荷里活一年出產不少大片，以前即使是爛片也不缺捧場客。但近年，觀眾似乎已經受夠了千篇一律的荷里活大片，而電影製作公司為了更貼近觀眾的口味和取向，紛紛在決定電影題材是採用AI技術。透過利用演算法，務求一擊即中，以保障電影的票房收益。
位於洛杉磯的Cinelytic就是其中一家為電影公司提供AI服務的初創公司。他們認為，人工智能將會成為「電影製作人」。它透過集合及使用多年的電影數據，然後將其與電影主題和關鍵演員的信息進行交叉參考，利用機器學習來梳理數據並進行預測。舉例來說，如果打算把原來是Emma Watson為主角的電影換為Jennifer Lawrence，Cinelytic的軟件就會利用演算法去預計電影票房。
除了Cinelytic之外，近年都有一大批提供類似服務的公司出現。例如：來自比利時的ScriptBook成立於2015年，公司主要利用算法去分析劇本來預測電影的成功；同年成立的以色列初創公司Vault則可以為透過收集預告片數據，來預測觀看群；另一家名為Pilot的公司提供了類似的分析，承諾可以在電影發布前「準確」預測到長達18個月的票房收入。
雖然，這些公司提供的服務聽起來是十分的準確。但電影公司和相關的AI公司都拒絕就即將上映的電影的票房表現作出任何預測。聽來起，他們似乎有些心虛。但是，其中一家公司 — ScriptBook就分享了它對2017年和2018年發布的電影的預測，這也表明公司的算法做得非常好。在包括Hereditary、Ready Player One和A Quiet Place在內的50部電影的樣本中，只有不到一半的電影盈利有被預測到，使該行業的準確率達到44％。相比之下，ScriptBook的算法正確地預測了一部電影是否能在86％的時間裡賺錢。
但在2016年，有研究人員指出這類AI的演算法存在缺陷，而且演算法只能根據過去的數據進行分析，可能難以預測不斷更迭的流行文化和觀眾口味。以ScriptBook為例，其演算法分析2017年的票房黑馬《逃出絕命鎮》時，雖然成功預測了這部電影會盈利，但卻遠遠低估了它的票房，給出了5,600萬美元的預測，實際上該片最終票房達到了1.76億美元。
聽起來，以演算法來「製作」電影及預測電影票房對觀眾和製作公司來說都有一定程度的好處。但目前來說，並沒有太多的荷里活電影公司決定完全依賴這類服務，原因大抵是和「藝術」的本質有衝突。不過，相信有了演算法的幫助，以後爛片的數量應該可以少很多吧。
資料來源：The Verge
這篇文章 荷里活利用AI技術協助製作電影題材，以求提升成功率 最早出現於 TechApple.com。
