Profesyonel Senaristler Yapay Zeka ile Birlikte Yazmanın Artılarını ve Eksilerini Paylaşıyor

Yazarlar: (1) PIOTR MIROWSKI ve KORY W. MATHEWSON, DeepMind, Birleşik Krallık ve Her iki yazar da bu araştırmaya eşit katkıda bulunmuştur; (2) JAYLEN PITTMAN, Stanford Üniversitesi, ABD ve DeepMind'da yapılan çalışmalar; (3) RICHARD EVANS, DeepMind, Birleşik Krallık. Bağlantı Tablosu Özet ve Giriş Hikaye Anlatımı, Hikayelerin Şekli ve Günlük Satırları Yaratıcı Metin Üretimi İçin Büyük Dil Modellerinin Kullanımı Büyük Dil Modelleriyle Üretilen Metinlerin Değerlendirilmesi Katılımcı Görüşmeleri Katılımcı Anketleri Tartışma ve Gelecek Çalışmalar Sonuçlar, Teşekkür ve Referanslar A. OTOMATİK HİKAYE ÜRETİMİ VE KONTROL EDİLEBİLİR HİKAYE ÜRETİMİ İLE İLGİLİ ÇALIŞMALAR B. BOTS YARATICI EKİBİNİN OYUNLARINDAN EK TARTIŞMA C. NİCELİKLİ GÖZLEMLERİN DETAYLARI D. EK ŞEKİLLER E. DRAMATRON İÇİN TAM İSTEM ÖNEKLERİ F. DRAMATRON TARAFINDAN ÜRETİLEN HAM ÇIKTI G. ORTAK YAZILI SENARYOLAR 5 KATILIMCI GÖRÜŞMESİ 15 katılımcıyla (p1, p2 vb. olarak anonimleştirilmiş) yaptığımız görüşmeler boyunca Dramatron ile birlikte yazma konusunda niteliksel geri bildirim topladık. Bu bölümde bu geri bildirimi yedi temada özetliyoruz. Her biri katılımcı röportajlarından destekleyici alıntılarla birlikte sunulmaktadır. (1) Dramatron hakkındaki olumlu yorumlar şunlara odaklandı: yazarın anlatı akışı üzerinde çalışmasına olanak tanıyan hiyerarşik nesil, etkileşimli olarak ortak yazarlık yapma veya basitçe sistemin üretmesine izin verme olasılığı ve çıktı senaryosunun kaynak materyal olarak hizmet etme potansiyeli insan yazar için (Bölüm 5.1). (2) Katılımcılar ilham, dünya inşa etme ve içerik oluşturmayı Dramatron için potansiyel yazma uygulamaları olarak tanımladılar ve bunu edebi analiz için olası bir araç olarak gördüler (Bölüm 5.2). (3) Katılımcılar dil modelinde yer alan çeşitli önyargıları fark ettiler (Bölüm 5.3). (4) Bazı yazarlar Dramatron'un tekrarlama ve diyalog döngüleri gibi istemsiz aksaklık estetiği ve başarısızlık modlarıyla ilgilendiler (Bölüm 5.4). (5) Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, katılımcılar hikaye anlatımındaki mantıksal boşlukları, sağduyu eksikliğini, nüans ve alt metin eksikliğini fark ettiler ve bunlar karakterlerin motivasyon eksikliğinde açıkça ortaya çıktı (Bölüm 5.5). (6) Yapısal eleştiri, paralel diyalog oluşumu nedeniyle ardışık sahneler arasındaki tutarsızlıkların yanı sıra bir günlük çizgisi bulma ihtiyacına odaklandı (Bölüm 5.6). (7) Katılımcılar araçla ilgilendiler ve iyileştirme önerileri sunmaya istekliydiler (Bölüm 5.7). 5.1 Dramatron Hakkında Olumlu Yorumlar Doğrusal olmayan bir yazma iş akışını tercih eden p4 ve p5 dışındaki tüm katılımcılar, etkileşimli hiyerarşik nesil konusunda hevesliydi. “Bunu gördüğümde serinin şeklini anlıyorum. Hikayenin nasıl gelişeceğini biliyorum. Anlatımı daha net görebiliyorum [...] Bunu bir günlük satırı haline getirme ve ardından ayrıntıları içine paketleme şeklindeki bu yaklaşımı seviyorum. Bir fikrin tohumunu ekiyorsunuz ve bu, kemiklerin etlenmesini sağlıyor” (s13). “Bütün bunlar oldukça tutarlı, sembolik olarak tutarlı ve tutarlı ve oyunun durumuyla ilgili. [...] Bazı nesillerde ilişkilerle ilgili pek çok duygu ve içerik var” (s8). “Etkileşimli ortak yazarlık süreci açısından bence harika [...]” (s9). “Hiyerarşinin hoşuma giden yanı, herhangi bir seviyede istediğiniz kadar insani davranabilmenizdir” (p2). "Makineyle çalışırken içeriği biraz daha net görebiliyorum. Belirlilik ve karakter yayları olduğu için hikayenin nasıl bir araya geldiğini görebiliyorum [...] Bu [hiyerarşik nesil] gerçekten de kullandığım süreçten [GPT-2 veya GPT-3, düz yönlendirmeyle] çok daha temiz geldi. ”(s15). “Daha fazlasını deneyelim! Tanrım, bunu yaparak zamanını boşa harcayabilirsin” (p3). Katılımcılar p1, p6 ve p3 ayrıca bu hiyerarşik kuşağın diyaloğa nasıl yardımcı olduğunu belirttiler: “her kuşakta iyi içerik var” (p1) ve (kuşaklardan birine atıfta bulunarak) “Bunun içinde çok derin tartışmalar var. Bundan etkilendim” (p3). 5.1.1 Dramatron'daki etkileşimli hiyerarşik nesile övgü. Katılımcı p13, başlığın, karakterlerin ve olay örgüsünün adım adım oluşturulmasıyla oluşan etkileşimli kullanıcı deneyimini beğenirken, p10 "senaryonun tamamı önceden oluşturulduğunda etkileşimin düzenlemek yerine daha basit göründüğünü" düşünüyordu. Katılımcı p1, senaryo oluşturmanın üç farklı modunu denedi ve tartıştı: 1) etkileşimli ortak yazarlık, 2) tam otomatik bir neslin çıktısını değiştirmek ve 3) 3-4 nesilden çıktıları düzenlemek ve değiştirmek. Birden fazla nesli çalıştırmanın faydaları arasında "çok fazla malzemeye" sahip olmak, "iyi fikirlerin ortaya çıkarılmasına" olanak sağlamak, "isteğe bağlı seçim yapmak", "daha fazla yorum ve sanatsal özgürlük" yer alıyor ancak "benim açımdan daha fazla masaj gerektiriyor" ve "yaratmak için kelime işçiliği yapmak" gerekiyor. akıyor” (s1). Katılımcı p1, karakter listelerini düzenlemeyi ve daha fazla "hakkında bildiğimiz karakterler" eklemek için günlük satırını düzenlemeyi, karakterlerin durumunu ve adlarını vererek bunları olay örgüsünün vuruşlarına eklemeyi içeren bir komut dosyasının birlikte oluşturulması için bir iş akışı geliştirdi. Günlük satırını hazırlarken, p1 yüksek riskleri ima etmek ve "insansı karakterlerle kalmak: insan olmayan karakterler bizi Absürt Tiyatro'ya, Gerçeküstü'ye, Büyülü Gerçekçiliğe götürür" ve gerçekçi bir hikaye "izleyicinin beklentilerini karşılamak" ve "şeyleri belirli bir yere koymak". 5.1.2 Dramatron'un kullanıcı arayüzünün ve tohum tabanlı neslin kullanım kolaylığı. Birkaç katılımcı (s.6, s.9, s.11, s.13, s.15) senaryonun kurgudan sonra sahneye konulma potansiyelini vurguladı: "kaba bir taslak üzerinde çok çalışmak gerekir [ama] kesinlikle yardımcı olabilir ve sahneye konabilir" (p6), "Tek bir fikirle nasıl tam bir dizi yapabileceğinizi düşünmeye sevk ediyor" (p11) ve "Biliyorsunuz, biraz düzenlemeyle bunu Netflix'e götürebilirim: sadece biraz ustalık kazanmam gerekiyor" biraz” (s9). Katılımcı p1 Dramatron ile oluşturulan çeşitli senaryoları sahneledi (bkz. Bölüm 5.9). 5.1.3 Senaryonun kurgudan sonra sahnelenme potansiyeli hakkında. 5.2 Sistemin Potansiyel Kullanımları Tüm katılımcılar Dramatron'u ilham alma açısından faydalı buldular: “Bu yazarların tıkanması için mükemmel” (p13), “Eğer takılıp kalırsanız çok faydalı olduğunu görebiliyorum” (p4, s5), “yazarlarınkinden daha derinlemesine engellemenin kaldırılması web sitesini yönlendirir” (s3). Dramatron, oyun yazarının yaratıcılığını dolaylı olarak harekete geçiren bir araç olarak tanımlandı: “Modelin bazı çıktılarını okuduğumda beynimde olup bitenler hoşuma gidiyor. Hikayenin geri kalanı için bir fikrim var” (p6), “Bana verdiklerinin neye dönüşeceğini keşfetmemle ilgili” (p10) veya doğrudan eyleme geçirilebilir öneriler veren: “İşte bir kavram; eti kemiklerin üzerine koyuyor ve sonra ileri geri giderek yağları kesiyorsunuz” (s.13). İlham almak için aksaklıklar ve dil modeli sınırlamaları tersine çevrilebilir, özellikle de senaryo icra edilirken: “hatalar, doğaçlamacılara bırakabileceğimiz hediyelerdir” (s1). 5.2.1 Yazar için İlham. Model, ana hikaye için yaratıcı bir kıvılcım sağlamanın ötesinde, hikayenin evrenini doldurmak için de kullanılabilir: "Bunu bir senaryo yazmak için kullanacak olsaydım, karakterleri oluşturmak için kullanırdım. düşünmediğim şeyleri yarattım. Veya hiç düşünmediğim ilişkiler” (s15). Keşif için Dramatron: "Önerdiğimden daha uzak bir öneriyle giderdim çünkü kafamda ne olduğunu zaten biliyorum ve makinenin ne yapacağını bilmek istiyorum" (s12). 5.2.2 Alternatif Seçimlerin Üretilmesi ve Dünya İnşası. Yazarlar sistemi harekete geçirerek edebi tarzlar ve unsurlar için dolaylı olarak dil modelini araştırabilirler: "Ben yazmasam bile, edebiyatta olanı toplamak harika bir iş çıkarıyor" (s10) veya hatta varsayımsal olarak kendi çıktıları içinde arama yapabilirler. : “Şimdiye kadar yazdığım her şeyi beslemek ve sonra bunların kendi sesimde ve tarzımda senaryo oluşturmasını sağlamak çok ilgimi çekerdi” (s4, s5). Öğrenme aynı zamanda Dramatron'un çıktılarının nasıl geliştirileceğini analiz ederek de gerçekleşebilir: “Bir oyun yazarı olarak benim için bu teknolojiyle çalışmanın ilginç yanı onu nasıl düzenleyeceğimi düşünmektir. Örneğin: Bu sahnede nasıl görünürdü?” (s8). 5.2.3 Sistemin Öğrenme ve Analiz için Kullanılması. İlhamın ötesinde, birçok katılımcı Dramatron'un ortak yazma potansiyeliyle ilgilendi ve bunun kendilerine materyal sağlayabileceğini düşündü. “Oyun yazarlığının en büyük sıkıntılı noktalarından biri kelimelerin sayfada yer almasıdır. Bu, o adıma yardımcı olur” (p8). "Bu aracı, ölmüş olabilecek projeleri düzeltmek (senaryo yazmak) için kullanırdım" (s14). "Bu temelde her şey için zengin bir araç. Tasarlanmış bir yaratım gerçekleştirdim. Metin oluşturmak için kullanabileceğiniz, şarkıları, senaryoları veya haber makalelerini alıp ardından bunları kesip yapıştırabileceğiniz yöntemler vardır. Bu bana Dadaist metin üretimini hatırlatıyor” (s11). "Pratik olarak, eğer daha uzun süreli seriler bu tür yazı sistemleriyle güçlendirilebilirse, yazma ekonomisini etkileyebilir. Yazarlar odanızın olduğu uzun soluklu dizilerde faydalı olabilir” (s4, s5). 5.2.4 İçerik Oluşturma. Bazı katılımcılar bu aracın kalıplaşmış senaryoların yazılmasına yardımcı olmak için TV yazarlarının odasında kullanılabileceğini öne sürdü. "Senaryoları etkili bir şekilde özetlemek için bir yapay zeka yapabilseydiniz, stüdyo için değerli olurdunuz" (s14). “Çok iyi bir dramaturga sahip olmak gibi” (s10). “Yapay zeka 5 dakikada 5 senaryo üretebilir” (s9). “Bu araç sürecin hangi kısmıyla alakalı? Kalıplaşmış diziler” (s4, s5). “Bunu düz bir oyun yazmak için kullanmam” (s11). 5.2.5 TV Senaryo Yazımı Aracı Olarak Yapay Zekanın Potansiyeli. 5.3 Stereotipler Bazı katılımcılar karakteri “ilişkileri çok sıkı ve kuralcı” buldu (p4, s5); eğer bir karakterin “asil bir çabası varsa, bu diyalogda belirtilecektir” (p4, s5) ve karakterlere “aptalca” ve “burun üstü kelime oyunları” (p2) verilmiştir. Benzer şekilde, başlık oluşturma "konuda ne diyorsa onu yapar" (s15) ve "bazen aşırı açıklayıcı olabilir: kararları yönetmen verebilir" (s8). Biri, “Bu benim öğrencilerimin yapacağı bir şey” yorumunu yaptı (p8). Böyle öngörülebilir bir sistemin bazı olumlu yönleri vardı: "Burada oluşturulan kişilerarası ilişkiler, izleyicinin ilgisini çeken klasik kinayelerdir" (p3) ve "zaten var olan içerik için sistemden çıktı üretmeye ilgi vardır: gerçek başlıkları eğlenceli hale getirir" karşılaştırın” (s14). 5.3.1 Sistem çıktıları fazlasıyla gerçekçi ve tahmin edilebilir. Katılımcı p9 “Kitaplar hangi kültür ve dillerde geliyor?” diye merak etti. oysa birçok katılımcı sistem çıktılarında cinsiyet ayrımcılığını ve yaşlı ayrımcılığını fark etti. “Bilgisayardan daha az cinsiyetçiyim” (s3). “Başrollerin ikisi de erkek karakterler, yardımcı karakterlerin tamamı kadın” (s4, s5). “Kadın başrol, diğer karakterlerle olan ilişkileriyle tanımlanır: Kadın karakterlerin kendileri hakkında pek fazla bilgiye sahip olmaması oyunlarda tipik bir durumdur” (s11). “Her zaman üzgün ve istekleri yok (erkek karakterler gibi) [...] Aslında içeriğin çoğu [...] kadın düşmanı ve ataerkil” (s8). Bu sorun, başa çıkma stratejileri veya kültürel tahsis sorununu gündeme getirdi: "GPT-2'ye bazı karakter adları verirsek, bağnaz karakterler ortaya çıkabilir: [biz] cinsiyete veya etnik kökene özgü değil, daha uydurma isimler kullandık" (s13) ve “bir grup tiyatro yapımcısı için yapay zekanın kullanılmasıyla ilgili etik bir soru var: yapay zeka bize yaşanmış deneyimimizle ilgisi olmayan bir konu veya ilişki veriyor ve biz de evet'e ve tekliflere mecbur kalıyoruz” (s4, s5). Katılımcılar tarafından yapılan tartışmalarda gündeme getirilen etik konuları Bölüm 7.3'te daha ayrıntılı olarak tartışıyoruz. 5.3.2 Sistem çıktıları sorunlu, basmakalıp ve önyargılı olabilir. 5.4 Aksaklıklar Katılımcı p6 “şiirsel ve saçma” önerilere güldü. “Ortaya ne çıktığını görmek gerçekten ilginç” (p8), “hayalimi gıdıklayan düzeyde saçmalık” (p10), “Bunu düşünmezdim ama oldukça komik” (p11). “Bu muhtemelen bir insan yazarın kabul etmeyeceği bir şeydir, benzersiz bir şekilde yaratılmıştır [...] Bir insanın muhtemelen sahip olamayacağı fikirler istiyorum” (s12). 5.4.1 Katılımcılar sistemden beklenmeyen çıktıları benimserler. . Tüm katılımcılar sistemin üretim döngülerine nasıl girebildiğini fark etti: “Muhtemelen çoğunu keserdim” (p6) veya “kazanın bozulduğu bir sahne: evet” (p8). Bazen bu tür döngülerin olumlu yönlerini buldular: “Bu aptalca bir konuşma. Biraz tekrarlanıyor. Beğendim." (p6), “tekrarlama alt metne yer bırakıyor” (s12) ve aksaklıklardan keyif aldı (p4, s5) ve hatta mevcut çalışmayla paralellikler kurdu (p3). 5.4.2 Sistem sıklıkla üretim döngülerine girer 5.5 Dil Modeli ve Dramatron'un Temel Sınırlamaları "Diyaloğu karakter temelli ve tutarlı tutmak en önemlisidir [...] Bağlamla aynı doğrultuda kalmasını sağlamakta hâlâ bazı zorluklar var." (s.15). “Karakterlerin kendi içlerinde daha tutarlı olmasını istiyorum” (s12). “Mantıkta biraz kafa karışıklığı var, mantıkta boşluklar var [...] Postmodern tiyatroya benziyor [...] Ama takip edilecek bir olay örgüsü olan [belirli bir oyun] türü açısından bakıldığında, kafa karıştırıcı hale geliyor” (s11). Katılımcı 7 "anlatı açısından anlamlı kılmak için vuruşların arasına bir miktar ekleme eklemek istiyor". 5.5.1 Tutarlılık ve uzun vadeli tutarlılık eksikliği. Katılımcı 8, “Sahnede göstermenin zor olduğu şeyler var – kedi gibi. Sistem, neyin sahnelenebilir ve neyin sahnelenemez olduğuna dair bir farkındalığa sahip değil” ve p9, “hikaye anlatan bir yapay zeka ile arayüz oluşturulduğunda, giriş alanının kısıtlandığını” belirtti. 5.5.2 Sağduyu ve somutlaştırma eksikliği. Katılımcı 3 şunu gözlemledi: “Bu, bilgisayarların nüansları, bizim dili görme şeklimizi nasıl anlamadığına ve süper spesifik olmasa bile onu anlayabildiğimize güzel bir örnek”. “Çok fazla bilgi var, biraz fazla söze dökülmüş, daha fazla alt metin olmalı” (s6). “Oyunlardaki diyaloglarda kendinize iki soru sormalısınız: 1) İnsanlar gerçekten böyle mi konuşuyor? 2) Oyuncular bu repliklerden etkileniyor mu ve bu replikler oynanacak kadar çekici mi?” (p7) “Oyun yazarlığı gerçekçi diyalogla ilgilidir... alt metinle ilgili her şey. [...] Göster, söyleme: burada sadece anlatıyoruz. Tıpkı doğaçlamadaki gibi: 'o şeyden bahsetme'. Günlük satırındaki öğe, nesildeki merkezi bit haline geldi ve bu tekrarlıydı” (p8). Katılımcı 14 şu sonuca varmıştır: “Yapay zeka asla Kazablanka'yı ya da Harika Bir Yaşam'ı yazmayacaktır. Tür kutulu hikaye anlatımı yazabilir”. 5.5.3 Nüans ve alt metin eksikliği. "Hikâyeler bitmiyor. Karakter yolculukları henüz tamamlanmadı. Belki de karakterin arka planında bir şeyler eksiktir [...] Duygusal motivasyon nerede, arka hikayede var olabilecek ama senaryoda var olmayan şeyler?” (s.14). “İlk geçişte, kahramanın hedefini ve bu dürtüye engel olanı arıyorsunuz. Karakterim ne yapıyor ve ne istiyor? Eğer bu bir oyuncuya verilmişse, yapacakları ilk şey, karakterin ihtiyaçlarını ve isteklerini bulmak ve sonra onu kişiselleştirmek olacaktır” (s.9). "Öğrencilerim bunu yapıyor: Bir karakter devreye giriyor ve istediğini söylüyor." (s8). “Çatışma karakterin içinde olmalı” (s6). “İnsanlar neden kastettiklerini söylemiyorlar? Çünkü toplumsal anlayışa sahibiz ama bazen çeviride kayboluyoruz” (s3). 5.5.4 Karakterlerin motivasyon eksikliği. 5.6 Dramatron'un Yapısal Sorunları Katılımcı 12 için bir kayıt hattı bulmak zordu ve süreç değerli görünüyordu. “İlk ipucunu bulmak biraz ileri geri gerektiriyor” (s11). “Aksiyonu günlük satırına sığdırmak: Yazar için bu bir panik anıdır çünkü anlamlı olan her şeyi senaryoya eklemek isterler. [...] Her şey esprili önermeyle ilgili. Şu anda sahip olduğunuz sistem biraz zekayla alakalı. Günlük satırının bir çeşit zekaya sahip olmasına ihtiyaç var” (s13). “[Günlük satırının] bir karakter adına sahip olması gerekiyor mu? (p4, p5). “Günlük satırı kapalı bir özet değil. Daha az açıklayıcı ve daha kuralcıdır. Günlük satırları sanatı, [üreticilerin] materyalinizin geri kalanını okuyabilmesi için onu ne kadar kısa tutabileceğinizle ilgilidir” (s14). 5.6.1 Tüm nesli koşullandırmak için günlük hattını bulma ihtiyacından kaynaklanan zorluk. “Genel olarak çalışma şeklim itibarıyla dünya hakkında ne söylemek istediğimi, dünya hakkında ne düşündüğümü net olarak görüyorum. Araçlar, karakterler veya hikaye net değil. Bu, mantıksal olarak birbirini takip eden bir dizi sahneye benziyor. Ama söylenecek şeyin ana fikri [eksik]” (s4, s5). “Bir komut dosyası yazacak bir şey programlayabilseydim, bir günlük satırıyla başlamazdım. Bir karakterle başlamayı ve o karakterin önündeki bir engeli de düşünebilirsiniz” (s9). 5.6.2 Tüm neslin log çizgisine dayalı koşullandırılmasının yapısal eleştirisi. “Sahnenin ritmine bakılırsa, önceki diyaloğun ne içerdiğine dair hiçbir fikri yok. O halde diyaloğun tutarlı olmadığını görmek sarsıcıdır” (s1). “Bir önceki ritmin sahneye aktarılmasında bir sorun olup olmadığını merak ediyorum [...] Vuruşlardaki tutarlılığa dikkat etmek, oluşturulan diyaloğun tutarlılığına yardımcı olur” (s12). Katılımcı 2, sahne diyaloglarının her sahne için paralel üretildiğini öğrenince şu yorumu yaptı: “Son sahnesini okumadıysa son sahneyi bir sonraki nesle nasıl aktaracaksınız? Bu senaryoların oluşturulması, önceki sahnenin diyaloğuna katılmaktan önemli ölçüde faydalanabilir”. 5.6.3 Dramatron'un tasarım seçiminin olumsuz sonucu: paralel diyalog üretimi. 5.7 Dramatron için Önerilen İyileştirmeler Karakterleri ve ilişkilerini modellemek yinelenen bir temaydı: "Sistemi ilişki odaklı hale getirebilir miyiz?" (s12), “karakter oluşturmada statü nereye aittir?” (p12), “Bir karakterin kökünü oluşturup sonra tamamlayabilir miyiz?” (s.15). Katılımcı 12 şunları önerdi: “Yazar olarak karakterlerin ilişkilerinin sosyal grafiğini oluştururdum”. “Sahnenin nerede başlayıp nerede bitmesi gerektiğini sistemin bilmesini nasıl sağlarsınız?” sorusunu yanıtlamak (p15), üç katılımcı (p8, s13, s15) her sahneye bir anlatı akışı yerleştirmeyi önerdi. Birkaç katılımcı, yazma modeliyle sorgulama ve diyalog kurabilmek istedi: "[Yapay zeka sistemini] not vermeye çalışarak devreye soktunuz mu?" (p2) dünyayı öğrenmesini sağlamak için: “Dünya inşası nasıl oluyor? Belki de modelin Stella Adler'in W'lerini bilmesi gerekiyor [(Kim? Ne? Nerede? Neden? Nasıl? vb.)] Sistemin bu soruları yanıtlamasını sağlayabilir misiniz? (s9) veya yeniden yazmaya ve yeniden formüle etmeye izin vermek için: "sistemden bir stil veya bağlamla yeniden yazmasını isteyebilir miyiz?" (s8). Sayfa 10'da da vurgulandığı gibi, yinelemeli yeniden yazma istenen bir iş akışıydı: “[Anlatıyı] şekillendirmekle, ne söylediğini görmek, ne söylediğini görmek için onu iyileştirmek ve sonra yeniden geliştirmekten daha az ilgileniyorum. Bir oyun yazarının kesme yapmadan önce oyunun konuşulduğunu görmesi gerekir.” oyun yazarı, kesinti yapmadan önce oyunun konuşulduğunu görmek zorundadır. Son olarak, 4. ve 5. sayfalar zekice şu gözlemi yaptı: "Batı dramaturji sistemlerinden uzaklaşıldı, dolayısıyla bunu gelecek için en faydalı hale getirmek açısından, bunun diğer çağdaş dramaturji bağlamında nasıl kullanılabileceğini düşünmek faydalı olabilir." Yazma” - alternatif anlatı yapıları ve unsurları önererek - “çünkü yapay zeka bizimle aynı kurallara bağlı değil. Dolayısıyla ona bu insani kurallara bağlı olmasını söylemek, yeteneklerin sınırlandığını hissettiriyor”. 5.8 Artımlı Takım İyileştirmesi Bölüm 5.7'de detaylandırıldığı gibi, katılımcılar Dramatron'a ilgi gösterdiler ve yapıcı geri bildirimler sağladılar. Araştırmaya katılanlardan birinin belirttiği gibi: "Sistem o kadar uyarlanabilir ki, geri bildirimlerimiz ve ayarlamalarımızla değişebilir". Sistemin değiştirilebilirliğine ilişkin bu tür bir anlayış, onunla etkileşime girenlerin, bunların dahil edilebileceğini bilerek değişiklikleri daha özgürce önermelerine olanak sağladı. Bu şekilde sistem katılımcı çalışması boyunca olumlu yönde fayda sağladı ve gelişti. Görüşmeler boyunca Dramatron'un komut istemi önek setlerinde küçük, kademeli değişiklikler yaparak elimizden gelen geri bildirimleri dahil ediyoruz. Tablo 1, katılımcının geribildiriminin doğrudan bir sonucu olarak yapılan değişiklikleri özetlemektedir. Bu tür katılımcı tasarım ve geliştirme, yaratıcı araç üretimi için kritik öneme sahiptir çünkü kullanıcılardan gelen geri bildirimler, bir sonraki etkileşim için sistemi iyileştirmek amacıyla doğrudan dahil edilebilir. Bu, sistemin modüler tasarımı, hafif istem tabanlı etkileşimler ve Dramatron'un sağladığı esneklik sayesinde mümkün olmaktadır. Bu katılım aynı zamanda katılımcılara ilgili, bağlantılı, yaratıcı fikirleri keşfetme konusunda ilham verir. Örneğin, Şekil 4 (SOL), ortak yazılmış bir senaryoyu yorumlayan sanal aktörlerin anlatım testi için konsept çizimini göstermektedir. 5.9 Dramatron'un Ortak Yazdığı Senaryo Yapımlarının Sahnelenmesi ve Değerlendirilmesi Tiyatro için yaratıcı yazarlık temelde etkileşimlidir: yalnızca işbirliği yapan hikaye anlatıcıları arasında değil, aynı zamanda hikaye anlatıcıları ve seyirciler arasında. Bu nedenle Dramatron ile ortak yazılan senaryoların tiyatro sahnesinde nasıl üretilebileceğini değerlendirdik. Bu bölümde sahneleme ayrıntılarını açıklıyoruz ve hem yaratıcı ekibin hem de iki profesyonel tiyatro eleştirmeninin değerlendirici düşüncelerini rapor ediyoruz. Dramatron ile birlikte yazılan beş senaryo, Ağustos 2022'de Kuzey Amerika'nın en büyük tiyatro festivali olan 2022 Edmonton Uluslararası Fringe Tiyatrosu festivalinde halka açık performanslarda sahnelendi. Gösterinin başlığı Plays By Bots idi ve iki hafta boyunca 7 performans gerçekleştirildi (Şekil 4'teki prodüksiyondan bir görüntüye bakın). Her gösteride, farklı oyuncular ortak yazma deneylerinden elde edilen oyunlardan birini canlandıracaktı. Oyunlar farklı türleri, tarzları, karakterleri ve hikayeleri kapsar. Senaryolar 4-6 deneyimli doğaçlamacı ve oyuncudan oluşan bir kadro tarafından hayata geçirildi. Her senaryonun ilk yarısı, oyunculardan her birine kapalı bir zarf içinde verildi. Ancak gösteri başladığında senaryoyu açmalarına izin verildi ve ardından seyirci önünde canlı olarak okuyarak performansa başladılar. Senaryo bittiğinde, oyuncular senaryonun ortaya koyduğu bağlam ve hikayeye dayanarak sonunu doğaçlama yaptılar[5]. Her gösterinin performansı sırasında, yönetmen ve ortak yazar (yukarıdan katılımcı p1) izleyiciye projeyi tanıttı ve Dramatron'u kullanarak senaryoyu birlikte yazıp düzenlediklerini açıkladı. Festivalde Plays By Bots yapımıyla ilgili iki eleştiri yazıldı. İncelemelerden biri, performansın "yapay zekanın aslında başarılı bir Fringe oyunu yazabileceğini kanıtladığını" belirtti. Eleştirmen ayrıca performansın başarısının hem Dramatron sistemine hem de insan oyunculara, özellikle de "Dramatron'un sesine hakim olan ve bunu gösterinin geri kalanında sorunsuz bir şekilde senaryo dışına çıkaran, seyirciyi memnun eden" bir oyuncuya bağlı olduğunu belirtti. uluyan seyirciler”. İkinci inceleme de olumluydu. Eleştirmen, bir miktar inanmazlıkla Dramatron'un yeteneklerine iltifat etti. Eleştirmen, Dramatron'un tarzına ve bunun performansa nasıl hizmet ettiğine dikkat çekerek şöyle dedi: "Eğer diyalogda beyanlara varan belirli bir düzlük varsa, bu başlı başına eğlencelidir, çünkü onun kör çizgi roman yeteneklerine mükemmel şekilde uygun olduğu ortaya çıktı. doğaçlamacılar” ve “insan oyuncular oyun yazarı botunun tonunu yakalamaya devam ediyor”. Eleştirmen ayrıca sistemin bir arada duran ve bir dünya yaratan bir oyun yaratma becerisine de şaşırdığını ifade etti. Ayrıca Dramatron'un bazı repliklerinin o kadar komik olduğunu ve gösterinin ilerleyen bölümlerinde insan oyuncular doğaçlama yaparken tekrarlandıklarını belirttiler. Yaratıcı ekip arasındaki tartışmalar, eleştirmenleri övüyor ve profesyonel oyuncuların ve doğaçlamacıların Dramatron'un ortak yazdığı senaryolarla çalışırken nasıl buldukları konusunda fikir veriyor. Gösteri sonrası tartışmalar yönetmen tarafından kolaylaştırıldı ve bize aktarıldı (yukarıdaki sayfa 1). Bu tartışmalar sonucunda, Bölüm 5'te daha önce sunulan temaları yansıtan dört ana tema ortaya çıkmıştır. Özellikle, sistemin kendine özgü bir aksaklık stili vardır, oluşturulan metin tekrarlayıcı olabilir ve üzerinde çalışmak eğlenceli olabilir. Ayrıca ekip, ajansı sisteme bağladı ve sistemin yeteneklerine ilişkin beklentilere sahipti. Eğitimli doğaçlama tiyatro sanatçıları olarak oyuncular, birlikte yazılan senaryoya bir yorum katmanı eklemeyi başardılar. Bu, metne anlam katmanıza yardımcı oldu. Son olarak, yaratıcı ekipten gelen genel geri bildirim, prodüksiyona katılmanın eğlenceli olduğu yönündeydi! Yaratıcı ekibin coşkusu ve düşünceleri, birlikte yazılan senaryoların tiyatro prodüksiyonu ve işbirliği için kullanışlılığını yansıtıyor; daha fazla düşünce ve destekleyici alıntılar Ek B'de yer almaktadır. Bu makale . arxiv'de CC 4.0 lisansı altında mevcuttur [5] Kabul üzerine performans videosu paylaşıldı.