文| AI金融社黄云腾
编辑|王小玲
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虽然是老生常谈，但似乎也不乏关于科技引领内容的讨论。有前有算法创新内容分发形式或内容体验，后有5G、AI等变革内容产业的未来想象。大众内容消费习惯不断推进，各路玩家都在加大投入，押注一种内容生产模式的创新，也押注这能创造出所谓的新一代互联网原生内容。
每隔一段时间就会有针对不同内容的技术实验，比如现在流行的竖屏剧和互动剧。当然，技术本身无法取代内容产业，但它可以改变或影响内容的类型、分发渠道和最终呈现形式。
网飞的算法神话证明，用户数据分析——定制内容——反馈数据收集的算法闭环，可以创造《纸牌屋》和《怪奇物语》，这将对过去的单线内容生产模式产生革命性的影响。经过几年的实验，国内几乎所有的视频平台都在克服内容行业的波动性，提前规避风险的道路上。
这两年，算法也开始涉足国产剧制作。以优酷为例。2017年成立的北斗星团队，通过“AI大数据”的能力，全方位影响《长安十二时辰》从投资生产到运营营销的全生命周期。
在望京阿里中心，我们和这个年轻的技术团队聊起了《长安十二时辰》的这些“黑科技”制造。
北斗星系统产品经理石表示，北斗星的故事源于阿里“好莱坞硅谷”的理念。时任阿里巴巴集团副总裁、阿里大文娱CTO、优酷首席运营官表示：通过技术能力辅助内容决策，降低内容投资风险，机器智能加持IP价值是最有前景的赛道，也是代表未来的赛道。
“《长安十二时辰》雷佳音的张小静是通过艺人标签、颜值分析、商业价值、历史作品表现等算法综合评估的结果。是基于海量数据计算的机器智能导致了最合适的张小静。”石对说道。“在这里，选角能力只是北斗星系统的能力之一，北斗星系统的定位是‘泛内容AI平台’。我们依托‘AI大数据’能力，对泛内容进行全方位解构分析，在内容投资、制作、运营、营销全生命周期给予AI大数据辅助决策参考，希望最终完美实现最初设定的‘好莱坞硅谷’的设想。”
以下是AI财经社与北斗星产品专家石和北斗星算法专家的访谈节选：
AI财经：优酷让内容通俗易懂。为什么会想到做一个AI大数据系统？基于什么考虑？
史：首先，从阿里生态整体来看，是一家关注并擅长AI大数据能力的公司。在这方面，阿里始终走在行业前列。从优酷来看，优酷在长视频领域深耕多年，是最具行业资质的互联网视频平台。它积累了丰富的行业经验和行业数据，两者的结合就有了这样的机会。阿里巴巴集团副总裁、阿里大文娱CTO、优酷首席运营官庄卓然，之前在淘宝有着丰富的技术产品经验和积累。接手优酷后，generate萌生了将AI大数据引入视频行业的想法，于是北斗星应运而生。
其实刚才提到的智能选角和颜值分析只是北斗星的能力之一；北斗星不仅可以分析艺人，还可以针对不同阶段的内容：IP、剧本、电影；以及娱乐圈的周边和衍生内容。
人工智能金融；经济学：《长安十二时辰》是在这个系统的应用下产生的作品。有哪些类似选角的具体决策场景？
沈懿：我们主要从以下几个方面挑选演员：专业能力、商业价值和角色匹配度
首先，我们有全网的舆情数据，有200多万电影人的数据库。根据目前演员在历史作品中的表现，包括他演过哪些电视剧或电影，这些作品的收视率如何，他在这些作品中的表现如何；我们会用这些指标来衡量每个演员的专业能力。
演员的商业价值主要来源于两个指标，一个是当前时间窗口内的全网人气，用北斗星指数来体现，可以评价全网人气。第二，演员的商业价值，比如带货能力，我们会用阿里的电商数据来量化。
最后，从全网舆情数据中提取演员的个人标签，从其历史作品中提取角色标签，计算演员与当前角色标签的匹配度。以《长安》为例。我们先来摘掉张小静这个角色的标签。包括张大头、硬汉、孤胆英雄、聪明、正义感等等；同时提取演员的标签，比如雷佳音的个人标签：大头、丧亲、硬汉、公正、帅气、严谨；而人物在他的历史著作中贴上了“硬汉”和“正义”的标签。
通过以上维度的综合计算，铸造系统会生成候选名单，供业务方参考。目前基于模型选取的演员更加客观，每个指标都有数据支撑，可解释性强，一定程度上可以避免人工选角可能存在的一些主观因素。另外，大数据的选角视野更广，返回的候选人更多，可以有效缓解人工选角可能出现的疏漏。
AI财经：你认为未来“AI大数据”的决策模式会成为行业常态吗？
石：个人认为，从人工智能技术的发展来看，“AI”一定会成为常态，它会逐渐渗透到各个行业，与工业传统的经验相结合，不断提供新的增值空间。
目前以视频内容的辅助选角为例，“AI大数据”的决策模式可以很好地提供更广阔的选角视野，以及全维度的数据分析作为支撑，与导演经验形成良好的互补优势。
AI财经：从北斗星和内容的关系来看，我们更有帮助？
石：可以理解为，目前“AI大数据”更多的是一种辅助。
决策的作用。这本质上是人的经验和机器的能力互相融合、加持的过程。内容端有丰富的行业经验，而机器可以获取和分析海量的数据，二者互相加持，可以做到优势互补，是1+1>2的。北斗星是承载“AI+大数据”在泛内容领域技术能力输出的平台，通过产品技术变成了一种业务使用的工具，让具备行业经验的内容人能够站在技术能力的肩膀上去做决策。
AI财经社：很有意思的想法。这实际上就是优酷之前提到的“硅谷+好莱坞”的思路的实践吧；那么在优酷，AI+大数据在内容创作方面还有哪些应用？
沈一：比如说现在在内容创作前期，我们可能通过一些算法，把剧本里面的一些信息做一些指标的结构化，比如这个剧本里面有多少个角色，这些角色的戏份是什么样的。经过统计，第一主角的戏份通常是25-30%这样一个水平，如果这个比例太低，就可能存在一定的风险。另外就是角色之间的互动，比如说男一和女一的互动，看他们之间的互动戏份是否足够。
剧情方面，我们会通过模型计算每个场次剧情冲突的强烈程度，然后将剧本按时间轴展开，看它的剧情冲突曲线是什么样的，如果发现剧情冲突曲线是平的或者波峰很少，那么可能就存在一定的风险。这就需要后期通过导演、编剧，通过他们行业经验来做一些优化。
不光是创作和制作阶段，到播出阶段，我们在播前也会有机器评估，去做排播的AI+大数据指导。播出过程的运营和宣推也一样，我们会通过算法能力去预测流量走势，通过全网监控去挖掘宣推热点、判断舆情走势；以助力于实时的运营和宣推方案的调整。
比如在《东宫》的播出过程中，大数据监控到很多用户都在吐槽BGM（背景音乐），后来剪辑团队就参考用户的建议调整了男女主跳忘川这一名场面的配乐。再比如《长安十二时辰》，排播由由一周一更改为一周两更，也是通过AI+大数据的建议调整的。
AI财经社：文娱内容的数据分析与电商产品的分析有什么区别，主要难点是什么，目前还有什么不足？
史晓飞：文娱内容的数据分析比分析电商产品要难得多：比如，电商平台中一双38码女士凉鞋，各种数据分析指标很清楚：它是“38码的”“女士的”“凉鞋”；而文娱的内容分析就要难得多。比如，我们其中一个评估艺人的指标“颜值”，需要用上百万张图片去训练模型，才能给艺人的颜值进行相对客观的打分。
同样，对用户的分析也一样，对文娱用户的分析直接从表象去量化是远远不够的，我们需要深入到用户的心里，做更深度的研究；目前北斗星系统已经在进行内容用户的心理学研究，并且在一些案例上已经有业务应用的产出。
不过，还有一些指标或信息在短时间内是无法引入到系统中的。比如：演员档期就是一个动态不可控的因素，需要依赖人工判断。当然，我们会在市场变化的过程中，持续观察相关指标管理和评估的可行性。
AI财经社：对于平台层面，优酷相比较于其他竞手平台有什么优势？
史晓飞：优势应该在于阿里集团的生态优势。在阿里系的强大资源支撑下，文娱内容有更广阔的发挥空间，可以实现很多你想象不到的联动方式、实现价值的放大。举几个例子：
前段时间热播的《都挺好》，女主姚晨的穿搭就带动了淘宝网女款西装的销售，西装品类成为女装TOP 10品类增速第一，年同比去年活动日增长了297%。
《长安十二时辰》中的各种美食带动了饿了么外卖的销量，其中水盆羊肉北京地区订单量环比暴涨133%；同时，《长安十二时辰》原著天猫图书销量同比增长929%；书旗小说阅读日均增长203%；《长安十二时辰》更让西安变网红城市，飞猪中西安旅游的周预定同比提升27% … … 这些案例，都是建立在大数据的基础之上。需要基于全网用户数据的实时计算，并结合剧情进展和用户反馈数据来进行针对性的营销，才能找到流量和价值转化最合适的那个点。
AI财经社：AI+大数据在内容链路的赋能上，现在在往什么方向做努力？这会对行业有什么影响？
史晓飞：首先，从内容本身来看，我们需要从剧本分析到拍摄制作等环节打通，提供从选角到人设表达，制作期表演、后期剪辑等更加细致和全面的分析建议；
其次，从内容生命周期来看，我们需要和宣发播放打通，提供更精准的用户引导和触达的宣发和运营。最后，我们希望能实现对内容全生命周期“AI+大数据”的赋能支撑，最终完美实现最初设定的“好莱坞+硅谷”的设想。
对行业的影响方面， AI+大数据的应用模式，更大程度上的尊重了用户的选择，提高了内容的确定性。符合目前优酷从内容中心向用户中心转变的平台策略。相信，对于视频行业会有比较大的引领和改变。
同时，这也为行业提供了很好的标杆示范，相信会拉动泛内容行业更多的以“AI+ ”为模版的新的尝试。
