法国最大的广告与传播集团阳狮在失去麦当劳订单后，就决定建立一个包含有关旗下所有员工信息和项目信息的数据库，开发名为Marcel的人工智能助理平台，帮助创意人员寻找到最适合自己的项目。
在创意和文案确定后，接下来就是实际操作了。人工审核文案后，我们可以用核心组件和其他应用将AI发现和创作的“热点”进行再创作，并将机器识别出的“热门场景”作为投放点。
投放场景确定后，我们还需要选择投放形式。通过算法，我们可以对海量热点事件进行数据结构化处理，让炒作内容有更多的呈现方法，包括长文、图片或者是视频。AI可以根据宣传方的传播需求设置不同的形态种植到炒作内容本身上去，真正完成宣传方与内容的无缝对接。
日本麦肯就推出了人工智能创意总监AI-CD ß，这位“总监”就是建立在对文字、图像、视频等形式的广告的理解之上，基于深度学习学会优秀作品的风格特征，继而再利用神经风格迁移一类的算法把客户的资料、要求等与创作内容相对应。
无疑，利用AI的机器学习和算法能够挖掘热点新闻中最具商业价值的信息，通过建立内容和用户情感之间的关联性进而优化内容投放逻辑，大大加强用户记忆。
与此同时，还可以针对性地为流量平台、内容提供方创造内容库存，方便下次“炒作”时再次调用，更有甚者，还可以利用以前的数据，在宣传对象发生新闻时自动“联想”，顺理成章的“推一把”。
蹭热点的AI难有“节操”
炒作AI的一条龙服务很是让人心动，但利用人工智能来操作真得是百利而无一害吗？炒作虽然不是个坏事，但总有宣传团队“无下限”，为了博一时的出位，炒作手段十分恶俗。人尚且如此，更何况被人所控制的机器呢？
目前，在娱乐圈的宣传造势以及舆情监测上，已经有了AI元素的加盟，比如利用AI的海量数据，通过人物发言特征、上网行为、人物关联等自动描绘出网民的人物画像，包括人物身份、性格、行为习惯等。
阿里云在16年就基于机器学习、人工智能和大数据的技术，给某舆情交互平台提供支持，通过关键词过滤和筛选以及打标，帮助舆情使用者更精准地把握舆情要点和实时处理时间。
但是，AI对用户数据的“智能挖掘”很容易游走在有违公平的边缘。比如说，宣传方能够根据一个人的社交习惯和社交能力的计算，对某个人进行针对的、精密的“宣传歧视”。同样的宣传，长期“八卦”的九零后可能会遇到更加高明的炒作手段。
2016 年美国大选期间，一家叫剑桥分析（Cambridge Analytica）的公司就分析了潜在选民的心理特征，针对性地投放付费政治广告。而这就导致了很多虚假的消息在特定人群中能够迅速传播、增加曝光，并潜移默化地影响人们的价值判断。
更可怕的是，娱乐圈是一个资本纵横的圈子，在这个充满着名利的环境中，连艺术都染上了铜臭味，文人艺人都变成了敛财者。AI能够不媚俗于金钱吗？恐怕很难。现在的影视宣传就已经在资本的裹挟中了，而未来的AI宣发，我们并不想看到它将我们的文艺作品绑在数据偏见和资本操纵中。
此外，AI是没有人的是非观的，它的一切判断标准都来源于人类给予的数据。今年 4 月，麻省理工学院媒体实验室（The MIT Media Lab）就使用了暗黑系内容来训练AI，最终将其打造成了全球首个精神变态的人工智能。这也正好应和了一句话——garbage in, garbage out。
在炒作AI上也是如此，如果单纯以“博人气”为出发点，用有偏差的数据来训练人工智能，而不设置其他附加条件，必然会对AI这个工具造成显著影响。而最令人担忧的是，这类机器系统有很大的可能会出现，毕竟娱乐圈里也不乏想要赚一波“快钱”的人。
结论：
回想起当年《我不是潘金莲》上映的那段时间，从上映前范冰冰被高校劝离现场，到换档疑因过审问题，最终到首映当天冯小刚因为排片“撕逼”万达。
这种凡事吵一架的模式，究竟是真矫情还是真委屈，外人难以评判，不过有一个点倒是能看出来——《手机2》的话题性应该不会亚于《我不是潘金莲》了。
效果不错的“小钢炮模式”，应不应该让AI学一学呢？
[完]
智能相对论（微信id:aixdlun）：深挖人工智能这口井，评出咸淡，讲出黑白，道出vb深浅。重点关注领域：AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。
