馮小剛“開撕”崔永元，娛樂圈炒作就要進(jìn)入3.0時代

原標(biāo)題：馮小剛“開撕”崔永元，娛樂圈炒作就要進(jìn)入3.0時代

文 | 顏璇

來源 | 智能相對論（ID：aixdlun）

7月，“民族良心”崔永元終于迎來了“老炮兒”馮小剛的開戰(zhàn)。

近日，馮小剛發(fā)布長文“十問崔永元”，無疑是在微博里投下了一顆深水炸彈，引發(fā)眾多網(wǎng)友圍觀。本以為馮導(dǎo)終于要為自己“洗清冤屈”了，但打開評論區(qū)，下面幾乎是一邊倒地“支持崔永元”。

圖為馮小剛微博內(nèi)容

為什么會這樣呢？除了文章內(nèi)容避重就輕外，還有一個很重要的原因就是這篇長文發(fā)布的時機(jī)太微妙。

脾氣火爆、直言直語的馮老炮兒在“陰陽合同“事件后沉默了兩個月。在這兩個月里，吃瓜群眾本以為應(yīng)該是修好的修好，道歉的道歉，結(jié)果馮導(dǎo)卻在電影殺青以后來了個回馬槍，發(fā)千字長文站出來“開撕”，這也不得不讓人懷疑——馮導(dǎo)這是在借機(jī)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(shí)達(dá)到了一個目的，那就是電影《手機(jī)2》被實(shí)實(shí)在在“炒”起來了。這樣的營銷效果還真是讓許多宣發(fā)團(tuán)隊(duì)都難以望其項(xiàng)背。

自從AI開始興起，各行各業(yè)都投入了人工智能的懷抱，無人駕駛、智能醫(yī)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(fā)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(chǎn)生什么樣的奇妙反應(yīng)。

炒作進(jìn)入3.0時代：AI的一條龍服務(wù)

炒作，是目前娛樂圈最常用的一種“傳播模式”，這里要說明的是，“炒作”是一個中性詞，并沒有絕對的對與錯。其實(shí)質(zhì)上是一種不斷翻新的商業(yè)技巧，基本目的就是吸引大眾的注意力，獲得人氣。

時代在進(jìn)步，炒作方式也在不斷進(jìn)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(jīng)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(jié)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(shè)。舉個例子，當(dāng)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(shè)讓網(wǎng)友對他的好感度直線上升。

2.0時代還在繼續(xù)，但人工智能的興起讓我們嗅到了一點(diǎn)“炒作新時代”的味道。宣傳團(tuán)隊(duì)要如何利用人工智能呢？

首先，我們要利用機(jī)器學(xué)習(xí)來蹭熱點(diǎn)。AI通過文字、圖像、視頻識別出明星、物體、品牌、手機(jī)、場景等等，通過深度學(xué)習(xí)，使機(jī)器像人類一樣理解內(nèi)容，并發(fā)現(xiàn)其中有趣的點(diǎn)。

分析出熱點(diǎn)后，AI就可以結(jié)合產(chǎn)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(fā)布了一款人工智能工具，可以每秒寫入2萬行廣告文案。當(dāng)然，這些文案并非AI自己創(chuàng)作，而是學(xué)習(xí)了大量人類創(chuàng)作的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，AI文案撰寫的所有內(nèi)容皆是深度學(xué)習(xí)模式的應(yīng)用。

法國最大的廣告與傳播集團(tuán)陽獅在失去麥當(dāng)勞訂單后，就決定建立一個包含有關(guān)旗下所有員工信息和項(xiàng)目信息的數(shù)據(jù)庫，開發(fā)名為Marcel的人工智能助理平臺，幫助創(chuàng)意人員尋找到最適合自己的項(xiàng)目。

在創(chuàng)意和文案確定后，接下來就是實(shí)際操作了。人工審核文案后，我們可以用核心組件和其他應(yīng)用將AI發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)作的“熱點(diǎn)”進(jìn)行再創(chuàng)作，并將機(jī)器識別出的“熱門場景”作為投放點(diǎn)。

投放場景確定后，我們還需要選擇投放形式。通過算法，我們可以對海量熱點(diǎn)事件進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理，讓炒作內(nèi)容有更多的呈現(xiàn)方法，包括長文、圖片或者是視頻。AI可以根據(jù)宣傳方的傳播需求設(shè)置不同的形態(tài)種植到炒作內(nèi)容本身上去，真正完成宣傳方與內(nèi)容的無縫對接。

日本麥肯就推出了人工智能創(chuàng)意總監(jiān)AI-CD ?，這位“總監(jiān)”就是建立在對文字、圖像、視頻等形式的廣告的理解之上，基于深度學(xué)習(xí)學(xué)會優(yōu)秀作品的風(fēng)格特征，繼而再利用神經(jīng)風(fēng)格遷移一類的算法把客戶的資料、要求等與創(chuàng)作內(nèi)容相對應(yīng)。

無疑，利用AI的機(jī)器學(xué)習(xí)和算法能夠挖掘熱點(diǎn)新聞中最具商業(yè)價值的信息，通過建立內(nèi)容和用戶情感之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)而優(yōu)化內(nèi)容投放邏輯，大大加強(qiáng)用戶記憶。

與此同時，還可以針對性地為流量平臺、內(nèi)容提供方創(chuàng)造內(nèi)容庫存，方便下次“炒作”時再次調(diào)用，更有甚者，還可以利用以前的數(shù)據(jù)，在宣傳對象發(fā)生新聞時自動“聯(lián)想”，順理成章的“推一把”。

蹭熱點(diǎn)的AI難有“節(jié)操”

炒作AI的一條龍服務(wù)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(tuán)隊(duì)“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(jī)器呢？

目前，在娛樂圈的宣傳造勢以及輿情監(jiān)測上，已經(jīng)有了AI元素的加盟，比如利用AI的海量數(shù)據(jù)，通過人物發(fā)言特征、上網(wǎng)行為、人物關(guān)聯(lián)等自動描繪出網(wǎng)民的人物畫像，包括人物身份、性格、行為習(xí)慣等。

阿里云在16年就基于機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和大數(shù)據(jù)的技術(shù)，給某輿情交互平臺提供支持，通過關(guān)鍵詞過濾和篩選以及打標(biāo)，幫助輿情使用者更精準(zhǔn)地把握輿情要點(diǎn)和實(shí)時處理時間。

但是，AI對用戶數(shù)據(jù)的“智能挖掘”很容易游走在有違公平的邊緣。比如說，宣傳方能夠根據(jù)一個人的社交習(xí)慣和社交能力的計(jì)算，對某個人進(jìn)行針對的、精密的“宣傳歧視”。同樣的宣傳，長期“八卦”的九零后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征，針對性地投放付費(fèi)政治廣告。而這就導(dǎo)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，并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(huán)境中，連藝術(shù)都染上了銅臭味，文人藝人都變成了斂財(cái)者。AI能夠不媚俗于金錢嗎？恐怕很難?，F(xiàn)在的影視宣傳就已經(jīng)在資本的裹挾中了，而未來的AI宣發(fā)，我們并不想看到它將我們的文藝作品綁在數(shù)據(jù)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(biāo)準(zhǔn)都來源于人類給予的數(shù)據(jù)。今年 4 月，麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室（The MIT Media Lab）就使用了暗黑系內(nèi)容來訓(xùn)練AI，最終將其打造成了全球首個精神變態(tài)的人工智能。這也正好應(yīng)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(fā)點(diǎn)，用有偏差的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練人工智能，而不設(shè)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(dān)憂的是，這類機(jī)器系統(tǒng)有很大的可能會出現(xiàn)，畢竟娛樂圈里也不乏想要賺一波“快錢”的人。

結(jié)論：

回想起當(dāng)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(xiàn)場，到換檔疑因過審問題，最終到首映當(dāng)天馮小剛因?yàn)榕牌八罕啤比f達(dá)。

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(diǎn)倒是能看出來——《手機(jī)2》的話題性應(yīng)該不會亞于《我不是潘金蓮》了。

效果不錯的“小鋼炮模式”，應(yīng)不應(yīng)該讓AI學(xué)一學(xué)呢？

【完】

智能相對論（微信id:aixdlun）：深挖人工智能這口井，評出咸淡，講出黑白，道出vb深淺。重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域：AI+醫(yī)療、機(jī)器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯(lián)網(wǎng)、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發(fā)者以及背后的芯片、算法、人機(jī)交互等。

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