Trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ cho bạn biết chọn diễn viên nào và dự đoán bạn sẽ kiếm được bao nhiêu tiền.
Thế giới điện ảnh đầy ắp những cái sẽ ra sao-nếu... Will Smith nổi tiếng từ chối vai Neo trong
The Matrix. Nicolas Cage được chọn vào vai chính trong
Superman Lives
của Tim Burton, nhưng anh chỉ kịp mặc thử trang phục trước khi bộ phim
bị hủy. Các diễn viên và đạo diễn mãi hoài sượt những dự án không bao
giờ được thực hiện hoặc do người khác thực hiện, để cho người hâm mộ tự
hỏi lẽ ra thì thế nào.
Đối với những ai kiếm tiền từ phim ảnh, chuyện đó không hay chút nào.
Nếu
chọn Alicia Vikander thay vì Gal Gadot là sự khác biệt giữa thất bại
thảm hại với thành công rực rỡ, họ muốn biết. Liệu một bộ phim xịt ở Mỹ
mà lại lập kỷ lục phòng vé trên khắp châu Âu, họ muốn biết. Và bây giờ,
trí tuệ nhân tạo có thể nói cho họ biết.
Trí tuệ nhân tạo biến làm phim thành chơi bóng đá ảoCinelytic,
công ty khởi nghiệp có trụ sở tại Los Angeles, là một trong nhiều công
ty hứa hẹn rằng AI sẽ là nhà sản xuất khôn ngoan. Công ty này nhượng
quyền dữ liệu lịch sử thành tích của các bộ phim qua nhiều năm, sau đó
tham khảo chéo với thông tin về chủ đề phim và nhân tài chủ chốt, sử
dụng máy học để thử các mô hình ẩn trong dữ liệu. Phần mềm của họ cho
phép khách hàng chơi bóng đá ảo với bộ phim của mình, nhập vào dàn diễn
viên, rồi đổi một diễn viên này sang một diễn viên khác để xem điều đó
ảnh hưởng đến dự đoán phòng vé của bộ phim ra sao.
Giả sử bạn có
một phim bom tấn hè đang triển khai với Emma Watson trong vai chính,
đồng sáng lập và CEO sủa Cinelytic Tobias Queisser nói. Bạn có thể sử
dụng phần mềm Cinelytic để xem thay Emma Watson bằng Jennifer Lawrence
sẽ làm thay đổi thành tích phòng vé của bộ phim như thế nào.
Một ví dụ về phần mềm của Cinelytic
|
“Bạn có thể so sánh họ một cách tách biệt, so sánh trong gói. Mô hình
hóa cả hai kịch bản với Emma Watson và Jennifer Lawrence, rồi xem, đối
với bộ phim cụ thể này... kịch bản nào có hàm ý tốt hơn ở các vùng lãnh
thổ khác nhau,” Que Queisser nói với
The Verge.
Cinelytic
không là công ty duy nhất hy vọng ứng dụng AI vào lĩnh vực kinh doanh
phim ảnh. Trong những năm gần đây, một loạt các công ty đã phát triển
những luận cứ đầy hứa hẹn tương tự. ScriptBook của Bỉ, được thành lập
năm 2015, nói rằng chỉ cần phân tích kịch bản các thuật toán của họ có
thể dự đoán về thành công của bộ phim. Công ty khởi nghiệp Vault của
Israel, được thành lập cùng năm, hứa hẹn với khách hàng rằng công ty có
thể dự đoán những nhóm nhân khẩu học nào sẽ xem phim của họ bằng cách
theo dõi (trong số những thứ khác) trailer phim được đón nhận ra sao
trên mạng. Một công ty khác có tên Pilot cung cấp các phân tích tương
tự, hứa hẹn có thể dự báo doanh thu phòng vé trước khi bộ phim ra mắt
lên tới 18 tháng với độ chính xác vô song.
Lĩnh vực rất hứa hẹn,
thậm chí các công ty có tên tuổi cũng đang nhảy vào. Tháng 11 năm ngoái,
20th Century Fox đã giải thích họ sử dụng AI để phát hiện các vật thể
và các cảnh trong một trailer và sau đó dự đoán “vi-phân khúc” khán giả
nào sẽ thấy phim hấp dẫn nhất.
Nhìn vào nghiên cứu, các phương pháp của 20th Century Fox có vẻ lúc được lúc không. (Phân tích trailer
Logan năm
2017, phần mềm AI của công ty này đã đưa ra các từ khóa vô ích sau đây:
“mặt_tóc”, “xe hơi”, “râu”, và — phổ biến hơn hết thảy — “cây”. Nhưng
Queisser nói rằng việc đưa ra công nghệ này đã bị để cho quá chậm trễ
rồi.
“Bây giờ trên phim trường, là robot, là máy bay không người lái, là siêu
công nghệ cao, nhưng 20 năm rồi khía cạnh kinh doanh đã không tiến
hóa,” ông nói. “Người ta sử dụng Excel và Word, những phương pháp tính
toán khá đơn giản. Dữ liệu khu trú, và ở đó, hầu như không có bất kỳ
phân tích nào.”
Đó là lý do tại sao nhân tài quan trọng của
Cinelytic đến từ bên ngoài Hollywood. Queisser từng làm trong lĩnh vực
tài chính, một ngành công nghiệp theo đuổi việc học máy cho mọi thứ, từ
giao dịch tốc độ cao đến tính toán rủi ro tín dụng. Tương tự, người đồng
sáng lập và giám đốc công nghệ của ông, Dev Sen, xuất thân từ nền tảng
nặng về công nghệ: ông từng xây dựng các mô hình đánh giá rủi ro cho
NASA.
“Những quyết định trị giá hàng trăm tỉ đôla dựa trên [công
việc của Sen],” Queisser nói. Hàm ý: chắc chắn ngành công nghiệp điện
ảnh cũng có thể tin tưởng ông.
Nhưng có đúng không? Câu hỏi đó khó trả lời hơn. Cinelytic và các công ty khác mà
The Verge
đã trao đổi từ chối đưa ra bất kỳ dự đoán nào về thành công của các bộ
phim sắp tới, và nghiên cứu học thuật về chủ đề này rất nghèo nàn. Nhưng
ScriptBook chia sẻ những dự báo mà công ty này đã làm với các bộ phim
phát hành năm 2017 và 2018, cho thấy các thuật toán của công ty đang làm
rất tốt. Trong một mẫu gồm 50 phim, bao gồm Hereditary,
Ready Player One và
A Quiet Place,
chưa đến một nửa có lợi nhuận, mang lại cho ngành công nghiệp tỷ lệ
chính xác 44%. Để so sánh, các thuật toán của ScriptBook đã đoán chính
xác 86% tất cả các lần liệu một bộ phim có kiếm được tiền hay không.
“Tức là gấp đôi tỷ lệ chính xác của những gì ngành công nghiệp điện ảnh
đạt được,” nhà khoa học dữ liệu Michiel Ruelens nói với
The Verge.
Mẫu phân tích phim hài The Big Sick năm 2017 bằng phần mềm của Scriptbook, phân tích mọi thứ từ “khả năng được yêu thích” của nhân vật đến doanh thu phòng vé
|
Tương tự, một bài báo mang tính học thuật về đề tài này xuất bản năm
2016 đã tuyên bố rằng những dự đoán đáng tin cậy về khả năng sinh lợi
của bộ phim có thể được thực hiện bằng cách sử dụng thông tin cơ bản như
chủ đề và ngôi sao trong phim. Nhưng Kang Zhao, đồng tác giả bài báo
cùng với đồng nghiệp Michael Lash, cảnh báo rằng cách tiếp cận thống kê
kiểu này có những sai sót.
Một là những dự đoán được thực hiện
bởi máy móc thường hiển nhiên một cách mù quáng. Đâu cần phần mềm AI
tinh vi và đắt tiền bảo bạn biết một ngôi sao như Leonardo DiCaprio hay
Tom Cruise sẽ cải thiện cơ may phim của bạn trở thành ‘hit’, chẳng hạn.
Các
thuật toán còn bảo thủ về bản chất. Bởi vì chúng học bằng cách phân
tích những gì hiệu quả trong quá khứ, nên chúng không thể tính đến những
thay đổi văn hóa hoặc thay đổi khẩu vị sẽ xảy ra trong tương lai. Đây
là một thách thức trong toàn ngành công nghiệp AI và có thể góp phần gây
ra các vấn đề như độ lệch AI. (Ví dụ, công cụ tuyển dụng AI của Amazon
đã loại bỏ các ứng cử viên nữ vì chúng học được cách liên kết năng lực
kỹ thuật với công việc hiện do nam giới thống trị này.)
AI học hỏi từ dữ liệu quá khứ, nó không thể dự đoán những dịch chuyển văn hóa trong tương laiZhao đưa ra một ví dụ ôn hòa hơn về sự thiển cận của thuật toán: bộ phim hành động kỳ ảo
Warcraft năm 2016, dựa trên trò chơi nhập vai
World of Warcraft.
Anh nói, bởi vì việc chuyển thể từ trò chơi lên phim như vậy rất hiếm,
rất khó dự đoán một bộ phim như vậy sẽ làm ăn ra sao. Bộ phim đã làm ăn
rất tệ hại ở Mỹ, chỉ thu về 24 triệu đôla ở kỳ cuối tuần mở màn. Nhưng
thành công ‘khủng’ ở Trung Quốc, trở thành phim nói tiếng nước ngoài có
doanh thu cao nhất lịch sử ở thị trường này.
AI đã không dự đoán được thành công của Warcraft. (Nói nào ngay, con người cũng không.)
|
Ai đã thấy điều đó sẽ xảy ra? Không phải là các thuật toán.
Có
những câu chuyện tương tự trong dự đoán của ScriptBook cho các phim
2017/2018. Phần mềm của công ty này bật đèn xanh chính xác cho phim kinh
dị thành công của Jordan Peele,
Get Out, nhưng nó đánh giá
thấp mức độ được ưa chuộng của bộ phim ở phòng vé, dự đoán doanh thu 56
triệu đôla thay vì 176 triệu đôla thực tế. Các thuật toán cũng từ chối
The Disaster Artist, câu chuyện bi thảm của Tommy Wiseau, tác giả
The Room
kinh điển được sùng bái, do James Franco đóng chính. ScriptBook nói bộ
phim sẽ chỉ kiếm được 10 triệu đôla, nhưng thay vào đó nó đã thu về 21
triệu đôla — một khoản lợi nhuận khiêm tốn trên một bộ phim có kinh phí
10 triệu đôla.
Như Zhao nói: “Chúng tôi chỉ nắm bắt được những gì có thể nắm bắt bằng dữ liệu. Để tính đến các sắc thái khác (như cách
The Disaster Artist lợi dụng những biến chế về
The Room), phải có con người can dự vào.”
Andrea
Scarso, một giám đốc của Tập đoàn Ingenious có trụ sở tại Anh, đồng ý.
Công ty của ông sử dụng phần mềm Cinelytic để hướng dẫn các khoản đầu tư
vào phim ảnh của họ, và Scarso nói rằng phần mềm này hoạt động như một
công cụ bổ sung thì tốt nhất.
“Đôi khi nó phê chuẩn suy nghĩ của chúng tôi, và đôi khi nó làm điều
ngược lại: đề xuất một cái gì đó mà chúng tôi đã không cân nhắc đến cho
một kiểu dự án nhất định,” Scarso nói với
The Verge. Scarso nói
sử dụng AI để đùa bỡn với một kế hoạch chi tiết của bộ phim — hoán đổi
các diễn viên, tăng ngân sách, và xem điều đó ảnh hưởng đến hiệu quả của
một bộ phim như thế nào — “mở ra cuộc bàn luận về các cách tiếp cận
khác nhau,” nhưng AI không bao giờ là trọng tài chung cuộc.
“Tôi
không nghĩ lại có lúc nó làm thay đổi suy nghĩ của chúng tôi,” Scarso
nói về phần mềm. Nhưng nó có rất nhiều công dụng. “Bạn có thể thấy, đôi
khi, chỉ một vài yếu tố khác đi trong cùng một dự án có thể tác động lớn
đến thành tích thương mại. Có phần mềm như Cinelytic, cùng với các phân
tích riêng của chúng tôi, chứng minh rằng [những đề xuất] chúng tôi
đang đưa ra không phải là ý tưởng điên rồ của riêng chúng tôi.”
Nhưng
nếu những công cụ này hữu ích như thế, sao chúng không được sử dụng
rộng rãi hơn? Ruelens của ScriptBook gợi ý rằng có thể quy cho một tính
cách phản-Hollywood: cả thẹn. Người ta xấu hổ. Trong một ngành công
nghiệp mà sức hút cá nhân, khiếu thẩm mỹ và bản năng trực giác là rất
quan trọng, chuyển sang tính toán máu lạnh của một cỗ máy trông như thể
kêu cứu hoặc thừa nhận bạn thiếu sáng tạo và không quan tâm đến giá trị
nghệ thuật của dự án.
Ruelens cho biết khách hàng của ScriptBook
bao gồm “một số hãng phim lớn nhất Hollywood”, nhưng thỏa thuận không
tiết lộ không cho phép anh nêu tên. “Người ta không muốn liên kết với
những phần mềm AI này bởi vì đồng thuận nói chung coi AI là xấu xa,”
Ruelens nói. “Ai cũng muốn sử dụng. Họ chỉ không muốn chúng tôi nói họ
đã sử dụng.” Queisser nói các thỏa thuận tương tự không cho phép anh
thảo luận về khách hàng, nhưng khách hàng hiện tại bao gồm “các công ty
phim độc lập lớn.”
Chưa có khả năng Hollywood sẽ sớm chấp nhận để cho AI nói lời quyết địnhMột
số người trong nghề phản đối khẳng định cho rằng Hollywood đang bám lấy
AI để xem xét những bộ phim tiềm năng, ít nhất là nói đến thực sự chấp
thuận hoặc từ chối một lời chào dự án. Alan Xie, Giám đốc điều hành của
Pilot Movies, công ty cung cấp phân tích học máy cho ngành công nghiệp
điện ảnh, nói với
The Verge rằng anh “không bao giờ nói chuyện
với giám đốc điều hành hãng phim Mỹ nào tin vào phân tích kịch bản [AI],
chứ đừng nói là tích hợp nó vào quá trình ra quyết định của họ.”
Xie
nói có thể đơn giản là các hãng phim không muốn nói về việc sử dụng
phần mềm như vậy, nhưng ông nói phần mềm phân tích kịch bản, một cách
chuyên dụng, là công cụ không chính xác. Theo ông, chi tiêu cho tiếp thị
và bàn luận trên mạng xã hội là yếu tố dự báo thành công phòng vé đáng
tin cậy hơn nhiều. “Trong nội bộ ở Pilot, chúng tôi đã phát triển các mô
hình dự báo phòng vé dựa trên các tính năng của kịch bản, và chúng đã
thực hiện kém hơn đáng kể so với các mô hình dựa trên dữ liệu bàn luận
tức thời mạng xã hội,” ông nói.
Mặc dù hoài nghi về các ứng dụng
cụ thể, làn sóng thủy triều này có thể đang quay đầu. Ruelens và giám
đốc đầu tư Scarso nói nhân tố duy nhất đã thuyết phục Hollywood thôi bài
bác dữ liệu lớn: Netflix.
Khổng lồ trực tuyến này luôn luôn khoe
khoang về cách tiếp cận dựa trên dữ liệu của họ để lập trình. Netflix
theo dõi hành động của hàng triệu thuê bao rất chi tiết và biết nhiều về
họ đến mức đáng ngạc nhiên — từ đó ảnh thu nhỏ (thumbnail) sẽ thuyết
phục tốt nhất ai đó nhấp vào một bộ phim đến các lựa chọn mà họ đưa ra
trong câu chuyện kiểu “Chọn chuyến phiêu lưu của riêng bạn” như
Black Mirror: Bandersnatch.
“Chúng tôi có một thuật toán toàn cầu lớn, siêu hữu ích vì nó tác động
đến mọi thị hiếu của tất cả người tiêu dùng trên toàn thế giới,” theo
Cameron Yellin, người đứng đầu bộ phận đổi mới sản phẩm của Netflix, nói
từ hồi năm 2016.
Netflix thường xuyên thay đổi ảnh thu nhỏ của các chương trình
truyền hình và phim để xem cái gì hấp dẫn những người xem khác nhau
|
Không thể nói liệu sự tự hào của Netflix có chính đáng không, nhưng công
ty tuyên bố chỉ riêng thuật toán gợi ý thôi đã trị giá 1 tỉ đôla mỗi
năm. (Nói như vậy đặt nỗi sợ hãi vào cuộc cạnh tranh là cái chắc.) Kết
hợp với các khoản đầu tư khổng lồ vào nội dung nguyên bản, đủ để làm cho
ngay cả nhà sản xuất gộc nhất Hollywood này cũng phải viện tới thuật
toán củng cố.
Ruelens nói rằng người ta đã nhận ra sự chuyển đổi.
“Khi chúng tôi khởi nghiệp bốn năm trước, chúng tôi đã có những cuộc
họp với các công ty lớn ở Hollywood. Họ đều siêu hoài nghi. Họ nói
‘Chúng tôi có [hàng thập kỷ] chuyên môn trong ngành. Làm thế nào mà cỗ
máy này có thể cho chúng tôi biết phải làm gì?’” Giờ đây, chuyện đã thay
đổi, ông nói. Các công ty đã thực hiện các nghiên cứu xác nhận của
riêng họ, họ chờ xem phần mềm đã dự đoán đúng chuyện gì, và dần dần, họ
học cách tin tưởng vào các thuật toán.
“Người ta bắt đầu chấp nhận công nghệ của chúng tôi,” Ruelens nói. “Chỉ cần có thời gian để họ nhìn ra.”
Dịch: © Hải Đăng @Quaivatdienanh.com
Nguồn: The Verge