AI進入泛娛樂行業，追星就意味著做數據？

2018年，隨著《偶像練習生》、《創造101》等選秀綜藝節目走紅，一大批粉絲開始了用愛打call，用愛發電的追星之路。然而隨著了解的深入，筆者卻越來越多的聽到「追星好難啊，做數據好累啊」這樣無奈的抱怨。固然為支持的愛豆做一些力所能及的事情是用愛發電的本質，然而諸如「複雜」、「耗時耗力」、「寧可花錢」這樣的感受，與印象中娛樂行業應該帶給大眾的「輕鬆愉快」大相徑庭。

在微博上觀察當紅藝人的粉絲後援會構成，「數據組」幾乎是必備組織。點進藝人的微博超話，也總會發現粉絲後援會在聲情並茂地催促粉絲「做數據」。而當今娛樂產業中較為知名的大數據機構Vlinkage數據與艾漫數據，則會每日公布包括新媒體、播放量、粉絲活躍度等不同緯度的榜單，實時而鮮明地展示每位藝人的「成績」。

做數據，成了粉絲的日常作業和工作任務，做得好，理所應當，做不好，彷彿就不配做當代的粉絲。

7月末，為爭奪微博明星勢力榜中新星榜第三名的位置，王子異的粉絲與孟美岐的粉絲進行了一場「數據battle」。王子異在《偶像練習生》中以第七名出道，孟美岐在《創造101》中以第一名出道，而兩家粉絲之所以battle的原因是微博每個月新星榜中的前三名可以進入到內地榜，在粉絲心中，進入微博內地榜是一個藝人進入大眾娛樂視野的重要標誌。然而，在8月2日微博公布榜單之後，王子異粉絲指出孟美岐粉絲數據造假，並在受到反駁之後公示了用來監測實時數據的python代碼，以證明孟美岐的數據量並非人工手動刷出，而是通過購買的方式，用機器刷出。

那麼，到底什麼是數據呢，粉絲又為什麼要這麼拚命的做數據呢？

這其中其實自有一套邏輯閉環。粉絲喜歡一位偶像，自然而然的就會希望能夠更多的看到偶像產出的各種作品，在商業化的娛樂經濟體系下，藝人如果要獲得更好的曝光機會，就需要「紅」才可以。那麼如何來證明一個藝人夠不夠「紅」，在大數據時代，數字「成績單」顯然具有相當的說服力。因此，為了支持自己喜歡的偶像而做數據，一直以來都是粉絲表達「真愛」的方式。

從《超級女聲》的單純為偶像排名而做的「投票數據」，到現在為偶像「紅」而狂做「榜單數據」、「銷量數據」、「票房數據」……現有「做數據」的類型讓人眼花繚亂。而未來「做數據」的發展似乎更瘋狂——AI開始進入泛娛樂行業了。

AI時代，數據是人工智慧的核心驅動力

AI（Artificial Intelligence，人工智慧）在泛娛樂產業中的應用大致可以分為兩個方面。對於用戶而言，AI通過演算法學慣用戶的喜好，為用戶提供定製化的產品或服務。對於內容生產者而言，AI通過分析用戶在社交平台上的對話，判斷用戶的反饋並鑒別虛假評價，為產品提供市場最優化的建議。隨著技術的發展，通過深入學習，如今的AI也可以生成原創內容，並運用於媒體報道和音樂製作之中。據美國Merrill Lynch銀行預測，到2025年，全球AI技術產生的收益將從2015年的20億美元增長至1270億美元。該銀行總經理Sarbjit Nahal認為，接下來的十幾年，AI勢必會成為高科技領域的巨頭。

數據量級的不斷累積，是AI技術發展的核心驅動力。數據使AI更具智能性、相關性與準確性。除此之外，計算機系統與互聯網平台則為AI成長提供輔助。只有當互聯網平台上提供的數據到達一定量級，AI獲取與分析數據的結果才具備最大化的真實性。

AI在泛娛樂產業的話語權不斷加重

目前，AI逐漸與泛娛樂產業進行深度融合。娛樂產業已經基本完成了數字化的產業轉型，一方面，擁有頂尖內容創作能力的公司同時也擁有最尖端的技術，如Sony、Disney、好萊塢等；另一方面，互聯網媒體取代傳統媒體成為支柱型的傳播渠道，技術平台與社交媒體在娛樂產業的話語權不斷加重，比如國內四大視頻平台、微博與微信等社交媒體。據世界經濟論壇分析，這些原本就擁有先進互聯網技術與廣大潛在用戶群的公司更具有開發AI技術的實力與動力，事實也如此。

隨著AI技術在泛娛樂產業中的發展應用，數據對於藝人這樣的內容提供方變得越來越至關重要，而在粉絲圈，「做數據」也漸漸變成了追星的必備技能。

2018年愛奇藝·世界大會提出了其通過大數據繪製用戶畫像、千人千面的學習演算法，以及軟硬體結合來提供獨特的場景內容輸出的AI落地。作為提供視頻服務的愛奇藝開始在視頻周期（包括智能創作、智能生產、智能標註、智能分發、智能播放、智能變現和智能客服等）內應用AI技術。

在愛奇藝整個視頻周期的AI技術應用中，以智能選角系統為例：

「藝匯」——將劇本人物小傳輸入後，系統依託強大的自然語言處理技術，快速拆解角色關鍵信息，同時智能地將繁冗、複雜的人物小傳信息簡化為通俗易懂的標籤，如"霸道總裁"。基於角色標籤及藝人標籤間的相似性、多標籤間的關聯性，AI計算匹配出數位適合該角色的藝人。最終，系統綜合藝人全網搜索指數、影片獲獎情況、角色上映後的口碑等多種「數據」特徵，圈定最適合該角色的藝人。

根據官方所給出的資料，這一技術已在多個劇集、綜藝中開始應用，並為製作方選角提供了「科學且有力」依據。

而這僅僅是選角部分，其餘諸如劇本創作、流量預測、審核、編碼、剪輯、運營、搜索、推薦、宣發、熱點預測、熱點提取、廣告投放、在線交互等環節的AI應用都在昭告公眾，「數據」於一個藝人的「前途」似乎已越發重要，且在不久的將來可能會成為藝人生存的根本。這也難怪粉絲群體會喊出「追星好難啊，做數據好累啊」這樣的抱怨——要做的偶像「數據」越來越多了，因為AI 數據需要達到「漫無目的」的量級。

「AI+娛樂」帶來的負向思考

隨著科技大爆發，人們已經認識並開始關注科技的兩面性。好與壞、利與弊，矛盾對立統一。「AI+娛樂」——AI進入文化娛樂行業，大數據與人文的碰撞，文娛行業的走向又會是怎樣。樂觀發展科技無可厚非，消極思考科技也是平衡人類在科技中的角色必走之路，這是人類進步的階梯。所以，我們從藝術與商業、數據與倫理、數據真實與AI技術三個維度來討論，隨著AI在文娛行業話語權的加重下的一些關於負向思考。

第一，藝術與商業，即二者間的博弈問題。

文化娛樂，重在文化，是一個地區、國家乃至甚至人類文明發展的「藝術」。

這裡有個更久不衰的話題——藝術片與高票房片，誰對我們更有意義？於此，有一個默認的答案——「藝術」從來不能被「商業」。

「高票房回報率」大數據引導下的AI「視頻」行業發展模式及愛奇藝·世界大會上披露的——「只做用戶喜愛的娛樂內容」，我們是否可以認為是將藝術「市場導向」的商業化？讓文娛業轉變為完全的商業運作，這是否已經在泯滅藝術？

第二，AI與倫理，即AI進程下產生社會倫理問題。

泛娛樂是文娛行業在互聯網發展中的產物，也被我們稱為粉絲經濟。粉絲，用愛發電的人，其佔據了整個行業的半壁江山——他們代表「瘋狂」，且他們有令人佩服的組織紀律性。而筆者在思考，他們這一特性是否會導致AI進程下的倫理問題？畢竟粉絲的一切行為，均圍繞著偶像。

2018年愛奇藝讓 「人機共創」開啟未來娛樂、AI技術及大數據在內容創作上的運用等，讓筆者不禁想到網路資本霸權是否會出現？——資本集中於「好數據」，即「數據不好」的藝人，可能直接「失業」。於是從粉絲角度出發，以防偶像「失業」，似乎真的只能不停「做數據」，在各大社交平台「宣傳」、「控評」，為偶像造「人設」、貼「標籤」……讓偶像走在AI技術監測下的「花路」上。名為人工智慧的AI，設計初衷為用技術來解放人類，卻萬萬沒想到在飯圈，逐漸趨於以人力為AI工作。

那麼，文娛業的「倫理」，又該誰來維護？開篇所言的惡性「數據battle」是否會越演越烈？

第三，數據真實與AI技術，即AI技術的數據真實有效問題。

「騰訊視頻上刷5元1萬點擊量，優酷不補量5元1萬點擊量，補量22元1萬點擊量，愛奇藝最難刷，75元1萬點擊量.一天刷個千萬沒問題。」這是某電商賣家的原話。而貓眼平台上，2017年點擊量破百億的影視劇就有12個，最高年內播放量甚至達457.9億次。但根據聯合國統計，2015年全球人口僅為73.83億，預計2100年才能到112億人。「全球人數都湊不足一部劇的點擊量」——咋一看像個笑話，但正揭示了泛娛樂行業數據化下的水分和貓膩。

粉絲行為之外，商業利益無疑是這一現象的另一背後推手。商業角度而言，點擊量高獲益的僅三方：贊助或廣告商、製作或宣發方、視頻平台。三方在整個鏈條里的角色分工也是業內公開的秘密——贊助或廣告商、製作或宣發方負責「刷」，視頻平台負責「睜一隻眼閉一隻眼」（平台月活量等數據需要）。從大數據到AI，一切數據來源還是「人」，而「人」的逐利性在商業鏈條下暴露無遺。所以，筆者不得不質疑，由視頻平台根據「數據」，採用AI技術得到的智能結果真實有效性有幾分？

結語

AI發展勢不可擋。但，藝術與AI技術運用要如何互不干擾的融合？AI倫理問題又該誰來負責？如何真正的保證「AI+娛樂」應用場景運用結果的真實有效性？——用第三方來對其進行監管？政府需要在這裡扮演怎樣的角色？……

筆者始終認為，科技的發展是喜聞樂見的，且我們都是科技及智能化的受益者。但「AI for everything」的浪潮下，「AI+娛樂」 的應用場景不斷落地，發現弊端，如何控制弊端，防微杜漸，平衡人類在科技中的角色也是必不可少的。最後，希望粉絲們無須再做數據的「苦力」，同時，AI技術能更好地造福人類。

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