作者 | 張榕瀟
設計 | 周亦琪
編輯 | 林則煌
出品 | 人民數字FINTECH
在年度熱劇《長安十二時辰》裡，「五尊閻羅」張小敬堪稱全劇最具魅力的人物，觀眾們至今對演員雷佳音的精彩演繹津津樂道。但不為人所知的是，AI才是發掘張小敬的幕後功臣。阿里巴巴文化娛樂集團大優酷事業群高級副總裁兼CTO莊卓然揭秘，雷佳音其實是由人工智慧選出來的。
實際上，影視行業已經出現了多款智能內容製作產品，例如愛奇藝藝匯和優酷智能預測平臺「魚腦」，它們能夠通過大數據收集，經過自然語言處理、AI智能匹配，將電影、電視劇、綜藝角色與海量藝人數據進行的匹配，從而幫助片方更加高效準確地完成篩選工作。
當前，智能選角只是AI在影視行業裡應用的一個縮影，人工智慧正在走進從籌備、製作到宣發、反饋的各個環節。
以內容生產為中心的影視領域存在一個較大風險，當創作者和受眾口味不同時，很容易出現創作方感覺良好，受眾卻不買帳的情況。而AI進入影視行業，要解決的正是這樣一個問題。AI試圖通過海量數據的分析和機器學習，摸清觀眾的喜好，在眾口難調中找尋吸引流量的規律。過去，玄而又玄的「觀眾緣」，如今正在被轉化為數字和模型。而選角，就是其中的第一步。
不得不說，AI選角是近年來各大巨頭紛紛試水的熱點，愛奇藝推出藝匯選角平臺，優酷推出「魚腦」，一時間AI成為了選角界的重點人物。
目前，選角系統的基本邏輯都是基於自然語言處理和語義理解等AI技術，從「角色」和「演員」信息中分別抽取有價值的信息，計算二者之間的匹配度，從而快速從海量的藝人數據中選出合適的候選人。
例如，將劇本或者角色資料輸入之後，「藝匯」系統可以依託自然語言處理技術，快速拆解角色關鍵信息，將複雜的人物特質簡化為「樂觀」「堅強」等通俗易懂的標籤。基於角色標籤與藝人標籤的相似性、多標籤之間的關聯性，計算匹配出數位適合出演該角色的藝人，最終再綜合藝人全網搜索指數、影片獲獎情況、角色上映後的口碑等多重數據特徵，選出最合適的藝人。《泡沫之夏》中的女主角張雪迎，就是人工智慧平臺經過一系列複雜計算後選定的。
當然在籌備階段，AI的作用不僅僅限於選角。商業有風險，投資需預測。AI所被寄予的願景是預測到整個項目發展的全過程，從而為製作和宣發提供更多的策略支持。目前，優酷所推出的「魚腦」可以在半小時內提前一年預測內容生命周期各個環節，比如流量、明星、話題、事件等，比如它曾對《鎮魂》進行了預測，淘寶就「朱一龍眼鏡」做了針對性運營，取得較好的聯動時效和精準度。
當前，自動字幕、智能剪輯已經廣泛地應用在視頻領域。早在2018年俄羅斯世界盃時，優酷就採用了鯨觀系統，採用 AI 技術，可理解長視頻中各種內容，通過雲剪輯工具、雲轉碼能力輸出短視頻。一半的賽事短視頻由AI負責，以往人工剪一個進球的精彩瞬間，操作需要三分鐘，機器來做是 30 秒以內，而且還包括生成封面、擬定標題、視頻分發的過程。
此外，在綜藝節目中AI也得到了更多的應用。比如，拍真人秀的時候，原本需要FollowPD時刻跟隨，記錄拍攝中的各個亮點時刻，還要後期人工打標籤，耗費極大精力。
而有了AI的加持，系統可以快速掃描內容，然後按照明星角色分類，還可以識別室內室外各類場景，甚至是人物的語言和情緒，協助給各個片段都打上有用的標籤，從而提升剪輯效率。比如，在《中國新說唱》後期製作的時候，AI就幫助剪輯師通過特定標籤，精準找到需要的片段內容，數秒內就可以調出特定人物素材，大大縮短製作時間。
在製作階段，AI更多扮演的是一個助手的角色，能夠代替很多重複性勞動，也幫助內容生產者將更多的時間和精力聚焦在創作上。
注意力經濟時代，用戶的每一次點擊，每一分每一秒的停留，都是寶貴的收益。因此，在宣發階段，宣傳物料就顯得尤為重要。如何讓觀眾被視頻封面吸引，從而進行點擊；如何讓觀眾被預告片吸引，從而願意為新片付費，對於各大流媒體平臺來說，按照觀眾喜好呈現宣傳物料，無疑是重中之重。而人工智慧技術的進步，不僅解放了剪輯方面的勞動力，更是更大程度實現了智能推薦的功能，「你喜歡什麼就給你看什麼」變得更加精準。
個性化推送自然不必說，目前已經廣泛應用到各大網絡視頻平臺，習慣於在今日頭條上刷到自己感興趣的新聞的受眾們，也會更加迅速地發現自己喜愛的電影電視劇。個性化推薦的功能日趨成熟，可能與你最為興趣相投的正是隱藏在平臺背後的AI。
除此之外，預告片等一系列宣傳物料也可以變得個性化。Netflix財報就曾披露，公司正在研究利用AI生成預告片。把全片放入，系統首先就會開始對內容進行識別。比如，進行複雜環境下的人臉識別，認出演員是誰，還能知道誰是主角，誰是群演。除了人，還會對景色、物體識別，貼上各種標籤。另外，還會對臺詞和配樂分析，識別各個片段的情感，是搞笑還是溫情，一目了然。根據推薦位的權重不同，以及用戶的喜好程度進行不同的剪輯，從而生成千人千面的預告片，此外，Netflix還可以利用智能識別到的視頻圖像信息，生成個性化的視頻封面。比如挑選出該影片中你最喜歡的明星，截取劇照，將其作為視頻封面來吸引你的點擊。
當用戶被一條龍的智能服務吸引，進入觀影，個性化廣告也出現了。
YouTube在2017年就嘗試廣告內容個性化方案，推出Director Mix工具，方便廣告主根據不同用戶定製化廣告。比如同一款湯，在不同的影視劇中，就會根據劇情出現不同的廣告語。愛奇藝的貼片廣告也是如此，系統會對視頻內容進行識別，對場景、角色、演員、臺詞、動作等進行分析，然後選取廣告點位進行展示。基於不同劇情而推送的廣告，其內容與視頻情節有了關聯，也給用戶帶來了新的體驗。
當項目播出，受眾輿情就是大家最為關注的一部分。以往，製作方宣傳方提心弔膽的關注著受眾反饋，不時還要出來解釋道歉反黑一波，而有了AI，不僅提升了實時監控輿情的效率，更可以在把控整體輿情的基礎上，進行宣傳策略的調整。人工智慧平臺能夠對流量進行檢測、分析、預測，其得出的信息對採買製作、宣傳推廣決策而言有重要作用。
比如，在《這就是街舞》第一季開播之時，人工智慧平臺發現，節目播出中的「臨別感言」環節收視率下降明顯，節目組便決定減少該環節的比重，更好地優化產品。
在《烈火如歌》的劇集播出階段，「魚腦」發現用戶的偏好是單 CP 甜寵而非多 CP，從而調整了宣發方向與策略，助推該劇的火爆。
在反饋階段，AI更像是一個乙方公關，能夠更加快速也更加精準的進行輿情監控受眾分析，不僅為當下的項目提供決策支持，也為以後的經驗總結提供了更多數據素材。
就這樣，AI從籌備到製作、宣發、反饋階段，參與甚至把控著各個環節的決策，試圖將影視領域的種種風險變得更加可控。技術的升級提升了效率，降低了風險，實現了更多的創新，這對影視行業來說無疑是一場充滿潛力的變革。但是值得思考的是，當AI全面走進影視行業，也就意味著所謂「受眾喜好」更加強烈地影響著內容生產的每一環。不管是AI選角，還是個性化剪輯，人工智慧平臺的出發點都是基於數據分析得出的「觀眾喜好」，當其成為行業的指揮棒，是否會給創作者們帶來傷害？這又回到影視行業討論經久不息的老話題，創作者們到底應該教育觀眾的喜好，還是迎合觀眾的喜好。或許，人工智慧要想在影視領域實現更全面、更有突破的發展，首先需要解決這個問題。
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