人工智能取代人類工作”可不是“狼來了”，因為這兩年，這種現象已經開始真實發生了。
給你講個電影行業的例子，估計看完，連你都會覺得人工智能大法好。
一家比利時計算機技術公司最近推出一款名為ScriptBook的人工智能產品，號稱可以用人工智能技術，準確預測劇本拍成電影能不能賺錢。
ScriptBook官網
ScriptBook準確“預測”出了2015-2017年間索尼家出的32部“票房毒藥”中的22部。
索尼“提起來都是淚”的《太空旅客》票房預測
公司創始人Nadira Azermai說：“如果索尼早點用我司的系統，可能已經成功避免了22次票房慘敗。”
簡直誅心！
Azermai還說：“ScriptBook的使命就是通過人工智能技術幫助制片方、發行商和財務投資人評估他們的風險，從而徹底改變影視行業選擇故事的模式。”
顫抖吧！電影人。
ScriptBook是怎么工作的？
ScriptBook有一句相當誘人的廣告語：Hard Science，Better box office（硬科學，好票房）。
這聽起來簡直是影視公司高管的福音。
具體如何操作呢？
你只需把一個PDF格式的劇本上傳到ScriptBook，短短五分鐘內，系統就自動生成一套詳細的分析報告。
報告主要內容包括：
預測美國電影協會的分級；
判斷影片目標受眾，包括性別和種族；
殺手锏：預測影片最終的票房成績。
當然，ScriptBook還能做一些劇本的基礎統計：比如分析劇中角色、建議故事主角；統計角色的男女比例、男性角色和女性角色的戲份比重等等（好萊塢政治正確）。
ScriptBook的劇本分析報告
如果ScriptBook給劇本的最終評估高于84%，就說明它會是個能賺錢的電影項目，值得拍。
這一切都要“歸功”于人工智能技術。
ScriptBook系統集成了數據分析、機器學習、自然語言處理和特征選擇算法等前沿技術，學習了超過6500個劇本和它們對應的市場表現，能基于自有數據庫對新劇本做出預判。
創始人Azermai表示，ScriptBook預測的準確性至少比人類高三倍。
但它也有不靠譜的時候，比如索尼影片的測試中，仍有10個票房失敗的項目沒被“預測”出來。
另外，ScriptBook對《愛樂之城》的票房預測僅為5900萬美元，但它仍支持把這個劇本做成電影，因為成本足夠低；
但事實上我們都知道，《愛樂之城》不但賺了超過1億美元，還是奧斯卡大贏家，叫好又叫座。
ScriptBook的收費不菲，每個劇本的分析費是5000美元，批量采購有折扣。
但它跟電影的巨額制作投入相比，簡直就是九牛一毛了。
綠燈系統：傳統好萊塢拍片決策機制
好萊塢電影奉行“大投入、高產出”：為了在全球范圍產生更高利潤，投入的成本往往也是天價。
究竟哪個故事值得砸錢拍？
好萊塢在多年實踐中，沉淀出一套“綠燈”審查制度，它是好萊塢電影工業的重要基石，背后有完整的商業邏輯和方法論支撐，是電影項目融資和推進的關鍵環節。
每個制片公司都有自己各異的“綠燈”系統，但目標卻不盡相同：
確定電影的細分市場和目標受眾；
同類型電影的歷史票房分析、預估最大市場潛能；
確定放映檔期和發行渠道；
預測最終項目收入；
鎖定可能的融資渠道和投資人；
……
“綠燈”系統主要圍繞著劇本做分析和討論，常用方法有：
劇本創意分析：故事主要情節和對白是不是足夠吸引人；
劇本競爭力分析：拆解劇本，把其中最有意思的場景挑出來，看看觀眾能否理解可、能不能打動人；
劇本類型定位和文化認同：好萊塢電影非常強調“類型”，只要確認這一點，作品的核心目標受眾、發行和營銷等市場問題迎刃而解。所以“綠燈”階段定義影片類型是關鍵；
同類影片對比和收入分析：把劇本跟5年內上映的同類型影片做對比，預測這一項目的市場表現；包括全球票房和衍生品收入，進而得出宣發預算、營銷策略、品牌合作等的方向。
“綠燈”可以在制片公司內部做、也可以在外部合作伙伴中展開。
每部大片花在這套體系上的費用是1萬-5萬美金不等。
所以，“劇本”是整個電影項目的基礎和靈魂，劇本選擇直接關系到整個電影項目的成敗。
ScriptBook正是看中了產業鏈條上這個環節的價值，用技術去優化它。
AI決策工具如何影響電影制片？
好萊塢大片讓我們堅信——機器不可靠；
但同樣還是這個好萊塢，已經開始悄悄靠近人工智能機器。
制片公司高管承受著投資回報的極大壓力，ScriptBook這樣的新興技術工具對他們來說已經足夠性感。
畢竟，好萊塢已經從創意產業轉變成了赤裸裸的利潤驅動型產業。
2017年，有43部大片是續集、重啟或衍生片；美國票房前10中100%是這類影片，所以這股風潮只會愈演愈烈。
2017年美國本土票房前十影片
好萊塢的策略從 “引領你的審美” 變成 “只給你你想要的” 。
一旦AI工具被廣泛應用，票房回報率低的高質量電影可能將不復存在。
去年的《銀翼殺手2049》是導演丹尼斯·維倫紐瓦職業生涯中評價最高的作品，但它的美國票房僅有9100萬美元，ScriptBook的預測也對他“判了死刑”。
如果用AI來決定是否給這個項目“開綠燈”，那丹尼斯可能都沒機會拍這部電影，這將是所有影迷的損失。
另外還有個例子，用來證明市場的復雜性，就是“狼叔”休·杰克曼的歌舞片《馬戲之王》。
它的制作成本很高，但首周末票房僅有880萬美元，好像“敗局已定”。
但好口碑通過觀眾們的口口相傳迅速擴散開，影片票房節節攀升，最后在美國本土收獲了1.65億美元票房。
有很多電影看似勝券在握，最終卻失敗了；有些看起來低調，一進入市場卻像黑馬一樣脫穎而出，創造了票房奇跡。
這些例子都顯示，電影作為藝術作品，它的成功因素難以量化，算法也不是衡量一部電影價值的唯一手段。
但鑒于財務風險，好萊塢高管們極有可能在“鴻篇巨制”上采用這類技術作為輔助決策工具。
反過來，有些一鳴驚人的創意，過去可能被視為冒險項目得不到投資；但如果AI預測它能賺錢，反而輕易獲得了制片公司高管的青睞，被拍出來，也算是AI解放了創意。
科技與創造力能否和諧共存？甚至，科技能否幫創造力建造更寬松的環境？
這是個太高級的問題，只有時間才能給我們答案。
【來源：極客電影Geekmovie 作者：穿越時空少女】
