Kino magija – gerokai racionalesnė ir labiau paremta apskaičiavimais nei mums norėtųsi manyti. Bent jau kai kalba pasisuka apie didžiuosius filmus. Per daug stebėtis čia gal ir nereikėtų. Dideli projektai pasižymi ir velniškai didele kaina. Pavyzdžiui, šio sezono hitas Avengers: Endgame kainavo 356 mln. dolerių. Tam, kad toks filmas atsipirktų, kinuose jis turi uždirbti mažiausiai dvigubai tiek. Sutikite, rizikinga investicija. Nenuostabu, kad tą riziką kompanijos visaip stengiasi amortizuoti. Žaisti saugiai ir prognozuojamai. Tam pasitelkiami didžiausi protai ir moderniausi įrankiai. Vis dažniau vienu iš pastarųjų tampa ne kas kitas, o Dirbtinis intelektas.
Ar žinojote, kad Will’ui Smith’ui kažkada siūlytas pagrindinis vaidmuo Matricoje? Nicolas Cage’as (taip, tas pats) turėjo tapti naujuoju Superman’u (net kostiumą spėjo pasimatuoti). Sylvester’is Stallone dalyvavo tokio nediduko filmo, pavadinimu Žvaigždžių karai peržiūroje ir siekė gauti Hano Solo rolę. Žinomiausius filmus sunku net įsivaizduoti su kitais aktoriais pagrindiniuose vaidmenyse. Kai kurie visiškomis nesėkmėmis tapo kaip tik dėl netinkamo aktorių pasirinkimo. Būtent aktoriai yra geriausi reklamuotojai ir pardavėjai. Tinkamas pasirinkimas – šimto milijonų dolerių vertės klausimas. Dar brangiau gali kainuoti prastas scenarijus ar režisierius. Įsivaizduokite, jūs superkate geriausius aktorius, pasamdote talentingiausius specialiųjų efektų kūrėjus, bet istorija – niekam tikusi. Užpernai kinuose rodytas vienas brangiausių filmų istorijoje – Justice League, kainavęs apie 300 mln. Neatsimenate tokio? Nieko keisto. Nepaisant baisių investicijų, jis teuždirbo 658 mln., nors tam, kad nebūtų nuostolingas, reikėjo bent 750 mln.
Laikais, kai žiūrovus nustebinti vis sunkiau, suklysti nebenori niekas. Rinkos analizės, testiniai seansai – Holivude įprastas reikalas. Visgi ir šios priemonės nėra tokios patikimos, kaip kino kompanijoms norėtųsi. Nieko keisto, kad, ieškodamos išeičių, jos atsisuko būtent į Dirbtinio intelekto sprendimus. Taip, būtent jis pamažu tampa pačiu geidžiamiausiu prodiuseriu visoje filmų industrijoje. Kaip tai veikia? Tokia sistema – tai ypatingai detalus duomenų analizės įrankis. Kūrėjai į ją sudeda daugybę istorinių duomenų apie filmus ir jų pasiektus finansinius rezultatus. Sistema analizuoja filmo temas, stilių, talentą ir ieško juose tam tikrų struktūrų. Panaudodama jas, ji gali taip pat įvertinti ir vis dar hipotetinį filmą, t.y. remdamasi informacija apie siužetą, kultūrinį kontekstą bei pritrauktą talentą, prognozuoti būsimus finansinius rezultatus.
Tokios Dirbtinio intelekto pateikiamos įžvalgos – tai jau toli gražu nebe spekuliacijos ar eksperimentai. Toli gražu. Šios technologijos jau realiai naudojamos. Tuo užsiima ne viena ir ne dvi specialiai susikūrusios kompanijos. Viena daugiausiai pasiekusių yra Cinelytic, Holivudui pardavinėjanti anksčiau minėtų simuliacijų paslaugas. Pavyzdžiui, kuriate pusantro šito milijonų biudžeto filmą, bet nežinote samdyti Emily Watson ar Jennifer Lawrence? Cinelytic pateiks jums prognozę, kuris sprendimas būtų finansiškai protingesnis. Tačiau jie ne vieni. Belgijos kompanija ScriptBook dievagojasi, kad jos algoritmai filmo sėkmę gali prognozuoti vien iš jo scenarijaus. Izraelio startuolis Vault užsiima publikos analize – Dirbtinis intelektas prognozuoja, kokios demografinės grupės žiūrės filmą, pasitelkdamas jai duomenis apie viską, pradedant aktorių kolektyvu ir baigiant reakcijomis į anonsą. Taigi pasiūla jau egzistuoja. Klausimas vienas: ar tai tikrai veikia?
Tai didysis klausimas. Pats faktas, kad Dirbtinis intelektas užsiima tokiomis prognozėmis yra kažkuo įžeidžiantis. Nejaugi žmonių grupių elgesį, daugybės asmenybių skonį galima taip paprastai perprasti? Minėtosios kompanijos giriasi, kad taip. Viena iš jų, ScriptBook, netgi pateikia labai įtikinamų įrodymų. Kompanijos algoritmas išanalizavo 50 filmų, sukurtų 2017–2018 m. Realybėje tik apie pusę šio sąrašo filmų buvo pelningi. Kitaip tariant, prognozuodami projektų sėkmę, prodiuseriai buvo 50 proc. teisūs. Tuo tarpu ScriptBook algoritmas, remdamasis vien scenarijais, filmų sėkmę sėkmingai prognozavo 86 proc. atvejų. Gerokai patikimiau nei industrijos profesionalai. Nuomonės, kad projekto sėkmę galima pakankamai tiksliai prognozuoti vien remiantis pagrindinėmis jo temomis ir žvaigždėmis, laikosi net mokslininkai. Ją Michael T. Lash ir Kang Zhao netgi apgynė savo specialioje studijoje.
Jeigu Dirbtinis intelektas jau dabar toks įžvalgus, ar tai reiškia, kad ateityje sprendimus dėl to, kokiam filmui uždegti žalią šviesą, priiminės praktiškai tik jis? Deja, bet pasakyti, kad taip tikrai nebus, niekaip negalime. Taip, mažesni, nepriklausomi filmai tebeturėtų išlikti vien žmogišku produktu. Visgi, kai kalba pasisuka apie didelio biudžeto filmus, tenka būti atsargiems. Labai gali būti, kad kompanijos susivilios sąlyginiu tokių prognozių saugumu. Bėda ta, kad Dirbtinio intelekto algoritmai paprastai būna labai konservatyvūs. Taip, jie puikiai supranta, kas kažkada suveikė, bet tuo pačiu nejaučia kultūrinių permainų, žmonių skonio evoliucijos ir panašių niuansų. Kitaip tariant, algoritmas nemėgsta kūrybinių rizikų. Pavyzdžiui, ta pati ScriptBook analizė gerokai nuvertino hitu tapusį Get Out, prognozuodama jam 56 mln. pajamas, nors šis uždirbo 176 mln. Tai ir yra didžiausias pavojus: studijos pradės žaisti vis saugiau ir saugiau, vengdamos keistų, originalių idėjų, kurių – daug kas sutiktų – dideliuose filmuose dabar ir šiaip jau trūksta. Tad kokia išeitis? Tiesiog remkite originalius ir keistus filmus, o ne tuos, kurie ir patys atrodo lyg sukurti pagal algoritmą.
