Los guionistas profesionales comparten los pros y los contras de la coescritura con IA

Tabla de enlaces

Resumen e introducción

Narración, la forma de las historias y líneas de registro

El uso de modelos de lenguaje grandes para la generación de texto creativo

Evaluación de texto generado por modelos de lenguaje grandes

Entrevistas a los participantes

Encuestas a los participantes

Discusión y trabajo futuro

Conclusiones, agradecimientos y referencias

A. TRABAJO RELACIONADO SOBRE LA GENERACIÓN AUTOMATIZADA DE HISTORIAS Y LA GENERACIÓN DE HISTORIAS CONTROLABLES

B. DISCUSIÓN ADICIONAL DE LAS JUEGOS DEL EQUIPO CREATIVO DE BOTS

C. DETALLES DE LAS OBSERVACIONES CUANTITATIVAS

D. CIFRAS COMPLEMENTARIAS

E. PREFIJOS COMPLETOS PARA DRAMATRON

F. SALIDA SIN PROCESAR GENERADA POR DRAMATRON

G. GUIONES COESCRITO

5 ENTREVISTAS A PARTICIPANTES

A lo largo de nuestras entrevistas con los 15 participantes (anonimizados como p1, p2, etc.), recopilamos comentarios cualitativos sobre la coescritura con Dramatron. En esta sección, resumimos estos comentarios en siete temas. Cada uno se presenta junto con citas de apoyo de las entrevistas a los participantes.

(1) Comentarios positivos sobre Dramatron centrados en: generación jerárquica que permite al escritor trabajar en el arco narrativo, la posibilidad de ser coautor de forma interactiva o simplemente dejar que el sistema genere, y el potencial del guión resultante para servir como material fuente. para el escritor humano (Sección 5.1).

(2) Los participantes identificaron la inspiración, la construcción de mundos y la generación de contenido como posibles aplicaciones de escritura para Dramatron, y lo vieron como una posible herramienta para el análisis literario (Sección 5.2).

(3) Los participantes notaron varios sesgos incorporados en el modelo lingüístico (Sección 5.3).

(4) Algunos escritores estaban interesados en la estética de falla involuntaria y los modos de falla de Dramatron, como la repetición y los bucles de diálogo (Sección 5.4).

(5) Como era de esperar, los participantes notaron lagunas lógicas en la narración, falta de sentido común, matices y subtexto, que se manifestaron en la falta de motivación de los personajes (Sección 5.5).

(6) La crítica estructural se centró en la necesidad de llegar a una línea de registro, así como en las inconsistencias entre escenas consecutivas debido a la generación de diálogos paralelos (Sección 5.6).

(7) Los participantes estaban comprometidos con la herramienta y ansiosos por brindar sugerencias para mejorar (Sección 5.7).

5.1 Comentarios positivos sobre Dramatron

5.1.1 Elogios por la generación jerárquica interactiva en Dramatron. Todos los participantes excepto p4 y p5 (que preferían un flujo de trabajo de escritura no lineal) estaban entusiasmados con la generación jerárquica interactiva. “Una vez que veo esto, sé la forma de la serie. Sé la forma en que se desarrolla la historia. Puedo ver la narrativa más claramente [...] Me gusta este enfoque de convertirlo en una línea de registro y luego empaquetar los detalles dentro de él. Estás plantando la semilla de una idea y eso es poner carne en los huesos” (p13). “Todo esto es bastante consistente, simbólicamente consistente y coherente y se relaciona con el estado de cosas del estado de la obra [...] Hay mucha emoción y contenido sobre las relaciones en algunas de las generaciones” (p8). “En términos del proceso de coautoría interactiva, creo que es genial [...] ” (p9). “Lo que me gusta de la jerarquía es que puedes hacer todo lo humano que quieras en cualquier nivel” (p2). “Al trabajar con la máquina puedo ver el contenido un poco más claramente. Como hay especificidad, arcos de personajes, entonces puedo ver cómo se une la historia [...] Esta [generación jerárquica] realmente se sintió mucho más limpia que el proceso [GPT-2 o GPT-3 con indicaciones planas] que estaba usando ” (pág. 15). “¡Intentemos más! Dios, podrías perder el tiempo haciendo esto” (p3). Los participantes p1, p6 y p3 señalaron además cómo esa generación jerárquica ayudó con el diálogo: “hay buen contenido de cualquier generación” (p1) y (refiriéndose a una de las generaciones) “Hay grandes discusiones profundas en él. Estoy impresionado con eso” (p3).

5.1.2 Facilidad de uso de la interfaz de usuario de Dramatron y generación basada en semillas. Al participante p13 le gustó la experiencia del usuario de generación interactiva paso a paso de títulos, personajes y trama, mientras que p10 pensó que “la interacción parecía más simple cuando todo el guión se generaba con anticipación en lugar de editarlo”. El participante p1 probó y discutió tres modos diferentes de generación de guiones: 1) coautoría interactiva, 2) modificación del resultado de una generación totalmente automatizada y 3) curación y modificación de resultados de 3 a 4 generaciones. Los beneficios de ejecutar varias generaciones incluyeron tener “mucho material”, lo que permite “sacar buenas ideas”, “seleccionar cuidadosamente”, “más interpretaciones y libertad artística”, pero “requiere más masaje por mi parte” y “elaboración de palabras para hacer fluye” (p1). El participante p1 desarrolló un flujo de trabajo para cogenerar un guión que incluía editar listas de personajes y editar la línea de registro para agregar más “personajes que conocemos”, dándoles estado y nombres a los personajes, agregándolos a los ritmos de la trama. Al elaborar la línea de registro, p1 quería implicar mucho en juego y "quedarse con personajes humanoides: los personajes no humanos nos llevan al Teatro del Absurdo, a lo Surrealista, al Realismo Mágico", y querían líneas de registro que situaran el historia con realismo “para satisfacer las expectativas del público” y “colocar las cosas en un lugar específico”.

5.1.3 Sobre la posibilidad de que el guión se ponga en escena después de la edición. Varios participantes (p6, p9, p11, p13, p15) destacaron el potencial de que el guión se escenifique después de editarlo: “un borrador, necesitaría trabajar mucho con él [pero] podría ser útil y ser escenificado, definitivamente” (p6), “Me hace pensar en cómo puedes hacer un programa completo con una sola idea” (p11) y “Sabes, con un poco de edición, podría llevarlo a Netflix: solo necesito perfeccionarlo un poco”. poco” (p9). El participante p1 puso en escena varios guiones generados con Dramatron (ver Sección 5.9).

5.2 Usos potenciales del sistema

5.2.1 Inspiración para el escritor. Todos los participantes encontraron que Dramatron era útil para inspirarse: "esto es perfecto para el bloqueo de los escritores" (p13), "puedo que sea muy útil si estás estancado" (p4, p5), "más profundo que el de los escritores". sitio web de mensajes de desbloqueo” (p3). Dramatron fue descrito como una herramienta que estimula indirectamente la creatividad del dramaturgo: “Me gusta lo que sucede en mi cerebro cuando leo algunos resultados del modelo. Tengo una idea para el resto de la historia” (p6), “Se trata de que yo descubra lo que se traducirá a partir de lo que me da” (p10), o que directamente brinde sugerencias prácticas: “Aquí hay un concepto; le pone carne a los huesos y luego le quitas la grasa yendo y viniendo” (p13). Los fallos y las limitaciones del modelo lingüístico pueden subvertirse en busca de inspiración, en particular cuando se interpreta el guión: “los errores son regalos que podemos dejar a los improvisadores” (p1).

5.2.2 Generación de opciones alternativas y construcción del mundo. Más que simplemente proporcionar una chispa creativa para la historia principal, el modelo se puede emplear para poblar el universo de la historia: “Si fuera a usar esto para escribir un guión, lo usaría para generar personajes y ver si encaja. generé cosas en las que no había pensado. O relaciones en las que no había pensado” (p15). Dramatron para la exploración: “Yo iría con la sugerencia que está más alejada de lo que hubiera sugerido porque ya sé lo que tengo en la cabeza y quiero saber qué haría la máquina” (p12).

5.2.3 Uso del Sistema para Aprendizaje y Análisis. Al activar el sistema, los escritores podrían buscar indirectamente en el modelo de lenguaje estilos y elementos literarios: “Incluso si no estuviera escribiendo, hace un trabajo maravilloso al recopilar lo que hay en la literatura” (p10) o incluso buscar hipotéticamente dentro de su propia producción. : “Me interesaría mucho alimentar todo lo que he escrito y luego lograr que genere un guión con mi voz y estilo” (p4, p5). El aprendizaje también podría darse analizando cómo mejorar las producciones de Dramatron: “Para mí, como dramaturgo, lo interesante de trabajar con esta tecnología es pensar en cómo lo editaría. Por ejemplo: ¿Cómo se vería esto en el escenario? (pág.8).

5.2.4 Generación de Contenidos. Más allá de la inspiración, varios participantes se interesaron por el potencial de coescritura de Dramatron y pensaron que podría proporcionarles material. “Uno de los grandes obstáculos de la dramaturgia es poner las palabras en la página. Esto ayuda con ese paso” (p8). “Usaría esta herramienta para arreglar proyectos (de escritura de guiones) que podrían estar muertos” (p14). “Esta es una herramienta rica para básicamente todo. He hecho creación ideada. Existen métodos que puede utilizar para generar texto, en los que extrae canciones, guiones o artículos de noticias, luego los corta y pega. Esto me recuerda a la generación de textos dadaístas” (p11). “En la práctica, podría afectar la economía de la escritura si tales sistemas de escritura pudieran aumentar las series de mayor duración. Puede resultar útil en series de larga duración, donde tienes una sala de guionistas” (p4, p5).

5.2.5 Potencial de la IA como herramienta para escribir guiones televisivos. Algunos participantes sugirieron que esta herramienta podría emplearse en una sala de guionistas de televisión, para ayudar a escribir guiones formulados. “Si pudieras crear una IA para resumir guiones de manera efectiva, serías valioso para el estudio” (p.14). “Es como tener un muy buen dramaturgo” (p10). “La IA puede crear 5 guiones en 5 minutos” (p9). “¿Para qué parte del proceso es relevante esta herramienta? Serie de televisión formulaica” (p4, p5). “No lo usaría para escribir una obra de teatro” (p11).

5.3 Estereotipos

5.3.1 Los resultados del sistema son demasiado literales y predecibles. Algunos participantes encontraron el personaje “relaciones tan estrechas y prescriptivas” (p4, p5); si un personaje tiene “un esfuerzo noble, se indicará en el diálogo” (p4, p5), y a los personajes se les dieron nombres “tontos” y “en la nariz, juegos de palabras” (p2). De manera similar, la generación del título “hace lo que dice” (p15) y “a veces puede ser demasiado descriptiva: el director podría tomar decisiones” (p8). Uno comentó: “esto es algo que mis alumnos harían” (p8). Había algunos aspectos positivos en un sistema tan predecible: “las relaciones interpersonales creadas aquí son tropos clásicos que mantienen a la audiencia interesada” (p3) y “hay interés en generar resultados desde el sistema para contenido que ya existe: los títulos reales son divertidos de leer”. comparar con” (p14).

5.3.2 Los resultados del sistema pueden ser problemáticos, estereotipados y sesgados. El participante p9 se preguntó “¿De qué culturas e idiomas provienen los libros?” mientras que muchos participantes notaron sesgos de género y discriminación por edad en los resultados del sistema. “Soy menos sexista que el ordenador” (p3). “Los protagonistas son ambos personajes masculinos y todos los personajes secundarios son mujeres” (p4, p5). “La protagonista femenina se define por su relación con los demás personajes: es típico en las obras que los personajes femeninos no tengan mucha información sobre ellas” (p11). “Ella siempre está molesta y no tiene deseos (como los personajes masculinos) [...] En realidad, mucho del contenido [...] es misógino y patriarcal” (p8). Este problema planteó la cuestión de las estrategias de afrontamiento o la apropiación cultural: "si le diéramos a GPT-2 algunos nombres de personajes, podría generar personajes intolerantes: [nosotros] elegimos más nombres inventados, no específicos de género ni étnicos". (p13) y “hay una cuestión ética sobre el uso de la IA para un grupo de creadores de teatro: la IA nos lanza un tema o relación que no tiene relación con nuestra experiencia vivida y nos vemos obligados a decir Sí, y las ofertas” (p4, p5). Analizamos con mayor detalle las cuestiones éticas planteadas en las discusiones de los participantes en la Sección 7.3.

5.4 Fallos

5.4.1 Los participantes aceptan resultados inesperados del sistema. El participante p6 se rió de las sugerencias “poéticas y absurdas”. “Es realmente interesante ver lo que se le ocurre” (p8), “niveles de absurdo que me hacen cosquillas” (p10), “No se me hubiera ocurrido eso, pero es bastante divertido” (p11). “Esto es algo que un autor humano probablemente no toleraría, está creado de manera única [...] Quiero ideas que un humano posiblemente no podría tener” (p12).

5.4.2 El sistema a menudo entra en bucles de generación . Todos los participantes notaron cómo el sistema podía entrar en bucles de generación: “Probablemente cortaría mucho” (p6) o “una escena entera sobre una caldera rota: sí” (p8). A veces encontraron aspectos positivos en estos bucles: “Es una conversación tonta. Es un poco repetitivo. Me gusta." (p6), “la repetición deja espacio para el subtexto” (p12) y disfruté de los fallos (p4, p5) o incluso hizo paralelos con trabajos existentes (p3).

5.5 Limitaciones fundamentales del modelo de lenguaje y de Dramatron

5.5.1 Falta de consistencia y de coherencia a largo plazo. "Lo más importante es mantener el diálogo basado en los personajes y coherente [...] Todavía hay algunas dificultades para lograr que se ajuste al contexto". (pág. 15). “Quiero que los personajes sean más coherentes consigo mismos” (p12). “Hay un poco de confusión en la lógica, lagunas en la lógica [...] Parece teatro posmoderno [...] Pero en términos de [una obra con un determinado] género, que tiene una trama a seguir, se está volviendo confuso” (p11). El participante 7 “quiere agregar algunas costuras entre los tiempos para que tengan sentido narrativo”.

5.5.2 Falta de sentido común y de encarnación. El participante 8 observó que “Hay cosas que es difícil mostrar en el escenario, como un gato. El sistema no tiene conciencia de lo que es escenificable y no escenificable” y p9 señaló que cuando “se interactúa con una IA que cuenta historias, el espacio de entrada está limitado”.

5.5.3 Falta de matices y subtexto. El participante 3 observó: “ese es un buen ejemplo de cómo las computadoras no entienden los matices, la forma en que vemos el lenguaje y podemos entenderlo incluso si no es súper específico”. “Mucha información, demasiado verbalizada, debería haber más subtexto” (p6). “Con el diálogo en las obras de teatro, uno debe hacerse dos preguntas: 1) ¿La gente realmente habla así? 2) ¿Se sienten los actores atraídos por estas líneas y son atractivas para interpretar?” (p7) “La dramaturgia se trata de diálogos realistas... todo lo relacionado con el subtexto. [...] Mostrar, no contar: aquí sólo estamos contando. Como en la improvisación: "no menciones la cosa". El elemento en la línea del registro se convirtió en el bit central de la generación, y eso era repetitivo” (p8). El participante 14 concluyó que “AI nunca escribirá Casablanca o Una vida maravillosa. Podría ser capaz de escribir narraciones en cajas de género”.

5.5.4 Falta de motivación para los personajes. “Las historias no terminan. Los viajes de los personajes no están completos. Quizás falta algo en el trasfondo del personaje [...] ¿Dónde está la motivación emocional, cosas que podrían existir en la historia de fondo y no en el guión? (pág. 14). “En el primer paso buscas el gol del protagonista y el impedimento para ese impulso. ¿Qué está haciendo mi personaje y qué quiere? Si esto se le dio a un actor, tendrá dificultades con lo primero que debe hacer, que es encontrar las necesidades y los deseos del personaje y luego personalizarlo” (p9). "Mis alumnos hacen esto: un personaje entra en juego y dice exactamente lo que quieren". (pág.8). “El conflicto debe ser algo dentro del personaje” (p6). “¿Por qué la gente no dice lo que quiere decir? Es porque tenemos comprensión social, pero a veces nos perdemos en la traducción” (p3).

5.6 Problemas estructurales de Dramatron

5.6.1 Dificultad por la necesidad de idear la línea de registro para condicionar toda la generación. Para el participante 12, fue difícil encontrar una línea de registro y el proceso parecía valioso. “Para dar con el primer mensaje se necesita un poco de ida y vuelta” (p11). “Empacar la acción en la línea del log: este es un momento de pánico para el escritor, porque quiere agregar todo lo significativo al guión. [...] Se trata de una premisa ingeniosa. El sistema que tienes ahora tiene que ver con el ingenio. Es necesario que la línea del registro contenga algún tipo de ingenio” (p13). “¿[La línea del registro] tiene que tener un nombre de personaje? (p4, p5). “La línea del registro no es una sinopsis cerrada. Es menos descriptivo y más prescriptivo. El arte de las líneas de registro se trata de qué tan breves puedes hacerlas para que [los productores] lean el resto de tu material” (p14).

5.6.2 Crítica estructural del condicionamiento basado en líneas logarítmicas de toda la generación. “En general, por la forma en que trabajo, tengo claro lo que quiero decir sobre el mundo, lo que pienso sobre el mundo. Los vehículos, los personajes o el arco no están claros. Esto parece una colección de escenas que lógicamente se suceden una tras otra. Pero, la idea central de lo que se quiere decir [falta]” (p4, p5). “Si pudiera programar algo para escribir un guión, no comenzaría con una línea de registro. También puedes considerar comenzar con un personaje y un obstáculo en el camino de ese personaje” (p9).

5.6.3 Consecuencia negativa de la elección del diseño de Dramatron: generación de diálogo paralelo. “Por los ritmos de la escena no se tiene idea de lo que contenía el diálogo anterior. Entonces ver que el diálogo no es consistente es chocante” (p1). “Me pregunto si hay algún problema al importar el beat anterior a la escena [...] Prestar atención a la consistencia en los beats, ayuda con la consistencia del diálogo generado” (p12). Al enterarse de que el diálogo de escena se generó en paralelo para cada escena, el Participante 2 comentó: “Si no leyó su última escena, ¿cómo puede pasar la última escena a la siguiente generación? La generación de estos guiones podría verse significativamente beneficiada atendiendo al diálogo de la escena anterior”.

5.7 Mejoras sugeridas para Dramatron

Modelar personajes y sus relaciones fue un tema recurrente: "¿podemos hacer que el sistema esté impulsado por las relaciones?" (p12), “¿a qué lugar pertenece el estatus en la construcción del carácter?” (p12), “¿podríamos generar la raíz de un carácter y luego completarlo?” (pág. 15). El participante 12 sugirió: “como autor, construiría un gráfico social de las relaciones de los personajes”. Respondiendo a la pregunta "¿Cómo logra que el sistema sepa dónde debe comenzar y terminar la escena?" (p15), tres participantes (p8, p13, p15) sugirieron encajar un arco narrativo dentro de cada escena.

Varios participantes querían poder consultar y dialogar con el modelo de escritura: "¿Has interactuado [con el sistema de IA] intentando darle notas?" (p2) para permitirle aprender sobre el mundo: “¿Cómo se construye el mundo? Tal vez el modelo necesite conocer las preguntas de Stella Adler [(¿Quién? ¿Qué? ¿Dónde? ¿Por qué? ¿Cómo? Etc.)]. ¿Puede lograr que el sistema responda estas preguntas? (p9), o para permitir la reescritura y reformulación: “¿podemos pedirle al sistema que reescriba con un estilo o contexto?” (pág.8). Como se reitera en la página 10, la reescritura iterativa era un flujo de trabajo deseado: “Estoy menos interesado en darle forma [a la narrativa] que en ver lo que dice, refinarlo para ver lo que dice y luego refinarlo nuevamente. Un dramaturgo tiene que ver la obra hablada antes de hacer cortes”.

El dramaturgo tiene que ver la obra hablada antes de hacer cortes”. Finalmente, las páginas 4 y 5 observaron astutamente que “ha habido un alejamiento de los sistemas de dramaturgia occidental, por lo que en términos de hacer que esto sea más útil para el futuro, podría ser útil considerar cómo podría usarse en el contexto de otras dramaturgias contemporáneas. escribir”—sugiriendo estructuras y elementos narrativos alternativos—“ya que la IA no está sujeta a las mismas reglas que nosotros. Entonces, decirle que esté sujeto a esas reglas humanas parece una limitación de sus capacidades”.

5.8 Mejora incremental de herramientas

Como se detalla en la Sección 5.7, los participantes participaron y brindaron comentarios constructivos sobre Dramatron. Como comentó uno de los participantes en el estudio: “el sistema es tan adaptable que puede cambiar con nuestros comentarios y ajustes”. Este tipo de comprensión de la modificabilidad del sistema permitió a quienes interactuaban con él sugerir cambios más libremente, sabiendo que podían incorporarse. De esta manera, el sistema se benefició y evolucionó positivamente a lo largo del estudio participante.

En el transcurso de las entrevistas, incorporamos los comentarios que pudimos realizando pequeños cambios incrementales en los conjuntos de prefijos de mensajes de Dramatron. La Tabla 1 resume los cambios realizados como resultado directo de los comentarios de los participantes. Este tipo de diseño y desarrollo participativo es fundamental para la generación de herramientas creativas, ya que los comentarios de los usuarios pueden incorporarse directamente para mejorar el sistema para la siguiente interacción. Esto es posible gracias al diseño modular del sistema, las interacciones livianas basadas en indicaciones y la flexibilidad que ofrece Dramatron. Esta participación también inspira a los participantes a explorar ideas creativas, relacionadas y conectadas. Por ejemplo, la Fig. 4 (IZQUIERDA) muestra el arte conceptual de una prueba narrativa de actores virtuales que interpretan un guión coescrito.

5.9 Puesta en escena y evaluación de producciones de guiones coescritos por Dramatron

La escritura creativa para teatro es fundamentalmente interactiva: no sólo entre narradores que colaboran, sino entre narradores y el público. Por este motivo, evaluamos cómo se podrían producir en el escenario guiones coescritos con Dramatron. En esta sección, describimos los detalles de la puesta en escena y reportamos reflexiones evaluativas tanto del equipo creativo como de dos críticos de teatro profesionales.

Cinco guiones coescritos con Dramatron se presentaron en representaciones públicas en agosto de 2022 en el festival de teatro más grande de América del Norte: el festival internacional de teatro Fringe de Edmonton de 2022. La presentación del programa se tituló Plays By Bots y tuvo 7 presentaciones durante dos semanas (vea una imagen de la producción en la Fig. 4). En cada programa, diferentes elencos representarían una de las obras de los experimentos de coescritura. Las obras abarcan diferentes géneros, estilos, personajes e historias. Los guiones cobraron vida gracias a un elenco de entre 4 y 6 improvisadores y actores experimentados. La primera mitad de cada guión se entregó a cada uno de los miembros del elenco en un sobre cerrado. Sólo cuando comenzó el espectáculo se les permitió abrir el guión y luego comenzaron la actuación leyéndolo en vivo frente al público. Una vez agotado el guión, los actores improvisaron el final, basándose en el contexto y la historia planteada por el guión[5]. Durante la presentación de cada programa, el director y el coguionista (participante p1 desde arriba) presentaron el proyecto a la audiencia y explicaron que coescribieron y editaron el guión usando Dramatron.

Se escribieron dos reseñas sobre la producción de Plays By Bots en el festival. Una de las reseñas señaló que la actuación “demuestra que la inteligencia artificial puede, de hecho, escribir una exitosa obra Fringe”. El crítico también señaló que el éxito de la actuación se debió tanto al sistema Dramatron como a los actores humanos, especialmente a un intérprete que "dominó la voz de Dramatron y la sacó perfectamente del guión durante el resto del espectáculo, para deleite de los espectadores". audiencia aullante”. La segunda valoración también fue positiva. Con un toque de incredulidad, el crítico elogió las habilidades de Dramatron. El crítico destacó el estilo de Dramatron y cómo eso sirvió para la actuación, diciendo "si hay cierta monotonía en el diálogo, que se convierte en declaraciones, eso en sí mismo es divertido, ya que resultó adaptarse perfectamente a los talentos cómicos inexpresivos de [ los] improvisadores” y “los actores humanos continúan capturando el tono del robot dramaturgo”. El crítico también expresó sorpresa por la capacidad del sistema para crear una obra que se une y crea un mundo. Además, notaron que algunas líneas de Dramatron son tan divertidas que se repitieron más adelante en el programa una vez que los actores humanos estaban improvisando.

Las discusiones entre el equipo creativo complementan a los críticos y brindan información sobre cómo los actores e improvisadores profesionales encontraron el trabajo con guiones coescritos por Dramatron. Las discusiones posteriores al espectáculo fueron facilitadas y transmitidas por el director (p1 arriba). Cuatro temas clave surgieron a través de estas discusiones que hacen eco de los temas presentados anteriormente en la Sección 5. Específicamente, el sistema tiene un estilo de falla distintivo, el texto generado puede ser repetitivo y divertido para trabajar. Además, el equipo atribuyó agencia al sistema y tenía expectativas sobre las capacidades del sistema. Como intérpretes de teatro de improvisación capacitados, los actores pudieron agregar una capa de interpretación al guión coescrito. Esto ayudó a agregar significado al texto. Finalmente, la respuesta predominante del equipo creativo fue que participar en la producción fue divertido. El entusiasmo y las reflexiones del equipo creativo hacen eco de la utilidad de los guiones coescritos para la producción y colaboración teatral; En el Apéndice B se incluyen más reflexiones y citas de apoyo.

[5] Vídeo de la actuación compartido tras la aceptación.