DeepMind, Dramatron 스크립트 작성 소프트웨어 출시

알파벳의 딥마인드가 크리에이티브 분야에 큰 영향을 미칠 수 있는 새로운 AI 도구를 개발했다. 드라마트론 기존의 사전 훈련된 대규모 언어 모델을 사용하여 극장 대본과 각본을 공동 작성하는 데 도움이 될 수 있는 길고 일관된 텍스트를 생성합니다. 

AI 도구는 텍스트 전체에서 일관성을 유지하기 위해 계층적 스토리 생성에 의존합니다. 캐릭터 설명, 플롯 포인트, 위치 설명 및 대화와 같은 항목을 대화식으로 생성하기 전에 로그 라인으로 시작합니다. 그런 다음 이 자료를 사용하여 스크립트 또는 각본을 편집, 편집 및 다시 작성할 수 있습니다. 

DeepMind는 쓰기 도구이자 작가에게 영감을 주는 방법으로 Dramatron을 고안했습니다. DeepMind 팀은 15명의 극작가와 시나리오 작가를 XNUMX시간 동안 연구 세션에 참여시켜 도구로 대본을 공동 작성함으로써 Dramatron을 평가했습니다. 

DeepMind에 따르면 한 극작가가 Dramatron과 함께 공동 집필한 XNUMX개의 심하게 편집되고 재작성된 대본을 상연했습니다. 이것은 다음이라는 공공 극장 쇼에 사용되었습니다. 봇의 플레이, Dramatron 대본을 가져와 생명을 불어 넣은 재능있는 배우들로 구성되었습니다. 

Dramatron에 대한 중요한 관찰

DeepMind는 업계 전문가들에게 연락하여 Dramatron에 대한 중요한 의견을 제시했습니다. 

우선 이 도구는 인간 작가들과의 공동 작업에서만 사용된 공동 작성 시스템입니다. 자율 도구로 사용하기 위해 생성되거나 평가되지 않았습니다. 즉, 드라마트론은 인간의 창의성을 보완한다. 

AI가 하향식 계층적 스토리 생성 구조를 가지고 있다는 점에 유의하는 것도 중요합니다. 즉, 모든 작가의 글쓰기 프로세스와 일치하지는 않습니다. 

DeepMind 팀은 또한 언어 모델의 출력에 모델을 훈련하는 데 사용되는 테스트 요소가 포함될 수 있으며 가능한 완화 방법은 인간 공동 작성자가 잠재적인 표절을 식별하기 위해 출력에서 ​​하위 문자열을 검색하는 것임을 관찰했습니다. 

고려해야 할 또 다른 중요한 관찰은 Dramatron이 다른 유사한 AI 도구의 경우인 편견과 고정관념을 재현할 수 있다는 것입니다. 이를 방지하려면 Perspective API와 같은 도구를 사용하여 언어 출력의 독성 점수를 추정해야 합니다. Perspective는 기계 학습 모델을 사용하여 악의적인 댓글을 식별하며, 모델은 대화에서 텍스트가 미칠 수 있는 인지된 영향을 기반으로 문구에 점수를 매깁니다. 

DeepMind는 사전 인쇄 논문을 발표했습니다.언어 모델을 사용한 시나리오 및 극장 대본 공동 작성: 업계 전문가의 평가," 극작가들이 "완전한 연극을 쓰기 위해 [Dramatron]을 사용하지 않을 것"이라고 생각한 방법을 탐구합니다. 대신 그들은 "세계 구축" 도구를 사용하여 다른 캐릭터나 플롯이 있는 대안적인 이야기를 탐색하고 창의적인 아이디어를 생성합니다.