AI寫劇本炸場戲劇節(jié)！DeepMind出品，馬斯克看了直夸，網(wǎng)友看到接口悟了

羿閣 2022-12-10 14:18:28 來源：量子位

羿閣 蕭簫 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

OpenAI的ChatGPT大火后，DeepMind終于也坐不住了！

這次，他們推出一款名為“Dramatron”的新AI，用上它人人都可以變身編劇或作家。

只需給出一句話大綱，Dramatron就能生成包括標(biāo)題、角色列表、情節(jié)、場景描述和對(duì)話的完整電影or戲劇腳本，且連貫性極強(qiáng)。

放出試玩版前，DeepMind先特意請來了15位戲劇和電影業(yè)的“行內(nèi)人”嘗鮮評(píng)估。

其中五位編劇與Dramatron共同創(chuàng)作的劇本，今年8月已在北美最大的戲劇節(jié)——埃德蒙頓國際邊緣戲劇節(jié)上進(jìn)行了首演，收獲了不少好評(píng)。

現(xiàn)在，DeepMind正式po出了這個(gè)“編劇AI”的試玩版，立刻在社交媒體上爆火：

有網(wǎng)友回憶起了自己看過的AI編?。哼@非常有趣，我還想再多看看。

還有網(wǎng)友聯(lián)想起了最近爆火的ChatGPT，表示它看起來比前者更擅長處理“長篇小作文”：

就連馬斯克也忍不住前來圍觀：

有意思的是，在一片轉(zhuǎn)發(fā)點(diǎn)贊中，出現(xiàn)了OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人：

這是怎么回事？

很快有眼尖的網(wǎng)友發(fā)現(xiàn)了華點(diǎn)：要想試玩Dramatron，竟然得先擁有GPT-3的使用權(quán)限！

（沒錯(cuò)，就是OpenAI賬號(hào)，之前為了ChatGPT注冊的小伙伴們有福了！）

那么這只神奇的“巨頭聯(lián)動(dòng)AI”，實(shí)際試玩效果究竟怎么樣？

生成劇本效果究竟如何？

為了搞清Dramatron生成戲劇/電影劇本是不是真這么絲滑，我們先替大家試了試。

寫劇本的第一步是生成標(biāo)題，由玩家先給出一個(gè)“一句話大綱”（log line），Dramatron會(huì)在此基礎(chǔ)上自己總結(jié)發(fā)揮。

如果你對(duì)它生成的標(biāo)題不滿意，可以反復(fù)嘗試，直到滿意為止。

以“詹姆斯在自家后院井里發(fā)現(xiàn)了山姆的鬼魂”為例，Dramatron給出的標(biāo)題是《鬼井的詛咒》，嗯，是有點(diǎn)文學(xué)性在身上的。

第二步，Dramatron會(huì)繼續(xù)給出故事中會(huì)出現(xiàn)的主要角色，包括主角詹姆斯、旅行到一半突然失蹤的山姆、鬼怪、時(shí)光流逝者和朋友約翰。

第三步生成的是故事中的4個(gè)主要情節(jié)，包括發(fā)生地點(diǎn)和故事梗概。

Dramatron也是腦洞大開，先是讓詹姆斯被一只小動(dòng)物帶著，發(fā)現(xiàn)了一口異常的井（愛麗絲夢游仙境？），然后他發(fā)現(xiàn)，井里竟然有一個(gè)神秘的藏寶箱。

為了尋找并救出失蹤的山姆，詹姆斯去往幻影洞開啟了冒險(xiǎn)之旅，最后勝利歸來，是一類典型的英雄踏上旅途的故事。

第四步，Dramatron又為每個(gè)場景提供了具體的細(xì)節(jié)描寫，已經(jīng)有冒險(xiǎn)氣息內(nèi)味了：

最后，集齊人物、故事梗概、場景描寫后，Dramatron就開始分批次生成人物對(duì)話，還有貼心的標(biāo)注“幕外音”等，是演員直接拿來就能用的程度。

別看對(duì)話是分批生成的，讀起來完全不影響故事的連貫性。

值得一提是，如果你對(duì)Dramatron生成的結(jié)果有異議，上述的每個(gè)步驟都可以反復(fù)嘗試，直到生成滿意的結(jié)果為止，甚至還可以手動(dòng)進(jìn)行調(diào)整。

一切都搞定后，就可以點(diǎn)擊下載得到一個(gè)完整的劇本。

除了熱血的冒險(xiǎn)故事，許多網(wǎng)友們也曬出了自己用Dramatron生成的劇本。

有人生成了“托馬斯前往火星和要?dú)缡澜绲耐庑侨俗鲬?zhàn)”的星際劇本。

還有網(wǎng)友給出的大綱是“桃太郎去消滅食人魔”，畫風(fēng)瞬間變成恐怖片。

所以，這個(gè)神奇的Dramatron究竟是怎么打造的？

大模型化身“打工人”

Dramatron是一個(gè)利用大語言模型幫助自己編寫戲劇or電影劇本的系統(tǒng)。

沒錯(cuò)，雖然大語言模型如GPT-3已經(jīng)能生成不少有意思的文本，但用來創(chuàng)作長篇文學(xué)效果并不好，不是寫到一半跑題了，就是前后文沒啥邏輯。

既然如此，不如讓大語言模型化身一個(gè)“打工人”，用Dramatron來指揮它生成什么內(nèi)容。

具體來說，Dramatron會(huì)利用有邏輯的提示詞鏈（prompt chaining），分層次地應(yīng)用大語言模型生成結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)纳舷挛?，讓劇本中的?biāo)題、人物、故事節(jié)奏、地點(diǎn)描述和對(duì)話讀起來更連貫。

具體來說，它會(huì)基于對(duì)一句話大綱（log line）的語義理解，來生成包括標(biāo)題（title）、角色（characters）、情節(jié)（plot）、場景&對(duì)話在內(nèi)的故事細(xì)節(jié)。

例如，利用一句話大綱生成角色后，又會(huì)影響到場景對(duì)話和后續(xù)情節(jié)的生成：

至于Dramatron編撰的大綱情節(jié)邏輯從何而來？

AI研究人員們仔細(xì)學(xué)習(xí)了一下戲?。娪埃┐缶V的普遍寫法，主要有兩種類型，包括“起始-上升-沖突-結(jié)尾”以及“英雄之旅”：

準(zhǔn)備充分后，就可以用提示詞指揮大語言模型生成內(nèi)容了：

如此一來，小說大綱就具備了非常嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓羌?，基于此進(jìn)行創(chuàng)作的大語言模型再怎么“腦洞大開”，也不可能跳出這個(gè)邏輯。

在論文中，DeepMind聲稱他們用到的大語言模型是自家的Chinchilla。

這是一個(gè)700億參數(shù)的大語言模型，但大小只有DeepMind的另一個(gè)大語言模型Gopher（2800億參數(shù)）的四分之一。

經(jīng)過1.4T數(shù)據(jù)（是Gopher的四倍，來源維基百科、各種小說等）的“洗禮”后，Chinchilla卻在語義理解、語言建模等一眾任務(wù)上表現(xiàn)出了比Gopher更好的效果。

也就是說，用Dramatron指導(dǎo)Chinchilla就能生成非常不錯(cuò)的劇本。

畢竟是個(gè)輔助編劇的AI工具，自然需要讓專業(yè)編劇來點(diǎn)評(píng)點(diǎn)評(píng)。

研究人員請來15位戲劇和電影行業(yè)的“業(yè)內(nèi)人士”試用Dramatron，并記錄下他們使用AI的感受。

具體來看，有77%的“業(yè)內(nèi)人士”享受和AI一起創(chuàng)作的過程，69%的人認(rèn)為這種體驗(yàn)非常獨(dú)特，84%的人認(rèn)為它是有幫助的：

所以編劇究竟覺得Dramatron對(duì)哪個(gè)環(huán)節(jié)最有幫助呢？

研究人員將Dramatron生成的原版內(nèi)容，與編劇修改后的“精修版”內(nèi)容進(jìn)行了對(duì)比，探討編劇們會(huì)在哪個(gè)部分進(jìn)行大改。

結(jié)果顯示，編劇對(duì)情節(jié)大綱的改動(dòng)是最少的，反而更傾向于在人物角色描述和場景構(gòu)建上進(jìn)行改動(dòng)。

但編輯們也有顧慮的地方，畢竟大語言模型Chinchilla也是在大量文本數(shù)據(jù)集上生成的，實(shí)際使用時(shí)可能存在“吐出原材料”，也就是抄襲的問題，所以，使用生成材料前還是要先check一下。

此外，與ChatGPT不同的是，由于生成的是創(chuàng)作類文章，Dramatron沒有額外對(duì)詞語和道德倫理進(jìn)行調(diào)試。

如果對(duì)此有所擔(dān)心，谷歌還貼心推薦了自家的Perspective API，檢查生成的內(nèi)容是否含“黃賭毒”。

One More Thing

有意思的是，DeepMind雖然在論文中聲稱用了自家的Chinchilla模型，但這次給出的試玩窗口，卻要求用OpenAI的賬號(hào)進(jìn)入。

顯然這次試玩背后的大語言模型，還是用了OpenAI家的GPT-3。

如果想對(duì)Dramatron做更精細(xì)的調(diào)試，還可以用Colab試試，這里可以看到，大伙兒甚至能挑選想用的GPT-3“型號(hào)”：

有網(wǎng)友做了張梗圖調(diào)侃DeepMind：

所以，你想試試這個(gè)編劇AI了嗎？快一起出個(gè)霸道總裁開頭，檢驗(yàn)一下有沒有靈魂吧~