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/
参考链接：
[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
本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：羿阁 萧箫
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