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。
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 編劇：這非常有趣，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，就是 OpenAI 賬號，之前為了 ChatGPT 注冊的小伙伴們有福了?。?/p>
那么這只神奇的“巨頭聯(lián)動 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“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(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(diǎn)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(xì)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(biāo)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(fù)嘗試，直到生成滿意的結(jié)果為止，甚至還可以手動進(jìn)行調(diào)整。
一切都搞定后，就可以點(diǎn)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?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，這個神奇的 Dramatron 究竟是怎么打造的？
大模型化身“打工人”
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(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“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(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(biāo)題（title）、角色（characters）、情節(jié)（plot）、場景 & 對話在內(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(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(dǎo) 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(diǎn)評點(diǎn)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(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(jìn)行了對比，探討編劇們會在哪個部分進(jìn)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(jìn)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(shí)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(jìn)行調(diào)試。
如果對此有所擔(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 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”：
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(yàn)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
本文來自微信公眾號：量子位 （ID：QbitAI），作者：羿閣 蕭簫
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