本文摘要：仍然以来，艺术都被视为是人类智力的圣殿。尽管AI早已在许多能力上将人类甩在了身后，但绝大多数人仍然虔诚，艺术是它总有一天无法吞并的高地。 但这不会会是人类的又一次盲目热情呢？最少在流媒体巨头Netflix的首席产品官格里高利·彼得斯(Gregory Peters)显然，AI迅速就能协助他为电影创作预告片了。格里高利·彼得斯在7月的财报电话会议上透漏，Netflix正在投资一项新技术，它可以对电影中的人物和场景展开索引，老大预告片创作者确实把时间和精力放到创作过程中。

仍然以来，艺术都被视为是人类智力的圣殿。尽管AI早已在许多能力上将人类甩在了身后，但绝大多数人仍然虔诚，艺术是它总有一天无法吞并的高地。

但这不会会是人类的又一次盲目热情呢？最少在流媒体巨头Netflix的首席产品官格里高利·彼得斯(Gregory Peters)显然，AI迅速就能协助他为电影创作预告片了。格里高利·彼得斯在7月的财报电话会议上透漏，Netflix正在投资一项新技术，它可以对电影中的人物和场景展开索引，老大预告片创作者确实把时间和精力放到创作过程中。在用AI创作电影预告片这件事上，Netflix并不是第一个吃螃蟹的人。早在2016年9月，20世纪福克斯公司就与IBM合作，运用沃森超级机器人为惊悚片《摩根》制作了有史以来第一个“理解电影预告片”。

IBM的科学家讲解，沃森“观赏”完了电影后用24小时创作了这支预告片。创作的过程中，沃森对电影展开了视觉分析，辨识出有其中的角色、物体和场景。同时它还参考了一个内部数据库来辨识情绪和理解音乐情绪，以确认某个场景应当是黑色幽默的、可怕的还是开朗的。

必需认为的是，尽管沃森为电影《摩根》创作预告片的展现出十分精彩，但这支预告片还是必须人工编辑来做到最后的润色。这一方面是因为AI技术依然过于成熟期，艺术必须建构思维，而这一点对AI来说还很难构建；另一方面则是出于金钱方面的考量。韦德布什公司的分析师迈克尔·帕切特（Michael Pachter）讲解，“预告片可谓是电影的商业广告，确实的电影制片厂最不不愿在这方面节省。

”好莱坞创新公司Trailer Park的首席执行官兼任创新总监马特·布鲁贝克(Matt Brubaker)也回应：“AI认同能带给50%的效率提高，但它最后有可能会像其他商业广告那样有效地。”换言之，比起节省人力和资金来创作一支80分预告片，制片厂更加不愿投放资源去执着一支100分的预告片。

因为预告片上受限的投放，很有可能会为它撬动更大的收益。尽管让AI独立国家编舞一支电影预告片目前还有些“强人所难”，但我们也许可以让它从一些非常简单的事情开始转行，比如制作视频剪辑。IBM研究科学家约翰·史密斯(John R. Smith)讲解，IBM早已在利用其机器学习能力，为美国大师赛(Masters Tournament)、美国网球公开赛(U.S. Open)和温布尔登网球公开赛(Wimbledon)等大型体育赛事制作精彩视频集锦。

史密斯回应，机器可以通过分析数小时的视频来辨识“激动人心时刻的成分”，比如人群掌声或运动员高举手臂拍手等。Netflix的尝试则更加有意思，它打算用AI来为观众创作千人千面的个性化预告片。

电影相当大程度上就像一个装有在可爱包装盒里的谜样礼物，只有拆下纸盒你才能看出它的真面目。但在竞争如此白热化的当下，传统的“纸盒”——海报和单一的预览视频早已很难再行更有观众的注意力了。

史密斯回应:“很多预告片和集锦制作过程都宿老千篇一律的原则，每个人都会看见某种程度的预告片。但或许你可以为有所不同的市场制作两到三个预告片，最后你甚至可以打造出更为个性化的市场。”比如，针对《心灵外野手》（Good Will Hunting）这样一部电影，你可以打造出一支刻画演员马特·达蒙(Matt Damon)和米妮·德莱佛(Minnie Driver)之间温存时刻的预告片来更有常常观赏爱情片的观众；同时，你可以在另一支预告片中重点引人注目罗宾·威廉姆斯（Robin Williams），以更有喜剧爱好者。Netflix后台的算法可以根据用户画像，精准地为有所不同类型的观众呈现出有所不同的预告片。

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