真正的藝術家（第3/4頁）

通過探測每個人臉上由皮下血管收縮和擴張引起的細微變化，計算機監視著觀眾的血壓、脈搏和興奮度。

還有算法跟蹤每張臉上的表情：微笑、大笑、哭泣、渴望、惱怒、厭惡、生氣或者僅僅是無聊和漠然。測量臉上特定關鍵點——嘴角、眼睛和眉梢——移動的程度，軟件能夠做出細致的區分，比如是出於喜愛而笑還是因為好玩兒而笑。

實時收集的數據能夠針對電影的每一幀形成圖像，展示出觀眾觀影過程的情感曲線。

“所以，你能通過試映把電影調整得比其他公司更好一點。這就是你的秘密？”

帕拉頓搖搖頭：“大薩米是電影制作史上最偉大的導演，它不僅僅是做出調整。”

旗語公司的地下室有一套超過7000個處理器的計算系統，所謂的“大薩米”就在其中——薩米（Semi）是“符號學（semiotics）”或“語義學（semantics）”的縮寫，不過沒人確定是哪一個。大薩米就是算法，旗語公司真正的秘密。

每天，大薩米都為高概念電影創造故事內核。它從數據庫中隨機挑出看似不和諧的想法：牛仔和恐龍、“二戰”戰術在太空實施、火星背景的潛艇電影，或者兔子和灰狗主演的愛情喜劇。

在不成熟的藝術家手中，這些想法都會無疾而終，可是大薩米基於旗語公司的數據記錄，獲得每種類型中熱門電影的情感曲線，把它們當作自己的模板。

有了高概念故事內核，大薩米使用經典影片數據庫中更隨機的元素，輔以從網絡搜索統計中收集的時代思潮流行基因，創作出粗略的故事情節，然後在此基礎上，加入囤積的人物對話，制作出初版的影片給試映觀眾播放。

最初的嘗試通常非常荒謬可笑，觀眾的情感曲線也千差萬別，離題萬裏。不過對大薩米來說，這不是什麽大問題。

微調觀眾反應使曲線符合預期只是優化的問題，計算機特別擅長。

大薩米把藝術變成了工程。

就比如說，10分鐘內的敘事節奏應該產生一瞬間的心酸，假如英雄拯救一窩小恐龍無法達到效果，大薩米就會把情節替換成拯救毛茸茸的小水獺，在下次試映時觀察情感曲線是否離目標更近。

再比如說，第一幕結束時的笑話要讓觀眾進入一種特別的情緒。如果根據經典台詞的改編不起作用，大薩米就會引用流行文化，加入一個真實的笑話，或者換成即興音樂表演——其中一些選擇，人類導演根本都不會考慮，但是大薩米沒有偏見和禁忌，它嘗試所有選擇，僅僅根據結果選出最好的一個。

大薩米刻畫演員、搭建片場、設計鏡頭、發明道具、精煉對話、創作配樂並打造特效——當然都是以數字的形式完成。它把這一切都當作操控情感曲線的手段。素材人物變得鮮活，模式化的對話變得感情豐富，一部藝術作品從隨機噪聲中展露出來。平均來說，經過1萬次叠代，大薩米會從觀眾那裏獲得想要的情感曲線。

大薩米不用劇本和情節圖板，也不考慮主題、象征、致敬和電影研究講義裏出現的其他詞匯，它不抱怨跟虛擬演員在虛擬布景中工作，因為它沒有別的方式。它只是評估每次試映，觀察情感曲線在哪裏還偏離目標，進行大的調整或小修小補，然後再進行測試。大薩米不思考，沒有夾帶私人想法，沒有個人歷史，也沒有癡迷敘事或非得把執念塞進電影不可。

大薩米還真是最完美的導演，它唯一掛念的是創作出像瑞士手表一樣精心打造的作品，領著觀眾沿精密的情感曲線前行，確保他們在恰當的時候哭和笑。他們離開劇場，會把電影口口相傳，贊不絕口，這是唯一屢試不爽的市場營銷方式，總是能穿透大家的廣告過濾器。

大薩米創造了完美的電影。

“那麽我還能做什麽？”索菲婭問。她感到臉上潮紅、心跳加速。她懷疑放映室裏是否有攝像機對著她分析。“你做什麽？聽起來這裏似乎只有大薩米負責創意。”

“啊，你當然是做一名試映觀眾啦。”帕拉頓說，“這不是很明顯嗎？我們不能泄露秘密，而大薩米需要觀眾協助它完成工作。”

“你們就在這兒整天坐著看電影？從大街上隨便找個人都能幹。”

“不，不行。”帕拉頓說，“我們確實需要一些非藝術家作為觀眾，免得作品曲高和寡。但我們更需要品味出眾的人。我們有些人更了解電影史，對共情有更細膩的感知，更廣闊的情感範圍，對於細節更敏銳的眼睛和耳朵，更深的感觸——大薩米需要我們的反饋來跳出窠臼和避免爛俗喜劇、無病呻吟和表面的宣泄。你已經發現，試映觀眾的組成決定了大薩米創作的上限。”