生成的内容不连贯及角色不一致是目前大型语言模型（LLM）的一个重要缺陷，由 Deepmind 和斯坦福大学的研究人员组成的团队试图通过引入一种特殊的提示方法来解决这个问题。他们研发的 AI 系统 Dramatron 可以创作电影和戏剧剧本——从标题到人物、故事情节、地点描述和对话。参与测试的专业人员称 Dramatron 为很有用的创意工具。
“提示链接”是 Dramatron 的基础。系统的运行，最初是一个故事的简短摘要，即所谓的日志线，通常包含背景、主角和对手、冲突或目标或特定事件。摘要回答剧情中关于谁、什么、何时何地、如何以及为什么的关键问题。当人类进入日志线后，Dramatron 会生成一个角色列表、情节和地点及其描述。所有这些参数与日志线一致。最后，系统会为每个场景生成对话框。
该系统使用“标题”、“角色描述”、“剧情大纲”、“地点描述”和“对话”五个硬编码提示，这些提示根据日志线生成各自的文本，并相互构建。在每个步骤之后，人类可以干预该过程，重复生成、继续生成或手动编辑输出。
在 Dramatron 中，研发团队使用了一个内部 Chinchilla 模型，该模型经过了 700 亿个参数的训练。提供的演示连接到 GPT-3，因此需要 OpenAI API 密钥。Deepmind 的姊妹公司谷歌有 PaLM 等多个大型语言模型正在开发中，但目前还没有一个可作为产品使用。
研发团队与来自戏剧和电影行业的 15 名专业人士共同使用 Dramatron 创作了作品，然后通过公开采访的方式邀请他们进行了评估。评论大多是正面的：92%的受访者对 AI 输出感到惊讶，84%的受访者认为该系统很有帮助。77%的人感觉这是一种协作创作，他们仍然是创作过程的一部分。电影专业人士对剧本的评价要高于戏剧专业人士。
批评主要针对的是剧本中出现的性别歧视、抄袭风险以及该系统对创意产业的影响。一个反馈是 Dramatron 可以让艺术家免于编写公式化的剧本，但这会对就业环境造成破坏。
一些批评者指出，Dramatron 缺乏对世界的理解，忽略了可以在舞台上得到很好表现的元素。另一些人则批评说 Dramatron 生成的剧本缺乏潜台词和细微差别，情节和人物没有得到充分讲述。“人工智能永远不会写《卡萨布兰卡》和《美好生活》。它可能会写一个类型化的故事。”一位参与者说。
Dramatron 也带来了作者身份问题：超过一半的参与者表示，他们觉得自己并不拥有人工智能系统输出的内容。然而，所有参与者都表示 Dramatron 在写作过程中很有用。
研究团队得出的结论是，Dramatron 能够用作“共同创作工具”，人类作者可以使用它与 LLM 一起编写电影剧本和戏剧剧本。【本文最初发布于反讽机器】
