[논문 리뷰] Collaborative Storytelling with Human Actors and AI Narrators

Boyd Branch, Piotr Mirowski외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 09. 29.

Artificial Intelligence in Games참고 문헌 16인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 GPT-3를 사용해 실시간으로 서사 텍스트를 생성함으로써 인간 배우들과 함께 즉흥 연극을 공동 창작하는 AI 내레이터의 첫 번째 라이브 현장 공연을 제시한다. AI는 스토리라인과 캐릭터 발전을 성공적으로 이끌었으며, 관객과 배우 모두가 AI 내레이션을 AI 캐릭터보다 선호했고, 시스템은 서사적 구조를 처리함으로써 연기자들의 인지 부담을 줄이며 역동적이고 감정적으로 공명하는 서사적 이야기를 가능하게 했다.

ABSTRACT

Large language models can be used for collaborative storytelling. In this work we report on using GPT-3 \cite{brown2020language} to co-narrate stories. The AI system must track plot progression and character arcs while the human actors perform scenes. This event report details how a novel conversational agent was employed as creative partner with a team of professional improvisers to explore long-form spontaneous story narration in front of a live public audience. We introduced novel constraints on our language model to produce longer narrative text and tested the model in rehearsals with a team of professional improvisers. We then field tested the model with two live performances for public audiences as part of a live theatre festival in Europe. We surveyed audience members after each performance as well as performers to evaluate how well the AI performed in its role as narrator. Audiences and performers responded positively to AI narration and indicated preference for AI narration over AI characters within a scene. Performers also responded positively to AI narration and expressed enthusiasm for the creative and meaningful novel narrative directions introduced to the scenes. Our findings support improvisational theatre as a useful test-bed to explore how different language models can collaborate with humans in a variety of social contexts.

연구 동기 및 목표

• 대규모 언어 모델이 라이브 즉흥 연극에서 서사 파트너로서의 협업 잠재력을 탐색하기 위해.
• AI 내레이션이 실시간 서사 창작에서 서사의 일관성, 감정적 몰입도, 연기자 부담에 어떤 영향을 미치는지 평가하기 위해.
• AI가 즉흥성의 핵심 요소를 해치지 않으면서도 줄거리 전개와 캐릭터 발전을 이끌 수 있는지 조사하기 위해.
• 관객과 연기자가 AI가 생성한 서사 품질과 창작 기여도에 대해 어떻게 인식하는지 평가하기 위해.
• 편향을 최소화하고 사회적 책임감 있는 서사 창작을 보장하는 하이브리드 인간-AI 워크플로우를 개발하기 위해.

제안 방법

• 연구진은 라이브 공연 동안 실시간으로 장문의 서사 세그먼트를 생성하기 위해 GPT-3를 서사 에이전트로 활용했다.
• 인간 운영자가 자동화된 도구(예: Perspective API)와 실시간 판단을 통해 AI가 생성한 텍스트를 선별하고, 부적절하거나 모욕적인 내용을 제거했다.
• AI 내레이터는 전문 즉흥 연기자들이 연기하는 즉흥 연극 장면에서 지속적인 내러티브 코멘터리와 줄거리 발전을 제공하기 위해 라이브 페스티벌에 통합되었다.
• 이 시스템은 대화 중심의 모델과는 다름없이 더 긴, 더 일관성 있는 서사 출력을 생성하기 위해 제약 조건을 적용했다.
• 연기자들은 AI가 생성한 서사 문장을 수용하고 정당화하도록 훈련받았으며, 이는 즉흥 연기 전통에서의 '제안'(offers)으로 간주되었다.
• 각 공연 후 설문지를 통해 관객과 연기자들의 피드백을 수집하여 서사 품질, 몰입도, 인식된 AI 기여도를 평가했다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 AI 내레이터는 라이브 즉흥 연극에서 서사의 일관성과 감정 깊이에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 GPT-3와 같은 대규모 언어 모델이 장기적이고 즉흥적인 서사 창작에서 효과적인 창작 동반자로 기능할 수 있는가?
• RQ3 연기자와 관객은 장면 내에서 AI 내레이터의 역할을 AI 캐릭터의 역할과 비교해 어떻게 인식하는가?
• RQ4 AI 내레이션이 인간 즉흥 연기자들의 인지 부담을 어느 정도 줄이는가?
• RQ5 실시간 공연 환경에서 AI가 생성한 서사에 포함된 편향과 부적절한 내용은 어떻게 완화할 수 있는가?

주요 결과

• 관객과 연기자 모두 AI 내레이션을 AI 캐릭터보다 선호했으며, 이는 내레이터 역할이 이야기를 이끄는 데 더 자연스럽고 효과적이라는 인식을 반영했다.
• 연기자들은 AI가 서사적 구조를 처리함으로써 인지 부담이 감소했고, 감정적 유대관계와 캐릭터 다이내믹스에 더 집중할 수 있었다고 보고했다.
• AI는 예상치 못한 그러나 의미 있는 서사 전환(예: 지위 변화)을 도입했으며, 이는 인간만의 즉흥 연기보다 더 매력적인 스토리라인을 만들어냈다.
• 일부 오류(예: 캐릭터 이름 잘못 지칭)가 있었지만, 연기자들은 창의적으로 이를 활용해 코미컬한 리듬이나 사물성 깨뜨리는 순간으로 전환했다.
• 자동 필터링(예: Perspective API)과 인간의 선별 조치가 결합되어 부적절한 내용을 효과적으로 완화하면서도 서사 창의성을 유지했다.
• 이 연구는 AI 내레이터가 인간 즉흥 연기 예술을 대체하기보다는 의미 있는 창작 동반자로 기능할 수 있음을 입증했다.