Professionelle Drehbuchautoren teilen die Vor- und Nachteile des Co-Writings mit KI

Linktabelle

Zusammenfassung und Einleitung

Geschichtenerzählen, die Form von Geschichten und Log Lines

Die Verwendung großer Sprachmodelle zur kreativen Textgenerierung

Auswerten von Text, der von großen Sprachmodellen generiert wurde

Teilnehmerinterviews

Teilnehmerbefragungen

Diskussion und zukünftige Arbeit

Schlussfolgerungen, Danksagungen und Referenzen

A. VERWANDTE ARBEITEN ZUR AUTOMATISIERTEN GESCHICHTENERSTELLUNG UND STEUERBAREN GESCHICHTENERSTELLUNG

B. ZUSÄTZLICHE DISKUSSION VOM KREATIVTEAM „PLAYS BY BOTS“

C. DETAILS DER QUANTITATIVEN BEOBACHTUNGEN

D. ERGÄNZENDE ABBILDUNGEN

E. VOLLSTÄNDIGE PROMPT-PRÄFIXE FÜR DRAMATRON

F. VON DRAMATRON GENERIERTE RAW-AUSGABE

G. Gemeinsam verfasste Drehbücher

5 TEILNEHMERINTERVIEWS

Im Rahmen unserer Interviews mit den 15 Teilnehmern (anonymisiert als P1, P2 usw.) sammelten wir qualitatives Feedback zum gemeinsamen Schreiben mit Dramatron. In diesem Abschnitt fassen wir dieses Feedback in sieben Themen zusammen. Jedes Thema wird zusammen mit unterstützenden Zitaten aus den Teilnehmerinterviews präsentiert.

(1) Die positiven Kommentare zu Dramatron konzentrierten sich auf die hierarchische Generierung, die es dem Autor ermöglicht, am Erzählbogen zu arbeiten, die Möglichkeit, entweder interaktiv gemeinsam mit anderen zu schreiben oder die Generierung einfach dem System zu überlassen, und das Potenzial des Ausgabeskripts, dem menschlichen Autor als Ausgangsmaterial zu dienen (Abschnitt 5.1).

(2) Die Teilnehmer identifizierten Inspiration, den Aufbau einer Welt und die Generierung von Inhalten als potenzielle Schreibanwendungen für Dramatron und sahen es als mögliches Werkzeug für die literarische Analyse (Abschnitt 5.2).

(3) Den Teilnehmern fielen verschiedene im Sprachmodell verankerte Verzerrungen auf (Abschnitt 5.3).

(4) Einige Autoren interessierten sich für die Ästhetik unfreiwilliger Störungen und Fehlermodi von Dramatron, wie Wiederholungen und Dialogschleifen (Abschnitt 5.4).

(5) Wenig überraschend stellten die Teilnehmer logische Lücken in der Erzählung, einen Mangel an gesundem Menschenverstand, Nuancen und Subtext fest, die sich in der fehlenden Motivation der Charaktere manifestierten (Abschnitt 5.5).

(6) Die strukturelle Kritik konzentrierte sich auf die Notwendigkeit, eine Log Line zu entwickeln, sowie auf die Inkonsistenzen zwischen aufeinanderfolgenden Szenen, die durch die parallele Dialoggenerierung entstehen (Abschnitt 5.6).

(7) Die Teilnehmer zeigten großes Interesse an der Nutzung des Tools und machten gern Verbesserungsvorschläge (Abschnitt 5.7).

5.1 Positive Kommentare zu Dramatron

5.1.1 Lob für die interaktive hierarchische Generierung in Dramatron. Alle Teilnehmer außer P4 und P5 (die einen nichtlinearen Schreibworkflow bevorzugten) waren von der interaktiven hierarchischen Generierung begeistert. „Wenn ich das sehe, kenne ich die Form der Serie. Ich weiß, wie sich die Geschichte entfaltet. Ich kann die Erzählung klarer sehen [...] Mir gefällt dieser Ansatz, es zu einer logischen Zeile zu machen und dann die Details darin zu verpacken. Man pflanzt den Samen einer Idee und er verleiht dem Ganzen Fleisch“ (S. 13). „Alles davon ist ziemlich konsistent, symbolisch konsistent und kohärent und bezieht sich auf den Stand der Dinge des Spiels [...] In einigen der Generationen gibt es viel Emotion und Inhalt über Beziehungen“ (S. 8). „In Bezug auf den interaktiven Co-Autorenprozess finde ich ihn großartig [...]“ (S. 9). „Was mir an der Hierarchie gefällt, ist, dass man auf jeder Ebene so viel Menschlichkeit einbringen kann, wie man möchte“ (S. 2). „Bei der Arbeit mit der Maschine kann ich den Inhalt etwas klarer sehen. Da es Spezifität und Charakterbögen gibt, kann ich sehen, wie die Geschichte zusammenkommt [...] Diese [hierarchische Generierung] fühlte sich wirklich so viel sauberer an als der Prozess [GPT-2 oder GPT-3 mit flachen Eingabeaufforderungen], den ich verwendet habe“ (S. 15). „Lass uns mehr versuchen! Gott, du könntest deine Zeit damit verschwenden“ (S. 3). Die Teilnehmer S. 1, S. 6 und S. 3 stellten außerdem fest, wie eine solche hierarchische Generierung beim Dialog half: „Es gibt gute Inhalte von jeder Generation“ (S. 1) und (in Bezug auf eine der Generationen) „Sie haben einige große, tiefgründige Diskussionen darin. Davon bin ich beeindruckt“ (S. 3).

5.1.2 Benutzerfreundlichkeit der Benutzeroberfläche von Dramatron und der Seed-basierten Generierung. Teilnehmer p13 gefiel die Benutzererfahrung der interaktiven, schrittweisen Generierung von Titel, Charakteren und Handlung, während p10 der Meinung war, dass „die Interaktion einfacher erschien, wenn das gesamte Skript im Voraus generiert wurde, anstatt es zu bearbeiten“. Teilnehmer p1 probierte drei verschiedene Modi der Skriptgenerierung aus und diskutierte sie: 1) interaktive Co-Autorenschaft, 2) Modifizierung der Ausgabe einer vollautomatischen Generierung und 3) Kuratieren und Modifizieren der Ausgabe von 3-4 Generationen. Die Vorteile der Ausführung mehrerer Generationen umfassten „viel Material“, die Möglichkeit, „gute Ideen herauszupicken“, „Rosinen herauszupicken“, „mehr Interpretationen und künstlerische Freiheit“, aber „erfordert mehr Feinschliff meinerseits“ und „Wortgestaltung, um es flüssig zu machen“ (p1). Teilnehmer p1 entwickelte einen Workflow für die Co-Generierung eines Skripts, der das Bearbeiten von Charakterlisten und das Bearbeiten der Protokollzeile umfasste, um weitere „Charaktere, die wir kennen“, das Geben von Status und Namen an die Charaktere und das Hinzufügen zu den Beats der Handlung hinzuzufügen. Beim Verfassen der Log Line wollte p1 hohe Einsätze andeuten und „bei menschenähnlichen Charakteren bleiben: Nicht-menschliche Charaktere führen uns ins Theater des Absurden, ins Surreale, zum Magischen Realismus“, und sie wollten Log Lines, die die Geschichte realistisch verankern, „um die Erwartungen des Publikums zu erfüllen“ und „die Dinge an einem bestimmten Ort ansiedeln“.

5.1.3 Über die Möglichkeit, das Drehbuch nach der Bearbeitung zu inszenieren. Mehrere Teilnehmer (S. 6, S. 9, S. 11, S. 13, S. 15) betonten die Möglichkeit, das Drehbuch nach der Bearbeitung zu inszenieren: „Ein Rohentwurf, man müsste viel daran arbeiten, [aber] er könnte definitiv hilfreich und inszeniert sein“ (S. 6), „Es bringt mich zum Nachdenken darüber, wie man aus einer einzigen Idee eine komplette Show machen kann“ (S. 11) und „Wissen Sie, mit ein bisschen Bearbeitung könnte ich das zu Netflix bringen: Ich muss es nur noch ein bisschen verfeinern“ (S. 9). Teilnehmer S. 1 inszenierte mehrere mit Dramatron erstellte Drehbücher (siehe Abschnitt 5.9).

5.2 Einsatzmöglichkeiten des Systems

5.2.1 Inspiration für den Autor. Alle Teilnehmer fanden Dramatron hilfreich, um Inspiration zu bekommen: „Das ist perfekt bei Schreibblockaden“ (S. 13), „Ich kann mir vorstellen, dass es sehr hilfreich ist, wenn man nicht weiterkommt“ (S. 4, S. 5), „Tiefgründiger als die Website mit Tipps zum Lösen von Blockaden für Autoren“ (S. 3). Dramatron wurde als ein Werkzeug beschrieben, das die Kreativität des Dramatikers indirekt anregt: „Mir gefällt, was in meinem Gehirn passiert, wenn ich einige Ergebnisse des Modells lese. Ich habe eine Idee für den Rest der Geschichte“ (S. 6), „Es geht darum, dass ich herausfinde, was sich aus dem, was es mir gibt, übersetzen lässt“ (S. 10), oder das direkt umsetzbare Vorschläge macht: „Hier ist ein Konzept; es bringt Fleisch auf die Knochen, und dann schneidet man das Fett ab, indem man hin und her geht“ (S. 13). Störungen und Einschränkungen des Sprachmodells können zur Inspiration unterwandert werden, insbesondere wenn das Drehbuch aufgeführt wird: „Fehler sind Geschenke, die wir den Improvisatoren überlassen können“ (S. 1).

5.2.2 Generierung alternativer Entscheidungen und Aufbau der Welt. Das Modell kann nicht nur einen kreativen Funken für die Hauptgeschichte liefern, sondern auch dazu verwendet werden, das Universum der Geschichte zu bevölkern: „Wenn ich dies zum Schreiben eines Drehbuchs verwenden würde, würde ich es zum Generieren von Charakteren verwenden, um zu sehen, ob es Dinge generiert, an die ich nicht gedacht habe. Oder Beziehungen, an die ich nicht gedacht habe“ (S. 15). Dramatron zur Erkundung: „Ich würde den Vorschlag annehmen, der weiter von dem entfernt ist, was ich vorgeschlagen hätte, weil ich bereits weiß, was in meinem Kopf vorgeht, und ich wissen möchte, was die Maschine tun würde“ (S. 12).

5.2.3 Verwendung des Systems zum Lernen und Analysieren. Durch Eingabeaufforderungen an das System könnten Autoren das Sprachmodell indirekt nach literarischen Stilen und Elementen durchsuchen: „Selbst wenn ich nicht schreiben würde, leistet es eine wunderbare Arbeit beim Sammeln von Literatur“ (S. 10) oder sogar hypothetisch in ihren eigenen Ausgaben suchen: „Ich wäre sehr daran interessiert, alles einzugeben, was ich jemals geschrieben habe, und es dann ein Skript in meiner Stimme und meinem Stil erstellen zu lassen“ (S. 4, S. 5). Lernen könnte auch durch die Analyse erfolgen, wie Dramatrons Ausgaben verbessert werden können: „Für mich als Dramatiker ist das Interessante an der Arbeit mit dieser Technologie, darüber nachzudenken, wie ich sie bearbeiten würde. Zum Beispiel: Wie würde das auf der Bühne aussehen?“ (S. 8).

5.2.4 Inhaltsgenerierung. Neben der Inspiration interessierten sich mehrere Teilnehmer für das Co-Writing-Potenzial von Dramatron und dachten, es könnte ihnen Material liefern. „Einer der größten Knackpunkte beim Schreiben von Theaterstücken ist, Worte aufs Papier zu bringen. Dies hilft bei diesem Schritt“ (S. 8). „Ich würde dieses Tool verwenden, um (Drehbuch-)Projekte zu reparieren, die möglicherweise tot sind“ (S. 14). „Dies ist ein umfangreiches Tool für praktisch alles. Ich habe bereits erfundene Kreationen gemacht. Es gibt Methoden, mit denen Sie Text generieren können, indem Sie Lieder, Drehbücher oder Nachrichtenartikel herausziehen und sie dann zerschneiden und einfügen. Das erinnert mich an die dadaistische Textgenerierung“ (S. 11). „Praktisch könnte es die Wirtschaftlichkeit des Schreibens beeinflussen, wenn länger laufende Serien durch solche Schreibsysteme erweitert werden könnten. Es könnte bei lang laufenden Serien nützlich sein, bei denen Sie einen Autorenraum haben“ (S. 4, S. 5).

5.2.5 Potenzial von KI als Werkzeug für das Schreiben von Fernsehdrehbüchern. Einige Teilnehmer schlugen vor, dass dieses Werkzeug in einem Autorenraum für Fernsehfilme eingesetzt werden könnte, um beim Schreiben von formelhaften Drehbüchern zu helfen. „Wenn Sie eine KI dazu bringen könnten, Drehbücher effektiv zusammenzufassen, wären Sie für das Studio wertvoll“ (S. 14). „Das ist, als ob man einen sehr guten Dramaturgen hätte“ (S. 10). „KI kann sich in 5 Minuten 5 Drehbücher ausdenken“ (S. 9). „Für welchen Teil des Prozesses ist dieses Werkzeug relevant? Für formelhafte Fernsehserien“ (S. 4, S. 5). „Ich würde es nicht zum Schreiben eines normalen Theaterstücks verwenden“ (S. 11).

5.3 Stereotypen

5.3.1 Die Systemausgaben sind zu wörtlich und vorhersehbar. Einige Teilnehmer fanden die „Beziehungen zu den Charakteren so eng und normativ“ (S. 4, S. 5); wenn ein Charakter „ein edles Unterfangen verfolgt, wird dies im Dialog erwähnt“ (S. 4, S. 5), und den Charakteren wurden „alberne“ und „auf den Punkt gebrachte Wortspielnamen“ gegeben (S. 2). Ebenso „hält die Titelgenerierung, was sie verspricht“ (S. 15) und „kann manchmal übermäßig beschreibend sein: Der Regisseur könnte Entscheidungen treffen“ (S. 8). Einer kommentierte: „Das ist etwas, was meine Studenten tun würden“ (S. 8). Ein so vorhersehbares System hatte einige positive Aspekte: „Die hier geschaffenen zwischenmenschlichen Beziehungen sind klassische Tropen, die das Interesse des Publikums aufrechterhalten“ (S. 3) und „es besteht Interesse daran, Ausgaben aus dem System für bereits vorhandene Inhalte zu generieren: Es macht Spaß, echte Titel damit zu vergleichen“ (S. 14).

5.3.2 Die Systemausgaben können problematisch, stereotyp und voreingenommen sein. Teilnehmer S. 9 fragte sich: „In welchen Kulturen und Sprachen erscheinen die Bücher?“, während viele Teilnehmer in den Systemausgaben Geschlechtervorurteile und Altersdiskriminierung bemerkten. „Ich bin weniger sexistisch als der Computer“ (S. 3). „Die Protagonisten sind beide männliche Charaktere und alle Nebencharaktere sind weiblich“ (S. 4, S. 5). „Die weibliche Hauptrolle wird durch ihre Beziehung zu den anderen Charakteren definiert: Es ist typisch für Theaterstücke, dass über die weiblichen Charaktere nicht viele Informationen vorliegen“ (S. 11). „Sie ist immer verärgert und hat keine Wünsche (wie die männlichen Charaktere) [...] Tatsächlich sind viele der Inhalte [...] frauenfeindlich und patriarchalisch“ (S. 8). Dieses Problem wirft die Frage nach Bewältigungsstrategien oder kultureller Aneignung auf: „Wenn wir GPT-2 einige Charakternamen geben würden, könnte es mit bigotten Charakteren aufwarten: [Wir] haben uns für mehr erfundene Namen entschieden, nicht geschlechtsspezifisch, nicht ethnisch spezifisch“ (S. 13) und „es gibt eine ethische Frage bei der Verwendung von KI für eine Gruppe von Theatermachern: Die KI wirft uns ein Thema oder eine Beziehung vor, die nichts mit unserer gelebten Erfahrung zu tun hat, und wir sind gezwungen, Ja zu sagen, und die Angebote“ (S. 4, S. 5). Wir diskutieren ethische Fragen, die in der Diskussion der Teilnehmer aufgeworfen wurden, ausführlicher in Abschnitt 7.3.

5.4 Störungen

5.4.1 Die Teilnehmer begrüßen unerwartete Ausgaben des Systems. Teilnehmer S. 6 lachte über die „poetischen und absurden“ Vorschläge. „Es ist wirklich interessant zu sehen, was dabei herauskommt“ (S. 8), „Absurditätsgrade, die meine Fantasie anregen“ (S. 10), „Daran wäre ich nicht gedacht, aber es ist ziemlich lustig“ (S. 11). „Das ist etwas, was ein menschlicher Autor wahrscheinlich nicht dulden würde, es ist einzigartig geschaffen [...] Ich möchte Ideen, die ein Mensch unmöglich haben könnte“ (S. 12).

5.4.2 Das System tritt häufig in Generationsschleifen ein . Alle Teilnehmer bemerkten, wie das System in Generationsschleifen geraten konnte: „Ich würde wahrscheinlich vieles davon herausschneiden“ (S. 6) oder „eine ganze Szene, in der ein Boiler kaputt geht: ja“ (S. 8). Sie fanden manchmal positive Aspekte in solchen Schleifen: „Es ist ein albernes Gespräch. Es wiederholt sich ein wenig. Ich mag es.“ (S. 6), „Wiederholung lässt Raum für Subtext“ (S. 12) und sie genossen die Störungen (S. 4, S. 5) oder zogen sogar Parallelen zu bestehenden Arbeiten (S. 3).

5.5 Grundlegende Einschränkungen des Sprachmodells und von Dramatron

5.5.1 Mangelnde Konsistenz und langfristige Kohärenz. „Es ist äußerst wichtig, den Dialog charakterbezogen und konsistent zu halten. [...] Es ist immer noch schwierig, ihn in den Kontext einzuordnen.“ (S. 15). „Ich möchte, dass die Charaktere in sich konsistenter sind.“ (S. 12). „Die Logik ist etwas verwirrend, es gibt Lücken in der Logik. [...] Es sieht aus wie postmodernes Theater. [...] Aber im Hinblick auf [ein Stück mit einem bestimmten] Genre, das einer Handlung folgt, wird es verwirrend.“ (S. 11). Teilnehmer 7 „möchte zwischen den Beats ein paar Nähte einfügen, damit sie erzählerisch Sinn ergeben.“

5.5.2 Mangel an gesundem Menschenverstand und Verkörperung. Teilnehmer 8 bemerkte: „Es gibt Dinge, die sich nur schwer auf der Bühne zeigen lassen – wie zum Beispiel eine Katze. Das System weiß nicht, was auf die Bühne gebracht werden kann und was nicht“, und S. 9 merkte an, dass bei der „Schnittstelle mit einer Geschichten erzählenden KI der Eingaberaum eingeschränkt ist“.

5.5.3 Mangel an Nuancen und Subtext. Teilnehmer 3 bemerkte: „Das ist ein gutes Beispiel dafür, dass Computer Nuancen nicht verstehen, die Art, wie wir Sprache sehen und verstehen können, auch wenn sie nicht superspezifisch ist.“ „Viele Informationen, ein bisschen zu verbalisiert, es sollte mehr Subtext geben“ (S. 6). „Bei Dialogen in Theaterstücken muss man sich zwei Fragen stellen: 1) Sprechen die Leute tatsächlich so? 2) Fühlen sich Schauspieler von diesen Zeilen angezogen und sind diese Zeilen ansprechend zum Spielen?“ (S. 7) „Beim Schreiben von Theaterstücken geht es um realistische Dialoge … alles rund um den Subtext. [...] Zeigen, nicht erzählen: Hier erzählen wir nur. Genau wie bei der Improvisation: ‚Erwähne die Sache nicht‘. Das Element in der Logline wurde zum zentralen Teil der Generierung, und das war repetitiv“ (S. 8). Teilnehmer 14 kam zu dem Schluss, dass „KI niemals Casablanca oder A Wonderful Life schreiben wird. Sie könnte vielleicht in der Lage sein, genrespezifisches Geschichtenerzählen zu schreiben.“

5.5.4 Fehlende Motivation für die Charaktere. „Die Geschichten enden nicht. Die Charakterreisen sind nicht abgeschlossen. Vielleicht fehlt etwas im Charakterhintergrund [...] Wo ist die emotionale Motivation, Dinge, die in der Hintergrundgeschichte vorkommen könnten, aber nicht im Drehbuch?“ (S. 14). „Beim ersten Durchgang sucht man nach dem Ziel des Protagonisten und nach Hindernissen für diesen Antrieb. Was tut mein Charakter und was will er? Wenn dies einem Schauspieler gegeben würde, würde er mit der ersten Aufgabe zu kämpfen haben, nämlich die Bedürfnisse und Wünsche des Charakters herauszufinden und ihn dann zu personalisieren“ (S. 9). „Meine Studenten machen das: Ein Charakter kommt ins Spiel und sagt genau, was er will.“ (S. 8). „Der Konflikt sollte etwas innerhalb des Charakters sein“ (S. 6). „Warum sagen die Leute nicht, was sie meinen? Das liegt daran, dass wir gesellschaftliches Verständnis haben, aber manchmal bei der Übersetzung verloren gehen“ (S. 3).

5.6 Strukturelle Probleme des Dramatrons

5.6.1 Schwierigkeiten, die durch die Notwendigkeit entstehen, eine Logzeile zu entwickeln, um die gesamte Generation zu konditionieren. Für Teilnehmer 12 war es schwierig, eine Logzeile zu entwickeln, und der Prozess schien kostbar. „Die erste Aufforderung zu entwickeln, erfordert ein wenig Hin und Her“ (S. 11). „Die Handlung in die Logzeile zu packen: Dies ist ein Moment der Panik für den Autor, weil er alles Sinnvolle in das Drehbuch aufnehmen möchte. [...] Es geht um die witzige Prämisse. Das System, das Sie derzeit haben, dreht sich ein wenig um Witz. Die Logzeile muss eine Art Witz enthalten“ (S. 13). „Muss [die Logzeile] einen Charakternamen enthalten? (S. 4, S. 5). „Die Logzeile ist keine geschlossene Zusammenfassung. Sie ist weniger beschreibend und eher vorschreibend. Die Kunst der Logzeilen besteht darin, wie kurz Sie sie machen können, damit [die Produzenten] den Rest Ihres Materials lesen“ (S. 14).

5.6.2 Strukturelle Kritik an der loglinebasierten Konditionierung der gesamten Generation. „Bei meiner Arbeitsweise ist mir im Allgemeinen klar, was ich über die Welt sagen möchte – was ich über die Welt denke. Die Fahrzeuge, die Charaktere oder der Handlungsbogen sind nicht klar. Das sieht aus wie eine Sammlung von Szenen, die logisch aufeinander folgen. Aber die Kernidee der zu sagenden Sache [fehlt]“ (S. 4, S. 5). „Wenn ich etwas programmieren könnte, um ein Skript zu schreiben, würde ich nicht mit einer logline beginnen. Sie können auch in Betracht ziehen, mit einem Charakter und einem Hindernis auf dem Weg dieses Charakters zu beginnen“ (S. 9).

5.6.3 Negative Konsequenz der Designentscheidung von Dramatron: parallele Dialoggenerierung. „Aus den Szenenschlägen weiß es nicht, was der vorherige Dialog enthielt. Dann zu sehen, dass der Dialog nicht konsistent ist, ist irritierend“ (S. 1). „Ich frage mich, ob es ein Problem gibt, den vorherigen Schlag in die Szene zu importieren [...] Wenn man auf die Konsistenz der Schläge achtet, hilft das bei der Konsistenz des generierten Dialogs“ (S. 12). Als Teilnehmer 2 erfuhr, dass der Szenendialog für jede Szene parallel generiert wurde, kommentierte er: „Wenn es seine letzte Szene nicht gelesen hat, wie kann man dann die letzte Szene in die nächste Generation bekommen? Die Generierung dieser Skripts könnte erheblich davon profitieren, wenn man auf den Dialog der vorherigen Szene achtet.“

5.7 Verbesserungsvorschläge für Dramatron

Die Modellierung von Charakteren und ihren Beziehungen war ein wiederkehrendes Thema: „Können wir das System beziehungsgesteuert machen?“ (S. 12), „Wo gehört der Status in die Charakterentwicklung?“ (S. 12), „Könnten wir den Stamm eines Charakters generieren und ihn dann vervollständigen?“ (S. 15). Teilnehmer 12 schlug vor: „Als Autor würde ich ein soziales Diagramm der Beziehungen der Charaktere erstellen.“ Als Antwort auf die Frage „Wie bringt man das System dazu, zu wissen, wo die Szene beginnen und enden soll?“ (S. 15) schlugen drei Teilnehmer (S. 8, S. 13, S. 15) vor, in jede Szene einen Erzählbogen einzubauen.

Mehrere Teilnehmer wollten das Schreibmodell abfragen und mit ihm in Dialog treten können: „Haben Sie [das KI-System] einbezogen, indem Sie versucht haben, ihm Notizen zu geben?“ (S. 2), um ihm zu ermöglichen, etwas über die Welt zu lernen: „Wie entsteht Weltenbau? Vielleicht muss das Modell die Ws von Stella Adler kennen [(Wer? Was? Wo? Warum? Wie? usw.)] Können Sie das System dazu bringen, diese Fragen zu beantworten?“ (S. 9), oder um Umschreiben und Neuformulieren zu ermöglichen: „Können wir das System bitten, mit einem Stil oder Kontext neu zu schreiben?“ (S. 8). Wie S. 10 wiederholt, war iteratives Umschreiben ein gewünschter Arbeitsablauf: „Ich bin weniger daran interessiert, [die Erzählung] zu gestalten, als zu sehen, was sie sagt, sie zu verfeinern, um zu sehen, was sie sagt, und sie dann erneut zu verfeinern. Ein Dramatiker muss das Stück gesprochen sehen, bevor er Kürzungen vornimmt.“

der Dramatiker muss das Stück gesprochen sehen, bevor er Kürzungen vornimmt.“ Schließlich stellten S. 4 und S. 5 scharfsinnig fest, dass „es eine Abkehr von den Systemen der westlichen Dramaturgie gibt. Um diese für die Zukunft so nützlich wie möglich zu machen, könnte es hilfreich sein, zu überlegen, wie sie im Kontext anderer zeitgenössischer Werke verwendet werden könnte“ – was alternative Erzählstrukturen und -elemente vorschlägt – „da die KI nicht an dieselben Regeln gebunden ist wie wir. Ihr also zu sagen, dass sie an diese menschlichen Regeln gebunden sein soll, fühlt sich wie eine Einschränkung ihrer Fähigkeiten an.“

5.8 Inkrementelle Werkzeugverbesserung

Wie in Abschnitt 5.7 ausführlich beschrieben, waren die Teilnehmer engagiert und gaben konstruktives Feedback zu Dramatron. Einer der Studienteilnehmer bemerkte: „Das System ist so anpassungsfähig, dass es sich durch unser Feedback und unsere Optimierungen ändern kann.“ Diese Art des Verständnisses der Modifizierbarkeit des Systems ermöglichte es den Teilnehmern, freier Änderungen vorzuschlagen, da sie wussten, dass diese umgesetzt werden konnten. Auf diese Weise profitierte das System positiv und entwickelte sich im Laufe der Teilnehmerstudie weiter.

Im Laufe der Interviews haben wir das Feedback, das wir konnten, eingearbeitet, indem wir kleine, schrittweise Änderungen an den Prompt-Präfix-Sets von Dramatron vorgenommen haben. Tabelle 1 fasst die Änderungen zusammen, die als direktes Ergebnis des Feedbacks der Teilnehmer vorgenommen wurden. Diese Art der partizipativen Gestaltung und Entwicklung ist für die Entwicklung kreativer Tools von entscheidender Bedeutung, da das Feedback der Benutzer direkt eingearbeitet werden kann, um das System für die nächste Interaktion zu verbessern. Dies wird durch das modulare Design des Systems, die leichten, auf Prompts basierenden Interaktionen und die von Dramatron gebotene Flexibilität ermöglicht. Diese Beteiligung inspiriert die Teilnehmer auch dazu, verwandte, verbundene, kreative Ideen zu erkunden. Beispielsweise zeigt Abb. 4 (LINKS) Konzeptzeichnungen für einen narrativen Test mit virtuellen Schauspielern, die ein gemeinsam geschriebenes Skript interpretieren.

5.9 Inszenierung und Auswertung von Produktionen mit von Dramatron mitverfassten Drehbüchern

Kreatives Schreiben für das Theater ist grundsätzlich interaktiv: nicht nur zwischen zusammenarbeitenden Geschichtenerzählern, sondern auch zwischen Geschichtenerzählern und Publikum. Aus diesem Grund haben wir untersucht, wie gemeinsam mit Dramatron geschriebene Drehbücher auf der Theaterbühne umgesetzt werden können. In diesem Abschnitt beschreiben wir Inszenierungsdetails und berichten über bewertende Überlegungen sowohl des Kreativteams als auch zweier professioneller Theaterkritiker.

Fünf gemeinsam mit Dramatron geschriebene Drehbücher wurden im August 2022 bei Nordamerikas größtem Theaterfestival öffentlich aufgeführt: dem Edmonton International Fringe Theatre Festival 2022. Die Show trug den Titel „Plays By Bots“ und umfasste 7 Aufführungen über zwei Wochen (siehe ein Bild der Produktion in Abb. 4). In jeder Show spielten verschiedene Besetzungen eines der Stücke aus den gemeinsamen Schreibexperimenten. Die Stücke umfassen verschiedene Genres, Stile, Charaktere und Handlungsstränge. Die Drehbücher wurden von einer Besetzung aus 4-6 erfahrenen Improvisatoren und Schauspielern zum Leben erweckt. Die erste Hälfte jedes Drehbuchs wurde jedem der Besetzungsmitglieder in einem versiegelten Umschlag ausgehändigt. Erst zu Beginn der Show durften sie das Drehbuch öffnen und begannen dann mit der Aufführung, indem sie es live vor dem Publikum vorlasen. Als das Drehbuch zu Ende war, improvisierten die Schauspieler das Ende, basierend auf dem Kontext und der Geschichte, die im Drehbuch vorgegeben waren[5]. Während der Aufführung jeder Show stellten der Regisseur und der Co-Autor (Teilnehmer P1 von oben) dem Publikum das Projekt vor und erklärten, dass sie das Drehbuch gemeinsam geschrieben und mithilfe von Dramatron bearbeitet hätten.

Es wurden zwei Kritiken über die Produktion von Plays By Bots auf dem Festival geschrieben. Eine der Kritiken stellte fest, dass die Aufführung „beweist, dass künstliche Intelligenz tatsächlich ein erfolgreiches Fringe-Stück schreiben kann“. Der Kritiker bemerkte auch, dass der Erfolg der Aufführung sowohl dem Dramatron-System als auch den menschlichen Schauspielern zu verdanken sei, insbesondere einem Darsteller, der „Dramatrons Stimme meisterte und sie für den Rest der Show nahtlos vom Drehbuch ablöste, sehr zur Freude des johlenden Publikums“. Die zweite Kritik war ebenfalls positiv. Mit einem Anflug von Ungläubigkeit lobte der Kritiker die Fähigkeiten von Dramatron. Der Kritiker bemerkte den Stil von Dramatron und wie dieser der Aufführung zugute kam, indem er sagte: „Wenn es eine gewisse Eintönigkeit im Dialog gibt, der in Erklärungen mündet, ist das an sich amüsant, da es sich als perfekt geeignet für die ausdruckslosen komödiantischen Talente [der] Improvisatoren herausgestellt hat“, und „die menschlichen Schauspieler treffen weiterhin den Ton des Dramatiker-Bots“. Der Kritiker drückte auch seine Überraschung über die Fähigkeit des Systems aus, ein Stück zu schaffen, das zusammenpasst und eine Welt erschafft. Sie bemerkten außerdem, dass einige Zeilen von Dramatron so lustig seien, dass sie später in der Show wiederholt wurden, als die menschlichen Schauspieler improvisierten.

Diskussionen innerhalb des Kreativteams ergänzen die Kritiker und geben Einblicke, wie professionelle Schauspieler und Improvisatoren die Arbeit mit von Dramatron mitgeschriebenen Drehbüchern fanden. Diskussionen nach der Show wurden vom Regisseur moderiert und an uns weitergegeben (S. 1 oben). Im Laufe dieser Diskussionen kristallisierten sich vier Hauptthemen heraus, die die zuvor in Abschnitt 5 vorgestellten Themen widerspiegeln. Insbesondere hat das System einen ausgeprägten Glitch-Stil, generierter Text kann sich wiederholen und es macht Spaß, damit zu arbeiten. Außerdem schrieb das Team dem System Handlungsspielraum zu und hatte Erwartungen an die Fähigkeiten des Systems. Als ausgebildete Improvisationstheater-Darsteller konnten die Schauspieler dem gemeinsam verfassten Drehbuch eine Interpretationsebene hinzufügen. Dies half, dem Text Bedeutung zu verleihen. Schließlich war das vorherrschende Feedback des Kreativteams, dass die Teilnahme an der Produktion Spaß gemacht hat! Die Begeisterung und die Überlegungen des Kreativteams spiegeln die Nützlichkeit gemeinsam verfasster Drehbücher für die Theaterproduktion und -zusammenarbeit wider; weitere Überlegungen und unterstützende Zitate finden Sie in Anhang B.

[5] Video der Aufführung wurde nach Annahme geteilt.