人工智能如何用於娛樂？ 用例、示例和工具

娛樂業變得越來越多樣化和復雜，涵蓋電影、電視、音樂、遊戲和體育等各個領域。 這些細分市場之間的界限越來越不明顯，但它們都有一個共同的目標：提供可以貨幣化的引人入勝的內容。

是什麼決定了給定的娛樂產品是盈利還是保持在線下？ 它總是取決於幾個因素，包括分銷渠道的選擇、廣告和讚助的有效性以及消費者需求的水平。 因此，娛樂行業對 AI 的興趣高漲：這項技術可以同時解決其中的大部分領域。

AI如何應用於娛樂開發？ 在本文中，我們將通過三個關鍵業務領域的棱鏡來思考這個問題的答案：

1. 加強內容創作和製作，
2. 個性化觀眾體驗，
3. 改善貨幣化。

此外，我們將根據 Netflix、迪士尼、育碧和 Spotify 等主要參與者的經驗，分析 AI 在娛樂行業中最常見的應用。 然後，我們將討論技術、趨勢以及用於各種娛樂領域（從音樂到遊戲）的特定工具。 讓我們開始！

人工智能如何用於娛樂：用例

根據 IBM 全球人工智能採用指數（2022 年），涵蓋全球各行各業的公司，人工智能目前最常用於 IT 和業務流程自動化、安全和威脅檢測、營銷和銷售以及業務分析或情報。

媒體和娛樂行業也不例外。 該行業的公司經常利用基於 AI 的工具，通過創建推薦系統、加速內容創建、開髮用於 CRM 目的的自定義聊天機器人、受眾分析和內容審核來幫助數字加速——尤其是在社交媒體中。 讓我們仔細看看這些應用程序中的每一個，看看哪些知名公司在使用它們。

基於人工智能的推薦系統

AI廣泛應用於YouTube、Netflix、Amazon Prime Video等娛樂平台，為用戶提供個性化推薦。 通過分析用戶偏好、瀏覽歷史和行為，人工智能算法可以推薦用戶可能喜歡的電影、電視節目、音樂、書籍和其他內容。

推薦系​​統收集用戶數據，分析他們的個人資料，瀏覽和查看歷史記錄，並識別行為的相似性和模式。 在機器學習算法的幫助下，這些系統從歷史數據中學習並創建可以預測用戶偏好的模型。 隨後，他們生成個性化推薦，並根據用戶反饋和交互不斷更新和改進。 隨著時間的推移，此反饋循環會提高建議的準確性和相關性。

Netflix 中的個性化推薦

Netflix 是全球領先的流媒體平台，它利用人工智能算法為其訂閱者提供個性化推薦。 通過分析用戶數據、觀看習慣和歷史偏好，Netflix 的推薦引擎會推薦適合個人口味的內容，從而提高用戶參與度和滿意度。

我們知道，有時會員在訪問該服務時會想到一些事情，因此我們提供了先進的搜索功能來為我們的會員提供合適的視頻。 這涉及處理來自不同設備（包括電視遙控器和語音控制）的多種語言和輸入機制的挑戰。 我們使用大量大規模運行的機器學習和推薦算法來推動我們的個性化和搜索體驗。

Netflix Research 的個性化和搜索

人工智能在娛樂行業的內容創作

商業中的人工智能也被用於內容創作任務，包括劇本創作、音樂生成和視覺效果創作。 基於 AI 的技術可以分析龐大的數據集並重新利用舊內容來生成新的故事、對話，甚至是完整的劇本。 他們還可以通過識別現有作品中觀察到的模式和風格來協助創作音樂。 此外，知名公司已經採用了人工智能驅動的視覺效果工具，可以自動增強或修改圖像和視頻。 讓我們探討一下哪些知名公司使用 AI 解決方案來生成和創建內容。

Ubisoft 的 AI 驅動程序內容生成

人工智能如何被遊戲行業用於娛樂？ Ubisoft 是一家領先的視頻遊戲開發商，它利用 AI 進行程序化內容生成 (PCG)。 PCG 算法分析大量數據，包括地圖、紋理和遊戲機制，以自動生成多樣化和動態的遊戲內容。 這種方法允許 Ubisoft 創建廣闊的遊戲世界，生成逼真的景觀，並在其中填充交互元素，同時減少內容創建所需的手動工作。 因此，育碧能夠提供身臨其境的遊戲體驗，以不斷發展的內容吸引玩家。

基於 AI 的算法在無人深空中生成逼真的虛擬世界

在遊戲行業，人工智能算法可以生成逼真的虛擬世界，用智能非玩家角色 (NPC) 填充它們，甚至可以創建程序化的敘事系統（即遊戲對玩家的行為做出反應的系統）。 AI 在娛樂行業中最令人印象深刻的用例之一是 Hello Games 的視頻遊戲“無人深空”，其中基於 AI 的算法自動創建了真實規模的完全不同的星系和行星。

在《無人深空》中，玩家將踏上太空探索之旅，穿越由數十億個星系組成的近乎無限的宇宙，每個星系又包含無數行星。 真正讓這款遊戲與眾不同的是，每個星球都有其獨特的環境、地形、植物群和動物群，都是在真實規模上按程序生成的。 這意味著遊戲的 AI 算法會在玩家探索的過程中即時創建整個宇宙，從而確保有無窮無盡的發現。

迪士尼的人工智能動畫和視覺效果

動畫和視覺效果先驅迪士尼也採用了企業人工智能來增強其創作過程。 隨著喬治盧卡斯 (ILM) 對皮克斯和工業光魔等公司的收購，迪士尼已將 AI 集成到其動畫和視覺效果 (VFX) 工作流程中。 AI 驅動的工具可幫助動畫師進行角色動畫、運動跟踪和渲染，從而優化製作時間和成本。 通過自動化動畫和 VFX 的某些方面，迪士尼可以專注於突破創意界限並為全球觀眾提供視覺上令人驚嘆的內容。

觀眾參與和廣告

人工智能技術使娛樂公司能夠更好地了解他們的觀眾並定制他們的內容。 自然語言處理 (NLP) 算法可以分析社交媒體趨勢、評論和情緒分析，以衡量公眾輿論和對特定電影、電視節目或事件的反應。 這些信息可用於改進營銷策略、開展有針對性的廣告活動以及通過社交媒體平台與觀眾實時互動。

人工智能驅動的廣告

廣告是人工智能在娛樂行業最常見的用途之一。 通過利用歷史數據，公司可以就個性化創意和吸引合適的受眾做出更明智的決策。 據 IBM 稱，人工智能相對於傳統廣告方法的主要優勢在於其機器學習能力以及對大數據和分析的利用。 首先，計算機算法根據相關歷史數據分析新的消費者信息並自動改進體驗。 其次，使用大數據的營銷人員可以監控他們的努力如何在不同渠道證明價值，並根據適當的研究樣本不斷優化他們的策略。

廣告和營銷中的人工智能是娛樂行業知名公司採用的常見做法。 例如，Disney+ 利用人工智能驅動的定向廣告向其訂閱者投放更相關的廣告。 通過利用用戶數據，包括人口統計、偏好和觀看習慣，人工智能算法可以識別特定的受眾群體，並根據他們的興趣投放量身定制的廣告。 這種有針對性的方法通過展示更有可能引起觀眾共鳴的廣告來增強廣告活動的有效性並改善用戶體驗。

情緒分析

人工智能如何用於娛樂以獲取觀眾的洞察力？ 情感分析是一種用於確定一段文本（例如社交媒體帖子、評論或新聞文章）中表達的情感或情緒的技術。 在媒體和娛樂行業，情緒分析對於理解公眾輿論、衡量觀眾反應和做出數據驅動的決策非常有價值。 例如，媒體和娛樂公司分析情緒以深入了解觀眾對其內容的反應。

通過監控社交媒體對話、評論和評論，他們可以識別趨勢、情緒變化和整體受眾滿意度。 情緒分析還可以幫助品牌監控和管理他們的在線聲譽。 通過分析各種平台的情緒，公司可以及早發現負面情緒並及時解決客戶的擔憂。 這種方法被廣泛使用，尤其是在各種離線和在線平台上運營的大型知名品牌。

使用 NLP 分析迪士尼樂園評論

迪士尼樂園採用情緒分析來監控來自社交媒體平台、評論網站和客戶調查的訪客的實時反饋。 這種方法讓他們能夠迅速識別正面和負面情緒，從而實現快速響應和解決。

情緒分析使迪士尼樂園還可以根據情緒和偏好對遊客進行細分。 通過將游客分為不同的群體，例如家庭、尋求刺激的人或迪士尼愛好者，迪士尼樂園可以為特定的受眾群體量身定制營銷活動、優惠和體驗。

這些只是 AI 如何在娛樂和媒體行業中使用的幾個例子。 該領域正在迅速發展，人工智能技術不斷重塑內容創建、分發和用戶體驗的各個方面。 現在，讓我們繼續討論媒體和娛樂領域使用的特定工具。

娛樂業中的人工智能：工具

人工智能正在通過提供自動化任務、簡化工作流程和釋放新的創意可能性的工具來改變娛樂業。 人工智能在這方面最常使用的娛樂領域包括劇本寫作和講故事、視頻編輯、後期製作、動畫、視覺效果、觀眾分析和推薦。

用於編劇和講故事的 AI 工具

Scriptbook 和 HyperWrite 等人工智能工具在編劇和講故事方面具有巨大的潛力。 Scriptbook 利用人工智能算法分析大量現有內容，並通過識別模式和結構生成連貫的敘述。 它為作家提供見解和建議，以簡化他們的工作並開啟講故事的新可能性。 另一方面，HyperWrite 提供了數百個迷你 AI 工具來生成副本、改進寫作並加快從想法到最終草案的工作流程。

視頻編輯和後期製作工具

在視頻編輯和後期製作方面，Adobe Sensei 和 Magisto 等人工智能工具正在產生重大影響。 集成到 Adob​​e Premiere Pro 中的 Adob​​e Sensei 使用 AI 算法分析視覺內容，實現自動視頻編輯功能，例如智能場景剪切檢測、顏色分級和內容感知填充。 它可以幫助編輯人員簡化工作流程並高效地獲得高質量的結果。 Magisto 是一個基於人工智能的視頻編輯平台，它通過分析鏡頭、選擇最佳鏡頭、應用濾鏡和添加音樂來自動化整個後期製作過程。 它同時滿足專業編輯和臨時用戶的需求，使更廣泛的受眾可以進行視頻編輯。

動畫和視覺效果工具

Autodesk 的 Maya with Bifrost 和 NVIDIA 基於 AI 的深度學習技術正在改變動畫和視覺效果。 通過利用 AI 算法，帶有 Bifrost 的 Maya 允許藝術家模擬複雜的效果，例如水、火和布料。 這些算法分析現實世界的物理並生成逼真的動畫，從而節省時間和資源。 NVIDIA 的深度學習技術，包括 GAN 和神經網絡，使藝術家能夠增強紋理、照明和合成，以更高的效率創造視覺上令人驚嘆的效果。

受眾分析和推薦工具

娛樂業嚴重依賴個性化的觀眾體驗來增強參與度並創造令人難忘的互動。 Canvs 和 Zefr 等人工智能驅動的工具提供了強大的受眾分析和推薦功能。 Canvs 利用 AI 分析社交媒體對話，為內容創作者和製作人提供有關受眾情緒和偏好的寶貴見解。 它可以幫助他們了解觀眾如何參與他們的內容並做出數據驅動的決策。

Amazon Personalize 是一種機器學習服務，可幫助企業提供個性化的客戶推薦。 它使用從用戶交互中收集的數據，根據用戶的喜好生成個性化推薦，例如電影、電視節目或音樂。

娛樂中的人工智能：未來的主要預測

人工智能徹底改變了各種娛樂領域的內容創建和製作方式。 從遊戲到音樂應用程序開發、電影和創意寫作，人工智能工具增強了創作過程並突破了可能的界限——讓內容創作者能夠以極快的速度探索新的藝術領域。

人工智能算法可以幫助產生想法和提供靈感。 他們還擅長自動執行重複性任務並提出提高生產力的建議，讓藝術家能夠專注於他們工作中更具創造性的方面。 此外，基於人工智能的推薦系統改進了個性化內容管理，使用戶能夠發現根據他們的喜好量身定制的新電影、音樂和書籍。 AI 分析大量數據和預測觀眾偏好的能力使內容創作者能夠提供更加迷人和引人入勝的娛樂體驗。 總的來說，娛樂中的 AI具有徹底改變行業並為觀眾提供前所未有的參與和享受的巨大潛力。

毫無疑問，在娛樂中使用人工智能會引發各種爭議和倫理爭論。 一個重要的擔憂圍繞著人工智能對就業市場的潛在影響，尤其是對創意專業人士。 隨著 AI 算法越來越擅長於生成音樂、藝術甚至劇本，關於人類創造力的未來以及藝術家和表演者的潛在替代的問題出現了。 深度造假技術使音頻和視頻操縱能夠創建真實但捏造的內容，其倫理影響也引發了對錯誤信息、隱私侵犯和媒體信任度下降的擔憂。

總的來說，將人工智能融入娛樂既帶來了令人興奮的可能性，也帶來了需要仔細考慮和監管的有爭議的問題。 在未來幾年，至關重要的是建立透明和負責任的框架，以解決隱私、偏見和負責任地使用 AI 生成內容等問題。 然後，娛樂業可以充分利用其潛力，通過利用 AI 進行創新和創造力，同時堅持道德標準，為全球觀眾提供引人入勝的沉浸式體驗。