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 ảo

Cinelytic, 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 lai

Zhao 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 định

Một 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.”