來源：雷鋒網 作者：劉偉

一直以來，藝術都被視作是人類智力的圣殿。盡管 AI 已經在許多能力上將人類甩在了身后，但絕大多數人依然篤信，藝術是它永遠無法征服的高地。但這會不會是人類的又一次盲目自信呢？

至少在流媒體巨頭 Netflix 的首席產品官格里高利 · 彼得斯 ( Gregory Peters ) 看來，AI 很快就能幫助他為電影創作預告片了。格里高利 · 彼得斯在 7 月的財報電話會議上透露，Netflix 正在投資一項新技術，它可以對電影中的人物和場景進行索引，幫預告片創作者真正把時間和精力放在創作過程中。

在用 AI 創作電影預告片這件事上，Netflix 并不是第一個吃螃蟹的人。早在 2016 年 9 月，20 世紀福克斯公司就與 IBM 合作，運用沃森超級機器人為驚悚片《摩根》制作了有史以來第一個 " 認知電影預告片 "。

IBM 的科學家介紹，沃森 " 觀看 " 完電影后用 24 小時創作了這支預告片。創作的過程中，沃森對電影進行了視覺分析，識別出其中的角色、物體和場景。同時它還參照了一個內部數據庫來識別情緒和解讀音樂情緒，以確定某個場景應該是怪誕的、可怕的還是溫柔的。

必須指出的是，盡管沃森為電影《摩根》創作預告片的表現非常驚艷，但這支預告片還是需要人工編輯來做最后的潤色。

這一方面是因為 AI 技術仍然不夠成熟，藝術需要創造思維，而這一點對 AI 來說還很難實現；另一方面則是出于金錢方面的考量。

韋德布什公司的分析師邁克爾 · 帕切特（Michael Pachter）介紹，" 預告片堪稱是電影的商業廣告，真正的電影制片廠最不愿意在這方面節省。"

好萊塢創意公司 Trailer Park 的首席執行官兼創意總監馬特 · 布魯貝克 ( Matt Brubaker ) 也表示："AI 肯定能帶來 50% 的效率提升，但它最終可能不會像其他商業廣告那樣有效。"

換言之，相比節省人力和資金來創作一支 80 分預告片，制片廠更愿意投入資源去追求一支 100 分的預告片。因為預告片上有限的投入，很有可能會為它撬動更大的收益。

盡管讓 AI 獨立操刀一支電影預告片目前還有些 " 強人所難 "，但我們或許可以讓它從一些簡單的事情開始做起，比如制作視頻剪輯。

IBM 研究科學家約翰 · 史密斯 ( John R. Smith ) 介紹，IBM 已經在利用其機器學習能力，為美國大師賽 ( Masters Tournament ) 、美國網球公開賽 ( U.S. Open ) 和溫布爾登網球公開賽 ( Wimbledon ) 等大型體育賽事制作精彩錄像集錦。史密斯表示，機器可以通過分析數小時的視頻來識別 " 激動人心時刻的成分 "，比如人群歡呼或運動員舉起手臂擊掌等。

Netflix 的嘗試則更有意思，它準備用 AI 來為觀眾創作千人千面的個性化預告片。電影很大程度上就像一個裝在漂亮包裝盒里的神秘禮物，只有拆開包裝你才能窺見它的真面目。但在競爭如此激烈的當下，傳統的 " 包裝 " ——海報和單一的預覽視頻已經很難再吸引觀眾的注意力了。

史密斯表示 :" 很多預告片和集錦制作過程都奉行千篇一律的原則，每個人都會看到同樣的預告片。但也許你可以為不同的市場制作兩到三個預告片，最終你甚至可以打造出更加個性化的市場。"

比如，針對《心靈捕手》（Good Will Hunting）這樣一部電影，你可以打造一支描繪演員馬特 · 達蒙 ( Matt Damon ) 和米妮 · 德萊佛 ( Minnie Driver ) 之間溫存時刻的預告片來吸引經常觀看愛情片的觀眾；同時，你可以在另一支預告片中重點突出羅賓 · 威廉姆斯（Robin Williams），以吸引喜劇愛好者。Netflix 后臺的算法可以根據用戶畫像，精準地為不同類型的觀眾呈現不同的預告片。