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就能生成包括標題、角色列表、情節(jié)、場景描述和對話的完整電影or戲劇腳本，且連貫性極強。
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)上進行了首演，收獲了不少好評。
現(xiàn)在，DeepMind正式po出了這個“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：要想試玩Dramatron，竟然得先擁有GPT-3的使用權(quán)限！
（沒錯，就是OpenAI賬號，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AI”，實際試玩效果究竟怎么樣？
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題，由玩家先給出一個“一句話大綱”（log line），Dramatron會在此基礎(chǔ)上自己總結(jié)發(fā)揮。
如果你對它生成的標題不滿意，可以反復嘗試，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給出的標題是《鬼井的詛咒》，嗯，是有點文學性在身上的。
第二步，Dramatron會繼續(xù)給出故事中會出現(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、時光流逝者和朋友約翰。
第三步生成的是故事中的4個主要情節(jié)，包括發(fā)生地點和故事梗概。
Dramatron也是腦洞大開，先是讓詹姆斯被一只小動物帶著，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又為每個場景提供了具體的細節(jié)描寫，已經(jīng)有冒險氣息內(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話，還有貼心的標注“幕外音”等，是演員直接拿來就能用的程度。
別看對話是分批生成的，讀起來完全不影響故事的連貫性。
值得一提是，如果你對Dramatron生成的結(jié)果有異議，上述的每個步驟都可以反復嘗試，直到生成滿意的結(jié)果為止，甚至還可以手動進行調(diào)整。
一切都搞定后，就可以點擊下載得到一個完整的劇本。
除了熱血的冒險故事，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毀滅世界的外星人作戰(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”，畫風瞬間變成恐怖片。
所以，這個神奇的Dramatron究竟是怎么打造的？
Dramatron是一個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，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“打工人”，用Dramatron來指揮它生成什么內(nèi)容。
具體來說，Dramatron會利用有邏輯的提示詞鏈（prompt chaining），分層次地應用大語言模型生成結(jié)構(gòu)嚴謹?shù)纳舷挛模寗”局械臉祟}、人物、故事節(jié)奏、地點描述和對話讀起來更連貫。
具體來說，它會基于對一句話大綱（log line）的語義理解，來生成包括標題（title）、角色（characters）、情節(jié)（plot）、場景&對話在內(nèi)的故事細節(jié)。
例如，利用一句話大綱生成角色后，又會影響到場景對話和后續(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研究人員們仔細學習了一下戲劇（電影）大綱的普遍寫法，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謹?shù)墓羌?，基于此進行創(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700億參數(shù)的大語言模型，但大小只有DeepMind的另一個大語言模型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Chinchilla就能生成非常不錯的劇本。
畢竟是個輔助編劇的AI工具，自然需要讓專業(yè)編劇來點評點評。
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%的人認為這種體驗非常獨特，84%的人認為它是有幫助的：
所以編劇究竟覺得Dramatron對哪個環(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)容進行了對比，探討編劇們會在哪個部分進行大改。
結(jié)果顯示，編劇對情節(jié)大綱的改動是最少的，反而更傾向于在人物角色描述和場景構(gòu)建上進行改動。
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，實際使用時可能存在“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沒有額外對詞語和道德倫理進行調(diào)試。
如果對此有所擔心，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”。
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的賬號進入。
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Dramatron做更精細的調(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”：
有網(wǎng)友做了張梗圖調(diào)侃DeepMind：
所以，你想試試這個編劇AI了嗎？快一起出個霸道總裁開頭，檢驗一下有沒有靈魂吧~
試玩地址：
https://deepmind.github.io/dramatron/
參考鏈接：
[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
— 完 —
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