拍什么电影,人工智能说了算?

ScriptBook是一款人工智能产品,可通过分析剧本预测电影的潜在票房收益。它使用机器学习等技术,学习了大量剧本及其市场表现,为影视行业提供了一种新的评估风险的方式。

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来源:极客电影

本文共2200字,建议阅读7分钟。

人工智能已经开始”入侵“电影行业,颠覆规则地取代人类工作了。


“人工智能取代人类工作”可不是“狼来了”,因为这两年,这种现象已经开始真实发生了。


给你讲个电影行业的例子,估计看完,连你都会觉得人工智能大法好。


一家比利时计算机技术公司最近推出一款名为ScriptBook的人工智能产品,号称可以用人工智能技术,准确预测剧本拍成电影能不能赚钱。


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▲ ScriptBook官网


ScriptBook准确“预测”出了2015-2017年间索尼家出的32部“票房毒药”中的22部。


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▲ 索尼“提起来都是泪”的《太空旅客》票房预测


公司创始人Nadira Azermai说:“如果索尼早点用我司的系统,可能已经成功避免了22次票房惨败。”


简直诛心!


Azermai还说:“ScriptBook的使命就是通过人工智能技术帮助制片方、发行商和财务投资人评估他们的风险,从而彻底改变影视行业选择故事的模式。”


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▲ ScriptBook创始人Nadira Azermai 


颤抖吧!电影人。


ScriptBook是怎么工作的?


ScriptBook有一句相当诱人的广告语:Hard Science,Better box office(硬科学,好票房)。


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这听起来简直是影视公司高管的福音。


具体如何操作呢?


你只需把一个PDF格式的剧本上传到ScriptBook,短短五分钟内,系统就自动生成一套详细的分析报告。


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报告主要内容包括:


预测美国电影协会的分级;


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判断影片目标受众,包括性别和种族;


杀手锏:预测影片最终的票房成绩。


当然,ScriptBook还能做一些剧本的基础统计:比如分析剧中角色、建议故事主角;统计角色的男女比例、男性角色和女性角色的戏份比重等等(好莱坞政治正确)。


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▲ ScriptBook的剧本分析报告


如果ScriptBook给剧本的最终评估高于84%,就说明它会是个能赚钱的电影项目,值得拍。


这一切都要“归功”于人工智能技术。


ScriptBook系统集成了数据分析、机器学习、自然语言处理特征选择算法等前沿技术,学习了超过6500个剧本和它们对应的市场表现,能基于自有数据库对新剧本做出预判。


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创始人Azermai表示,ScriptBook预测的准确性至少比人类高三倍


但它也有不靠谱的时候,比如索尼影片的测试中,仍有10个票房失败的项目没被“预测”出来。


另外,ScriptBook对《爱乐之城》的票房预测仅为5900万美元,但它仍支持把这个剧本做成电影,因为成本足够低;


但事实上我们都知道,《爱乐之城》不但赚了超过1亿美元,还是奥斯卡大赢家,叫好又叫座。


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ScriptBook的收费不菲,每个剧本的分析费是5000美元,批量采购有折扣。


但它跟电影的巨额制作投入相比,简直就是九牛一毛了。


绿灯系统:传统好莱坞拍片决策机制


好莱坞电影奉行“大投入、高产出”:为了在全球范围产生更高利润,投入的成本往往也是天价。


究竟哪个故事值得砸钱拍?


好莱坞在多年实践中,沉淀出一套“绿灯”审查制度,它是好莱坞电影工业的重要基石,背后有完整的商业逻辑和方法论支撑,是电影项目融资和推进的关键环节。


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每个制片公司都有自己各异的“绿灯”系统,但目标却不尽相同:


  • 确定电影的细分市场和目标受众;

  • 同类型电影的历史票房分析、预估最大市场潜能;

  • 确定放映档期和发行渠道;

  • 预测最终项目收入;

  • 锁定可能的融资渠道和投资人。


“绿灯”系统主要围绕着剧本做分析和讨论,常用方法有:


1. 剧本创意分析:故事主要情节和对白是不是足够吸引人;


2. 剧本竞争力分析:拆解剧本,把其中最有意思的场景挑出来,看看观众能否理解、能不能打动人;


3. 剧本类型定位和文化认同:好莱坞电影非常强调“类型”,只要确认这一点,作品的核心目标受众、发行和营销等市场问题迎刃而解。所以“绿灯”阶段定义影片类型是关键;


4. 同类影片对比和收入分析:把剧本跟5年内上映的同类型影片做对比,预测这一项目的市场表现;包括全球票房和衍生品收入,进而得出宣发预算、营销策略、品牌合作等的方向。


“绿灯”可以在制片公司内部做、也可以在外部合作伙伴中展开。


每部大片花在这套体系上的费用是1万-5万美金不等。


所以,“剧本”是整个电影项目的基础和灵魂,剧本选择直接关系到整个电影项目的成败。


ScriptBook正是看中了产业链条上这个环节的价值,用技术去优化它。


AI决策工具如何影响电影制片?


好莱坞大片让我们坚信——机器不可靠;


但同样还是这个好莱坞,已经开始悄悄靠近人工智能机器。


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制片公司高管承受着投资回报的极大压力,ScriptBook这样的新兴技术工具对他们来说已经足够性感。


毕竟,好莱坞已经从创意产业转变成了赤裸裸的利润驱动型产业。


2017年,有43部大片是续集、重启或衍生片;美国票房前10中100%是这类影片,所以这股风潮只会愈演愈烈。


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▲ 2017年美国本土票房前十影片


好莱坞的策略从 “引领你的审美” 变成 “只给你你想要的” 。


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一旦AI工具被广泛应用,票房回报率低的高质量电影可能将不复存在。


去年的《银翼杀手2049》是导演丹尼斯·维伦纽瓦职业生涯中评价最高的作品,但它的美国票房仅有9100万美元,ScriptBook的预测也对他“判了死刑”。


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如果用AI来决定是否给这个项目“开绿灯”,那丹尼斯可能都没机会拍这部电影,这将是所有影迷的损失。


另外还有个例子,用来证明市场的复杂性,就是“狼叔”休·杰克曼的歌舞片马戏之王》


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它的制作成本很高,但首周末票房仅有880万美元,好像“败局已定”。


但好口碑通过观众们的口口相传迅速扩散开,影片票房节节攀升,最后在美国本土收获了1.65亿美元票房。


有很多电影看似胜券在握,最终却失败了;有些看起来低调,一进入市场却像黑马一样脱颖而出,创造了票房奇迹。


这些例子都显示,电影作为艺术作品,它的成功因素难以量化,算法也不是衡量一部电影价值的唯一手段。


但鉴于财务风险,好莱坞高管们极有可能在“鸿篇巨制”上采用这类技术作为辅助决策工具。


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反过来,有些一鸣惊人的创意,过去可能被视为冒险项目得不到投资;但如果AI预测它能赚钱,反而轻易获得了制片公司高管的青睐,被拍出来,也算是AI解放了创意。


科技与创造力能否和谐共存?甚至,科技能否帮创造力建造更宽松的环境?


这是个太高级的问题,只有时间才能给我们答案。


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<think>好的,用户现在的问题是研究生阶段不能自由选择研究方向,必须听导师的,该怎么办。首先,我需要理解用户的具体处境。他们可能处于研究生阶段,感到自己的兴趣和导师的安排有冲突,导致焦虑或困惑。这可能是一个普遍的问题,很多研究生都会遇到,尤其是在导师主导项目的环境中。 接下来,我需要分析用户的需求。用户可能希望找到一种平衡,既满足导师的要求,又能追求自己的兴趣。他们可能需要实际的建议来应对这种情况,比如如何导师沟通,如何调整自己的研究方向,或者在现有框架下找到自己的空间。 然后,我要考虑如何组织回答。可能需要分几个方面,比如沟通策略、调整心态、时间管理、利用资源等。同时,要避免负面情绪,强调积极应对的方法。例如,如何将个人兴趣导师的项目结合,如何通过现有项目发展自己的技能,或者如何在完成导师任务的同时开展自己的小项目。 还要注意用户可能的深层需求,比如对学术自由和职业发展的担忧。他们可能担心完全按照导师的安排会影响自己的职业规划,或者学术成长。因此,回答中需要包含长期视角的建议,比如如何将当前的工作转化为未来发展的跳板,或者如何积累可转移的技能。 另外,需要提供具体的例子或策略,比如导师沟通的技巧,如何展示自己的兴趣导师项目之间的关联,或者在完成主要任务的同时自主安排时间进行兴趣研究。同时,提醒用户注意学术界的现实情况,比如资源限制、导师的职责等,帮助他们理解导师的立场,从而更好地调整自己的策略。 最后,确保回答结构清晰,条理分明,让用户能够一步步找到解决问题的方法。同时,语言要亲切,避免学术化术语过多,保持易懂,让用户感到被理解和支持。</think>你在研究生阶段遇到的导师主导制困境,本质上反映了学术训练体系中「个人发展」「系统规则」的冲突。这种矛盾并非不可调和,通过策略性应对完全可以实现双赢。以下是系统化的解决方案: --- ### 一、认知重塑:理解导师制度的底层逻辑 **1. 学术生态的现实法则** - **资源绑定机制**:导师掌握的实验室设备、科研经费、行业人脉决定你的研究边界 - **责任共担体系**:导师对课题组学术声誉、学生毕业率、项目结题负全责 - **代际传承特性**:多数导师延续自身学术脉络培养接班人(如MIT CSAIL的学术家族树) **2. 权力结构的运作规律** ```mermaid graph TD A[基金委项目指南] -->|限定方向| B(导师) B -->|分解任务| C[学生] C -->|产出成果| D[结题报告/论文] D -->|支撑申报| A ``` 这种闭环导致导师必须确保每个环节可控,看似限制实则降低系统性风险。 --- ### 二、破局策略:在约束中创造自由空间 #### ▶ 战术层面 **1. 建立"需求-供给"分析矩阵** | **导师核心诉求** | **你的可操作空间** | |-----------------------|------------------------------| | 确保项目按期完成 | 在子任务中植入个人兴趣模块(如用GAN优化传统算法) | | 维持课题组研究方向统一 | 提炼现有方向个人目标的交叉点(如医疗影像处理→可解释AI) | | 控制试错成本 | 用开源数据/算力预研创新点,成熟后再申请资源 | **2. 谈判技巧工具箱** - **锚定效应**:先提出高于预期的诉求(如独立课题),再妥协到折中方案 - **框架转换**:将个人兴趣表述为"提升课题创新性的必要延伸" - **标杆对标**:引用领域内导师-学生合作案例(如HintonAlexNet作者) #### ▶ 战略层面 **3. 构建动态发展路线图** ```mermaid gantt title 研究生阶段发展路径 dateFormat YYYY-MM section 前期积累 掌握基础技能 :a1, 2023-09, 6mo 理解课题组知识体系 :a2, after a1, 4mo section 中期突破 主导子课题实施 :b1, 2024-03, 8mo 发表过渡性成果 :b2, after b1, 3mo section 后期拓展 申请自主探索项目 :c1, 2025-02, 4mo 筹备毕业方向衔接 :c2, after c1, 5mo ``` --- ### 三、高阶心法:将限制转化为优势 **1. 借势策略** - 利用导师资源快速获取行业准入资格(如参制定国家遥感标准) - 通过团队协作弥补个人短板(某生化环材博士借助课题组工业中试平台实现技术转化) **2. 梯度成长模型** ``` 初始阶段:100%执行导师方案 → 中期:70%主线+30%创新 → 后期:50%转化+50%自主 ``` **案例**: 电子科大某研究生前两年专注导师的5G信道编码项目,后期将所学算法应用于个人兴趣的脑机接口方向,最终实现双领域成果产出。 --- ### 四、极端情况应对指南 **1. 方向冲突型导师** - 时间分区法:工作日完成规定任务,周末/假期开展自主研究 - 资源置换术:用横向课题收益反哺基础研究(如接企业项目购置自有设备) **2. 控制欲过强型导师** - 信息茧房突破:通过学术会议建立外部合作渠道 - 渐进式突围:从"修改实验参数"到"调整模型结构"逐步争取话语权 **3. 学术理念代沟型导师** - 技术嫁接:给传统方法披上新范式外衣(如将专家系统包装为知识图谱应用) - 第三方背书:邀请领域权威评审你的创新方案 --- ### 五、长期价值积累 **1. 可迁移能力清单** - 在受限环境中保持创造力的方法论 - 复杂人际系统的协调艺术 - 学术资源杠杆化运用能力 **2. 隐蔽优势培养** - 通过执行导师项目积累行业准入资质(如医疗器械注册证) - 在团队协作中观察管理缺陷,储备未来领导力 **3. 转折点预判** - 博士资格考核、中期答辩等节点是重新谈判研究方向的关键窗口 - 课题组新项目申报期往往存在方向微调空间 --- ### 六、行动框架 1. **绘制导师决策图谱**:梳理其学术背景、在研项目、合作网络、职业阶段 2. **建立信任账户**:通过高质量交付逐步积累"学术信用额度" 3. **创造共赢提案**:设计包含「保障主线任务」「提升团队影响力」「探索新方向」的方案 4. **构建逃生通道**:保持业界/其他课题组的适度联系,保留转型可能性 --- **终极认知**:导师制度本质上是学术领域的「有限游戏」,真正的智者会将规则约束转化为训练工具。那些在限制中依然能开出创新之花的人,往往在获得自主权后展现出更强的爆发力——这或许正是研究生培养体系的深层设计逻辑。
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