馬斯克點(diǎn)贊！DeepMind神AI編劇，一句話生成幾萬(wàn)字劇本

之前這種想法可能只能停留在你的腦海中，而現(xiàn)在，一個(gè)「AI編劇大師」的出現(xiàn)，或許能讓你夢(mèng)想成真。

DeepMind近日發(fā)布了AI寫作模型Dramatron，可以生成人物描述，情節(jié)點(diǎn)，位置描述和對(duì)話。

這個(gè)想法是，人類作家將能夠?qū)ramatron提出的內(nèi)容編譯，編輯和重寫為適當(dāng)?shù)哪_本。把它想象成 ChatGPT，但輸出可以編輯成大片電影腳本。

來(lái)自Deepmind和斯坦福大學(xué)的研究人員團(tuán)隊(duì)可以使用它來(lái)為戲劇和電影創(chuàng)建連貫的劇本和劇本 - 從標(biāo)題到角色，故事情節(jié)，位置描述和對(duì)話。

使用Dramatron創(chuàng)作劇本，人們只需要在模型中輸入Log Line（故事的一句話摘要。之后，Dramatron就會(huì)自動(dòng)生成劇本標(biāo)題、人物以及場(chǎng)景設(shè)定、細(xì)節(jié)和對(duì)話。

消息一出，便引來(lái)社交網(wǎng)絡(luò)的狂歡。

連馬斯克也來(lái)強(qiáng)勢(shì)圍觀。

有人評(píng)論：「這是不是意味著我們?cè)僖膊挥弥荒芸捶碾娪傲?？?/span>

當(dāng)然，也有反對(duì)的聲音。LeCun就暗諷Dramatron之類的生成式語(yǔ)言模型只是將「胡編亂造」從bug變成了自家特色。

而網(wǎng)友則回復(fù)道，你這是純純的嫉妒。

「『胡編亂造』確實(shí)是它們的特色。這也是Galactica（Meta語(yǔ)言模型，上線三天就被罵到下架）想要做到的事情。我看你就是嫉妒MetaAI沒(méi)做到這一點(diǎn)?！?/span>

總結(jié)下來(lái)兩個(gè)字：別酸！

根據(jù)DeepMind官網(wǎng)的提示，用戶只需注冊(cè)O(shè)penAI的賬號(hào)即可使用。

聽(tīng)上去不難。這不，推特上已經(jīng)有人拿它嘗試寫劫匪片了。

網(wǎng)友Vlad Yashin給出的Log Line是：「在復(fù)雜的珠寶搶劫案失手之后，幸存的罪犯開(kāi)始懷疑團(tuán)伙內(nèi)部有警方線人?！?/span>

接著，該Dramatron上場(chǎng)表演了。

首先，它給出了標(biāo)題：《大劫案的崩墜》（The Heist's Downfall）

很有文采的標(biāo)題，得到了網(wǎng)友的認(rèn)可。

接著，Dramatron確定了故事主角：約翰·默多克（John Murdock），珠寶盜賊的頭目，一個(gè)聰明而經(jīng)驗(yàn)豐富的罪犯。

下一步是場(chǎng)景設(shè)置，對(duì)這個(gè)故事，Dramatron給出了四個(gè)場(chǎng)景：

? 約翰和團(tuán)隊(duì)計(jì)劃搶劫。

? 搶劫出錯(cuò)，約翰劫持人質(zhì)，他們自己設(shè)置路障。

? 發(fā)生槍戰(zhàn)，只有約翰和另外兩名罪犯幸存下來(lái)。

? 回到安全屋，約翰決定殺死幸存的盜賊伙伴。

接下來(lái)，Dramatron對(duì)場(chǎng)景細(xì)節(jié)進(jìn)行打磨：

? 珠寶店 - 狹小，狹窄的空間?？諝庵袕浡嘿F香水的味道，貨架上的商品閃閃發(fā)光。

? 安全屋 - 小型公寓，位于城鎮(zhèn)陰涼的地方，窗戶覆蓋著床單。

最后一步，也是重頭戲，Dramatron生成了人物間的對(duì)話。

第一場(chǎng)：

John：計(jì)劃是這樣，我們從后門進(jìn)入，解除警報(bào)，然后把珠寶裝到車上。

保安：嘿！你們不能去那里！

John：老實(shí)點(diǎn)！我們有槍！

保安：別開(kāi)槍！我沒(méi)有武器。

第二場(chǎng)：

John：該死！到底發(fā)生了什么？

Bert：我也不知道，一定是警報(bào)器響了。

John：可惡！大家保持冷靜，我們想辦法解決。

Bill：怎么辦？警察要來(lái)了！

John：我們用人質(zhì)作為路障。所有人聽(tīng)我指揮。

看看這情節(jié)，有模有樣的，緊張氛圍也是直接拉滿，不知道真拍出來(lái)會(huì)不會(huì)大賣。

實(shí)際上，關(guān)于DeepMind搞的這個(gè)AI劇作家Dramatron，相關(guān)論文預(yù)印本早在今年9月就已經(jīng)發(fā)布，DeepMind還在自家博客上宣傳了一波。

論文地址：

https://arxiv.org/pdf/2209.14958.pdf

論文四位作者中，有一位發(fā)文單位是斯坦福大學(xué)，但這項(xiàng)研究是他在DeepMind期間參與的。

Dramatron是一個(gè)使用大型語(yǔ)言模型的系統(tǒng)，通過(guò)「分層故事生成」的方法生成腳本和劇本。

Dramatron利用大型語(yǔ)言模型的優(yōu)勢(shì)，將精心設(shè)計(jì)的提示和提示鏈與結(jié)構(gòu)化生成相結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)整個(gè)劇本的長(zhǎng)距離連貫性。與之前的連續(xù)文本生成相比，Dramatron的劇本創(chuàng)作過(guò)程能讓故事更加連貫。

Dramatron的生成可以從一個(gè)用戶提供的戲劇主要沖突的摘要（稱為「日志線」）中產(chǎn)生整個(gè)劇本，劇本長(zhǎng)度可以高達(dá)幾萬(wàn)字。

根據(jù)輸入的日志線，Dramatron可以生成整個(gè)劇本，包括標(biāo)題、人物名單、故事情節(jié)（即帶有設(shè)置和節(jié)拍的場(chǎng)景摘要列表）、地點(diǎn)描述和對(duì)話。

用戶可以在分層生成的任何階段進(jìn)行干預(yù)和修改，輸入替代性生成，編輯和重寫輸出文本，或繼續(xù)文本生成。

Dramatron的分層連貫的故事生成，從日志線開(kāi)始，生成標(biāo)題和人物。

這樣，生成的人物角色被用作提示，在情節(jié)中生成一連串的場(chǎng)景摘要。隨后為每個(gè)獨(dú)特的地點(diǎn)生成描述。最后，這些元素都被結(jié)合起來(lái)，為每個(gè)場(chǎng)景生成對(duì)話。圖中的箭頭表示生成的文本如何被用來(lái)構(gòu)建提示，以便進(jìn)一步生成LLM文本。

我們的方法可以用于任何接受輸入提示的LLM，然后預(yù)測(cè)接下來(lái)會(huì)出現(xiàn)哪些標(biāo)記。

在2022年8月在埃德蒙頓舉辦的國(guó)際前沿戲劇節(jié)上，上映了Dramatron按照這個(gè)流程編寫的一系列劇本。

為了評(píng)估Dramatron的可用性和能力，研究人員沒(méi)有依靠網(wǎng)上的眾包注釋和非專家評(píng)審員的評(píng)價(jià)，而是讓15位專家參加了長(zhǎng)達(dá)兩小時(shí)的用戶會(huì)議，與Dramatron一起共同寫劇本。

來(lái)自戲劇和電影界的專家劇作家和編劇對(duì)Dramatron互動(dòng)式的共同創(chuàng)作過(guò)程提供了反饋，并對(duì)與創(chuàng)作成果提供了藝術(shù)意見(jiàn)和分析。

從DeepMind提供的專家修改意見(jiàn)反饋來(lái)看，有不少都是對(duì)場(chǎng)景和對(duì)話用詞細(xì)節(jié)的修正意見(jiàn)，主要是打磨場(chǎng)景和對(duì)話的敘事節(jié)奏，還有一些修改是處于規(guī)避侵權(quán)的需要。

上圖為語(yǔ)言模型的提示設(shè)置說(shuō)明，用戶或Dramatron生成的提示被連接到一個(gè)前綴，配以標(biāo)簽。對(duì)于不同的隨機(jī)種子，會(huì)產(chǎn)生幾個(gè)標(biāo)題輸出。

專家和專業(yè)編輯的總體反饋評(píng)價(jià)結(jié)果如何？可以看到，大部分專家評(píng)審還是給出了積極評(píng)價(jià)的。

比如，對(duì)Dramatron的交互式分層生成臺(tái)詞的夸獎(jiǎng)，其中不乏「有用」、「 獨(dú)一無(wú)二」、「驚喜」等字眼。

另外，對(duì)于AI寫的劇本的水準(zhǔn)，不少專家給出了高度評(píng)價(jià)，他們認(rèn)為劇本只要改一改，真的可以拍攝上映。

另外，專家Dramatron除了寫劇本之外的更多用途表示期待，比如可以作為一個(gè)對(duì)影視劇作家的啟發(fā)式工具，作者也可以從Dramatron生成的臺(tái)詞和場(chǎng)景構(gòu)思中吸取思路。

盡管目前在人類專家看來(lái)，AI寫的劇本還是存在一些不自然的缺陷和問(wèn)題。比如劇情過(guò)于直白，讓人很容易猜出，臺(tái)詞風(fēng)格有些刻板，有些臺(tái)詞充斥偏見(jiàn)，有時(shí)劇情會(huì)進(jìn)入邏輯循環(huán)跳不出來(lái)等等。

不過(guò)，有大語(yǔ)言模型這個(gè)寶庫(kù)，有全世界的劇作家和影視工作者的智慧做訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，說(shuō)不定以后的影視劇編劇究竟是人還是AI，大屏幕前我們很有可能分不出來(lái)了。

來(lái)源：新智元