产出”:为了在全球范围产生更高利润,投入的成本往往也是天价。

究竟哪个故事值得砸钱拍?

好莱坞在多年实践中,沉淀出一套“绿灯”审查制度,它是好莱坞电影工业的重要基石,背后有完整的商业逻辑和方法论支撑,是电影项目融资和推进的关键环节。

每个制片公司都有自己各异的“绿灯”系统,但目标却不尽相同:

确定电影的细分市场和目标受众;

同类型电影的历史票房分析、预估最大市场潜能;

确定放映档期和发行渠道;

预测最终项目收入;

锁定可能的融资渠道和投资人;

……

“绿灯”系统主要围绕着剧本做分析和讨论,常用方法有:

剧本创意分析:故事主要情节和对白是不是足够吸引人;

剧本竞争力分析:拆解剧本,把其中最有意思的场景挑出来,看看观众能否理解可、能不能打动人;

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剧本类型定位和文化认同:好莱坞电影非常强调“类型”,只要确认这一点,作品的核心目标受众、发行和营销等市场问题迎刃而解。所以“绿灯”阶段定义影片类型是关键;

同类影片对比和收入分析:把剧本跟5年内上映的同类型影片做对比,预测这一项目的市场表现;包括全球票房和衍生品收入,进而得出宣发预算、营销策略、品牌合作等的方向。

“绿灯”可以在制片公司内部做、也可以在外部合作伙伴中展开。

每部大片花在这套体系上的费用是1万-5万美金不等。

所以,“剧本”是整个电影项目的基础和灵魂,剧本选择直接关系到整个电影项目的成败。

ScriptBook正是看中了产业链条上这个环节的价值,用技术去优化它。

AI决策工具如何影响电影制片?

好莱坞大片让我们坚信——机器不可靠;

但同样还是这个好莱坞,已经开始悄悄靠近人工智能机器。

制片公司高管承受着投资回报的极大压力,ScriptBook这样的新兴技术工具对他们来说已经足够性感。

毕竟,好莱坞已经从创意产业转变成了赤裸裸的利润驱动型产业。

2017年,有43部大片是续集、重启或衍生片;美国票房前10中100%是这类影片,所以这股风潮只会愈演愈烈。

2017年美国本土票房前十影片

2017年美国本土票房前十影片

好莱坞的策略从 “引领你的审美” 变成 “只给你你想要的” 。

一旦AI工具被广泛应用,票房回报率低的高质量电影可能将不复存在。

去年的《银翼杀手2049》是导演丹尼斯·维伦纽瓦职业生涯中评价最高的作品,但它的美国票房仅有9100万美元,ScriptBook的预测也对他“判了死刑”。

如果用AI来决定是否给这个项目“开绿灯”,那丹尼斯可能都没机会拍这部电影,这将是所有影迷的损失。

另外还有个例子,用来证明市场的复杂性,就是“狼叔”休·杰克曼的歌舞片《马戏之王》。

它的制作成本很高,但首周末票房仅有880万美元,好像“败局已定”。

但好口碑通过观众们的口口相传迅速扩散开,影片票房节节攀升,最后在美国本土收获了1.65亿美元票房。

有很多电影看似胜券在握,最终却失败了;有些看起来低调,一进入市场却像黑马一样脱颖而出,创造了票房奇迹。

这些例子都显示,电影作为艺术作品,它的成功因素难以量化,算法也不是衡量一部电影价值的唯一手段。

但鉴于财务风险,好莱坞高管们极有可能在“鸿篇巨制”上采用这类技术作为辅助决策工具

反过来,有些一鸣惊人的创意,过去可能被视为冒险项目得不到投资;但如果AI预测它能赚钱,反而轻易获得了制片公司高管的青睐,被拍出来,也算是AI解放了创意。

科技与创造力能否和谐共存?甚至,科技能否帮创造力建造更宽松的环境?

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