剧本写作

人工智能会取代编剧吗?

导航故事讲述的现在和未来

Credit: DALL-E

1816年,一位年轻的法国医生勒内·拉奈克在检查一位女性患者时发明了现代听诊器。当时,医生们通常通过直接将耳朵贴在患者胸口上来听心跳。当然,这既不准确,也不舒适。因此,在一次检查中,拉奈克受到了儿童游戏的启发,卷起一张纸并将其放在患者的胸口上。他对这种新方法印象深刻,很快用一个空心木管代替了纸张,并创造了世界上第一台听诊器。

当时,许多医生反对拉内克的新工具。他们不相信它有用,并批评任何使用它的人。他们说传统方法是唯一合法的方式,使用拉内克的工具的医生们受到了羞辱和指责。医疗界坚信听诊器对医学艺术构成了威胁。

The first stethoscope

与人工智能的对比是显而易见的,尽管仅凭一则简单的轶事来结束这个讨论是懒惰的。毕竟,人工智能并不仅仅是一种升级。它有可能是有史以来最强大的东西,并且将打破我们生活中的每一个领域。而长期以来的信念是,人工智能首先将对蓝领工作产生影响,但实际上它开始挑战创意产业。随着生成的文本、图片和音乐在互联网上横行,艺术家们开始担心人工智能可能对他们构成存在威胁。

但是人工智能编写的书籍和电影在哪里呢?

虽然创意艺术的长期未来现在有些不确定,但让我们来看看今天我们应该有多害怕。自2022年11月以来,ChatGPT已成为我们生活的一部分,虽然最初的生成文本浪潮令人惊叹和恐惧,但至少在可预见的未来,它们似乎会维持当前的平庸水平。令人让人深思的是,尽管我们都认为完全由人工智能编写的电影、书籍和电视剧将马上出现,但它们还没有实现。当然,我们可以想象由人工智能创作的短篇剧本片段,或者《南方公园》的最近一集部分是由ChatGPT撰写的,但超长形式内容似乎对人工智能来说还不可及。

From the South Park episode “Deep Learning”

通过保持HTML的结构,将以下英文文本翻译为简体中文: 这样做的原因仅仅是当前大型语言模型(LLM)的工作方式。它们擅长处理各种单一任务,但创作超长形式的内容需要具备直观导航和应对数百种不同任务的能力,同时还要利用多种问题解决技巧。而长篇创意写作所需的正是LLM所训练的相反类型的内容。

但更具体来说,当前的语言模型在模仿专业(人类)编剧方面存在四个主要问题,无法达到要求。

  1. 记忆上下文:AI模型,甚至像GPT-4 Turbo这样的先进模型,都有一个有限的上下文窗口。这意味着它们在任何给定时间只能“记住”一定量的文本。因此,在长篇内容的情况下,AI无法跟踪发展,并且一旦思维转换变得过长,它就简单地陷入一种数字性老年痴呆,无法记住已经确立的细节。
  2. 复杂叙事结构:创意写作是一项复杂任务,需要对基本叙事要素有深入理解和相互关联的发展。然而,人工智能模型在这种把握中存在困难,导致叙述不连贯或故事不一致。
  3. 编辑和修饰:编写长篇内容的过程包括几轮编辑和修订,以微调叙述元素。AI生成的内容需要大量人工干预来了解需要修正的地方,并确保它不会像倒塌的革恩加塔一样搞砸叙述。
  4. 创造力与独创性:AI模型通过处理来自各种来源的大量数据(包括书籍和剧本)进行学习。虽然这使它们在一定程度上能够生成创意内容,但同时也使它们难以创造完全原创的想法或情节,因为它们的输出受到它们接受训练的数据的严重影响。
  5. Created by Midjourney. Prompt: “screenwriting robot — ar 16:9”

虽然这听起来可能让人感到安慰,但不要误解,列表上的前3个问题都是技术问题。它们最终都会被解决,毫无疑问。所以,我们所剩的仅剩问题4——创造力——作为我们的最后堡垒。

但是当谈到创造力时,我们对未来的看法取决于我们对创造力的理解。它是否仅仅是以不断变化的全新方式和模式重新组织现有知识?或者人类的思维是否有特殊之处,因此创造力对机器来说始终略显难以企及?

我会把这个问题悬而未决。

WGA罢工

以148天的持续时间,《2023年WGA罢工》是工会有史以来第二长的劳工停工事件。尽管有一部分原因是为了争取更高的工资和剩余收益,但也是为了解决人工智能的出现。其中最大的担忧之一是,借助人工智能的帮助,制片公司可以大量生产低质量的剧本,并仅雇佣少数作家来修改这些草稿,使之成为可行的剧本。

公会的担忧并非没有根据。在一次收益电话会议上,迪士尼首席执行官鲍勃·艾格告诉投资者,AI的发展为公司提供了巨大的机遇和利益。同时,蒙大拿大学的一项研究发现,ChatGPT-4在托兰斯创造性思维测试中与顶尖1%的人类思想家相匹配,该测试被广泛认可为评估创造力的工具。与此同时,演员工会也开始罢工,因为有消息称主要制片厂计划扫描临时演员的脸庞以支付一天的工资,并将他们的形象永久使用。鲍勃·艾格和主要制片厂的负责人看到的未来是,AI编写的剧本可以通过数字化扫描的演员转化为虚拟渲染的电影。显然,这将对艺术家们造成毁灭性的打击。

Writer’s strike in Los Angeles, California, June 21, 2023. REUTERS/Mike Blake

在长时间罢工结束时,编剧协会设法达成了一项协议,其中包括为未来人工智能在剧本创作中的使用设定了规则和准则。主要包括以下三个要点:

  1. 人工智能不能自主地撰写或改写完整的剧本,这意味着虽然人工智能可以在写作过程中提供帮助,但无法取代人类作家对于剧本的主要创作。
  2. 任何在写作过程中使用人工智能的情况都必须进行披露,以确保透明度,并让作者了解人工智能参与项目的程度。同时,公司也不能强迫或指示作者在作品中纳入由人工智能生成的内容。
  3. 该协议包括条款,禁止企业在未经作者同意的情况下使用作家的作品来训练未来的人工智能系统,以保护知识产权和作家的创作贡献。

如何以道德方式使用人工智能 (AI) 今天

随着人工智能受到监管以确保它成为一种强大而没有存在威胁的工具,问题就出现了:它如何像拉埃内克的听诊器呢?一旦我们不再把LLM视为敌对或花哨的东西,我们就会意识到它们在解决作家经常遇到的一些问题上非常有价值。

市场材料:LLM在制作精细的营销内容方面表现出色,如专业的简介、概要、剧情概要,甚至是完整的推介文稿。对于作者们来说,这些任务通常很痛苦,让人感到不舒服,而允许人工智能接管这一负担不会影响创作行为,反而能让艺术家把时间花在真正有意义的工作上,节省时间和挫折感。

研究:在故事发展中,LM模型可以作为一种强大的研究工具。作家们不再需要在无尽的网页中滚动以获取信息碎片,而是可以直接向人工智能提问,或者就某一主题开展全面的对话,获取简明而相关的信息。人类的知识已不再仅限于少数特权者,而是任何有互联网连接的人都可以随时掌握。

使用人工智能消除写作障碍

但故事发展呢?有没有一种方法可以实现人工智能而不让其接管创造力?想想一个想法如何在故事中得到完善。我们所说的是连续几周或几个月的不懈努力和/或等待期,困在故事要素上,希望外界的火花能神奇地激发我们的创造灵感,帮助我们摆脱写作障碍。

但是如果这个过程可以简化呢?如果对于写作障碍的解决方案既不太复杂也不神秘呢?

Josh and Benny Safdie on the set of “Good Time” — Tim Barber

我坚信像萨夫迪兄弟、杜普拉斯、鲁索或科恩兄弟这样的写作双人组最大的优势在于他们可以相互脑力激荡,借用彼此的能量。即使他们只是随意地想法倾泻出来,而他们所拿出的东西真的非常糟糕,修复一个糟糕的东西总比坐在分析瘫痪中等待奇迹要好。我坚信这就是快速克服创作障碍的方法,也是LLM的最大优势所在。他们能够给任何作家一点推动力,并激发他们的创作过程。让我告诉你如何做到这一点。

当我看到编剧们用LLMs来进行故事发展时,他们总是犯同样的错误。他们认为交互只能是问答形式,而没有意识到如果正确训练,AI也可以作为对话伙伴。如果我们从一开始就将LLM纳入故事发展过程并为其提供足够的数据以跟随我们的思路,那么我们就不必负担长篇问题的提示。通过适当训练的AI,当我们在创作中遇到困难时,我们只需输入“头脑风暴”,然后我们将得到一些可能并不完全适合我们故事但一定能激发我们创造力的建议。我们毕竟是问题解决者。所以当我们遇到困境时,为什么不利用AI给我们一些帮助呢?

而在一个大多数作家都是狼独行、试图单独完成一切的行业中,一个 LLM 可能是一个令人难以置信的支撑,用于依赖,而不是用于作弊,它会悄然地推动我们的创造能力,开始解决问题,而不是让其沉寂不活,等待外界的火花降临。

Created by Midjourney. Prompt: “robot helps a writer — ar 16:9”

为什么我们今天需要使用人工智能

无论我们喜欢与否,大型语言模型已经存在并且将继续发展,没有办法阻止它们的持续发展。虽然保持警惕很重要,但它们并不是一种直接的生存威胁,而只是一个令人难以置信的利用工具。这样想吧,当计算机取代了打字机,那些接受了这项新技术进步的人在工作中变得更快更高效。他们能够更快地写作,并在纸上轻松进行更改,从而提高工作质量和生产力。同样,那些使用人工智能的人将能够即时深入研究,更快地克服写作障碍,并且不会因为创建他们的提案文件而陷入困境。

因此,编剧将不会被人工智能取代,但那些利用人工智能的人将会取代那些不利用的人。

而这没关系。进化是一个自然的过程,变得更高效没有不合伦理之处。因此,根据WGA的规则和准则,我们应该将这项新技术视为一种有用的工具,而不是一种投机取巧的跳跃到终点的秘籍。目前,LLM无法与我们竞争,但如果我们能正确使用它们,它们可以成为作家的梦想。我们不能对它们掉以轻心。

Scene from the TV show “Invincible”

我不确定这对你来说是否有用,但我将每周深入探究我作为编剧和剧本医生在12年间所学到的至关重要的经验教训——这些是我在电影学院时十分遗憾未曾学到的经验教训。

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2023-12-28 04:22:24 AI中文站翻译自原文