AI写剧本炸场戏剧节，DeepMind出品，马斯克看了直夸，网友看到接口

在ChatGPT火了一把之后，DeepMind终于坐不住了！

这一次，他们推出了一个新的人工智能，名为Dramatron，每个人都可以成为编剧或作家。

Dramatron只需要给出一句话的大纲，就可以生成一个完整的包括片名，人物名单，剧情，场景描述，对话等在内的电影或戏剧剧本，而且高度连贯。

在发布试玩版之前，DeepMind特别邀请了15位戏剧和电影行业的业内人士进行早期采用者的评测。

其中，由五位作家和Dramatron共同创作的剧本已于今年8月在北美最大的戏剧节埃德蒙顿国际边缘戏剧节上首演，收获了不少好评。

现在，DeepMind正式发布了这个编剧AI的试用版，立刻在社交媒体上炸开了锅:

有网友回忆自己看过的AI编剧:很有意思，还想多看。

有网友想到最近爆的ChatGPT，说它似乎比前者更擅长处理长短文:

就连马斯克也忍不住前来观看:

有意思的是，在一个转发赞里，出现了OpenAI的联合创始人:

这是怎么回事。

很快，眼尖的网友发现了华电:想试试Dramatron，就应该先有GPT—3的使用权！

那么这个神奇的巨人联动AI实际演示效果如何呢。

生成一个脚本有什么效果。

为了弄清楚Dramatron生成的戏剧/电影剧本是不是真的那么丝滑，我们先给大家试了一下。

写剧本的第一步是生成标题，玩家会先给出一个一句话大纲，Dramatron在此基础上自己总结和发挥。

如果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山姆的鬼魂为例Dramatron给的标题是《一口鬼井的诅咒》嗯，有点文艺

第二步，Dramatron将继续给出故事中会出现的主要人物，包括主角詹姆斯，旅行途中突然消失的山姆，幽灵，时间流逝和朋友约翰。

第三步是生成故事中的四个主要情节，包括地点和故事梗概。

Dramatron也很开明首先，詹姆斯被一只小动物牵着走，发现了一口异常的井然后他发现井里有一个神秘的宝箱

为了寻找和营救失踪的山姆，詹姆斯前往幻影洞开始冒险，最后凯旋而归，这是一个典型的英雄踏上征途的故事。

第四步，Dramatron为每个场景提供特定的细节，具有冒险的味道:

最后，Dramatron在收集了人物，故事梗概，场景描述后，开始批量生成人物对话，还有画外音等贴心注解，直接供演员使用。

虽然对话是批量生成的，但是看了完全不影响故事的连续性。

值得一提的是，如果你不同意Dramatron生成的结果，可以反复尝试上述每个步骤，直到生成满意的结果，甚至可以手动调整。

一切都做好之后，就可以点击下载得到一个完整的脚本了。

除了血淋淋的冒险故事，很多网友还发表了自己用Dramatron生成的剧本。

有人生成了星际剧本《托马斯去火星与想要毁灭世界的外星人战斗》。

网友给的另一个大纲是《桃太郎消灭食人魔》，画风瞬间变成恐怖片。

那么，这个神奇的戏剧场是怎么建成的呢。

大模特化身为工人

Dramatron是一个使用大语言模型来帮助自己编写剧本或电影剧本的系统。

是的，虽然GPT—3这样的大语言模型已经能够生成很多有趣的文本，但是创作长篇文学的效果并不好，要么文笔中途跑题，要么前后无逻辑。

在这种情况下，不如让大语言模型成为工人，用Dramatron来指挥它生成什么内容。

具体来说，Dramatron会使用逻辑线索链，分层次地应用大语言模型，生成结构良好的语境，使剧本中的标题，人物，故事节奏，地点描述，对话等内容读起来更加连贯。

具体来说，基于对句子轮廓的语义理解，它会生成包括标题，人物，情节，场景amp故事的细节，包括对话。

比如用一句话的大纲生成一个人物后，会影响场景对话和后续剧情的生成:

至于Dramatron编的大纲剧情逻辑，从何而来。

AI研究人员仔细研究了戏剧大纲的一般写法。主要有两种类型，包括开始—上升—冲突—结束和英雄之旅:

做好充分准备后，可以命令大语言模型生成带有提示词的内容:

这样，小说的大纲就有了一个非常严谨的骨架，基于此创建的语言模型再大，也不可能跳出这个逻辑。

在论文中，DeepMind声称他们使用的大语言模型是他们自己的龙猫。

这是一个拥有700亿个参数的大型语言模型，但其规模只有DeepMind的另一个大型语言模型Gopher的四分之一。

经过1.4T数据的洗礼，在语义理解，语言建模等多项任务中，Chinchilla都表现出了比Gopher更好的成绩。

也就是说，用Dramatron来指导龙猫可以生成一个非常好的剧本。

毕竟是辅助写手的AI工具，自然要让专业写手来点评。

研究人员邀请了15名戏剧和电影行业的业内人士尝试Dramatron，并记录他们使用AI的感受。

具体来说，77%的内部人士享受用AI创作的过程，69%的人认为这种体验非常独特，84%的人认为这很有帮助:

那么编剧认为Dramatron最有助于哪个环节呢。

研究人员将Dramatron生成的原始内容与编剧修改后的精炼版内容进行了比较，并讨论了编剧会在哪个部分进行重大修改。

因此，编剧们对情节大纲的改动最少，但更倾向于在人物描写和场景构建上作出改动。

此外，与ChatGPT不同，Dramatron在生成创意文章时不会调试文字和道德规范。

如果你担心这个，Google还推荐了自己的Perspective API来检查生成的内容是否包含色情。

还有一点

有趣的是，虽然DeepMind在论文中声称使用了自己的Chinchilla模型，但这次给出的演示窗口要求通过OpenAI账号访问。

显然，这个演示背后的大语言模型仍然使用OpenAI的GPT—3。

如果想更精细地调试Dramatron，也可以用Colab试试。如您所见，您甚至可以选择想要使用的GPT—3模型:

有网友发梗嘲讽DeepMind:

所以，要不要试试这个编剧艾。先来个霸道总裁，查查有没有灵魂~

试听地址:

参考链接:

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