कैसे हॉलीवुड चुपके से प्रमुख फिल्म निर्णय लेने के लिए ऐ का उपयोग करता है

फिल्मी दुनिया कमाल की है “क्या अगर”। क्या होगा अगर मैट्रिक्स कीनू रीव्स में अभिनय नहीं करती है, लेकिन विल स्मिथ, जिन्हें पहले स्थान पर भूमिका की पेशकश की गई थी? क्या होगा अगर निकोलस केज अभी भी टिम बर्टन की फिल्म में सुपरमैन की भूमिका निभा सकते हैं? क्या ये फ़िल्में सफल होंगी, क्या वे फ्रैंचाइज़ी का हिस्सा बनेंगी? अभिनेता, निर्देशक और निर्माता लगातार ऐसे निर्णय लेने के लिए मजबूर होते हैं जो पूरे उद्योग के भाग्य को बदलते हैं।

दांव पर लाखों डॉलर के लोगों के लिए, भाग्य और प्रवृत्ति पर भरोसा करना एक विकल्प नहीं है। अगर वंडर वुमन की भूमिका में किसी अन्य अभिनेत्री की कास्टिंग उन्हें एक अतिरिक्त कई दसियों या सैकड़ों लाखों ला सकती है - उन्हें इसके बारे में पता होना चाहिए। यही कारण है कि हॉलीवुड ने हाल ही में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों का उपयोग करना शुरू किया है ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि कौन सी फिल्में सफल हो सकती हैं और कौन सी फिल्में बॉक्स ऑफिस पर असफल होती हैं। इसके अलावा, एआई अब कुछ प्रमुख निर्णयों के लिए भी जिम्मेदार है: कौन सा अभिनेता चुनना है, कौन सा निर्देशक उपयुक्त है, और कौन से परिदृश्य इसके लायक हैं ताकि उनके लिए बहुत सारा पैसा आवंटित किया जा सके।

हॉलीवुड के लिए एआई सिस्टम की पेशकश करने वाली कई कंपनियों में से एक है, लॉस एंजिल्स उनकी मशीन बुद्धि एक निर्माता के रूप में कार्य करती है। वह फिल्मों की लाभप्रदता के बारे में सभी ऐतिहासिक जानकारी एकत्र करता है, और सभी कारकों का विश्लेषण करता है। किसने फिल्माया, किसने फिल्माया, फिल्म किस बारे में थी, जिसने विषय उठाए। मशीन लर्निंग द्वारा प्रशिक्षित एल्गोरिदम जानकारी में छिपे हुए पैटर्न पाते हैं। उदाहरण के लिए, यह हो सकता है कि मेग रयान के साथ एक मेलोड्रामा हमेशा एक सफलता है। लेकिन अगर आप इस तरह के प्रोजेक्ट के लिए डायरेक्टर वेस एंडरसन को हायर करते हैं, तो उनका प्रॉफिट 47 मिलियन डॉलर घट जाता है।

परिणामस्वरूप, निर्माता अपनी भविष्य की फिल्म के साथ काल्पनिक फुटबॉल खेल सकते हैं, पात्रों का चयन कर सकते हैं, जिनमें माध्यमिक और तीसरे स्तर के लोग शामिल हैं, उनके "कोच" निर्देशक, फिल्म निर्माता, संगीतकार और अन्य सभी। फिल्म की गुणवत्ता, निश्चित रूप से ध्यान में नहीं रखी जाती है - मुख्य रूप से क्योंकि यह लंबे समय से फीस में सबसे अधिक निर्धारण कारक नहीं है। एक अच्छा पोस्टर, एक उपयुक्त रिलीज की तारीख, अभिनेता जो अपने दर्शकों को "लाने" के लिए, एक प्रसिद्ध मताधिकार - अक्सर एक बहुत अधिक ठोस प्रभाव देते हैं।

उदाहरण के लिए, यह समझा जा सकता है कि क्यों एडम सैंडलर के साथ बेस कॉमेडीज़, जो कि "प्रेम" फिल्म आलोचकों को पसंद करते हैं, को अभी भी जारी किया जा रहा है, जिसमें हर साल कुछ नियमितताएं शामिल हैं। या ट्रांसफॉर्मर, सभी पोर्टल्स पर पारंपरिक रूप से कम रेटिंग के बावजूद, दसवीं फिल्म से पहले ही अनुमोदित हो चुके हैं।

सिनेमाई सह-संस्थापक टोबियास केसर बताते हैं:

आप उन्हें अलग से तुलना कर सकते हैं, या पैकेज में उनकी तुलना कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एम्मा वाटसन या जेनिफर लॉरेंस के साथ परिदृश्य का अनुकरण करें, और इस विशेष फिल्म के लिए देखें - विभिन्न देशों में इससे बेहतर क्या बेचा जाएगा।

Cinelytic हॉलीवुड के लिए AI समाधान पेश करने वाली एकमात्र कंपनी नहीं है। पिछले कुछ वर्षों में, इसी तरह की परियोजनाओं वाली कंपनियों का एक पूरा समूह दिखाई दिया है। उदाहरण के लिए, बेल्जियम से एक स्क्रिप्टबुक , जिसे 2015 में स्थापित किया गया था, का कहना है कि इसके एल्गोरिदम इसकी स्क्रिप्ट के आधार पर फिल्म की सफलता की भविष्यवाणी कर सकते हैं। और सभी विवरण इंगित किए जाते हैं: अपेक्षित रेटिंग, महिला दर्शकों का प्रतिशत, लोग मुख्य चरित्र को कितना पसंद करेंगे, और निश्चित रूप से, लाभ के बारे में क्या। कंपनी के निर्माता कहते हैं कि उनकी एआई त्रुटि आमतौर पर 18% है। एक अच्छा परिणाम, यह देखते हुए कि हॉलीवुड के निर्माता अक्सर कुछ बार याद करते हैं।

उदाहरण के लिए, स्टूडियो द्वारा अनुमोदित 62 लिपियों ने एल्गोरिथ्म को खिलाया। स्क्रिप्टबुक ने गणना की कि उनमें से 40 सफल होंगे, और 22 को मंजूरी नहीं दी जानी चाहिए। इन 22 फिल्मों में से, सभी 22 अंततः बॉक्स ऑफिस पर असफल रहीं। एल्गोरिदम द्वारा अनुमोदित 40 फिल्मों में से 30 सफल रहीं, अन्य 10 लाभहीन थे, लेकिन गंभीर नुकसान के बिना। स्क्रिप्टबुक टीम का कहना है कि शायद इन 10 फिल्मों के मामले में यह गलत मार्केटिंग, या फिल्म की खराब रिलीज के समय (कुछ अधिक लोकप्रिय के साथ प्रतिस्पर्धा) को दोष देने के लायक है।

इज़राइली स्टार्टअप वॉल्ट जनसांख्यिकी के साथ मदद करता है। यहां, हालांकि, फिल्म को पहले से ही अनुमोदित किया जाना चाहिए, और इस पर एक टीज़र ट्रेलर भी जारी किया गया है। सामाजिक नेटवर्क पर इस ट्रेलर को पसंद करने वाले लोगों का विश्लेषण करके, सिस्टम आपके प्रमुख दर्शकों की सही पहचान करने में मदद करता है। और यह सुनिश्चित करने के लिए कि दूसरा, "मुख्य" ट्रेलर देखने के बाद, उन्हें सिनेमा में आना चाहिए। सिस्टम को फिल्मों, उनके मुनाफे, कास्टिंग, दर्शकों पर 30 से अधिक वर्षों के डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है।

पायलट राजस्व का अनुमान लगाने के लिए फिर से एआई और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है। फ़िल्म की रिलीज़ से 18 महीने पहले भी भविष्यवाणियाँ काम करती हैं। इसके अलावा, उनकी सटीकता अभूतपूर्व है: केवल कुछ मिलियन के भीतर! यह देखना दिलचस्प है कि किन फिल्मों के लिए कार्यक्रम को किस दिशा में गलत किया गया था। उदाहरण के लिए, अमेरिका में, मेरे विचार में, डेस्पिकेबल मी 3 को $ 7- $ 10 मिलियन अधिक उठाना चाहिए था। "बेबी ड्राइव" - $ 3 मिलियन कम। और कॉमेडी " ऑपरेशन" कैसीनो "प्रणाली की विफलता ने सबसे छोटे विस्तार के लिए भविष्यवाणी की, शाब्दिक रूप से $ 100 हजार के भीतर। अगर वार्नर ब्रदर्स के नेता। एल्गोरिदम में भरोसा किया, उन्होंने लाखों लोगों को बचाया होगा।

हर कोई अपनी स्क्रिप्ट और वांछित अभिनेताओं के बारे में जानकारी का खुलासा करते हुए, तीसरे पक्ष की कंपनियों पर भरोसा नहीं करना चाहता है। इसलिए, बड़े हॉलीवुड स्टूडियो अक्सर इसी तरह के सिस्टम को खुद विकसित करते हैं। पिछले नवंबर में, ट्वेंटिएथ सेंचुरी फॉक्स ने इस बारे में बात की थी कि एआई का उपयोग कैसे करता है कि दर्शकों को क्या पसंद आएगा, यह समझने के लिए ट्रेलर के अंदर वस्तुओं और दृश्यों की पहचान करें। कंपनी के शोधकर्ताओं का काम यहां पाया जा सकता है (पीडीएफ)। सिस्टम को मर्लिन कहा जाता है, और कंपनी को यह तय करने में मदद करता है कि किस परियोजना के प्रचार के लिए कितना पैसा आवंटित करना है।

"मर्लिन" अच्छी सटीकता दिखाता है, हालांकि यह शर्मिंदगी के बिना नहीं था। उदाहरण के लिए, सिस्टम ने फिल्म "लोगान" (बल्कि सुपरहीरो एक्शन फिल्मों के लिए गैर-मानक) का विश्लेषण किया, और उन फिल्मों की एक सूची जारी की जिनके समान दर्शकों से प्रतिक्रिया मिलने की संभावना है। मर्लिन के परिणामों की तुलना सिनेमा हॉल से बाहर निकलने पर प्राप्त उपयोगकर्ताओं की प्रतिक्रियाओं से की गई थी।

उनमें कई सटीक हिट्स थे। उदाहरण के लिए, मर्लिन ने कहा कि ये वही लोग शायद जॉन विक और शानदार सात की जांच करेंगे (हालांकि वे, ऐसा प्रतीत होता है, सुपरहीरो के बारे में भी नहीं थे, वह यह कैसे समझ गया?)। लेकिन “टार्ज़न। किंवदंती ”, जो वास्तविक दर्शकों को निश्चित रूप से जाने वाली नहीं थी। कारण? मशीन द्वारा दोनों फिल्मों को इसी तरह की फिल्में सौंपी गई थीं, और, जाहिर है, उसे ऐसा लग रहा था कि कुल मिलाकर ये दोनों फिल्में एक ही चीज के बारे में थीं। उन्हें "सिर पर बहुत सारे बाल", "दाढ़ी", "लड़ाई" और, सबसे महत्वपूर्ण बात, "पेड़" जैसे टैग मिले। और "लोगन" में, और "टार्ज़न" में। किंवदंती “वहाँ बहुत सारे पेड़ थे, और जंगल में लड़ाई के दृश्य हुए। और इसका मतलब है, महान "मर्लिन" के अनुसार, कि फिल्में समान हैं!

जाहिर है, सिस्टम पर अभी भी 100% भरोसा नहीं किया जा सकता है। लेकिन बीसवीं शताब्दी के फॉक्स के अधिकारियों ने कहा कि पेशेवरों ने विपक्ष को पछाड़ दिया, और एल्गोरिदम स्पष्ट रूप से समय के साथ और भी स्मार्ट हो जाएंगे, और प्रमुख और माध्यमिक कारकों के बीच अंतर करना सीखेंगे।

Cinelytic के Tobias Keisser को लगता है कि स्टूडियो नए दृष्टिकोण को और भी तेज़ी से अनुकूलित कर सकते हैं:

सेट पर अब - रोबोट, ड्रोन, हरी और नीली स्क्रीन। यह सुपर हाई टेक्नोलॉजी है। लेकिन 20 वर्षों में चीजों का व्यावसायिक पक्ष विकसित नहीं हुआ है। लोग अभी भी एक्सेल और वर्ड का उपयोग करते हैं, उनके पास बहुत सरल व्यवसाय विधियां हैं। कई व्यक्तिगत ज्ञान, विश्लेषण और वस्तुतः कोई डेटा संग्रह पर भरोसा करते हैं।

द वर्ज के पत्रकारों ने जिन प्रणालियों का साक्षात्कार लिया, उनमें से कोई भी अपने पूर्वानुमान साझा नहीं करना चाहता था: इससे वर्तमान स्टूडियो के साथ उनके अनुबंध को नुकसान हो सकता है। केवल स्क्रिप्टबुक ने 2017 और 2018 में रिलीज़ होने वाली फिल्मों के लिए अपनी भविष्यवाणियाँ भेजीं। वहां के एल्गोरिदम वास्तविक निर्णय लेने वालों की तुलना में बहुत अधिक सफल रहे। 50 फिल्मों के नमूने में से, "पुनर्जन्म", "शांत स्थान" और "प्रथम खिलाड़ी तैयार हो जाओ" जैसे असामान्य लोगों सहित, केवल 44% ने लाभ प्राप्त किया, सबसे असफल रहा। 86% मामलों में स्क्रिप्टबुक प्रणाली सही थी। "सटीकता वर्तमान उद्योग की तुलना में दोगुनी है!"

सिक्के का उलटा भाग

2016 में इस विषय पर प्रकाशित अकादमिक कार्य भी भविष्यवाणी करता है कि इस तरह के एल्गोरिदम कथानक, निर्देशकों और अभिनेताओं के बारे में जानकारी के आधार पर फिल्मों की सफलता के बारे में विश्वसनीय और सटीक भविष्यवाणियां करने में सक्षम होंगे। लेकिन काम के लेखकों में से एक कांग झाओ ने चेतावनी दी है कि ऐसे सांख्यिकीय दृष्टिकोणों में उनकी कमियां हैं।

पहला ऋण यह है कि अक्सर ऐसी भविष्यवाणियां पहले से ही स्पष्ट होती हैं। आपको यह अनुमान लगाने के लिए एक प्रतिभा नहीं होना चाहिए कि लियोनार्डो डिकैप्रियो या टॉम क्रूज के साथ एक फिल्म उनके बिना एक ही फिल्म की तुलना में अधिक पैसा जुटाएगी। और लाभहीन फिल्में, जिनमें स्टूडियो ने गलती की है, अक्सर कोई भी बड़ी हस्तियां नहीं होती हैं, उनके पास सिर्फ गलत बजट होता है। इसलिए, वहाँ वास्तव में अभिनेताओं के "लाभप्रदता" का विश्लेषण करने का कोई कारण नहीं है।

एक और समस्या यह है कि एल्गोरिदम, उनकी प्रकृति से, बहुत रूढ़िवादी हैं। वे अतीत में काम कर चुके विश्लेषण के आधार पर काम करते हैं। लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि भविष्य में हमेशा वही परियोजनाएं काम करेंगी। कारें सांस्कृतिक परिवर्तनों का पालन नहीं करती हैं, दर्शकों के वर्तमान स्वाद को महसूस नहीं करती हैं और नए विचारों के प्रति पक्षपाती हैं।

यह "अंतर्निहित" रूढ़िवाद अब पूरे एआई उद्योग के लिए एक चुनौती है। उदाहरण के लिए, कम ही लोग जानते हैं कि अमेज़न से बेहतर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ कैसे काम किया जाए। लेकिन पिछले साल भी इस कंपनी को एआई टूल्स का इस्तेमाल बंद करने के लिए मजबूर किया गया था जो प्रोग्रामर को काम पर रखने में मदद करते हैं। यह पता चला कि वह (वास्तव में, चुटकुले के बिना) महिला आवेदकों के खिलाफ पक्षपाती था। तथ्य यह है कि एल्गोरिदम को कंपनी के वर्तमान कर्मचारियों पर प्रशिक्षित किया गया था, जहां पुरुष मुख्य रूप से सॉफ्टवेयर विकास में शामिल हैं। प्रणाली, जाहिरा तौर पर, समझती थी कि पुरुष अधिक बार "प्रवेश" करते हैं। और वह बस किसी भी फिर से शुरू करना कम करना चाहती थी जिसमें "महिला" शब्द निहित था। अगर समय पर इस पर ध्यान नहीं दिया गया और एल्गोरिथ्म को बंद कर दिया गया, तो कुछ वर्षों के बाद अमेज़ॅन में लगभग कोई महिला डेवलपर्स नहीं होगी।

कांग झाओ फिल्म उद्योग से एक और उदाहरण पेश करता है। 2016 में काल्पनिक कार्रवाई "Warcraft"। सही ढंग से अपने मौजूदा स्तर पर अपने सिस्टम फीस की भविष्यवाणी नहीं कर सकता। उन्हें यह समझने की आवश्यकता होगी कि यह MMORPG कितना लोकप्रिय था, यह स्पष्ट करने के लिए कि दर्शक अब इसे कैसे संदर्भित करते हैं, हजारों थर्ड-पार्टी कारकों को ध्यान में रखते हैं, फिल्म के किस भाग के नीचे फिल्म को अनुकूलित करने की कोशिश कर रहे हैं (यदि यह लिच किंग की कहानी थी, गाथा का कोई प्रशंसक कहते हैं कि फिल्म का मुनाफा बहुत अधिक होगा)।

नतीजतन, फिल्म संयुक्त राज्य में विफल रही, अपने पहले सप्ताहांत में सिर्फ $ 24 मिलियन का संग्रह किया। लेकिन - अंत में यह एक बहुत अच्छी व्यावसायिक सफलता निकली। चीन के लिए सभी धन्यवाद, जो गाथा के लिए तरस रहा था, पैक में उसके पास गया। वहां, Warcraft सभी समय की सबसे सफल विदेशी फिल्म बन गई। लेकिन एआई-एल्गोरिदम में बस कोई ऐतिहासिक डेटा नहीं था जो इस तरह के परिणाम की भविष्यवाणी करने में मदद करेगा।

2017-2018 के लिए स्क्रिप्टबुक भविष्यवाणियों में इसी तरह की कहानियां पाई जाती हैं। जॉर्डन पील की पहली फिल्म "ऑफ" सिस्टम ने सही तरीके से मंजूरी दी। लेकिन उसने $ 176 मिलियन की बजाय $ 56 मिलियन की फीस की भविष्यवाणी की - एल्गोरिदम ने जेम्स फ्रेंको के साथ फिल्म "वो-क्रिएटर" को प्रायोजित करने के खिलाफ भी चेतावनी दी। लेकिन एक, सभी समय की सबसे खराब तस्वीर के रूप में "रूम" की पंथ लोकप्रियता के लिए धन्यवाद, कम या ज्यादा सफल होने के लिए निकला, और रचनाकारों को $ 10 मिलियन के बजट के साथ $ 21 मिलियन लाया।

ब्रिटिश निवेश फर्म इनजेन्सियस ग्रुप के निदेशक एंड्रिया स्कार्सो इस बात से सहमत हैं कि रूढ़िवाद की ऐसी समस्या मौजूद है। मोशन पिक्चर्स में निवेश के बारे में निर्णय लेने के लिए उनकी कंपनी Cinelytic सॉफ़्टवेयर का उपयोग करती है। वह मदद करता है, वह कहता है, और अच्छा है, लेकिन फिर भी आप अपने स्वयं के निष्कर्ष की पुष्टि करने के लिए केवल एक सहायक उपकरण के रूप में एआई का उपयोग कर सकते हैं।

स्क्रिप्टबुक के ग्राहकों में कई "सबसे बड़े हॉलीवुड स्टूडियो" शामिल हैं, लेकिन अनुबंध कंपनियों को उनके नाम कहने से भी रोकते हैं:

लोग एआई के साथ जुड़ना नहीं चाहते हैं, क्योंकि अब तक आम राय यह है कि एआई खराब है। हर कोई इसका इस्तेमाल करना चाहता है। लेकिन कोई यह नहीं कहना चाहता कि वे इसका उपयोग करें।

अब संदेह है, लेकिन राय बहुत जल्दी बदल रही है। एंड्रिया स्कार्सो का कहना है कि एक ऐसा कारक है जिसने हॉलीवुड स्टॉप को बड़े डेटा की अनदेखी कर दिया है: नेटफ्लिक्स। स्ट्रीमिंग सेवा, जो हर साल अधिक से अधिक दर्शकों को इकट्ठा करती है, यह साबित करना जारी रखती है कि फिल्मों और श्रृंखला के लिए इसकी सूचना-उन्मुख दृष्टिकोण एक बड़ा प्लस है। कंपनी लाखों ग्राहकों की गतिविधियों को ट्रैक करती है। और वह समझता है, उदाहरण के लिए, उन्हें किस मिनी-पिक्चर में संभावना बढ़ानी चाहिए कि वे उस पर क्लिक करेंगे और एक फिल्म देखने जाएंगे।

नेटफ्लिक्स के शीर्ष प्रबंधकों में से एक, टॉड येलिन ने 2016 में अपने एआई दिमाग को दिखाया :

हमारे पास एक बड़ा वैश्विक एल्गोरिदम है, और यह बहुत मदद करता है, क्योंकि यह दुनिया भर के उपयोगकर्ताओं के स्वाद को ध्यान में रखता है।

कंपनी का दावा है कि इसकी सिफारिश एल्गोरिथम अकेले इसे कम से कम $ 1 बिलियन प्रति वर्ष लाता है। नेटफ्लिक्स की मूल सामग्री (इस साल 15 बिलियन डॉलर से अधिक होने की उम्मीद है) को देखते हुए, यहां तक ​​कि सबसे रूढ़िवादी हॉलीवुड उत्पादकों को यह एहसास होने लगा है कि एल्गोरिदम के साथ काम करना और यहां तक ​​कि उन पर भरोसा करना भी इतना बुरा विचार नहीं है।

स्क्रिप्टबुक डेटा विश्लेषक माइकल रूलेंस कहते हैं कि उद्योग परिवर्तन बहुत दृश्यमान है:

जब हमने पहली बार चार साल पहले शुरुआत की, तो हम हॉलीवुड में बड़ी कंपनियों के साथ मिले। उन्होंने सभी के साथ सुपर-स्केप्टली व्यवहार किया। अब सब कुछ बदल गया है। कंपनियों ने अपने स्वयं के अनुसंधान का आयोजन किया, उन्होंने यह समझने के लिए इंतजार किया कि भविष्यवाणियां सॉफ्टवेयर क्या कर सकती हैं। और, धीरे-धीरे, उन्होंने एल्गोरिदम पर भरोसा करना सीख लिया।

वे हमारी तकनीक लेना शुरू कर रहे हैं। इसके फायदे समझने में उन्हें अभी समय लगा।

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