Как продюсеры в Голливуде прибегают к помощи нейросетей, чтобы предсказать успех фильма: The Verge
Голливудские продюсеры все чаще обращаются к компаниям, использующим искусственный интеллект и технологии машинного обучения, для оценки потенциальной прибыльности фильмов. Об этом пишет The Verge.
Стартапы, работающие на этом рынке, помогают продюсерам понять, какую прибыль получит фильм определенного жанра в зависимости от сценария, состава актеров или времени выхода на экраны в той или иной стране. Компьютерная программа получает вводные данные и с помощью самообучающихся алгоритмов прогнозирует кассовые показатели ленты.
«Допустим, у вас есть летний блокбастер с Эммой Уотсон в главной роли. С помощью программы вы можете увидеть, как ее замена на Дженнифер Лоуренс может изменить кассовые показатели фильма», — рассказал изданию Тобиас Кайссер, основатель компании Cinelytic, одного из крупных игроков на этом рынке.
У такого подхода есть ряд недостатков. Во-первых, многие из прогнозов, сделанных искусственным интеллектом, крайне очевидны: вряд ли нужно использовать дорогое программное обеспечение, чтобы предсказать, что приглашение в фильм Леонардо Ди Каприо или Тома Круза повысит шансы на то, что фильм станет успешным, отмечает The Verge.
Помимо этого, прогнозы крайне консервативны, так как искусственный интеллект обучается на примерах успешных фильмов прошлого. Он не в состоянии предугадать культурные сдвиги или изменения в массовых вкусах, которые могут привести к неожиданному громкому успеху или провалу фильма.
Тем не менее, сами участники рынка утверждают, что их алгоритмы хорошо справляются с работой. Так, в компании ScriptBook отмечают, что из 50 проанализированных фильмов, вышедших в 2017-2018 годах, искусственный интеллект в 86% случаев правильно предсказал прибыльность или убыточность проекта. В реальности прибыльными оказались только 44% этих картин.
Как говорят участники рынка, еще несколько лет назад отношение к их прогнозам было крайне скептическим — большинство продюсеров считали, что их опыт в индустрии делает ненужным использование машинных алгоритмов. Но сейчас ситуация кардинально изменилась — не в последнюю очередь благодаря успехам Netflix, который поставил на поток производство шоу, созданных на основе аналитических оценок пожеланий пользователей.
Если эти алгоритмы так хорошо работают, почему они не используются более широко? Представитель ScriptBook полагает, что причиной может быть робость. Люди просто стесняются — в индустрии, где харизма, эстетический вкус и инстинкты значат так много, обращение к расчетам машины, лишенной эмоций, выглядит как признание нехватки собственной креативности и интереса к художественному значению проекта (англ. яз.).
Григорий Левченко