文|羿阁 萧箫 发自 凹非寺
源|量子位
OpenAI的ChatGPT大火后,DeepMind终于也坐不住了!
这次,他们推出一款名为“Dramatron”的新AI,用上它人人都可以变身编剧或作家。
只需给出一句话大纲,Dramatron就能生成包括标题、角色列表、情节、场景描述和对话的完整电影or戏剧脚本,且连贯性极强。
放出试玩版前,DeepMind先特意请来了15位戏剧和电影业的“行内人”尝鲜评估。
其中五位编剧与Dramatron共同创作的剧本,今年8月已在北美最大的戏剧节——埃德蒙顿国际边缘戏剧节上进行了首演,收获了不少好评。
现在,DeepMind正式po出了这个“编剧AI”的试玩版,立刻在社交媒体上爆火:
有网友回忆起了自己看过的AI编剧:这非常有趣,我还想再多看看。
还有网友联想起了最近爆火的ChatGPT,表示它看起来比前者更擅长处理“长篇小作文”:
就连马斯克也忍不住前来围观:
有意思的是,在一片转发点赞中,出现了OpenAI联合创始人:
这是怎么回事?
很快有眼尖的网友发现了华点:要想试玩Dramatron,竟然得先拥有GPT-3的使用权限!
(没错,就是OpenAI账号,之前为了ChatGPT注册的小伙伴们有福了!)
那么这只神奇的“巨头联动AI”,实际试玩效果究竟怎么样?
生成剧本效果究竟如何?
为了搞清Dramatron生成戏剧/电影剧本是不是真这么丝滑,我们先替大家试了试。
写剧本的第一步是生成标题,由玩家先给出一个“一句话大纲”(log line),Dramatron会在此基础上自己总结发挥。
如果你对它生成的标题不满意,可以反复尝试,直到满意为止。
以“詹姆斯在自家后院井里发现了山姆的鬼魂”为例,Dramatron给出的标题是《鬼井的诅咒》,嗯,是有点文学性在身上的。
第二步,Dramatron会继续给出故事中会出现的主要角色,包括主角詹姆斯、旅行到一半突然失踪的山姆、鬼怪、时光流逝者和朋友约翰。
第三步生成的是故事中的4个主要情节,包括发生地点和故事梗概。
Dramatron也是脑洞大开,先是让詹姆斯被一只小动物带着,发现了一口异常的井(爱丽丝梦游仙境?),然后他发现,井里竟然有一个神秘的藏宝箱。
为了寻找并救出失踪的山姆,詹姆斯去往幻影洞开启了冒险之旅,最后胜利归来,是一类典型的英雄踏上旅途的故事。
第四步,Dramatron又为每个场景提供了具体的细节描写,已经有冒险气息内味了:
最后,集齐人物、故事梗概、场景描写后,Dramatron就开始分批次生成人物对话,还有贴心的标注“幕外音”等,是演员直接拿来就能用的程度。
别看对话是分批生成的,读起来完全不影响故事的连贯性。
值得一提是,如果你对Dramatron生成的结果有异议,上述的每个步骤都可以反复尝试,直到生成满意的结果为止,甚至还可以手动进行调整。
一切都搞定后,就可以点击下载得到一个完整的剧本。
除了热血的冒险故事,许多网友们也晒出了自己用Dramatron生成的剧本。
有人生成了“托马斯前往火星和要毁灭世界的外星人作战”的星际剧本。
还有网友给出的大纲是“桃太郎去消灭食人魔”,画风瞬间变成恐怖片。
所以,这个神奇的Dramatron究竟是怎么打造的?
大模型化身“打工人”
Dramatron是一个利用大语言模型帮助自己编写戏剧or电影剧本的系统。
没错,虽然大语言模型如GPT-3已经能生成不少有意思的文本,但用来创作长篇文学效果并不好,不是写到一半跑题了,就是前后文没啥逻辑。
既然如此,不如让大语言模型化身一个“打工人”,用Dramatron来指挥它生成什么内容。
具体来说,Dramatron会利用有逻辑的提示词链(prompt chaining),分层次地应用大语言模型生成结构严谨的上下文,让剧本中的标题、人物、故事节奏、地点描述和对话读起来更连贯。
具体来说,它会基于对一句话大纲(log line)的语义理解,来生成包括标题(title)、角色(characters)、情节(plot)、场景&对话在内的故事细节。
例如,利用一句话大纲生成角色后,又会影响到场景对话和后续情节的生成:
至于Dramatron编撰的大纲情节逻辑从何而来?
AI研究人员们仔细学习了一下戏剧(电影)大纲的普遍写法,主要有两种类型,包括“起始-上升-冲突-结尾”以及“英雄之旅”:
准备充分后,就可以用提示词指挥大语言模型生成内容了:
如此一来,小说大纲就具备了非常严谨的骨架,基于此进行创作的大语言模型再怎么“脑洞大开”,也不可能跳出这个逻辑。
在论文中,DeepMind声称他们用到的大语言模型是自家的Chinchilla。
这是一个700亿参数的大语言模型,但大小只有DeepMind的另一个大语言模型Gopher(2800亿参数)的四分之一。
经过1.4T数据(是Gopher的四倍,来源维基百科、各种小说等)的“洗礼”后,Chinchilla却在语义理解、语言建模等一众任务上表现出了比Gopher更好的效果。
也就是说,用Dramatron指导Chinchilla就能生成非常不错的剧本。
毕竟是个辅助编剧的AI工具,自然需要让专业编剧来点评点评。
研究人员请来15位戏剧和电影行业的“业内人士”试用Dramatron,并记录下他们使用AI的感受。
具体来看,有77%的“业内人士”享受和AI一起创作的过程,69%的人认为这种体验非常独特,84%的人认为它是有帮助的:
所以编剧究竟觉得Dramatron对哪个环节最有帮助呢?
研究人员将Dramatron生成的原版内容,与编剧修改后的“精修版”内容进行了对比,探讨编剧们会在哪个部分进行大改。
结果显示,编剧对情节大纲的改动是最少的,反而更倾向于在人物角色描述和场景构建上进行改动。
但编辑们也有顾虑的地方,毕竟大语言模型Chinchilla也是在大量文本数据集上生成的,实际使用时可能存在“吐出原材料”,也就是抄袭的问题,所以,使用生成材料前还是要先check一下。
此外,与ChatGPT不同的是,由于生成的是创作类文章,Dramatron没有额外对词语和道德伦理进行调试。
如果对此有所担心,谷歌还贴心推荐了自家的Perspective API,检查生成的内容是否含“黄赌毒”。
One More Thing
有意思的是,DeepMind虽然在论文中声称用了自家的Chinchilla模型,但这次给出的试玩窗口,却要求用OpenAI的账号进入。
显然这次试玩背后的大语言模型,还是用了OpenAI家的GPT-3。
如果想对Dramatron做更精细的调试,还可以用Colab试试,这里可以看到,大伙儿甚至能挑选想用的GPT-3“型号”:
有网友做了张梗图调侃DeepMind:
所以,你想试试这个编剧AI了吗?快一起出个霸道总裁开头,检验一下有没有灵魂吧~
试玩地址:
https://deepmind.github.io/dramatron/
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[1] https://twitter.com/gdb/status/1601261948636524544
[2] https://arxiv.org/abs/2209.14958
[3] https://twitter.com/woj_zaremba/status/1601343151373193216
[4] https://github.com/deepmind/dramatron