El mundo del cine está lleno de increíbles "qué pasaría si". ¿Qué pasaría si Matrix no protagonizara Keanu Reeves, sino Will Smith, a quien se le ofreció el papel en primer lugar? ¿Qué pasaría si Nicolas Cage todavía pudiera interpretar a Superman en la película de Tim Burton? ¿Serían exitosas estas películas, se convertirían en parte de la franquicia? Los actores, directores y productores se ven constantemente obligados a tomar decisiones que cambian el destino de toda la industria.
Para las personas con cientos de millones de dólares en juego, confiar en la suerte y los instintos no es una opción. Si el reparto de otra actriz en el papel de Wonder Woman puede traerles varias decenas o cientos de millones adicionales, deberían saberlo. Es por eso que Hollywood recientemente comenzó a usar sistemas de inteligencia artificial para predecir qué películas pueden tener éxito y cuáles fallan en la taquilla. Además, la IA ahora es responsable incluso de algunas decisiones clave: qué actor elegir, qué director es adecuado y qué escenarios valen la pena para asignarles mucho dinero.
La startup Cinelytic de Los Ángeles es una de las muchas compañías que ofrecen sistemas de inteligencia artificial para Hollywood. Su inteligencia de máquina actúa como productora. Recopila toda la información histórica sobre la rentabilidad de las películas y analiza todos los factores. Quién filmó, quién filmó, de qué se trataba la película, qué planteó temas. Los algoritmos entrenados por el aprendizaje automático encuentran patrones ocultos en la información. Puede resultar, por ejemplo, que un melodrama con Meg Ryan siempre sea un éxito. Pero si contrata al director Wes Anderson para tal proyecto, su ganancia esperada cae en $ 47 millones.
Como resultado, los productores pueden jugar al fútbol de fantasía con su futura película, seleccionando personajes, incluidos los secundarios y de tercer nivel, sus directores de "entrenadores", cineastas, compositores y todos los demás. La calidad de la película, por supuesto, no se tiene en cuenta, principalmente porque durante mucho tiempo no ha sido el factor más determinante en las tarifas. Un buen cartel, una fecha de lanzamiento adecuada, actores que "traen" a su audiencia, una franquicia conocida, a menudo dan un efecto mucho más sólido.
Esto puede explicar, por ejemplo, por qué las comedias básicas con Adam Sandler, quien tan "ama" a los críticos de cine, todavía se lanzan, con envidiable regularidad, algunas piezas cada año. O por qué los Transformers, a pesar de sus clasificaciones tradicionalmente bajas en todos los portales, ya han sido aprobados antes de la décima película.
El cofundador de Cinelytic, Tobias Keisser, explica:
Puede compararlos por separado o compararlos en un paquete. Simule, por ejemplo, escenarios con Emma Watson o Jennifer Lawrence, y vea esta película en particular: lo que se venderá mejor en diferentes países.
Cinelytic no es la única compañía que ofrece soluciones de inteligencia artificial para Hollywood. En los últimos años, ha aparecido todo un grupo de empresas con proyectos similares. Por ejemplo, un ScriptBook de Bélgica, fundado en 2015, dice que sus algoritmos pueden predecir el éxito de una película en función de su guión. Y se indican todos los detalles: la calificación esperada, el porcentaje de la audiencia femenina, cuánto le gustará a la gente el personaje principal y, por supuesto, qué pasa con las ganancias. Los creadores de la compañía dicen que su error de IA generalmente está dentro del 18%. Un buen resultado, dado que los productores de Hollywood a menudo fallan algunas veces.
Por ejemplo, 62 scripts aprobados por los estudios alimentaron el algoritmo. ScriptBook calculó que 40 de ellos serán exitosos y 22 no deben ser aprobados. De estas 22 películas, las 22 finalmente fallaron en la taquilla. De las 40 películas aprobadas por los algoritmos, 30 fueron exitosas, otras 10 no fueron rentables, pero sin pérdidas serias. El equipo de ScriptBook dice que probablemente en el caso de estas 10 películas vale la pena culpar al marketing incorrecto o al mal tiempo de lanzamiento de la película (competir con algo más popular).
La startup israelí Vault ayuda con la demografía. Aquí, sin embargo, la película ya debería estar aprobada, e incluso se ha lanzado un avance teaser sobre ella. Al analizar a quién le gustó este avance en las redes sociales, el sistema ayuda a identificar con mayor precisión a su público clave. Y para asegurarse de que después de ver el segundo trailer "principal", deben ir al cine. El sistema está capacitado en más de 30 años de datos sobre películas, sus ganancias, casting, audiencia.
Pilot utiliza IA y algoritmos de aprendizaje automático, nuevamente, para predecir los ingresos. Las predicciones funcionan incluso 18 meses antes del lanzamiento de la película. Además, su precisión es fenomenal: ¡en solo unos pocos millones! Es interesante ver para qué películas se equivocó el programa en qué dirección. Por ejemplo, Despicable Me 3, en su opinión, en los EE. UU. Debería haber recaudado entre $ 7 y $ 10 millones más. "Baby Drive" - $ 3 millones menos. Y el fracaso del sistema de comedia " Operation" Casino "predijo hasta el más mínimo detalle, literalmente dentro de los $ 100 mil. Si los líderes de Warner Bros. confiando en los algoritmos, habrían ahorrado varias decenas de millones.
"Operation" Casino "no trajo dinero a sus creadoresNo todos quieren confiar en compañías de terceros, que revelan información sobre sus guiones y actores deseados. Por lo tanto, los grandes estudios de Hollywood a menudo desarrollan sistemas similares ellos mismos. En noviembre pasado, Twentieth Century Fox habló sobre cómo usa la IA para identificar objetos y escenas dentro de los trailers para comprender lo que le gustará a la audiencia. El trabajo de los investigadores de la compañía se puede encontrar aquí (PDF). El sistema se llama Merlin y ayuda a la empresa a decidir cuánto asignar dinero para la promoción de qué proyecto.
"Merlín" muestra buena precisión, aunque no fue sin vergüenza. Por ejemplo, el sistema analizó la película "Logan" (más bien no estándar para las películas de acción de superhéroes) y emitió una lista de películas que probablemente encontrarán una respuesta de la misma audiencia. Los resultados de Merlín se compararon con las respuestas de los usuarios recibidos a la salida de las salas de cine.
Entre ellos había muchos golpes precisos. Por ejemplo, Merlín dijo que estas mismas personas probablemente verían a John Wick y los Siete Magníficos (aunque, al parecer, ni siquiera se trataban de superhéroes, ¿cómo entendió esto?). Pero "Tarzán. Legend ", que el público real definitivamente no iba a ir. Razón? La máquina asignó películas similares a ambas películas y, al parecer, le pareció que en total estas dos películas eran casi lo mismo. Recibieron etiquetas como "mucho pelo en la cabeza", "barba", "pelea" y, lo más importante, "árbol". Y en "Logan", y en "Tarzán". Leyenda "había muchos árboles, y las escenas de lucha tuvieron lugar en el bosque. ¡Y esto significa, según el gran "Merlín", que las películas son similares!
Tal vez Merlín tiene razón?Obviamente, todavía no se puede confiar en el sistema al 100%. Pero los ejecutivos de Twentieth Century Fox dijeron que los profesionales superan a los contras, y los algoritmos obviamente serán aún más inteligentes con el tiempo, y aprenderán a distinguir entre los factores principales y secundarios.
Tobias Keisser de Cinelytic cree que los estudios podrían adaptar el nuevo enfoque aún más rápido:
En el set ahora: robots, drones, pantallas verdes y azules. Esta es una tecnología súper alta. Pero el lado comercial de las cosas no ha evolucionado a lo largo de 20 años. La gente todavía usa Excel y Word, tienen métodos comerciales muy simples. Muchos confían en el conocimiento personal, análisis y prácticamente ninguna recopilación de datos.
De los sistemas que entrevistaron los reporteros de The Verge, nadie quería compartir sus pronósticos: esto podría dañar sus contratos con los estudios actuales. Solo ScriptBook envió sus predicciones para películas lanzadas en 2017 y 2018. Los algoritmos allí resultaron ser mucho más exitosos que los verdaderos tomadores de decisiones. De la muestra de 50 películas, incluidas las inusuales como "Reincarnation", "Quiet Place" y "First Player Get Ready", solo el 44% recibió ganancias, la mayoría fracasó. El sistema ScriptBook tenía razón en el 86% de los casos. "¡La precisión es el doble que la industria actual!"
Reverso de la moneda
El trabajo académico publicado sobre este tema en 2016 también predice que dichos algoritmos podrán proporcionar predicciones confiables y precisas sobre el éxito de las películas basadas en información sobre la trama, los directores y los actores. Pero Kang Zhao, uno de los autores del trabajo, advierte que tales enfoques estadísticos tienen sus inconvenientes.
El primer inconveniente es que a menudo tales predicciones ya son obvias. No es necesario ser un genio para predecir que una película con Leonardo DiCaprio o Tom Cruise recaudará más dinero que la misma película sin ellos. Y las películas no rentables, en las que los estudios cometieron un error, a menudo no tienen grandes celebridades, simplemente tienen el presupuesto equivocado. Entonces, realmente no hay razón para analizar la "rentabilidad" de los actores allí.
Otro problema es que los algoritmos, por su naturaleza, son muy conservadores. Trabajan en base a un análisis de lo que ha funcionado en el pasado. Pero esto no significa que los mismos proyectos siempre funcionarán en el futuro. Los autos no siguen los cambios culturales, no sienten el gusto actual de la audiencia y están predispuestos hacia nuevas ideas.
Este conservadurismo "incorporado" es ahora un desafío para toda la industria de IA. Por ejemplo, pocas personas saben cómo trabajar con inteligencia artificial mejor que Amazon. Pero incluso esta compañía el año pasado se vio obligada a dejar de usar herramientas de inteligencia artificial que ayudan a contratar programadores. Resultó que él (de hecho, sin bromas) tenía prejuicios contra las postulantes. El hecho es que los algoritmos se capacitaron en el personal actual de la empresa, donde los hombres se dedican principalmente al desarrollo de software. El sistema, aparentemente, entendió que los hombres "entran" más a menudo. Y ella simplemente comenzó a subestimar cualquier currículum en el que estaba contenida la palabra "mujer". Si esto no se hubiera notado a tiempo y el algoritmo estuviera desactivado, después de unos años casi no habría mujeres desarrolladoras en Amazon.
Kang Zhao ofrece otro ejemplo: de la industria del cine. Acción de fantasía "Warcraft" en 2016. Predecir correctamente las tarifas de su sistema en su nivel actual no podría. Tendrían que entender qué tan popular era este MMORPG, para aclarar cómo la audiencia ahora se refiere a él, para tener en cuenta miles de factores de terceros, hasta qué parte de la trama está tratando de adaptar la película (si fuera la historia del Rey Exánime, cualquier fanático de la saga dicen que las ganancias de la película serían mucho más altas).
Como resultado, la película falló en los Estados Unidos, recaudando solo $ 24 millones en su primer fin de semana. Pero al final resultó ser un muy buen éxito comercial. Todo gracias a China, que, anhelando la saga, acudió a él en paquetes. Allí, Warcraft se convirtió en la película extranjera más exitosa de todos los tiempos. Pero los algoritmos de IA simplemente no tenían datos históricos que pudieran ayudar a predecir tal resultado.
Se encuentran historias similares en las predicciones de ScriptBook para 2017-2018. La película debut de Jordan Peel "Off" el sistema se aprobó correctamente. Pero ella predijo $ 56 millones en honorarios, en lugar de $ 176 millones reales. Algoritmos también advirtió en contra de patrocinar la película "Woe-Creator" con James Franco. Pero el primero, gracias a la popularidad de culto de la "Sala" como la peor imagen de todos los tiempos, resultó ser más o menos exitoso, y le dio a los creadores $ 21 millones con un presupuesto de $ 10 millones.
Andrea Skarso, director de la firma de inversiones británica Ingenious Group, está de acuerdo en que existe un problema de conservadurismo. Su compañía utiliza el software Cinelytic para tomar decisiones sobre la inversión en películas. Hay ayuda, dice, y buena, pero aún así puedes usar AI solo en forma de una herramienta auxiliar para confirmar tus propias conclusiones.
Los clientes de ScriptBook incluyen varios de los "estudios más grandes de Hollywood", pero los contratos prohíben a las compañías incluso decir sus nombres:
La gente no quiere estar asociada con la IA, porque la opinión general hasta ahora es que la IA es mala. Todos quieren usarlo. Pero nadie quiere decir que lo usan.
Hay escepticismo ahora, pero la opinión está cambiando muy rápidamente. Andrea Scarso dice que hay un factor que ha hecho que Hollywood deje de ignorar los grandes datos: Netflix. El servicio de transmisión, que reúne a más y más espectadores cada año, continúa demostrando que su enfoque orientado a la información para películas y series es una gran ventaja. La compañía rastrea las acciones de millones de suscriptores. Y comprende, por ejemplo, qué mini-imagen deberían poner para aumentar la probabilidad de que hagan clic en ella y vayan a ver una película.
Uno de los principales gerentes de Netflix, Todd Yellin, mostró sus cerebros con inteligencia artificial en 2016:
Tenemos un gran algoritmo global, y ayuda mucho, porque tiene en cuenta los gustos de los usuarios de todo el mundo.
La compañía afirma que su algoritmo de recomendación solo le brinda al menos $ 1 mil millones al año. Teniendo en cuenta los costos de Netflix para crear contenido original (se espera que supere los $ 15 mil millones este año), incluso los productores más conservadores de Hollywood están comenzando a darse cuenta de que trabajar con algoritmos e incluso confiar en ellos en parte no es una mala idea.
El analista de datos de ScriptBook Michael Rulens dice que la transformación de la industria es muy visible:
Cuando comenzamos hace cuatro años, nos reunimos con grandes empresas en Hollywood. Todos nos trataron súper escépticos. Ahora todo ha cambiado. Las empresas llevaron a cabo su propia investigación, esperaron a entender qué predicciones puede hacer el software. Y, gradualmente, aprendieron a confiar en algoritmos.
Están comenzando a tomar nuestra tecnología. Solo les tomó tiempo entender sus ventajas.
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