ChatGPT 爆红后，DeepMind 也拿出马斯克点赞的产品
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ChatGPT 热潮未歇，新风暴又出现。10 日马斯克推文：“似乎每周都有新 Al 进步。”让他有感而发的正是 Google 旗下 DeepMind 的 Dramatron。Dramatron 比 ChatGPT 更专精，是只写戏剧和电影剧本的 AI 工具。
一句话就能写剧本，但还不能独立
Dramatron 要怎么玩？只要给它“一句话大纲”（log line）描述戏剧冲突，Dramatron 就能产生标题、人设、情节、场景和对话。如“詹姆斯发现自己是恶魔，将被驱魔”。
但Medium 网站作者 Tristan Wolff 指出，这句话缺少基本叙事元素，如主角的目标和对手，所以结果平平无奇，角色只有詹姆斯和驱魔人，标题也是干巴巴的“詹姆斯的驱魔”。如果补充到“詹姆斯发现自己是恶魔，他将被驱魔，不得不在善与恶之间选择”，再加入额外角色詹姆斯的恋人，效果就会好很多，故事也变成詹姆斯恋人在詹姆斯死后受尽折磨，后来发现詹姆斯以恶魔模样活在自己体内，标题为“内心的恶魔”，文学意象就更丰富了。
输入大纲后，可以多次产生标题、人设等直到满意，或直接自己编辑结果，甚至回到大纲重来，相当于和 AI 一起写剧本。所以 Dramatron 定位其实是人机“共同写作”（co-writing）工具，还无法独立。
Dramatron 如何开发？类似其他产生式 AI，Dramatron 也有大型语言模型“Chinchilla”为靠山，不过 OpenAI GPT-3 等大模型也可部署 Dramatron。内容连贯性对戏剧和电影来说是基础，但对大型语言模型是难事，因它们并不是理解内容，产生文本其实是机率计算的结果。Dramatron 特点在这方面下了许多苦工。
一方面 Dramatron 以“分层故事生成”产生剧本，运用具结构化产生能力的提示词链（prompt chaining），从输入“一句话大纲”开始，Dramatron 先创建标题和角色，角色当成提示词，产生情节和场景，如此递进，最后将这些元素全部组合起来产生对话。另一方面，Dramatron 学习两种经典叙事结构：
一是德马来西亚电视剧作家 Gustav Freytag 的金字塔结构，列出写故事的七个关键步骤：阐述、触发事件、上升动作、高潮、下降动作、解决方案和结局。二是英雄旅程（Hero′s journey），主线围绕踏上冒险旅程的英雄，这人会在决定性危机时胜利，然后昇华转变或带着战利品返回原来的世界。
Dramatron 究竟有几把刷子，还是要内行人说了算。DeepMind 请了 15 位编剧体验 2 小时，结论是 Dramatron 输出结果可能太“公式化”，“分层故事产生”结构也不适合所有作家，但大部分认同 Dramatron 有帮助，愿意将它当成工具，构建世界观或改变角色X节探索不同走向。加拿大即兴剧院 Rapid Fire Theatre 已将和 Dramatron 共同创作的剧本搬上舞台，受到不少好评。
本职待进步之外，初出茅庐的 Dramatron 还有不少问题，一是版权，因输出可能包含训练材料，需要人力再检查；一是道德，它可能重现资料库的偏见和刻板印象，Google 建议让 Perspective API 工具出手，帮助辨识“有毒”字句。
而 10 日 DeepMind 开放测试版，但不知什么原因很快关闭，现在网站只剩下 Dramatron 简介和论文。
AI 也能编剧，在智障和智慧间反复横跳
AI 写剧本其实很早就有，但总被人当成笑话看，去年 10 月 Netflix 与作家、喜剧演员 Keaton Patti 合作，喂 AI 看 40 万小时恐怖片，然后让 AI 写剧本。40 万小时约 45 年，至少 AI“看”电影的速度比人类快多了。
AI 影片长约 4 分钟，名为“谜题先生希望你活短一点”，不仅有〈夺魂锯〉、〈13 号星期五〉、〈是谁搞的鬼〉等恐怖片影子，还写出“祝你买棺材有优惠券”、“他喝醉了却被清醒困扰”、“我有几个家庭”等不少介于荒诞和合理间的台词，再配合“学了三年动画”水准的僵硬肢体和敷衍画风，有网友感慨：“AI 写恐怖片剧本可能为时尚早，但写喜剧炉火纯青。”
类似的还有看 1 千小时蝙蝠侠电影的 AI 写剧本，最后做成有声漫画，情节之一是小丑送给蝙蝠侠兑换新父母的优惠券，但优惠券过期了。可见 AI 有抓住小丑的个性。这些或喜剧或恐怖的 AI 剧本，比“狗屁不通文章产生器”好多了，细看还颇有趣，似乎有潜台词和言外之意，引人“思考”，但它们当然不知道人类为什么发笑。
Dramatron 出生前，也有人基于大型语言模型给 AI 写正经电影剧本。YouTuber Bradius 看完〈蜘蛛人：无家日〉后，好奇 AI 能不能写出这类剧情，与 2 亿美元大制作相提并论，于是用 GPT-3 输入一句话：“以下是下一部 MCU（漫威电影宇宙）蜘蛛人电影的完整泄露剧本。”
结果让他大吃一惊，GPT-3 竟产生 21 页剧本，情节起伏、结构紧凑，既讲了彼得帕克和麦尔斯莫拉雷斯（多重宇宙设定的黑人蜘蛛人）围殴反派克莱文，还穿插漫威高层打算缩减下一部电影预算的桥段。不知道 AI 是否在讽刺好莱坞制片制度和流水线式生产电影。当大制作电影越来越缺乏新意，用 AI 取代部分人类编剧看来没什么问题，说不定会有惊喜。
虽然没有 Dramatron“垂直”，最近 AI 当红主角 ChatGPT 也可当“文案工具人”，写周报、诗歌甚至剧本。卡内基美隆大学机器人系博士田渊栋尝试喂给 ChatGPT 中英文片段，结果不差，但“深层想像力和关联能力仍缺乏，情节关键需作者自己写或诱导 AI 系统完成”。
大型语言模型的限制是只能根据训练资料库，以某些单字词序列一起出现的机率产生文本，靠大模型、大数据、大算力“大力出奇迹”，但不会理解在“说”什么，回答不连贯或有意义很常见。但仅看结果，让它们从自然语言文本提取人类觉得说得通甚至眼前一亮的叙事，已不算低机率。
前段时间内地“小帅小美”电影解说也引起讨论，这类电影解说是短平快的“电子榨菜”，由 AI 配音讲述主角如何遭遇意外，AI 会将人物标签化，选择最猎奇或悬疑的部分添油加醋，常常不是电影原意，变成既不是电影也不是解说。这工作以后 AI 可完全代劳不在话下，让电子榨菜全自动化。
AI 是激发创意，还是让创意更难得
写文章、拍影片、玩音乐、当画家，AI 今年进步一日千里，让任何人类望尘莫及。我们常说 AI 可当创意工具，但在 AI 面前，人类是失去地位还是享受新身分？我们越来越需要和 AI 合作，是激发创意还是扼杀创意，创意又处在什么位置？
有些人类和 AI 合作写作的例子，看起来人类还是不可取代。除了 Dramatron，Google 还计划基于对话神经语言模型 LaMDA 开发AI 写作工具 Wordcraft，还在实验阶段。Wordcraft 专门产生虚构作品，可输入开头让它继续写，或用它加工句子和充实语言库。
为了测试 Wordcraft，Google 邀请 13 位作家体验。作家一致认为，Wordcraft 不会很快取代人类，因不擅长叙事，比喻老套，措辞平庸，还会避开卑劣型角色。他们也得出共识，就像其他 AI 工具，Wordcraft 激发创意还算可行。
不够完美的 AI 还会好好学习，内地豆瓣却出现“文字失语者互助联盟”等小组，今日人类组织文字逻辑、清楚用文字表达自己，竟然越发困难。为了提高 AI 品质，Prompt engineers（提示语工程师）新工种应运而生，去 PromptBase 等平台玩时若需要某种艺术风格，可向他们求助。
但这工作同样可由 AI 代打，如用 ChatGPT 生产一段文字，再把文字输入 StableDiffusion，产生画作比我们直接输入描述好看很多。当我们有“一句话大纲”脑洞，却无法联想到更多细节完整铺陈，不得不求助 AI，是无奈选择还是物尽其用？
乐观点想，AI 理应增强而不是取代人，但如果时间轴拉更长，可能就不再是这样。OpenAI 首席执行长 Sam Altman 认为，“当创意工具”变成 AI 重要应用应会持续很久，但展望百年后，AI 可能就能全权代劳创意工作。
如果 10 年前问 AI 会造成多大影响，多数人都非常有信心，会先在工厂等应用，然后升级到低技能白领工作，再到工程师等高技能含量工作。最后也许永远不会，取代创造性工作。但 AI 现在朝另一个方向发展了。
这是个提醒，我们并不真的清楚，对人类或 AI 什么技能容易，什么技能简单，什么工作需绞尽脑汁，什么工作不花脑细胞；我们也渐渐意识到，可用 AI 的领域，早点熟练使用 AI 当工具的人，才可能留在未来。
（本文由 爱范儿 授权转载；首图来源：shutterstock）
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