“我們在流媒體巨頭Netflix上看到的下一個電影預告片可能是由人工智能(AI)創作的。”Netflix首席產品官格里高利·彼得斯(Gregory Peters)在7月份的財報電話會議上表示，這家總部位於加州洛斯加托斯的公司正在投資一項技術，可以對電影中的人物和場景進行索引，“這樣我們的預告片創作者就能真正把時間和精力放在創作過程上。”

圖：流媒體巨頭Netflix打造的個性化藝術作品，你可以在瀏覽其主頁時滾動觀看

這並不是科技公司第一次提議將AI帶到好萊塢。早在2016年，20世紀福克斯公司(20th Century Fox)就曾與科技巨頭IBM接洽，為其恐怖電影《摩根》(Morgan)創作了第一個所謂的“認知電影預告片”。這部電影講述一名生物改造人類兒童掙脫創造者控制的故事。

IBM的科學家當時表示，機器學習系統沃特森(Watson)通過對電影進行視覺分析，識別角色、物體和場景，創作出它認為屬於“懸疑類”的預告片。沃特森還參考了一個內部數據庫來識別情緒和解讀音樂情緒，以確定某個場景應該是怪誕的、可怕的還是溫柔的。

整個過程在沃特森“觀看”完電影后花了大約24小時完成，這表明機器對人類情感分類的能力越來越強。儘管有了這些進展，《摩根》的預告片還是需要人工編輯來完成最終版本的潤色。《摩根》的導演盧克·斯科特(Luke Scott)在預告片中解釋這項技術時說：

“人類很容易判斷出某個人的情緒。而隨著時間的推移，AI或許能夠具備同樣的本能。”

對於AI來說，創作藝術仍然是困難的，因為藝術需要創造思維的能力。預告片創作者通常要花幾個月的時間編輯剪輯，並委託原創音樂對完美的宣傳材料進行微調，所有這些努力背後都是出於金錢方面的原因。韋德布什公司的分析師邁克爾·帕切特(Michael Pachter)說：“預告片堪稱是電影的商業廣告，真正的電影製片廠最不願意在這方面節省。”

讓電影預告片規模化

但科學家和好萊塢高管表示，機器學習可以幫助減少創作預告片所需的時間，並提供個性化服務。好萊塢創意公司Trailer Park的首席執行官兼創意總監馬特·布魯貝克(Matt Brubaker)說：“AI肯定能帶來50%的效率提升，但它最終可能不會像其他商業廣告那樣有效。” Trailer Park的業務包括為Netflix在內的客戶製作電影和電視預告片。

據IBM研究科學家約翰·史密斯(John R. Smith)稱，IBM已經利用其機器學習能力，幫助為美國大師賽(Masters Tournament)、美國網球公開賽(US Open)和溫布爾登網球公開賽(Wimbledon )等大型體育賽事製作精彩錄像集錦。史密斯說，機器可以通過分析數小時的視頻來識別“激動人心時刻的成分”，比如人群歡呼或運動員舉起手臂擊掌等。

對於Netflix來說，擴大創作和打造個性化預告片的能力將有助於提高其運營成本，同時還可以幫助公司內部的創意人員開發個性化的“主題”，即在瀏覽流媒體網站時播放的自動視頻預覽。史密斯說:“很多預告片和集錦製作過程都奉行千篇一律的原則，每個人都會看到同樣的預告片。但也許你可以為不同的市場製作兩到三個預告片，最終你甚至可以打造出更加個性化的市場。”

這家科技公司已經為保持用戶對其主頁的關注支付了高昂的費用，Evercore分析師李·霍洛維茨(Lee Horowitz)將其描述為“就視頻內容髮現而言，可能是最有價值的在線房地產之一”。

謝絕“千篇一律”

當1.5億訂閱用戶收看Netflix的節目時，該公司會根據算法來選擇最能引起用戶共鳴的圖片，從而將這些圖片呈現給用戶。Netflix的研究人員在2017年的一篇媒體文章中寫道：“你為何要關心我們推薦的特定預告片？對於能讓你感興趣的陌生預告片，我們能說些什麼呢？我們如何讓你相信這個預告片值得一看?”他們的答案是，精心製作一個完美的圖像來將你的眼球吸引在主頁上。然後，也許你會嘗試觀看。

舉例來說，如果《心靈捕手》(Good Will Hunting)預告片描繪的是演員馬特·達蒙(Matt Damon)和米妮·德萊佛(Minnie Driver)之間的溫存時刻，那麼觀看愛情片的觀眾可能會對這部電影更感興趣。另一方面，如果重點突出羅賓·威廉姆斯(Robin Williams)，喜劇愛好者可能更願意看這部電影。

所有這些個性化功能最終都會讓Netflix受益匪淺。正如Evercore分析師霍洛維茨所指出的那樣，用戶在平台上停留的時間越長，他們的參與度就會越高，也就越有可能升級到付費訂閱用戶。