Sikeres lesz a film? Majd a mesterséges intelligencia megmondja!

Elisabeth Moss arrives for the season 2 premiere of Hulu's 'The Handmaid's Tale' at the TCL Chinese Theatre in Hollywood, California on April 19, 2018. (Photo by Mark RALSTON / AFP)

A világ egyik legnagyobb filmstúdiója, a Warner Bros. a legutóbbi a sorban, amelyik elkezdte használni a mesterséges intelligenciát annak érdekében, hogy előre meg tudja jósolni egy-egy film sikerét. Hollywood jellemzően nagyon lassan áll át az új technológiákra, de az utóbbi egy-két évben több feltörekvő vállalkozás is olyan programokat, szolgáltatásokat nyújt, melyek segítségével hatékonyabban lehet döntéseket hozni.

Ez pedig nagyon fontos, mert például az egyik ilyen startupcég, a Cinelytic vezérigazgatója szerint míg a forgatások alatt a létező legtöbb újdonságot igyekeznek bevetni, a drónoktól kezdve a legmodernebb kamerákig, addig az irodai munkában még mindig jellemzően a Word és az Excel a járatos,

és szinte alig foglalkoznak a nagy stúdiók bármiféle elemzéssel.

Ez persze nem meglepő egy olyan iparágban, főleg Hollywoodban, ami valahol mindig is kapcsolati rendszerre, a tapasztalatra és az ösztönökre épült, de már a legnagyobbak is kezdik belátni, hogy a döntéshozatalban igenis modernizálni kell az elérhető eszközöket.

Ez egyik ilyen eszköt a már fentebb említett Cinelytic, ami alapvetően úgy működik, mintha csak koktélt kevernénk: bele kell vinni alapvető adatokat, mint például, hogy milyen műfajú filmről van szó, mekkora költségvetésből készül, milyen szereplőket szeretne megnyerni hozzá a stúdió, és hasonlók, ebből a mixből pedig a mesterséges intelligenciára épülő rendszer kiszámolja, hogy mekkora sikerre lehet számítani a kasszáknál.

Ha valami nem stimmel, akkor pedig el lehet kezdeni játszani: mi történik, ha például Emma Watsont kicseréljük a főszerepben Scarlett Johannsonra?

Vagy esetleg jobban fog teljesíteni a film az európai piacon, ha egy olyan sztárt teszünk be, aki itt is kifejezetten népszerű, nem csak Egyesült Államokban? De mennyivel?

A Cinelytic számos tényező alapján tippeli meg, sikerre számíthat-e a film. Forrás: Cinelytic

A Cinelytic alapítója, Tobias Queisser szerint az ő programjuk ezekra nagyon pontosan képes megadni a választ, azonban azt ő is hangsúlyozza, hogy a mesterséges intelligencia ezúttal (sem) munkát vesz el, ugyani nem képes kreatív döntést hozni, és a filmiparban továbbra is szükség lesz a kreatív döntéshozatalra, valamint az ösztönökre és a tapasztalatra.

Azonban a gép két dologban jó: nagyon sok adatot összesíteni, és ezek alapján megtalálni olyan mintákat, amire fel lehet építeni az előzetes számításokat.

Azt a filmipari szakemberek is elmondják, hogy a Cinelytic és a hasonló programok leginkább arra jók, hogy felvessenek bizonyos dolgokat, amiket aztán meg lehet vitatni, és esetleg bizonyos pontokon változtatni a nagyobb pénzügyi siker reményében. Ugyanakkor fontos megjegyezni, hogy mint minden hasonló, gépi tanulásra épülő program, ez is csak a már meglévő, tehát a múltbéli adatok és információk alapján tud dolgozni, ennek megfelelően tehát leginkább az alapján tudnak jósolni, hogy mi az, ami a múltban már működött.

Arról a gépnek fogalma sincsen, hogy esetleg éppen hogy változik a közönség ízlése, összetétele és hangulata, és hogy milyen egyedi, kreatív újdonság robbanthatja be a kasszákat.

A ScriptBook a forgatókönyv elemzése alapján jósol. Forrás: ScriptBook

Az ugyanakkor a beszámolók szerint kétségtelen, hogy mégis rendkívül hasznos eszköz, főleg azokban az esetekben, amikor nincs idő hosszasan számolni és gondolkozni. Jellemzően ilyen szituációk a filmfesztiválokon kerülnek elő, ahol sokszor szinte percek alatt kell eldöntenie egy stúdiónak, hogy megvásárolja-e az ott bemutatott, sikergyanús filmet. Ilyenkor a stúdió felelőse pár pillanat alatt képet kaphat arról, hogy a korábbi adatok alapján nagyjából mire lehet számítani a világ mozipénztárainál, ez pedig érthető módon segíti a döntést, még ha az illetékes nem is kizárólag erre támaszkodik.

Akadnak azonban példák, amikor a program ijesztő pontossággal dolgozik.

Egy belga kisvállalkozás által fejlesztett, szintén gépi tanulásra alapozó szolgáltatás, a ScriptBook például azt ígéri, hogy a forgatókönyv elemzése alapján tudja megmondani, hogy az elkészítendő film mekkora sikerre számíthat. A (hollywoodi) filmipar egyik érdekessége, hogy habár az ember hajlamos azt gondolni, hogy onnan bármi kikerül, az anyagilag biztosan sikeres lesz, de ez nem igaz: valójában a filmek többsége veszteséges.

A ScriptBook most már, utólag megosztotta a 2017-es és 2018-as filmekre vonatkozó előrejelzéseit, ami alapján a program 86%-os pontossággal tippelte meg, hogy melyik lesz sikeres és melyik nem, míg az ebben a két évben megjelent és elemzett 50 film közül mindössze 44% hozta vissza a befektetett összeget.

Ez tehát azt jelenti, hogy míg a stúdióvezetők és iparági szakemberek kevesebb mint, az esetek felénél érezték jól az esélyeket, addig a mesterséges intelligencia közel kétszer ilyen pontos volt.

James Franco filmjét például leszavazta volna. Forrás: Origo

De itt is érvényes az, hogy a program leginkább segédeszköznek jó, és egyelőre nem lehet teljesen alapozni rá. A ScriptBook például helyesen jósolta meg, hogy a "Tűnj el!" című, egyébként kiváló horrorfilm sikeres lesz a kasszáknál, és érdemes elkészíteni, azonban mindössze 56 millió dolláros bevételt jósolt, miközben a valós eredmény 176 millió dollár lett. A James Franco főszereplésével készült "A katasztrófaművész" esetében azonban elég közel járt ahhoz, hogy igaza legyen: a program szerint nem kellett volna zöld utat adni a filmnek, az ugyanis a 10 milliós költségvetést legfeljebb csak nullszaldósra fogja hozni.

Végül 21 millió dollárt termelt, így végső soron nyereségesnek mondható, de valószínűleg minden érintett nagyobb hasznot remélt egy ilyen filmtől.

A hasonló szoftverek és megoldások száma pedig egyre növekszik: valamelyik a trailerekre érkezett online reakciókból tippel a film sikerére, valamelyik pedig a jelenetekben látható objektumok alapján próbál okos lenni. Akárhogy is, Hollywood elkezdett felzárkózni, és ez nem csak a saját érdekükben fontos: a mozit egyre inkább szorongató Netflix mindig is büszke volt arra, hogy nagyon komoly, adatalapú elemzések alapján hoz döntéseket azzal kapcsolatban, hogy milyen saját tartalmakat készítsen, vagy vásároljon meg.