把AI技術應用於偶像產業，會產生怎樣的神奇效果呢？跟著作者一起想象愛豆的另一番模樣吧！
降臨在AI時代的偶像元年
一個公認的說法是，2018年是中國的偶像產業元年。「土偶」和「土創」的火爆讓練習生、出道這些關鍵詞變得無比熟悉。
相比普遍意義上的明星，偶像產業和粉絲的聯繫要更加緊密：偶像能否出道，要看粉絲的Pick數量，出道后的專輯發行、演唱會等也需要粉絲的應援。
如果說普通明星的事業發展要綜合自身能力+行業認可+營銷+粉絲支持等等多種元素的話，偶像的事業發展對於粉絲支持的依賴程度要大很多。
舉例來講，像日本AKB這樣的女子偶像團體，明令禁止團員在團期間不可以戀愛，就是為了維護粉絲的心情。
相比普通明星，「偶像」在演技、歌舞甚至外貌上的要求都更低，但在「人設」上的要求卻很高。
主打鄰家風格的美少女在任何場合都不能穿得成熟性感，有大眾男友形象的小鮮肉一旦公布戀愛就會被反黑……所謂偶像是「販賣夢想」的職業，那麼粉絲就是做夢的人。
在這樣的產業規則下，看似完全沒有AI的立足之地。所謂販賣夢想，本身就是一種人性的遊戲。對於沒人味的AI來說，加入其中似乎有點強人所難。
不過把目光深入到偶像產業的細微角落後就會發現：其實適合AI發展的土壤，遠比想象中更加深厚。
我們可以把AI於偶像產業的作用分為兩方面，一方面是粉絲方，另一方是偶像方。
以後有AI替你愛TA
相比傳統意義上的「追星」，偶像產業中粉絲要做的事情簡直太多了。
就拿偶像練習生、創造101這樣的偶像選秀節目來說，粉絲們需要有組織、有規劃的在各個平台為自己Pick的偶像投票。
由於投票機制問題，粉絲不能把自己的全部所有票投給同一個人，粉絲們還要作為「外交官」，和其他家粉絲組織換票。
除了自己投票，粉絲還要四處向路人拉票。在這一過程中，就需要大量的創意、設計和文案工作。
最近爆紅的王菊拉票文案，就是粉絲智慧撬動偶像整體聲量的最好體現。同樣需要這些能力的，還有手幅、燈牌、人形立板等等應援物。
這一切還只是個開始，如果偶像出道了，後面還有一系列複雜的工作：偶像出行要組織接機、去拍戲要送統一的禮物、過生日了要承包廣告牌慶生、被黑子罵了要統一話術反黑控評……
總之，偶像產業中的粉絲們一直在靠愛發電，承擔著大量繁瑣細碎的工作。
作為偶像事業的重要支撐，很多大型粉絲站都與偶像經紀人有著密切聯繫，一方透露偶像的通告行程，另一方去組織線上線下的應援、控評、物料製作等等。
也就是說，在偶像產業中，粉絲們至少承擔了「免費水軍」和「周邊設計師」兩個工種。
這兩點，都是AI擅長完成的工作。
首先在免費水軍上，粉絲們需要做的是出具統一話術的文案，同時又要有不同的風格：有時偽裝成路人，有時又要編成時下流行的「土味順口溜」。
這些工作如果由人類完成，效率會非常低下。
此前爆出的用Yelp上的點評信息訓練循環神經網路，得出可以生成餐廳點評的文本生成模型，在這裡就能起到很大作用。
循環神經網路擁有小數據訓練優勢，只要千條左右的文本信息就可以完成訓練。
也就是說，文本生成模型可以頻繁的進行更新，緊跟當下的互聯網流行話術趨勢。不論是土味順口溜，還是未來可能出現的XX體，甚至可能通過粉絲們的時尚話術幫偶像帶一波熱度。
在周邊設計上，其實應援海報、燈牌這些物料都具有極高的重複性和標準化特徵，與其讓不專業的粉絲自己動手設計，還不如利用起淘寶魯班那樣的製圖機器人。
同時在偶像產業文化中還有「應援色」這一說法，比如EXO的應援色是銀白色，粉絲們製作的物料大多也會應用上這一顏色。這其中的目的是通過統一的視覺方案來增強周邊物料的辨識度。
想要做到這一點，AI可遠超於人類。
通過統一的訓練，利用神經風格遷移模型甚至可以在幾分鐘之內把上千張設計作品都變換成統一的風格——素描風、油畫風、卡通風。改善了原來設計工作被分攤到粉絲頭上，導致設計風格不統一的情況。
高效寵粉？人臉替換和聲音生產了解一下
在偶像產業中，粉絲和偶像之間的關係是相互的。除了粉絲給予偶像支持以外，偶像也會格外在意粉絲的感受和需求。所以在一個偶像值不值得粉的評判中，才會有「寵粉」這一指標。
偶像「寵粉」的方式有很多種，比如突然現身在粉絲群聊上兩句，比如在氣溫變化時發微博提醒粉絲要添衣減衣……
總之在偶像產業中，粉絲和偶像之間需要的並不是高高在上的崇拜，而是一種精神上的陪伴和慰藉。而在陪伴這件事上，AI也可以幫上很多忙。
目前看來，知識圖譜和圖像生成能力的發展，正讓偶像和粉絲之間的陪伴關懷更加個性化和私人化。
在加拿大蒙特利爾大學的人工智慧實驗室里，誕生了一家名叫Lyrebird企業，這家企業推出的Lyrebird.ai可以利用神經網路抓取人說話時的關鍵特徵，例如音色、音調、停頓習慣等等。只需要一分鐘的語料資料，就可以完美模仿聲音。
也就是說，以後在各種智能音箱里應答人聲都可以換成偶像的聲音。粉絲不再需要每天抱著手機蹲守偶像的微博，而可以獨享偶像對自己一個人的告白。
如果僅有聲音還不夠的話，面部交換工具FakeApp也可以通過照片和動態視頻，重建人臉運動軌跡和模型，完美重現一個人說話時的表情神態。
偶像的告白將不再是語音，而是一段活靈活現、獨家定製的視頻。
總之，人工智慧強大的學習和模仿能力，正在讓真人形象有了被複制和繁殖的可能。語音生成、微表情識別等等技術的發展讓語音和視頻可以以假亂真。
只要有了完善的個人IP授權機制，把偶像的視頻、音頻當做周邊批量生產，並且適用個人粉絲進行內容上的變化並不是夢想。
誰能做到上第一個吃AI+偶像螃蟹的人？
其實AI技術和偶像產業結合的難點，並不在於偶像產業缺乏可以被AI技術提升的空間，而是在於偶像產業缺乏技術引入機制。
偶像產業本身就是以中日韓這幾個東亞國家為主流。相比歐美強大的影視特效技術，東亞地區娛樂產業的技術含量要低得多。尤其在中國，很多偶像公司前身甚至是網路主播公會。
在另一端的粉絲經濟上更是如此，大部分粉絲站、後援會是憑著一腔熱血民間自發性組織，連明確的分工都沒有，就更不可能有接入技術的能力和可能。
而人工智慧恰恰是一項成本極高、門檻也極高的技術，雙方即使存在契合點，卻缺乏連接點。
想要獲得偶像產業和AI技術之間的連接點，最起碼有這幾項前提：
- 擁有偶像IP，作為應用一切技術的前提
- 有強大的粉絲聚集能力，可以讓粉絲方和偶像方的AI工具快速投入應用
- 有技術能力，或者足夠採買技術的資金
如此看來，能迸發出AI+偶像能力的企業很可能出現在以下兩類中：
第一類，是較為成熟的經紀公司。
這類企業擁有大量偶像IP，在長期的運營中也形成了和粉絲組織的親密關係，當然也缺不了雄厚的經濟實力來採買技術。
之前就有消息傳出，韓國SM公司、中國的SNH都與一家名為ObEN的AI技術企業合作，要推出旗下藝人的AI形象。
第二類，是和娛樂產業距離較近的科技巨頭。
這些企業既有技術基礎，又可以通過網綜、網劇等方式收攬偶像IP。
最近騰訊、愛奇藝等企業都在布局doki、泡泡圈這樣的粉絲社交平台，顯然是希望把整條偶像產業鏈都整合在一起。
這樣一來，這些科技企業的技術能量或許也可以有的放矢的向偶像產業釋放。
總之，偶像產業本身就具有AI化的潛力，如今也獲得了AI化的能力。
恐怕不久之後，再在某條視頻中看到你心愛的愛豆時，在激動之前恐怕先要懷疑一下這是不是AI的產物了。