ChatGPT 爆火之后,阿法狗團(tuán)隊(duì)也拿出了一個(gè)王炸產(chǎn)品

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AI 工具或 AI 模型算法的出現(xiàn)正在逐步開(kāi)拓人們的想象空間,比如前段時(shí)間的聊天 AI ChatGPT,再到可以幫助編寫(xiě)劇本的 AI 工具?Dramatron,人們一方面驚嘆于 AI 人工智能的發(fā)展,另一方面也開(kāi)始思考起一個(gè)問(wèn)題,即 AI 的出現(xiàn),對(duì)創(chuàng)意的發(fā)掘是扼制,還是助推。

ChatGPT 熱潮未歇,新的風(fēng)暴已經(jīng)出現(xiàn)。

12 月 10 日,馬斯克發(fā)了條推文:「似乎每周都有新的 Al 進(jìn)步。」

讓他有感而發(fā)的,是 Google 旗下 DeepMind 的 Dramatron。

Dramatron 比起 ChatGPT 更專精,是一種用來(lái)編寫(xiě)戲劇和電影劇本的 AI 工具。

三句話不能讓別人為我花 18 萬(wàn),但一句話讓 AI 幫我寫(xiě)了個(gè)劇本,并不是個(gè)段子。

一、一句話就能寫(xiě)劇本,但還不能獨(dú)立行走

Dramatron 到底怎么玩?只要你給出「一句話大綱」(log line)描述戲劇沖突,Dramatron 就能生成標(biāo)題、人設(shè)、情節(jié)、場(chǎng)景和對(duì)話。

比如,「一句話大綱」可以是「詹姆斯發(fā)現(xiàn)他是一個(gè)惡魔,他將被驅(qū)魔」。

但 Medium 網(wǎng)站的作者 Tristan Wolff 指出,這句話缺少基本的敘事元素,例如主角的目標(biāo)和對(duì)手,所以生成的結(jié)果平平無(wú)奇,角色只有詹姆斯和驅(qū)魔人,標(biāo)題也是干巴巴的「詹姆斯的驅(qū)魔」。

如果把大綱補(bǔ)充為「詹姆斯發(fā)現(xiàn)自己是惡魔,他將被驅(qū)魔,他不得不在善與惡之間做出選擇」,并加入一個(gè)額外的角色——詹姆斯的戀人,效果就會(huì)好得多。

故事也就變成了,詹姆斯的戀人在詹姆斯死后受盡折磨,后來(lái)發(fā)現(xiàn)詹姆斯以惡魔的形式生活在自己體內(nèi),標(biāo)題則取為「內(nèi)心的惡魔」,有了多重的文學(xué)意味。

在輸入大綱之后,你可以多次生成標(biāo)題、人設(shè)等結(jié)果直到滿意,或者直接動(dòng)手編輯當(dāng)前的結(jié)果,甚至回到大綱推倒重來(lái),相當(dāng)于和 AI 在交互過(guò)程里共同編寫(xiě)腳本。

所以,Dramatron 的定位其實(shí)是人機(jī)「共同寫(xiě)作」(co-writing)工具,還無(wú)法獨(dú)立行走。

Dramatron 是如何開(kāi)發(fā)出來(lái)的?類(lèi)似其他生成式 AI,Dramatron 也有一個(gè)大型語(yǔ)言模型 Chinchilla 作為「靠山」。不過(guò),OpenAI 的 GPT-3 等大模型也可以用來(lái)部署 Dramatron。

值得一提的是,內(nèi)容的連貫性對(duì)于戲劇和電影來(lái)說(shuō)是基礎(chǔ),但對(duì)大型語(yǔ)言模型來(lái)說(shuō)是一件難事。因?yàn)樗鼈儾](méi)有真的理解內(nèi)容,生成的文本其實(shí)是概率計(jì)算的結(jié)果。Dramatron 的特點(diǎn)就在于,在這方面下了許多功夫。

一方面,Dramatron 通過(guò)「分層故事生成」的方法生成腳本,運(yùn)用了具備結(jié)構(gòu)化生成能力的提示詞鏈(prompt chaining)。

ChatGPT 爆火之后,阿法狗團(tuán)隊(duì)拿出了一個(gè)王炸產(chǎn)品,馬斯克看了也點(diǎn)贊

從你輸入的「一句話大綱」開(kāi)始,Dramatron 先是創(chuàng)建標(biāo)題和角色,生成的角色被當(dāng)作提示詞,用來(lái)生成情節(jié)和場(chǎng)景……如此遞進(jìn),最后將這些元素全部組合起來(lái)生成對(duì)話。

另一方面,Dramatron 學(xué)習(xí)了兩種經(jīng)典的敘事結(jié)構(gòu):

一是德國(guó)劇作家 Gustav Freytag 的金字塔結(jié)構(gòu),它列出了寫(xiě)故事的七個(gè)關(guān)鍵步驟,包括闡述、觸發(fā)事件、上升動(dòng)作、高潮、下降動(dòng)作、解決方案和結(jié)局。

二是英雄旅程(Hero’s journey),主線圍繞一個(gè)踏上冒險(xiǎn)旅程的英雄,這個(gè)人物會(huì)在一個(gè)決定性的危機(jī)中贏得勝利,然后得到升華轉(zhuǎn)變或帶著戰(zhàn)利品歸返到原來(lái)的世界。

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Dramatron 究竟有幾板斧,還是要內(nèi)行說(shuō)了算,DeepMind 請(qǐng)了 15 位劇作家和編劇體驗(yàn)了2個(gè)小時(shí)。

參與體驗(yàn)的編劇們反饋,Dramatron 的輸出結(jié)果可能是「公式化的」,它的「分層故事生成」結(jié)構(gòu)也并不適合所有作家。

與此同時(shí),他們中的大部分認(rèn)同 Dramatron 是有幫助的,愿意將它當(dāng)做創(chuàng)意工具,用來(lái)構(gòu)建世界觀,或者改變角色或情節(jié)從而探索不同的故事。

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加拿大即興劇院 Rapid Fire Theatre,已經(jīng)將與 Dramatron 共同創(chuàng)作的劇本搬上了舞臺(tái),受到了不少好評(píng)。

在本職工作仍待進(jìn)步之外,初出茅廬的 Dramatron 還有不少問(wèn)題。

一個(gè)是版權(quán)問(wèn)題,它的輸出結(jié)果可能包含訓(xùn)練時(shí)的原材料,需要人力搜索和檢查;一個(gè)是道德問(wèn)題,它可能重現(xiàn)語(yǔ)料庫(kù)的偏見(jiàn)和刻板印象,Google 建議讓 Perspective API 工具出手,幫助識(shí)別「有毒」的文字。

12 月 10 日,DeepMind 開(kāi)放了試玩版,但不知道什么原因很快關(guān)閉,現(xiàn)在網(wǎng)站只剩下關(guān)于 Dramatron 的論文和簡(jiǎn)介。

二、AI 攬過(guò)編劇活,在智障和智能之間反復(fù)橫跳

AI 寫(xiě)的劇本其實(shí)很早就有,但是總被當(dāng)成笑話看,成了整活區(qū)的一道道風(fēng)景。

去年 10 月,Netflix 與作家、喜劇演員 Keaton Patti 合作,給 AI 看了 40 萬(wàn)小時(shí)的恐怖片,然后讓 AI 自己寫(xiě)一個(gè)原創(chuàng)劇本。40 萬(wàn)小時(shí)約等于 45 年,至少 AI「看」電影的速度比我們快多了。

最終影片長(zhǎng)約 4 分鐘,名為「謎題先生希望你少活一點(diǎn)」,不僅有《電鋸驚魂》《十三號(hào)星期五》《我知道你去年夏天干了什么》等電影的影子,還寫(xiě)出了「祝你買(mǎi)棺材有優(yōu)惠券」「他喝醉了卻被清醒所困擾」「我有幾個(gè)家庭」等不少介于荒誕和合理間的臺(tái)詞。

再配合「學(xué)了三年動(dòng)畫(huà)」水平的僵硬肢體和敷衍畫(huà)風(fēng),有網(wǎng)友發(fā)出了這樣的感慨:「AI 寫(xiě)恐怖劇本可能為時(shí)尚早,但寫(xiě)喜劇已經(jīng)爐火純青?!?/p>

類(lèi)似地,看了 1000 小時(shí)蝙蝠俠電影的 AI 寫(xiě)了個(gè)劇本,最后被做成了有聲漫畫(huà),其中一個(gè)情節(jié)是,小丑送給蝙蝠俠一個(gè)兌換新父母的優(yōu)惠券,但優(yōu)惠券已經(jīng)過(guò)期,小丑的性格被 AI 抓住了神髓。

這些或喜劇或恐怖的 AI 劇本,比「狗屁不通文章生成器」寫(xiě)得好多了,細(xì)品還挺有意思,似乎有潛臺(tái)詞和言外之意,帶著某種「思考」,但它們并不知道人類(lèi)為什么發(fā)笑。

在 Dramatron 出來(lái)之前,也有人基于大型語(yǔ)言模型,讓 AI 寫(xiě)正兒八經(jīng)的電影劇本。

YouTube 博主@Bradius 在看完《蜘蛛俠:英雄無(wú)歸》后,好奇 AI 能不能寫(xiě)出這樣的劇情,甚至與兩億美元的大制作相提并論。

于是,他在GPT-3用英文輸入了一句話:「以下是下一部 MCU(漫威電影宇宙)蜘蛛俠電影的完整泄露腳本?!?/p>

ChatGPT 爆火之后,阿法狗團(tuán)隊(duì)拿出了一個(gè)王炸產(chǎn)品,馬斯克看了也點(diǎn)贊

結(jié)果讓他大吃一驚,GPT-3 給了他 21 頁(yè)的腳本,情節(jié)起伏、結(jié)構(gòu)緊湊,既講了彼得·帕克和邁爾斯·摩拉勒斯(多重宇宙設(shè)定中的黑人蜘蛛俠)圍毆反派克萊文,還穿插了漫威高管打算縮減下一部蜘蛛俠電影預(yù)算的橋段。

不知道 AI 是不是在諷刺好萊塢的大片制度和流水線式生產(chǎn)電影。當(dāng)大制作電影越來(lái)越缺乏新意,讓 AI 替代部分人類(lèi)編劇,看來(lái)沒(méi)有什么問(wèn)題,說(shuō)不定還會(huì)有意料之喜。

雖然沒(méi)有 Dramatron 那么「垂直」,最近的 AI 頂流 ChatGPT 也可以充當(dāng)「文案工具人」,寫(xiě)周報(bào)、詩(shī)歌甚至劇本。

知乎答主、卡耐基梅隆大學(xué)機(jī)器人系博士@田淵棟嘗試向 ChatGPT 投喂中英文片段,大致結(jié)果并不差,但發(fā)現(xiàn)「一些深層次的想像力和聯(lián)系能力仍然缺失,情節(jié)的關(guān)鍵部分還需要作者自己去開(kāi)拓并且誘導(dǎo) AI 系統(tǒng)來(lái)完成」。

目前,大型語(yǔ)言模型的一個(gè)限制是,它們只能根據(jù)給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù),根據(jù)某些單詞或單詞序列一起出現(xiàn)的概率來(lái)生成文本,依靠大模型、大數(shù)據(jù)、大算力「大力出奇跡」,但并不真正理解自己在「說(shuō)」什么,回答并不總是連貫或者有意義。

但僅從結(jié)果來(lái)看,讓它們從自然語(yǔ)言的文本里,提取出人類(lèi)覺(jué)得說(shuō)得通、甚至眼前一亮的敘事,已經(jīng)不是小概率事件。

前段時(shí)間,「小帥小美式」的電影解說(shuō)也引起了討論,這類(lèi)電影解說(shuō)是短平快的「電子榨菜」,由AI配音講述主角是如何意外地遭遇了意外。

為了解說(shuō)得精彩,它們將人物標(biāo)簽化,選取最獵奇或懸疑的情節(jié)添油加醋,常常不遵從電影原意,既不是電影,也不是解說(shuō)。

這部分的工作以后由 AI 完全代勞,應(yīng)該是不在話下,實(shí)現(xiàn)電子榨菜的全自動(dòng)化。

三、AI 是用來(lái)激發(fā)創(chuàng)意,還是讓創(chuàng)意更難得

寫(xiě)文章、做視頻、玩音樂(lè)、當(dāng)畫(huà)家,AI 今年的進(jìn)步一日千里,讓任何人類(lèi)個(gè)體望塵莫及。

我們常說(shuō),AI 可以作為創(chuàng)意工具,但在 AI 面前,人類(lèi)是在讓渡自己的角色,還是享受新的角色?我們?cè)絹?lái)越需要和 AI 合作,是在激發(fā)創(chuàng)意還是扼殺創(chuàng)意,創(chuàng)意本身被擺在了一個(gè)怎樣的位置?

眼下有一些人類(lèi)和 AI 寫(xiě)作的例子,看起來(lái)人類(lèi)還是更不可替代的那一個(gè)。

比如,除了 Dramatron,Google 還計(jì)劃基于對(duì)話神經(jīng)語(yǔ)言模型 LaMDA,開(kāi)發(fā) AI 寫(xiě)作工具 Wordcraft,目前還在實(shí)驗(yàn)階段。

Wordcraft 是一種專門(mén)服務(wù)虛構(gòu)作品的文本編輯器,你可以輸入一個(gè)開(kāi)頭讓它續(xù)寫(xiě),或者用它加工句子和充實(shí)語(yǔ)料庫(kù)。

為了測(cè)試 Wordcraft,Google 邀請(qǐng)了 13 位專業(yè)作家體驗(yàn)。作家們一致認(rèn)為,Wordcraft 不會(huì)很快取代作家,它不擅長(zhǎng)獨(dú)特的敘事風(fēng)格,比喻老套,措辭平庸,同時(shí)避開(kāi)了卑劣的角色。

當(dāng)然,他們也得出了一個(gè)共識(shí),就像其他所有 AI 工具一樣——用 Wordcraft 激發(fā)創(chuàng)意是可行的。

不夠完美的 AI 還會(huì)再好好學(xué)習(xí)天天向上,與此同時(shí),豆瓣有「文字失語(yǔ)者互助聯(lián)盟」等小組,對(duì)于人類(lèi)來(lái)說(shuō),組織文字的邏輯,清楚地用文字表達(dá)自己的情緒,竟然成了越發(fā)困難的事。

相似地,為了提高 AI 生成的質(zhì)量,Prompt engineers(提示語(yǔ)工程師)這個(gè)新工種應(yīng)運(yùn)而生,在 PromptBase 等平臺(tái),你需要特定的某種藝術(shù)風(fēng)格,可以向他們求助。

但這項(xiàng)工作同樣可以由 AI 上陣,比如用 ChatGPT 形成一段文字,再把文字輸入給 StableDiffusion,生成的畫(huà)作一般比自己直接輸入描述好看很多。

那么,當(dāng)我們有了「一句話大綱」的腦洞,卻無(wú)法聯(lián)想到更多的細(xì)節(jié)把它完整鋪陳,不得不求助于 AI 時(shí),是一種無(wú)奈選擇,還是物盡其用?

樂(lè)觀一點(diǎn)地想,AI 理應(yīng)增強(qiáng)而不是取代人的勞動(dòng),但如果將時(shí)間維度拉得更長(zhǎng)一些,可能就不再是這樣。

OpenAI 的首席執(zhí)行官 Sam Altman 認(rèn)為,「作為創(chuàng)意工具」將在很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)成為 AI 的重要應(yīng)用,但當(dāng)我們展望一百年,AI 最終可能全權(quán)代勞完整的創(chuàng)意工作。

如果你在 10 年前問(wèn)人們,AI 將如何產(chǎn)生影響,大多數(shù)人都非常有信心,你會(huì)首先聽(tīng)到它出現(xiàn)在工廠等地,然后它將用于低技能的白領(lǐng)工作,再是程序員等高技能、高智商的工作。最后,也許永遠(yuǎn)不會(huì),它將取代創(chuàng)造性的工作。但是,它正朝著另一個(gè)方向發(fā)展。

這其實(shí)是一個(gè)提醒,我們可能并不真的清楚,對(duì)于人類(lèi)或者 AI 來(lái)說(shuō),什么技能是容易的,什么技能是簡(jiǎn)單的,什么工作絞盡腦汁,什么工作不費(fèi)腦細(xì)胞。我們也漸漸意識(shí)到,在 AI 涉獵的領(lǐng)域,早點(diǎn)熟練運(yùn)用 AI 的人,才可能留在未來(lái)。

作者:張成晨

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