Liệu Trí tuệ Nhân tạo Có Thể Dự Đoán Phần Tiếp Theo Của 'Avengers: Infinity War'?

Một số bộ phim là những thành công rõ ràng. Như Avengers: Infinity War, bộ phim đã phá kỷ lục với 258 triệu đô la tại quốc nội chỉ trong cuối tuần qua, đã làm đầy chỗ ngồi và túi tiền của Disney - công ty mẹ của Marvel Studios. Nhưng không phải mọi bom tấn mùa hè, hay mùa xuân, hay mùa thu đều được hưởng lợi từ sự hỗ trợ của khán giả sau 10 năm và 18 bộ phim để tích luỹ lòng trung thành. Vì vậy, trong khi Mouse House đã biết họ có một siêu phẩm có thể gây động đất trước đêm ra mắt, các hãng phim khác đang cố gắng theo kịp không có cách nào dự đoán liệu những nỗ lực mới nhất của họ có thể đạt được thành công lớn không.

Thực tế, họ có thể. Học máy hiện đang ở mọi nơi, và Trí tuệ Nhân tạo không còn chỉ là một sự hợp tác giữa Spielberg và Kubrick nữa. Ngày nay, Amazon có thể dự đoán gần như khi nào bạn có thể cần giấy vệ sinh và Netflix có thể dự đoán chuỗi tiếp theo của bạn, vì vậy chỉ có vẻ là Hollywood sẽ bắt đầu sử dụng AI để dự đoán bom tấn tiếp theo, hoặc ít nhất là cải thiện khả năng của nó trở thành một bom tấn. Trên thực tế, một số công ty đã đang làm việc trên những cách theo thuật toán để dự đoán kết quả tại phòng vé. Tuy nhiên, liệu thuật toán có tốt hơn những giám đốc hãng phim trong việc chọn ra những bộ phim thành công hay không, đó là một vấn đề khác, vấn đề mà vẫn còn rất xa giải quyết.

"Những nhà làm phim ngày càng hiểu rõ điều gì khán giả muốn thấy khi đến rạp nhờ vào các mạng nơ-ron dựa trên dữ liệu từ những bộ phim bom tấn trước đây," chia sẻ Landon Starr, giám đốc khoa học dữ liệu tại Clearlink, công ty sử dụng học máy để giúp doanh nghiệp hiểu về hành vi của người tiêu dùng. "Mặc dù công nghệ này vẫn chưa hoàn hảo, nhưng những dự đoán dựa trên trí tuệ nhân tạo có khả năng mạnh mẽ hơn so với các tính toán của con người được sử dụng trong quá khứ."

Và chúng đang phát triển nhanh chóng. Vault, một startup Israel thành lập năm 2015, đang phát triển một thuật toán mạng nơ-ron dựa trên 30 năm dữ liệu doanh thu phòng vé, gần 400.000 đặc điểm cốt truyện được tìm thấy trong kịch bản, và dữ liệu như ngân sách phim và đối tượng khán giả để ước lượng doanh thu cuối tuần đầu của một bộ phim. Công ty chỉ mới vài năm, nhưng người sáng lập David Stiff gần đây cho biết khoảng 75% dự đoán của Vault "đến gần" với doanh thu mở đầu thực tế của các bộ phim.

Scriptbook theo đuổi cách tiếp cận tương tự, sử dụng nền tảng Trí tuệ Nhân tạo riêng để dự đoán thành công của một bộ phim dựa trên kịch bản mà thôi. Công ty khởi nghiệp ở Antwerp này đã phân tích 62 bộ phim từ năm 2015 và 2016, và tuyên bố nó có thể dự đoán thành công hoặc thất bại tại phòng vé của 52 bộ phim, đánh giá đúng 30 bộ phim là có lợi nhuận và 22 bộ phim là không có lợi nhuận.

Lấy cảm hứng từ hệ thống "xem gì tiếp theo" của Netflix, công ty Pilot đặt ở Boston so sánh các dự án phim tiềm năng với cơ sở dữ liệu thông tin về những bộ phim được phát hành rộng rãi trong vòng khoảng 30 năm qua. Pilot dự đoán doanh thu cuối tuần đầu và toàn bộ doanh thu phòng vé nội địa bằng cách xem xét các biến như diễn viên, đạo diễn, nhà văn, ngân sách và tóm tắt cốt truyện. Công ty cho rằng kết quả của họ đạt 70% độ chính xác hai năm sau khi phát hành và 80% chính xác sau khi trailer đầu tiên của bộ phim được phát sóng—không tồi khi ứng dụng (có lẽ) chưa bao giờ xem một bộ phim.

Và ba công ty này chỉ là một mẫu của nhiều công ty trẻ đang cố gắng đánh bại Hollywood, người truyền thống, giả dụ, tin tưởng vào cảm giác của mình khi quyết định điều gì sẽ thành công. Nhưng người ngoại vi không phải là người duy nhất cố gắng tìm cách sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra những bộ phim bom tấn lớn và tốt hơn.

Trong khi hầu hết các hãng phim vẫn phụ thuộc vào các phương pháp truyền thống để đưa người vào rạp—biển quảng cáo, quảng cáo truyền hình, các chương trình quảng bá cho các ngôi sao nổi tiếng—một hãng sản xuất cũng đang tìm kiếm dữ liệu lớn để cải thiện cách nó quảng cáo cho những bộ phim lớn nhất của mình, và quảng cáo cho đối tượng nào. Legendary Entertainment, hãng sản xuất đằng sau những bộ phim như Godzilla và Warcraft, đã mang Matthew Marolda vào năm 2013 để làm giám đốc phân tích chính. Sử dụng nền tảng phân tích thể thao và tiếp thị của mình, Marolda nhận định rằng Legendary không thu thập đúng dữ liệu về đối tượng khán giả tiềm năng và thông tin tốt hơn có thể mang lại lợi thế cho Legendary so với các hãng sử dụng phương pháp truyền thống.

“Chúng tôi đã xây dựng hàng chục công cụ Trí tuệ Nhân tạo góp phần vào mục tiêu cải thiện triển vọng của bộ phim thông qua tiếp thị,” Marolda nói. “Những công cụ này bao gồm việc phát triển khán giả có khả năng cao mua vé đến việc hiểu rõ hình ảnh được chia sẻ nhiều nhất—điều này thông báo về trailer hoặc hình ảnh mới cần sản xuất—đến việc tối ưu hóa một mix truyền thông, làm tăng giá trị của mỗi ấn tượng.”

Khác với những gì đang xảy ra tại các công ty khởi nghiệp ngoại ô Hollywood, phương pháp của Legendary không phải là về việc dự đoán thành công tiềm năng của một bộ phim trước khi nó được sản xuất. Thay vào đó, nó xoay quanh việc tối ưu hóa thành công của các dự án đã đang phát triển, sử dụng phân tích dữ liệu để quyết định khi nào và cách phát hành đoạn giới thiệu và trailer, và xác định cách tùy chỉnh ấn tượng cho các đối tượng khán giả khác nhau, thậm chí đánh giá người xem tiềm năng theo khả năng họ sẽ tham gia xem một bộ phim cụ thể. Tính đến thời điểm này, thông tin này chưa được sử dụng trong quá trình sáng tạo để tối ưu hóa một bộ phim phục vụ cho đối tượng lớn nhất có thể—nhưng có lẽ sẽ sớm thôi.

Toàn bộ cuộc trò chuyện về Trí tuệ Nhân tạo, phân tích dữ liệu, học sâu và dữ liệu lớn, tất nhiên, đã bỏ qua một yếu tố lớn của quá trình làm phim: sáng tạo. Rõ ràng các hãng phim muốn đạt được lợi nhuận lớn nhất có thể từ những tác phẩm bom tấn của mình, nhưng trong khi là rõ ràng các bộ phim như Infinity War sẽ làm ăn khá là lớn, thì những thành công không tưởng thế nào?

Quan trọng là phải nhớ rằng chính Infinity War là kết quả của một trong những chiến thắng không tưởng đó. Mười năm trước, một bộ phim về một nhân vật từ truyện tranh nổi tiếng nhưng không được biết đến nhiều, do một diễn viên không được biết đến là một sự đảm bảo, là một mối nguy. Nó trở thành một bất ngờ lớn và bây giờ những bộ phim của Marvel hàng năm làm nổ tung thị trường và Robert Downey, Jr. là một trong những diễn viên có doanh thu cao nhất mọi thời đại. Liệu Vault, hay Pilot, hay Scriptbook, có dự đoán được điều đó không? Liệu chiến lược tiếp thị rất cụ thể của Legendary Pictures đã đối xử nhẹ nhàng với khán giả tổng thể, nghĩ rằng chỉ có những fan hâm mộ truyện tranh đích thực mới xem Iron Man?

Phil Contrino, giám đốc phương tiện truyền thông và nghiên cứu của Hiệp hội Chủ rạp chiếu phim Quốc gia, là người hoài nghi. “Phim phụ thuộc rất nhiều vào việc thực hiện. Các quy trình Trí tuệ Nhân tạo có thể nhìn vào những thứ trước khi quá trình sản xuất bắt đầu như kịch bản, diễn viên, và cả những yếu tố khác và đưa ra giả định tốt liệu một bộ phim sẽ thành công từ những thứ đó,” ông nói. “Nhưng, bộ phim phải được sản xuất. Việc nó đã thành công trong quá khứ không có nghĩa là nó sẽ thành công. Và có nhiều ví dụ về công việc xuất sắc từ diễn viên và đoàn làm phim trong quá trình sản xuất khiến cho một bộ phim trở thành một thành công lớn tại phòng vé.”

Ngay cả các đội thể thao chuyên nghiệp có cơ sở dữ liệu lớn nhất cũng cần hóa học thể thao tốt để giành chức vô địch. Phương pháp Moneyball có thể khiến Oakland A's trở thành một bất ngờ thành công trong mùa giải thường niên, nhưng đội tuyển thực sự cho thấy những số liệu tiên tiến có thể làm gì khi kết hợp với các yếu tố người dùng không thể dự đoán là đội Boston Red Sox năm 2004, sử dụng bảng điểm của cầu thủ, cách họ xử lý áp lực và hóa học nhóm để giành chức vô địch World Series. Nếu Hollywood muốn làm điều tương tự với Trí tuệ Nhân tạo và phân tích dữ liệu, nó cũng nên hiểu rằng quan trọng là ai sử dụng dữ liệu đó, và cách họ sử dụng—và rằng những bộ phim hay nhất vẫn là của con người, về con người, và dành cho con người.

• Câu chuyện bên trong về Pong và những ngày đầu tiên của Nolan Bushnell tại Atari
• Hai nhân viên Google này sử dụng bảng trắng để giải quyết mọi tranh cãi hôn nhân của họ
• Đối thủ của Wikipedia đang sử dụng blockchain để chiếm ưu thế tri thức