文 | 顏璇
來源 | 智能相對論（ID：aixdlun）
7月，“民族良心”崔永元終於迎來了“老炮兒”馮小剛的開戰。
近日，馮小剛發佈長文“十問崔永元”，無疑是在微博裡投下了一顆深水炸彈，引發眾多網友圍觀。本以為馮導終於要為自己“洗清冤屈”了，但打開評論區，下面幾乎是一邊倒地“支持崔永元”。
圖為馮小剛微博內容
為什麼會這樣呢？除了文章內容避重就輕外，還有一個很重要的原因就是這篇長文發佈的時機太微妙。
脾氣火爆、直言直語的馮老炮兒在“陰陽合同“事件後沉默了兩個月。在這兩個月裡，吃瓜群眾本以為應該是修好的修好，道歉的道歉，結果馮導卻在電影殺青以後來了個回馬槍，發千字長文站出來“開撕”，這也不得不讓人懷疑——馮導這是在藉機為新電影炒作嗎？
而不論大家如何“群嘲”馮小剛，這篇長文在有意無意中，確實達到了一個目的，那就是電影《手機2》被實實在在“炒”起來了。這樣的營銷效果還真是讓許多宣發團隊都難以望其項背。
自從AI開始興起，各行各業都投入了人工智能的懷抱，無人駕駛、智能醫療、智能教育等都取得了不錯的成績，自然，在“貴圈”炒作手段越發厲害的背景下，我們也不得不來探討一下人工智能與娛樂圈“相撞”會產生什麼樣的奇妙反應。
炒作進入3.0時代：AI的一條龍服務
炒作，是目前娛樂圈最常用的一種“傳播模式”，這裡要說明的是，“炒作”是一箇中性詞，並沒有絕對的對與錯。其實質上是一種不斷翻新的商業技巧，基本目的就是吸引大眾的注意力，獲得人氣。
時代在進步，炒作方式也在不斷進步，就智能相對論（ID:aixdlun） 分析師顏璇來看，在人工智能“入侵”的3.0時代之前，娛樂圈的炒作明顯經歷了以下兩個時代。
娛樂圈1.0時代基本可以用兩個字概括——緋聞。誰和誰“假戲真做”了，誰和誰又“因戲結緣”了，這是娛樂圈最原始的炒作手段。接下來的2.0時代也可以用兩個字來概括——人設。舉個例子，當年，“幫汪峰上頭條”“心疼汪峰”等營銷方式讓汪峰“接了地氣”，“汪頭條”自嘲式的人設讓網友對他的好感度直線上升。
2.0時代還在繼續，但人工智能的興起讓我們嗅到了一點“炒作新時代”的味道。宣傳團隊要如何利用人工智能呢？
首先，我們要利用機器學習來蹭熱點。AI通過文字、圖像、視頻識別出明星、物體、品牌、手機、場景等等，通過深度學習，使機器像人類一樣理解內容，並發現其中有趣的點。
分析出熱點後，AI就可以結合產品或者事件快速地制定出個性化的宣傳方案。阿里巴巴在近日就發佈了一款人工智能工具，可以每秒寫入2萬行廣告文案。當然，這些文案並非AI自己創作，而是學習了大量人類創作的優質內容，AI文案撰寫的所有內容皆是深度學習模式的應用。
法國最大的廣告與傳播集團陽獅在失去麥當勞訂單後，就決定建立一個包含有關旗下所有員工信息和項目信息的數據庫，開發名為Marcel的人工智能助理平臺，幫助創意人員尋找到最適合自己的項目。
在創意和文案確定後，接下來就是實際操作了。人工審核文案後，我們可以用核心組件和其他應用將AI發現和創作的“熱點”進行再創作，並將機器識別出的“熱門場景”作為投放點。
投放場景確定後，我們還需要選擇投放形式。通過算法，我們可以對海量熱點事件進行數據結構化處理，讓炒作內容有更多的呈現方法，包括長文、圖片或者是視頻。AI可以根據宣傳方的傳播需求設置不同的形態種植到炒作內容本身上去，真正完成宣傳方與內容的無縫對接。
日本麥肯就推出了人工智能創意總監AI-CD ß，這位“總監”就是建立在對文字、圖像、視頻等形式的廣告的理解之上，基於深度學習學會優秀作品的風格特徵，繼而再利用神經風格遷移一類的算法把客戶的資料、要求等與創作內容相對應。
無疑，利用AI的機器學習和算法能夠挖掘熱點新聞中最具商業價值的信息，通過建立內容和用戶情感之間的關聯性進而優化內容投放邏輯，大大加強用戶記憶。
與此同時，還可以針對性地為流量平臺、內容提供方創造內容庫存，方便下次“炒作”時再次調用，更有甚者，還可以利用以前的數據，在宣傳對象發生新聞時自動“聯想”，順理成章的“推一把”。
蹭熱點的AI難有“節操”
炒作AI的一條龍服務很是讓人心動，但利用人工智能來操作真得是百利而無一害嗎？炒作雖然不是個壞事，但總有宣傳團隊“無下限”，為了博一時的出位，炒作手段十分惡俗。人尚且如此，更何況被人所控制的機器呢？
目前，在娛樂圈的宣傳造勢以及輿情監測上，已經有了AI元素的加盟，比如利用AI的海量數據，通過人物發言特徵、上網行為、人物關聯等自動描繪出網民的人物畫像，包括人物身份、性格、行為習慣等。
阿里雲在16年就基於機器學習、人工智能和大數據的技術，給某輿情交互平臺提供支持，通過關鍵詞過濾和篩選以及打標，幫助輿情使用者更精準地把握輿情要點和實時處理時間。
但是，AI對用戶數據的“智能挖掘”很容易遊走在有違公平的邊緣。比如說，宣傳方能夠根據一個人的社交習慣和社交能力的計算，對某個人進行針對的、精密的“宣傳歧視”。同樣的宣傳，長期“八卦”的九零後可能會遇到更加高明的炒作手段。
2016 年美國大選期間，一家叫劍橋分析（Cambridge Analytica）的公司就分析了潛在選民的心理特徵，針對性地投放付費政治廣告。而這就導致了很多虛假的消息在特定人群中能夠迅速傳播、增加曝光，並潛移默化地影響人們的價值判斷。
更可怕的是，娛樂圈是一個資本縱橫的圈子，在這個充滿著名利的環境中，連藝術都染上了銅臭味，文人藝人都變成了斂財者。AI能夠不媚俗於金錢嗎？恐怕很難。現在的影視宣傳就已經在資本的裹挾中了，而未來的AI宣發，我們並不想看到它將我們的文藝作品綁在數據偏見和資本操縱中。
此外，AI是沒有人的是非觀的，它的一切判斷標準都來源於人類給予的數據。今年 4 月，麻省理工學院媒體實驗室（The MIT Media Lab）就使用了暗黑系內容來訓練AI，最終將其打造成了全球首個精神變態的人工智能。這也正好應和了一句話——garbage in, garbage out。
在炒作AI上也是如此，如果單純以“博人氣”為出發點，用有偏差的數據來訓練人工智能，而不設置其他附加條件，必然會對AI這個工具造成顯著影響。而最令人擔憂的是，這類機器系統有很大的可能會出現，畢竟娛樂圈裡也不乏想要賺一波“快錢”的人。
結論：
回想起當年《我不是潘金蓮》上映的那段時間，從上映前范冰冰被高校勸離現場，到換檔疑因過審問題，最終到首映當天馮小剛因為排片“撕逼”萬達。
這種凡事吵一架的模式，究竟是真矯情還是真委屈，外人難以評判，不過有一個點倒是能看出來——《手機2》的話題性應該不會亞於《我不是潘金蓮》了。
效果不錯的“小鋼炮模式”，應不應該讓AI學一學呢？
【完】
智能相對論（微信id:aixdlun）：深挖人工智能這口井，評出鹹淡，講出黑白，道出vb深淺。重點關注領域：AI+醫療、機器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯網、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發者以及背後的芯片、算法、人機交互等。
閱讀更多 智能相對論 的文章
