पेशेवर पटकथा लेखक एआई के साथ सह-लेखन के फायदे और नुकसान साझा करते हैं

लिंक की तालिका

सार और परिचय

कहानी सुनाना, कहानियों का आकार और लॉग लाइन्स

रचनात्मक पाठ निर्माण के लिए बड़े भाषा मॉडल का उपयोग

बड़े भाषा मॉडल द्वारा उत्पन्न पाठ का मूल्यांकन

प्रतिभागियों का साक्षात्कार

प्रतिभागी सर्वेक्षण

चर्चा और भावी कार्य

निष्कर्ष, आभार और संदर्भ

A. स्वचालित कहानी निर्माण और नियंत्रणीय कहानी निर्माण पर संबंधित कार्य

बी. बॉट्स क्रिएटिव टीम द्वारा नाटकों से अतिरिक्त चर्चा

सी. मात्रात्मक अवलोकन का विवरण

डी. अनुपूरक आंकड़े

ई. ड्रामाट्रॉन के लिए पूर्ण संकेत उपसर्ग

F. ड्रामाट्रॉन द्वारा उत्पन्न रॉ आउटपुट

जी. सह-लिखित स्क्रिप्ट

5 प्रतिभागियों के साक्षात्कार

15 प्रतिभागियों (पी1, पी2, आदि के रूप में अनाम) के साथ हमारे साक्षात्कारों के दौरान, हमने ड्रामाट्रॉन के साथ सह-लेखन पर गुणात्मक प्रतिक्रिया एकत्र की। इस खंड में, हम इस प्रतिक्रिया को सात विषयों में सारांशित करते हैं। प्रत्येक को प्रतिभागियों के साक्षात्कारों से समर्थन उद्धरणों के साथ प्रस्तुत किया गया है।

(1) ड्रामाट्रॉन के बारे में सकारात्मक टिप्पणियाँ इस पर केंद्रित थीं: पदानुक्रमिक पीढ़ी जो लेखक को कथा चाप पर काम करने देती है, या तो सह-लेखक के रूप में बातचीत करने की संभावना या बस सिस्टम को उत्पन्न करने देती है, और आउटपुट स्क्रिप्ट की मानव लेखक के लिए स्रोत सामग्री के रूप में काम करने की क्षमता (अनुभाग 5.1)।

(2) प्रतिभागियों ने ड्रामाट्रॉन के लिए संभावित लेखन अनुप्रयोगों के रूप में प्रेरणा, विश्व निर्माण और सामग्री निर्माण की पहचान की, और इसे साहित्यिक विश्लेषण के लिए संभावित उपकरण के रूप में देखा (अनुभाग 5.2)।

(3) प्रतिभागियों ने भाषा मॉडल में अंतर्निहित विभिन्न पूर्वाग्रहों को देखा (अनुभाग 5.3)।

(4) कुछ लेखकों को ड्रामाट्रॉन की अनैच्छिक गड़बड़ सौंदर्य और विफलता के तरीकों, जैसे पुनरावृत्ति और संवाद लूप (अनुभाग 5.4) में रुचि थी।

(5) आश्चर्य की बात नहीं है कि प्रतिभागियों ने कहानी कहने में तार्किक अंतराल, सामान्य ज्ञान की कमी, बारीकियों और उप-पाठ की कमी देखी, जो पात्रों के लिए प्रेरणा की कमी में प्रकट हुई (अनुभाग 5.5)।

(6) संरचनात्मक आलोचना लॉग लाइन के साथ आने की आवश्यकता पर केंद्रित थी, साथ ही समानांतर संवाद निर्माण के कारण लगातार दृश्यों के बीच असंगतताओं पर भी (अनुभाग 5.6)।

(7) प्रतिभागी उपकरण से जुड़े हुए थे और सुधार के लिए सुझाव देने के लिए उत्सुक थे (अनुभाग 5.7)।

5.1 ड्रामाट्रॉन के बारे में सकारात्मक टिप्पणियाँ

5.1.1 ड्रामाट्रॉन में इंटरएक्टिव पदानुक्रमिक जनरेशन की प्रशंसा। p4 और p5 (जिन्होंने एक गैर-रेखीय लेखन कार्यप्रवाह को प्राथमिकता दी) को छोड़कर सभी प्रतिभागी इंटरएक्टिव पदानुक्रमिक जनरेशन के बारे में उत्साही थे। "एक बार जब मैं इसे देखता हूं, तो मुझे श्रृंखला का आकार पता चल जाता है। मुझे पता है कि कहानी किस तरह से सामने आती है। मैं कथा को और अधिक स्पष्ट रूप से देख सकता हूं [...] मुझे इसे लॉग लाइन बनाने और फिर इसके अंदर विवरण पैक करने का यह तरीका पसंद है। आप एक विचार का बीज बो रहे हैं और यह हड्डियों पर मांस डाल रहा है" (पृष्ठ 13)। "यह सब काफी सुसंगत, प्रतीकात्मक रूप से सुसंगत और सुसंगत है और नाटक की स्थिति की स्थिति से संबंधित है [...] कुछ पीढ़ियों में रिश्तों के बारे में बहुत सारी भावनाएँ और सामग्री है" (पृष्ठ 8)। "इंटरएक्टिव सह-लेखन प्रक्रिया के संदर्भ में, मुझे लगता है कि यह बहुत अच्छा है [...]" (पृष्ठ 9)। "पदानुक्रम के बारे में मुझे जो पसंद है वह यह है कि आप किसी भी स्तर पर जितना चाहें उतना मानवीय कार्य कर सकते हैं" (पृष्ठ 2)। "मशीन के साथ काम करने में मैं सामग्री को थोड़ा और स्पष्ट रूप से देख सकता हूँ। चूंकि इसमें विशिष्टता है, चरित्र चाप हैं, तो मैं देख सकता हूं कि कहानी कैसे एक साथ आती है [...] यह [पदानुक्रमित पीढ़ी] वास्तव में उस प्रक्रिया [जीपीटी -2 या जीपीटी -3 फ्लैट प्रॉम्प्टिंग के साथ] की तुलना में बहुत साफ महसूस हुई जो मैं उपयोग कर रहा था” (पृष्ठ 15)। “चलो और कोशिश करते हैं! भगवान, आप ऐसा करने में अपना समय बर्बाद कर सकते हैं” (पृष्ठ 3)। प्रतिभागियों पी1, पी6 और पी3 ने आगे उल्लेख किया कि इस तरह की पदानुक्रमित पीढ़ी ने संवाद में कैसे मदद की: “किसी भी पीढ़ी से अच्छी सामग्री है” (पृष्ठ 1) और (पीढ़ियों में से एक का जिक्र करते हुए) “आपको इसमें कुछ बड़ी गहन चर्चाएँ मिलीं। मैं उससे प्रभावित हूँ” (पृष्ठ 3)।

5.1.2 ड्रामाट्रॉन के यूआई और सीड-आधारित जेनरेशन के उपयोग में आसानी। प्रतिभागी p13 को शीर्षक, पात्रों और कथानक के इंटरैक्टिव, चरण-दर-चरण जेनरेशन का उपयोगकर्ता अनुभव पसंद आया, जबकि p10 ने सोचा कि "जब पूरी स्क्रिप्ट को संपादित करने के बजाय समय से पहले तैयार किया गया था, तो इंटरेक्शन सरल लगता था"। प्रतिभागी p1 ने स्क्रिप्ट जेनरेशन के तीन अलग-अलग तरीकों को आजमाया और चर्चा की: 1) इंटरैक्टिव सह-लेखन, 2) एक पूरी तरह से स्वचालित जेनरेशन से आउटपुट को संशोधित करना, और 3) 3-4 जेनरेशन से आउटपुट को क्यूरेट करना और संशोधित करना। कई जेनरेशन चलाने के लाभों में "बहुत सारी सामग्री" होना, "अच्छे विचारों को खींचने", "चेरी-पिकिंग", "अधिक व्याख्याएं और कलात्मक स्वतंत्रता" की अनुमति देना शामिल था, लेकिन "मेरे अंत में अधिक मसाज की आवश्यकता होती है" और "इसे प्रवाहित करने के लिए शब्द शिल्प" (p1)। प्रतिभागी p1 ने एक स्क्रिप्ट को सह-जेनरेट करने के लिए एक वर्कफ़्लो विकसित किया जिसमें पात्रों की सूची संपादित करना और लॉग लाइन को संपादित करना शामिल था ताकि अधिक "पात्रों को जोड़ा जा सके जिनके बारे में हम जानते हैं", पात्रों को स्थिति और नाम देना, उन्हें कथानक की बीट्स में जोड़ना। लॉग लाइन तैयार करते समय, पी1 उच्च दांव का संकेत देना चाहता था और “मानवीय पात्रों के साथ रहना चाहता था: गैर-मानव पात्र हमें बेतुकापन के रंगमंच, अतियथार्थवादी, जादुई यथार्थवाद तक ले जाते हैं”, और वे लॉग-लाइन चाहते थे जो कहानी को “दर्शकों की अपेक्षाओं को पूरा करने के लिए” यथार्थवाद में स्थापित करें और “चीजों को एक विशिष्ट स्थान पर सेट करें”।

5.1.3 संपादन के बाद स्क्रिप्ट को मंच पर लाने की संभावना के बारे में। कई प्रतिभागियों (पी6, पी9, पी11, पी13, पी15) ने संपादन के बाद स्क्रिप्ट को मंच पर लाने की संभावना पर प्रकाश डाला: "एक कच्चा मसौदा, इस पर बहुत काम करने की आवश्यकता होगी [लेकिन] यह निश्चित रूप से मददगार और मंच पर लाने योग्य हो सकता है" (पी6), "यह मुझे सोचने पर मजबूर करता है कि आप एक ही विचार के साथ एक पूरा शो कैसे बना सकते हैं" (पी11) और "आप जानते हैं, थोड़े से संपादन के साथ, मैं इसे नेटफ्लिक्स पर ले जा सकता हूँ: बस इसे थोड़ा सा परिष्कृत करने की आवश्यकता है" (पी9)। प्रतिभागी पी1 ने ड्रामाट्रॉन के साथ तैयार की गई कई स्क्रिप्ट का मंचन किया (अनुभाग 5.9 देखें)।

5.2 प्रणाली के संभावित उपयोग

5.2.1 लेखक के लिए प्रेरणा। सभी प्रतिभागियों ने प्रेरणा पाने के लिए ड्रामाट्रॉन को उपयोगी पाया: "यह लेखकों के ब्लॉक के लिए एकदम सही है" (पृष्ठ 13), "मैं देख सकता हूँ कि यह बहुत मददगार हो सकता है, अगर आप अटके हुए हैं" (पृष्ठ 4, पृष्ठ 5), "लेखकों की अनब्लॉकिंग प्रॉम्प्ट वेबसाइट की तुलना में अधिक गहराई से" (पृष्ठ 3)। ड्रामाट्रॉन को एक ऐसे उपकरण के रूप में वर्णित किया गया था जो अप्रत्यक्ष रूप से नाटककार की रचनात्मकता को उत्तेजित करता है: "जब मैं मॉडल के कुछ आउटपुट पढ़ता हूँ तो मेरे दिमाग में जो होता है वह मुझे पसंद आता है। मुझे कहानी के बाकी हिस्से के लिए एक विचार मिला" (पृष्ठ 6), "यह मेरे द्वारा खोजे जाने के बारे में है कि यह मुझे जो देता है उससे क्या अनुवाद होगा" (पृष्ठ 10), या जो सीधे कार्रवाई योग्य सुझाव देता है: "यहाँ एक अवधारणा है; यह हड्डियों पर मांस डालता है, और फिर आप आगे और पीछे जाकर वसा को काटते हैं" (पृष्ठ 13)। ग्लिच और भाषा मॉडल की सीमाओं को प्रेरणा के लिए उलट दिया जा सकता है, विशेष रूप से जब स्क्रिप्ट का प्रदर्शन किया जाता है: "गलतियाँ उपहार हैं जिन्हें हम सुधारकों के लिए छोड़ सकते हैं" (पृष्ठ 1)।

5.2.2 वैकल्पिक विकल्पों का सृजन और विश्व निर्माण। मुख्य कहानी के लिए सिर्फ़ एक रचनात्मक चिंगारी प्रदान करने से कहीं ज़्यादा, मॉडल का इस्तेमाल कहानी के ब्रह्मांड को भरने के लिए किया जा सकता है: "अगर मैं इसका इस्तेमाल स्क्रिप्ट लिखने के लिए करने जा रहा था, तो मैं इसका इस्तेमाल किरदारों को बनाने के लिए करूँगा, ताकि देख सकूँ कि क्या यह ऐसी चीज़ें बनाता है जिनके बारे में मैंने नहीं सोचा था। या ऐसे रिश्ते जिनके बारे में मैंने नहीं सोचा था" (पृष्ठ 15)। अन्वेषण के लिए ड्रामाट्रॉन: "मैं उस सुझाव के साथ जाऊँगा जो मेरे द्वारा सुझाए गए सुझाव से कहीं अलग है क्योंकि मैं पहले से ही जानता हूँ कि मेरे दिमाग में क्या चल रहा है और मैं जानना चाहता हूँ कि मशीन क्या करेगी" (पृष्ठ 12)।

5.2.3 सीखने और विश्लेषण के लिए सिस्टम का उपयोग करना। सिस्टम को संकेत देकर, लेखक साहित्यिक शैलियों और तत्वों के लिए भाषा मॉडल में अप्रत्यक्ष रूप से खोज कर सकते हैं: "भले ही मैं लिख नहीं रहा हूँ, यह साहित्य में जो कुछ भी है उसे इकट्ठा करने का एक अद्भुत काम करता है" (पृष्ठ 10) या यहां तक कि अपने स्वयं के आउटपुट के भीतर काल्पनिक रूप से खोज भी कर सकते हैं: "मुझे अपने द्वारा लिखी गई हर चीज को फीड करने और फिर इसे अपनी आवाज़ और शैली में स्क्रिप्ट बनाने में बहुत दिलचस्पी होगी" (पृष्ठ 4, पृष्ठ 5)। ड्रामाट्रॉन के आउटपुट को बेहतर बनाने के तरीके का विश्लेषण करके भी सीखा जा सकता है: "मेरे लिए, एक नाटककार के रूप में, इस तकनीक के साथ काम करने के बारे में दिलचस्प बात यह सोचना है कि मैं इसे कैसे संपादित करूँगा। उदाहरण के लिए: यह मंच पर कैसा दिखेगा?" (पृष्ठ 8)।

5.2.4 सामग्री निर्माण। प्रेरणा से परे, कई प्रतिभागी ड्रामाट्रॉन की सह-लेखन क्षमता से रुचि रखते थे, और उन्हें लगा कि यह उन्हें सामग्री प्रदान कर सकता है। "नाटक लेखन के सबसे बड़े मुद्दों में से एक है शब्दों को पृष्ठ पर लाना। यह उस चरण में मदद करता है" (पृष्ठ 8)। "मैं इस उपकरण का उपयोग उन (पटकथा लेखन) परियोजनाओं को ठीक करने के लिए करूँगा जो शायद बंद हो चुकी हों" (पृष्ठ 14)। "यह मूल रूप से हर चीज़ के लिए एक समृद्ध उपकरण है। मैंने खुद ही सृजन किया है। ऐसे तरीके हैं जिनका उपयोग आप पाठ बनाने के लिए कर सकते हैं, जहाँ आप गाने, स्क्रिप्ट या समाचार लेख खींचते हैं, फिर उन्हें काटकर चिपका देते हैं। यह मुझे दादावादी पाठ निर्माण की याद दिलाता है" (पृष्ठ 11)। "व्यावहारिक रूप से, यह लेखन के अर्थशास्त्र को प्रभावित कर सकता है यदि लंबे समय तक चलने वाली श्रृंखलाओं को ऐसे लेखन प्रणालियों द्वारा संवर्धित किया जा सकता है। यह लंबे समय तक चलने वाली श्रृंखलाओं पर उपयोगी हो सकता है, जहाँ आपके पास लेखकों के लिए जगह होती है" (पृष्ठ 4, पृष्ठ 5)।

5.2.5 टीवी पटकथा लेखन के लिए उपकरण के रूप में एआई की क्षमता। कुछ प्रतिभागियों ने सुझाव दिया कि इस उपकरण का उपयोग टीवी लेखकों के कमरे में किया जा सकता है, ताकि सूत्रबद्ध पटकथाएँ लिखने में मदद मिल सके। "यदि आप स्क्रिप्ट को प्रभावी ढंग से सारांशित करने के लिए एआई बनाने में सक्षम थे, तो आप स्टूडियो के लिए मूल्यवान होंगे" (पृष्ठ 14)। "यह एक बहुत अच्छे नाटककार होने जैसा है" (पृष्ठ 10)। "एआई 5 मिनट में 5 पटकथाएँ बना सकता है" (पृष्ठ 9)। "प्रक्रिया के किस भाग के लिए यह उपकरण प्रासंगिक है? सूत्रबद्ध टीवी सीरीज़" (पृष्ठ 4, पृष्ठ 5)। "मैं इसका उपयोग सीधे नाटक लिखने के लिए नहीं करूँगा" (पृष्ठ 11)।

5.3 रूढ़िवादिता

5.3.1 सिस्टम आउटपुट बहुत शाब्दिक और पूर्वानुमानित हैं। कुछ प्रतिभागियों ने पाया कि पात्रों के बीच "संबंध बहुत ही सख्त और निर्देशात्मक हैं" (पृष्ठ 4, पृष्ठ 5); यदि किसी पात्र का "कोई नेक प्रयास है, तो उसे संवाद में बताया जाएगा" (पृष्ठ 4, पृष्ठ 5), और पात्रों को "मूर्खतापूर्ण" और "नाक-नाक, व्यंग्यपूर्ण नाम" दिए गए थे (पृष्ठ 2)। इसी तरह, शीर्षक निर्माण "वही करता है जो टिन पर लिखा है" (पृष्ठ 15), और "कभी-कभी अत्यधिक वर्णनात्मक हो सकता है: निर्देशक निर्णय ले सकता है" (पृष्ठ 8)। एक ने टिप्पणी की, "यह एक ऐसी चीज़ है जो मेरे छात्र करेंगे" (पृष्ठ 8)। इस तरह के पूर्वानुमानित सिस्टम के कुछ सकारात्मक पहलू थे: "यहाँ बनाए गए पारस्परिक संबंध क्लासिक ट्रॉप हैं जो दर्शकों की रुचि बनाए रखते हैं" (पृष्ठ 3) और "पहले से मौजूद सामग्री के लिए सिस्टम से आउटपुट बनाने में रुचि है: वास्तविक शीर्षकों की तुलना करना मजेदार है" (पृष्ठ 14)।

5.3.2 सिस्टम आउटपुट समस्याग्रस्त, रूढ़िवादी और पक्षपाती हो सकते हैं। प्रतिभागी पी9 ने सोचा कि "किताबें किस संस्कृति और भाषा में आती हैं?" जबकि कई प्रतिभागियों ने सिस्टम आउटपुट में लैंगिक पूर्वाग्रह और आयुवाद को देखा। "मैं कंप्यूटर से कम सेक्सिस्ट हूँ" (पी3)। "मुख्य पात्र दोनों पुरुष पात्र हैं, और सभी सहायक पात्र महिलाएँ हैं" (पी4, पी5)। "महिला मुख्य पात्र को अन्य पात्रों के साथ उनके संबंधों द्वारा परिभाषित किया जाता है: नाटकों में यह एक आम बात है कि महिला पात्रों को उनके बारे में बहुत अधिक जानकारी नहीं होती है" (पी11)। "वह हमेशा परेशान रहती है और उसकी कोई इच्छा नहीं होती (पुरुष पात्रों की तरह) [...] वास्तव में बहुत सारी सामग्री [...] स्त्री-द्वेषी और पितृसत्तात्मक है" (पी8)। इस समस्या ने मुकाबला करने की रणनीतियों या सांस्कृतिक विनियोग का मुद्दा उठाया: "अगर हमने GPT-2 को कुछ चरित्र नाम दिए, तो यह कट्टरपंथी चरित्रों के साथ आ सकता है: [हम] अधिक बनावटी नामों के साथ गए, लिंग-विशिष्ट नहीं, जातीयता-विशिष्ट नहीं" (पृष्ठ 13) और "थिएटर निर्माताओं के एक समूह के लिए AI का उपयोग करने के बारे में एक नैतिक प्रश्न है: AI हमें एक विषय, या संबंध देता है जो हमारे जीवित अनुभव से संबंधित नहीं है और हम हाँ करने के लिए मजबूर होते हैं, और प्रस्ताव देते हैं" (पृष्ठ 4, पृष्ठ 5)। हम अनुभाग 7.3 में प्रतिभागियों द्वारा चर्चा में उठाए गए नैतिक मुद्दों पर अधिक विस्तार से चर्चा करते हैं।

5.4 गड़बड़ियां

5.4.1 प्रतिभागी सिस्टम से अप्रत्याशित आउटपुट को अपनाते हैं। प्रतिभागी पी6 ने "काव्यात्मक और बेतुके" सुझावों पर हँसा। "यह देखना वाकई दिलचस्प है कि यह क्या लेकर आता है" (पी8), "बेतुकेपन के स्तर जो मुझे गुदगुदा रहे हैं" (पी10), "मैंने इसके बारे में नहीं सोचा होगा लेकिन यह काफी मज़ेदार है" (पी11)। "यह कुछ ऐसा है जिसके लिए शायद कोई मानव लेखक खड़ा न हो, यह विशिष्ट रूप से बनाया गया है [...] मैं ऐसे विचार चाहता हूँ जो किसी इंसान के पास संभवतः न हों" (पी12)।

5.4.2 सिस्टम अक्सर जनरेशन लूप में प्रवेश करता है। सभी प्रतिभागियों ने देखा कि सिस्टम किस तरह जनरेशन लूप में प्रवेश कर सकता है: "मैं शायद इसका बहुत कुछ काट दूंगा" (पृष्ठ 6) या "बॉयलर के टूटने के बारे में एक पूरा दृश्य: हाँ" (पृष्ठ 8)। उन्हें कभी-कभी ऐसे लूप में सकारात्मक पहलू भी मिले: "यह एक मूर्खतापूर्ण बातचीत है। यह थोड़ा दोहराव वाला है। मुझे यह पसंद है।" (पृष्ठ 6), "दोहराव सबटेक्स्ट के लिए जगह छोड़ता है" (पृष्ठ 12) और गड़बड़ियों का आनंद लिया (पृष्ठ 4, पृष्ठ 5) या यहां तक कि मौजूदा काम के साथ समानताएं भी बनाईं (पृष्ठ 3)।

5.5 भाषा मॉडल और ड्रामाट्रॉन की मौलिक सीमाएँ

5.5.1 निरंतरता और दीर्घकालिक सुसंगति का अभाव। "संवाद को चरित्र-आधारित और सुसंगत बनाए रखना सबसे महत्वपूर्ण है [...] इसे संदर्भ के साथ ट्रैक पर रखने में अभी भी कुछ कठिनाई है।" (पृष्ठ 15)। "मैं चाहता हूं कि पात्र अपने भीतर अधिक सुसंगत हों" (पृष्ठ 12)। "तर्क में थोड़ा भ्रम है, तर्क में अंतराल है [...] यह उत्तर-आधुनिक रंगमंच जैसा दिखता है [...] लेकिन [किसी दिए गए] शैली के साथ एक नाटक, जिसका अनुसरण करने के लिए एक कथानक है, यह भ्रमित करने वाला हो रहा है" (पृष्ठ 11)। प्रतिभागी 7 "उन्हें कथात्मक रूप से समझने योग्य बनाने के लिए बीट्स के बीच कुछ सिलाई जोड़ना चाहता है"।

5.5.2 सामान्य ज्ञान और मूर्त रूप की कमी। प्रतिभागी 8 ने देखा कि "कुछ चीजें ऐसी होती हैं जिन्हें मंच पर दिखाना मुश्किल होता है - जैसे कि बिल्ली। सिस्टम को इस बात की जानकारी नहीं होती कि क्या मंचीय है और क्या नहीं" और p9 ने नोट किया कि जब "कहानी सुनाने वाली AI के साथ इंटरफेस किया जाता है, तो इनपुट स्पेस सीमित होता है"।

5.5.3 बारीकियों और उप-पाठ का अभाव। प्रतिभागी 3 ने देखा: "यह एक अच्छा उदाहरण है कि कैसे कंप्यूटर बारीकियों को नहीं समझते हैं, जिस तरह से हम भाषा को देखते हैं और इसे समझ सकते हैं, भले ही यह बहुत विशिष्ट न हो"। "बहुत सारी जानकारी, थोड़ी बहुत मौखिक, अधिक उप-पाठ होना चाहिए" (पृष्ठ 6)। "नाटकों में संवाद के साथ, आपको खुद से दो सवाल पूछने होंगे: 1) क्या लोग वास्तव में इस तरह बोलते हैं? 2) क्या अभिनेता इन पंक्तियों से आकर्षित होते हैं और क्या ये पंक्तियाँ निभाने के लिए आकर्षक हैं?" (पृष्ठ 7) "नाटक लेखन यथार्थवादी संवाद के बारे में है... उप-पाठ के इर्द-गिर्द की सभी चीज़ें। [...] दिखाएँ, न कि बताएँ: यहाँ हम सिर्फ़ बता रहे हैं। ठीक वैसे ही जैसे कि इम्प्रोव में: 'चीज़ का ज़िक्र न करें'। लॉग लाइन में तत्व पीढ़ी में केंद्रीय बिट बन गया, और वह दोहराव वाला था" (पृष्ठ 8)। प्रतिभागी 14 ने निष्कर्ष निकाला कि "AI कभी कैसाब्लांका या ए वंडरफुल लाइफ़ नहीं लिखेगा। यह शैली बॉक्स्ड स्टोरीटेलिंग लिखने में सक्षम हो सकता है"।

5.5.4 पात्रों के लिए प्रेरणा का अभाव। "कहानियाँ समाप्त नहीं होती हैं। पात्रों की यात्राएँ पूरी नहीं होती हैं। शायद पात्रों की पृष्ठभूमि में कुछ कमी है [...] भावनात्मक प्रेरणा कहाँ है, ऐसी चीज़ें जो बैकस्टोरी में मौजूद हो सकती हैं और स्क्रिप्ट में मौजूद नहीं हैं?" (पृष्ठ 14)। "पहली बार पढ़ने पर, आप नायक के लक्ष्य और उस प्रेरणा के लिए बाधा की तलाश कर रहे हैं। मेरा पात्र क्या कर रहा है, और वे क्या चाहते हैं? अगर यह किसी अभिनेता को दिया जाए तो वे सबसे पहले जो काम करना है, उससे जूझने जा रहे हैं, जो कि पात्र की ज़रूरतों और इच्छाओं को जानना और फिर उसे व्यक्तिगत बनाना है" (पृष्ठ 9)। "मेरे छात्र ऐसा करते हैं: एक पात्र खेल में आता है और वही कहता है जो वे चाहते हैं।" (पृष्ठ 8)। "संघर्ष पात्र के अंदर होना चाहिए" (पृष्ठ 6)। "लोग वह क्यों नहीं कहते जो वे कहना चाहते हैं? ऐसा इसलिए है क्योंकि हमारे पास सामाजिक समझ है, लेकिन कभी-कभी हम अनुवाद में खो जाते हैं" (पृष्ठ 3)।

5.6 ड्रामाट्रॉन की संरचनात्मक समस्याएं

5.6.1 सभी पीढ़ियों को कंडीशन करने के लिए लॉग लाइन के साथ आने की आवश्यकता के कारण होने वाली कठिनाई। प्रतिभागी 12 के लिए, लॉग लाइन के साथ आना मुश्किल था, और यह प्रक्रिया कीमती लग रही थी। "पहला प्रॉम्प्ट बनाने में थोड़ा आगे-पीछे लगता है" (पृष्ठ 11)। "लॉग लाइन में एक्शन को पैक करना: यह लेखक के लिए घबराहट का क्षण है, क्योंकि वे स्क्रिप्ट में हर सार्थक चीज़ जोड़ना चाहते हैं। [...] यह सब मजाकिया आधार के बारे में है। आपके पास अभी जो सिस्टम है, वह कुछ हद तक बुद्धि के बारे में है। लॉग लाइन में किसी तरह की बुद्धि रखने की ज़रूरत है" (पृष्ठ 13)। "क्या [लॉग लाइन] में एक चरित्र का नाम होना ज़रूरी है? (पृष्ठ 4, पृष्ठ 5)। "लॉग लाइन एक बंद सारांश नहीं है। यह कम वर्णनात्मक और अधिक निर्देशात्मक है। लॉग लाइनों की कला इस बारे में है कि आप इसे कितना छोटा बना सकते हैं ताकि [निर्माता] आपकी बाकी सामग्री पढ़ सकें" (पृष्ठ 14)।

5.6.2 पूरी पीढ़ी की लॉग लाइन-आधारित कंडीशनिंग की संरचनात्मक आलोचना। "आम तौर पर जिस तरह से मैं काम करता हूँ, मैं स्पष्ट हूँ कि मैं दुनिया के बारे में क्या कहना चाहता हूँ - मैं दुनिया के बारे में क्या सोचता हूँ। वाहन, या पात्र, या आर्क स्पष्ट नहीं है। यह दृश्यों का एक संग्रह जैसा दिखता है जो तार्किक रूप से एक के बाद एक आते हैं। लेकिन, कहने के लिए चीज़ का मूल विचार [गायब है]" (पृष्ठ 4, पृष्ठ 5)। "अगर मैं स्क्रिप्ट लिखने के लिए कुछ प्रोग्राम कर सकता, तो मैं लॉग लाइन से शुरू नहीं करता। आप एक चरित्र और उस चरित्र के रास्ते में एक बाधा से शुरू करने पर भी विचार कर सकते हैं" (पृष्ठ 9)।

5.6.3 ड्रामाट्रॉन के डिज़ाइन विकल्प का नकारात्मक परिणाम: समानांतर संवाद निर्माण। "दृश्य बीट्स से, इसे इस बात का कोई अंदाज़ा नहीं है कि पिछले संवाद में क्या था। फिर संवादों को सुसंगत न देखना परेशान करने वाला है" (पृष्ठ 1)। "मुझे आश्चर्य है कि क्या दृश्य में पिछले बीट को आयात करने में कोई समस्या है [...] बीट्स में स्थिरता पर ध्यान देने से, उत्पन्न संवाद की स्थिरता में मदद मिलती है" (पृष्ठ 12)। यह जानने पर कि प्रत्येक दृश्य के लिए दृश्य संवाद समानांतर रूप से उत्पन्न किया गया था, प्रतिभागी 2 ने टिप्पणी की: "यदि यह अपना अंतिम दृश्य नहीं पढ़ता है, तो आप अंतिम दृश्य को अगली पीढ़ी में कैसे ला सकते हैं? इन स्क्रिप्ट्स की पीढ़ी को पिछले दृश्य के संवाद पर ध्यान देने से काफी लाभ हो सकता है"।

5.7 ड्रामाट्रॉन में सुधार के सुझाव

चरित्रों और उनके रिश्तों को मॉडल करना एक आवर्ती विषय था: "क्या हम सिस्टम को रिश्तों से प्रेरित बना सकते हैं?" (पृष्ठ 12), "चरित्र निर्माण में स्थिति कहाँ आती है?" (पृष्ठ 12), "क्या हम किसी चरित्र का स्टेम उत्पन्न कर सकते हैं और फिर उसे पूरा कर सकते हैं?" (पृष्ठ 15)। प्रतिभागी 12 ने सुझाव दिया: "एक लेखक के रूप में, मैं पात्रों के संबंधों का एक सामाजिक ग्राफ बनाऊँगा"। इस सवाल का जवाब देते हुए कि "आप सिस्टम को यह कैसे बता सकते हैं कि दृश्य कहाँ से शुरू और कहाँ समाप्त होना चाहिए?" (पृष्ठ 15), तीन प्रतिभागियों (पृष्ठ 8, पृष्ठ 13, पृष्ठ 15) ने प्रत्येक दृश्य के भीतर एक कथा चाप फिट करने का सुझाव दिया।

कई प्रतिभागी लेखन मॉडल के साथ प्रश्न और संवाद करने में सक्षम होना चाहते थे: "क्या आपने [एआई सिस्टम] को नोट्स देने की कोशिश करके उससे जुड़ाव किया है?" (पी2) इसे दुनिया के बारे में जानने की अनुमति देने के लिए: "विश्व निर्माण कैसे होता है? शायद मॉडल को स्टेला एडलर के डब्ल्यू जानने की जरूरत है [(कौन? क्या? कहाँ? क्यों? कैसे? आदि)] क्या आप सिस्टम से इन सवालों के जवाब पा सकते हैं?" (पी9), या पुनर्लेखन और सुधार की अनुमति देने के लिए: "क्या हम सिस्टम को एक शैली या संदर्भ के साथ फिर से लिखने के लिए कह सकते हैं?" (पी8)। जैसा कि पी10 दोहराता है, पुनरावृत्त पुनर्लेखन एक वांछित वर्कफ़्लो था: "मैं [कथा] को आकार देने में कम रुचि रखता हूं, बजाय यह देखने के कि यह क्या कह रहा है,

नाटककार को कट करने से पहले नाटक को बोलते हुए देखना होता है।" अंत में, पृष्ठ 4 और पृष्ठ 5 ने चतुराई से देखा कि "पश्चिमी नाट्यशास्त्र की प्रणालियों से दूर जाने की कोशिश की गई है, इसलिए इसे भविष्य के लिए सबसे उपयोगी बनाने के मामले में, यह विचार करना मददगार हो सकता है कि इसे अन्य समकालीन लेखन के संदर्भ में कैसे इस्तेमाल किया जा सकता है" - वैकल्पिक कथा संरचनाओं और तत्वों का सुझाव देते हुए - "क्योंकि एआई उन्हीं नियमों से बंधा नहीं है जिनसे हम बंधे हैं। इसलिए, इसे उन मानवीय नियमों से बंधे रहने के लिए कहना क्षमताओं को सीमित करने जैसा लगता है"।

5.8 वृद्धिशील उपकरण सुधार

जैसा कि अनुभाग 5.7 में विस्तृत रूप से बताया गया है, प्रतिभागियों ने ड्रामाट्रॉन के बारे में रचनात्मक प्रतिक्रिया दी और उसमें भाग लिया। जैसा कि अध्ययन में भाग लेने वाले प्रतिभागियों में से एक ने टिप्पणी की: "यह प्रणाली इतनी अनुकूलनीय है कि यह हमारी प्रतिक्रिया और बदलावों के साथ बदल सकती है"। सिस्टम की परिवर्तनीयता की इस तरह की समझ ने उन लोगों को सशक्त बनाया जिन्होंने इसके साथ बातचीत की और अधिक स्वतंत्र रूप से परिवर्तनों का सुझाव दिया, यह जानते हुए कि उन्हें शामिल किया जा सकता है। इस तरह, सिस्टम को सकारात्मक रूप से लाभ हुआ और प्रतिभागी अध्ययन के दौरान विकसित हुआ।

साक्षात्कारों के दौरान, हम ड्रामाट्रॉन के प्रॉम्प्ट उपसर्ग सेट में छोटे, वृद्धिशील परिवर्तन करके हम जो प्रतिक्रिया दे सकते थे, उसे शामिल करते हैं। तालिका 1 प्रतिभागियों की प्रतिक्रिया के प्रत्यक्ष परिणाम के रूप में किए गए परिवर्तनों का सारांश प्रस्तुत करती है। इस तरह का सहभागी डिजाइन और विकास रचनात्मक उपकरण निर्माण के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि उपयोगकर्ताओं से प्राप्त प्रतिक्रिया को अगली बातचीत के लिए सिस्टम को बेहतर बनाने के लिए सीधे शामिल किया जा सकता है। यह सिस्टम के मॉड्यूलर डिजाइन, हल्के प्रॉम्प्ट-आधारित इंटरैक्शन और ड्रामाट्रॉन द्वारा प्रदान की जाने वाली लचीलेपन के माध्यम से संभव हुआ है। यह भागीदारी प्रतिभागियों को संबंधित, जुड़े हुए, रचनात्मक विचारों का पता लगाने के लिए भी प्रेरित करती है। उदाहरण के लिए चित्र 4 (बाएं) एक सह-लिखित स्क्रिप्ट की व्याख्या करने वाले आभासी अभिनेताओं के कथात्मक परीक्षण के लिए अवधारणा कला दिखाता है।

5.9 ड्रामाट्रॉन द्वारा सह-लिखित स्क्रिप्ट के निर्माण का मंचन और मूल्यांकन

रंगमंच के लिए रचनात्मक लेखन मूल रूप से संवादात्मक होता है: न केवल सहयोगी कहानीकारों के बीच, बल्कि कहानीकारों और दर्शकों के बीच भी। इस कारण से, हमने मूल्यांकन किया कि ड्रामाट्रॉन के साथ सह-लिखित स्क्रिप्ट को थिएटर स्टेज पर कैसे प्रस्तुत किया जा सकता है। इस खंड में, हम मंचन के विवरण का वर्णन करते हैं और रचनात्मक टीम और दो पेशेवर थिएटर समीक्षकों दोनों से मूल्यांकन संबंधी प्रतिबिंबों की रिपोर्ट करते हैं।

ड्रामाट्रॉन के साथ सह-लिखित पांच स्क्रिप्ट अगस्त 2022 में उत्तरी अमेरिका के सबसे बड़े थिएटर फेस्टिवल: 2022 एडमॉन्टन इंटरनेशनल फ्रिंज थिएटर फेस्टिवल में सार्वजनिक प्रदर्शनों में मंचित की गईं। शो का नाम प्लेज़ बाय बॉट्स था और दो सप्ताह में 7 प्रदर्शन हुए (चित्र 4 पर उत्पादन से एक छवि देखें)। प्रत्येक शो में, अलग-अलग कलाकार सह-लेखन प्रयोगों में से एक नाटक का अभिनय करेंगे। नाटक विभिन्न शैलियों, शैलियों, पात्रों और कथानकों को समेटे हुए हैं। स्क्रिप्ट को 4-6 अनुभवी सुधारकों और अभिनेताओं के कलाकारों द्वारा जीवंत किया गया था। प्रत्येक स्क्रिप्ट का पहला आधा हिस्सा प्रत्येक कलाकार को एक सीलबंद लिफाफे में दिया गया था। शो शुरू होने पर ही उन्हें स्क्रिप्ट खोलने की अनुमति दी गई और फिर उन्होंने दर्शकों के सामने इसे लाइव पढ़कर प्रदर्शन शुरू किया। एक बार जब स्क्रिप्ट खत्म हो गई, तो अभिनेताओं ने स्क्रिप्ट द्वारा निर्धारित संदर्भ और कहानी के आधार पर अंत में सुधार किया[5]। प्रत्येक शो के प्रदर्शन के दौरान, निर्देशक और सह-लेखक (ऊपर से प्रतिभागी पी1) ने दर्शकों को परियोजना से परिचित कराया और बताया कि उन्होंने ड्रामाट्रॉन का उपयोग करके स्क्रिप्ट का सह-लेखन और संपादन किया है।

फेस्टिवल में प्लेज बाय बॉट्स के निर्माण के बारे में दो समीक्षाएं लिखी गईं। एक समीक्षा में कहा गया कि प्रदर्शन "साबित करता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता वास्तव में एक हिट फ्रिंज नाटक लिख सकती है"। समीक्षक ने यह भी कहा कि प्रदर्शन की सफलता ड्रामाट्रॉन सिस्टम और मानव अभिनेताओं दोनों के कारण थी, विशेष रूप से एक कलाकार जिसने "ड्रामाट्रॉन की आवाज़ में महारत हासिल की और शो के बाकी हिस्सों के लिए इसे सहजता से स्क्रिप्ट से अलग कर दिया, जिससे दर्शकों की चीखें निकल गईं"। दूसरी समीक्षा भी सकारात्मक थी। अविश्वसनीयता के संकेत के साथ, समीक्षक ने ड्रामाट्रॉन की क्षमताओं की प्रशंसा की। समीक्षक ने ड्रामाट्रॉन की शैली और प्रदर्शन के लिए उसके उपयोग पर ध्यान दिया और कहा कि "यदि संवाद में एक निश्चित सपाटपन है, जो घोषणाओं तक जाता है, तो यह अपने आप में मनोरंजक है क्योंकि यह [सुधारकर्ताओं] की भावशून्य हास्य प्रतिभाओं के लिए पूरी तरह से अनुकूल निकला," और "मानव अभिनेता नाटककार बॉट के लहजे को पकड़ना जारी रखते हैं"। समीक्षक ने एक नाटक बनाने की प्रणाली की क्षमता पर भी आश्चर्य व्यक्त किया जो एक साथ जुड़ा हुआ है और एक दुनिया बनाता है। उन्होंने आगे बताया कि ड्रामाट्रॉन की कुछ पंक्तियां इतनी मजेदार हैं कि बाद में शो में मानव कलाकारों द्वारा सुधार करने के बाद उन्हें दोहराया गया।

रचनात्मक टीम के बीच चर्चा समीक्षकों की प्रशंसा करती है और इस बारे में अंतर्दृष्टि प्रदान करती है कि पेशेवर अभिनेता और सुधारक ड्रामाट्रॉन द्वारा सह-लिखित स्क्रिप्ट के साथ काम करने में कैसे सफल हुए। शो के बाद की चर्चाओं को निर्देशक द्वारा सुगम बनाया गया और हमें रिले किया गया (ऊपर पृष्ठ 1)। इन चर्चाओं के माध्यम से चार प्रमुख विषय उभर कर आए जो पहले खंड 5 में प्रस्तुत किए गए विषयों को प्रतिध्वनित करते हैं। विशेष रूप से, सिस्टम में एक अलग गड़बड़ शैली है, उत्पन्न पाठ दोहरावदार हो सकता है और इसके साथ काम करना मजेदार हो सकता है। साथ ही, टीम ने सिस्टम को एजेंसी का श्रेय दिया, और सिस्टम की क्षमताओं से अपेक्षाएँ कीं। प्रशिक्षित सुधारवादी थिएटर कलाकारों के रूप में, अभिनेता सह-लिखित स्क्रिप्ट में व्याख्या की एक परत जोड़ने में सक्षम थे। इससे पाठ में अर्थ जोड़ने में मदद मिली। अंत में, रचनात्मक टीम से प्रचलित प्रतिक्रिया यह थी कि उत्पादन में भाग लेना मजेदार था! रचनात्मक टीम से उत्साह और प्रतिबिंब थिएटर उत्पादन और सहयोग के लिए सह-लिखित स्क्रिप्ट की उपयोगिता को प्रतिध्वनित करते हैं; अधिक प्रतिबिंब और सहायक उद्धरण परिशिष्ट बी में शामिल हैं।

[5] स्वीकृति मिलने पर प्रदर्शन का वीडियो साझा किया गया.