di Simone Cosimi

Chissà: forse se avessero avuto a disposizione ScriptBook i produttori dell’epic colossal cinese “Asura” avrebbero evitato uno dei più fragorosi flop cinematografici della storia. La pellicola, costata circa 750 milioni di yuan (l’equivalente di 112 milioni di dollari), ha ricavato soltanto 50 milioni di yuan dal suo weekend di debutto nelle sale della Cina ed è stata immediatamente ritirata dai cinema. Un destino toccato a molti altri titoli nel corso del tempo, da quello d’animazione “Sinbad” a “John Carter” passando per “King Arthur-La leggenda della spada” e molti altri.

Allargando lo sguardo, se un colosso come Sony Pictures avesse avuto a disposizione gli algoritmi mossi dall’intelligenza artificiale di ScriptBook avrebbe risparmiato una fortuna solo evitando gli insuccessi da botteghino fra 2015 e 2017. Nadira Azermai, la fondatrice di questo ambizioso software che analizza i film, ha svelato durante un festival di qualche settimana fa i risultati di un sorprendente esperimento: setacciando le sceneggiature della major cinematografica il suo sistema è stato in grado di identificare retroattivamente 22 clamorose delusioni in sala (film costati troppo che hanno incassato pochissimo o del tutto ignorati dal pubblico) su 32 titoli in rosso firmati appunto Sony in quel triennio. Una fase in cui la casa nippostatunitense ha sfornato per 62 pellicole.

Se Sony avesse sfruttato il nostro sistema si sarebbe risparmiata 22 film finanziariamente fallimentari” ha detto la fondatrice. E in fondo quando una pellicola non coglie la sfida del botteghino significa che non ha convinto il pubblico. Anche se la strada al recupero in chiave cult è sempre aperta. Per molti, infatti, ScriptBook e altri simili sistemi di big data mining e machine learning potrebbero avere il (nefasto) potenziale di impedire alla radice la produzione di una significativa parte dei film messi ogni anno in cantiere, facendo fuori alcuni ruoli dell’indotto di settore e soprattutto facendo risparmiare agli studi e ai produttori i soldi che spendono per effettuare test, “sentiment analysis”, sondaggi, ricerche di mercato e focus group per l’individuazione del target.

Come sempre, è probabile che la verità si trovi nel mezzo: ScriptBook potrà in realtà diventare un importante tassello integrativo al lungo e spesso complesso lavoro di studio che precede la lavorazione vera e propria di un film. Influenzando magari il modo in cui si scrive una storia in virtù del lavoro di “text mining”. Ma soprattutto potrà diventare uno dei primi sistemi operativi a dimostrare la fusione fra intelligenze umane, algoritmi “critici” e modelli predittivi, cioè a inaugurare il lavoro dell’AI anche in ambiti più strettamente creativi fino a oggi ritenuti parzialmente indenni da queste applicazioni. Con ricca soddisfazione al box office.

Ma come funziona ScriptBook? Fondata tre anni fa ad Anversa, in Belgio, la startup ha messo a punto uno strumento che analizza nel dettaglio le sceneggiature e fornisce in cambio una serie di precise previsioni finanziarie in termini di potenzialità d’incasso. Riesce insomma a predire il flop o il successo di un titolo. “La nostra missione è rivoluzionare il business dello storytelling utilizzando l’intelligenza artificiale per aiutare produttori, distributori e agenti di vendita a limitare i rischi”, come spiega Azermai. Il sistema è in realtà già operativo, anche in virtù di un corposo finanziamento da quasi un milione e mezzo di dollari raccolto un paio di anni fa, e si basa su un sistema cloud.

Lo sceneggiatore carica un file pdf contenente la sceneggiatura del suo film, che magari ritiene potrà essere il più grande successo di tutti i tempi (il cinema non è forse l’industria dei sogni? I primi a sognare sono proprio quelli che ci lavorano). Cinque minuti dopo, non c’è troppo da aspettare per prevedere il futuro, l’utente riceve una minuziosa analisi del progetto che, fra gli altri elementi, include il rating Mpaa, cioè la collocazione sulla scala introdotta nel 1968 negli Stati Uniti che determina l’appropriatezza o meno di un titolo per i minori, l’analisi dei personaggi, l’individuazione di protagonisti e antagonisti, perfino le emozioni di ogni personaggio. Ma, al netto dell’aspetto legato alla storia, è appunto quello economico che lascia sbalorditi: Scriptbook fornisce anche un’audience bersaglio includendo genere ed elementi di massima per individuare il target più in linea e, soprattutto, dà il suo giudizio sugli incassi al box office.

Ma come si riesce a ottenere queste informazioni? Il software, già allenato – e continua ogni volta che analizza una sceneggiatura – confronta le sceneggiature fornitegli con uno sterminato database, basato più o meno su 6.500 documenti esistenti, come ha svelato il data scientist Michiel Rulens. E, come in tutti i sistemi di machine learning, si raffina ogni analisi che compie. Arricchendo le sue abilità a velocità disarmanti. Non solo produttori e registi. Anche i distributori potranno avvantaggiarsi dei poteri di ScriptBook: “Si prendono un sacco di rischi quando acquistano i diritti per più territori – aggiunge Rulens – adesso si basano su decisioni il più delle volte soggettive, leggendo la sceneggiatura e andando a fiuto. Noi intendiamo mitigare questi rischi aggiungendo parametri oggettivi che possano supportarli in queste scelte”. L’esperienza non conta più nulla quindi? Al contrario, risponde l’esperto, “l’esperienza significa molto ma è importante tornare alla concretezza delle metriche”. Anche in ambiti che sembrerebbero più fluidi e sfuggenti come la fantasia del cinema.

Ma funziona? Secondo ScriptBook, i film a cui il sistema dà luce verde raccolgono un tasso di successo dell’84%. Piuttosto confortante e, soprattutto, tre volte superiore alla precisione delle previsioni umane. In fondo, questa intelligenza artificiale può essere interpretata anche come un sistema di validazione delle decisioni già prese oppure, sfruttando i diversi parametri nei quali può spacchettare una sceneggiatura, tentare di bilanciare e “correggere” una sceneggiatura. Magari lavorando per darle maggiore parità di genere in termini di personaggi rappresentati o per adattarne stili e toni anche a un pubblico più giovane. Insomma, l’intelligenza artificiale può innescare un processo di elaborazione che mescola creatività umana e oggettività delle macchine. Resta da vedere, ovviamente, se questo sarà in grado di produrre film migliori, per quanto possa significare.

Il sistema può infatti fornire misurazioni incredibili. Per esempio, elementi di dettaglio come quanti dialoghi si svolgano fra due uomini e quanti fra due donne, o quanti misti. Oppure i temi delle conversazioni. Nulla è perfetto, neanche ScriptBook che in qualche situazione di grandi successi ha fornito stime più basse. Forse gli manca l’elemento del passaparola e, come dire, l’effetto a catena che si sviluppa quando una pellicola finisce davvero nell’immaginario del pubblico di mezzo mondo dopo aver magari vinto premi importanti come gli Oscar. Contribuendo a farne schizzare gli incassi.

Dunque la tecnologia ucciderà la creatività? Per niente, dice Azamai. “L’intelligenza artificiale farà semplicemente fuori i film che seguono certe formule ed è efficace nell’individuare film artisticamente importanti che realizzeranno buoni risultati finanziari”.