[論文レビュー] Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models: An Evaluation by Industry Professionals

Piotr Mirowski, Kory W. Mathewson+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 29, 2022

Topic Modeling被引用数 11

ひとこと要約

本論文では、ロジラインから出発してプロンプトチェーンを用いて生成を構造化することで、一貫性のあるシナリオや劇本の共同作成を可能にする階層的言語モデルシステム、Dramatronを紹介する。15名の業界専門家による評価の結果、Dramatronは2022年エドモントン国際フリージュフェスティバルで4作品の舞台化された脚本を生成し、長編物語の作成における人間とAIの共同創造の実現可能性を示した。

ABSTRACT

Language models are increasingly attracting interest from writers. However, such models lack long-range semantic coherence, limiting their usefulness for longform creative writing. We address this limitation by applying language models hierarchically, in a system we call Dramatron. By building structural context via prompt chaining, Dramatron can generate coherent scripts and screenplays complete with title, characters, story beats, location descriptions, and dialogue. We illustrate Dramatron's usefulness as an interactive co-creative system with a user study of 15 theatre and film industry professionals. Participants co-wrote theatre scripts and screenplays with Dramatron and engaged in open-ended interviews. We report critical reflections both from our interviewees and from independent reviewers who watched stagings of the works to illustrate how both Dramatron and hierarchical text generation could be useful for human-machine co-creativity. Finally, we discuss the suitability of Dramatron for co-creativity, ethical considerations -- including plagiarism and bias -- and participatory models for the design and deployment of such tools.

研究の動機と目的

• 大規模言語モデル（LLM）が生成する脚本や劇本における長距離的整合性の課題に取り組むこと。これは、コンテキスト窓の制限に起因する。
• プロフェッショナルなクリエイティブライティングの文脈において、対話的で人間とAIの共同創造を支援するシステムを開発すること。
• 専門実務家による評価を通じて、AI支援脚本作成の使いやすさと芸術的価値を評価すること。
• バイアス、パラフレージ（模倣）および参加型デザインといった、AI共同創造ツールにおける倫理的課題を検討すること。
• 階層的プロンプト技術を用いて、数万トークンに及ぶ長編で構造的に整合性のある脚本を生成する可能性を実証すること。

提案手法

• Dramatronは階層的生成パイプラインを用いる：ロジラインから出発し、まずタイトルと登場人物を生成する。
• 生成された登場人物をプロンプトとして用い、設定とビーツ（出来事のポイント）を含む、シーン要約（プロット）の系列を生成する。
• 各固有の場所について、専用のプロンプトを用いて空間的・環境的文脈を構築する。
• 対話生成は、シーン要約、登場人物リスト、場所の記述を一つのプロンプトに統合することで実施する。
• 各段階で出力された内容を次の生成段階の入力として使用するプロンプトチェーンを採用し、段階間での整合性を維持する。
• 人間の介入を任意の段階で可能としており、テキストの修正、再生成、継続的生成が可能であり、対話的共同創造を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 大規模言語モデル（LLM）を用いた階層的プロンプト技術が、プロフェッショナル基準を満たす一貫性のある長編脚本や劇本を生成できるか？
• RQ2 プロフェッショナルな脚本家は、DramatronのようなAI共同作成システムの使いやすさと創造的価値をどのように評価するか？
• RQ3 LLMをプロフェッショナルな脚本作成に用いる際の倫理的課題（バイアス、パラフレージ、著作者権）は何か？
• RQ4 階層的生成は、長編テキストにおける物語の整合性を保つ点で、平坦な逐次的生成に比べてどのように優れているか？
• RQ5 AIが生成した脚本は、観客およびレビュアーの前で実際に舞台化され、好意的に受け入れられる程度はどの程度か？

主な発見

• Dramatronは、1つのロジラインから出発し、4作品の完全な長編で構造的に整合性のある脚本を生成し、2022年エドモントン国際フリージュ・シアター・フェスティバルで舞台化された。
• 業界専門家は、Dramatronが創造的プロセスを強化し、脚本作成の過程でのブロックを軽減するのに役立つと報告した。
• 舞台化作品のレビュアーは、AIが生成した脚本が、人間が書いた作品と同等の物語の整合性、感情の深さ、ドラマチックな構成を示していると指摘した。
• 専門家は、対話やプロットのビーツの精練において、反復的で人間とAIの協働の価値を強調し、ユーザーのコントロールと介入の重要性を強調した。
• 研究では、著作者権、生成内容におけるバイアス、パラフレージといった重大な倫理的懸念が明らかになった。これにより、今後のAI共同創造ツールにおける参加型デザインの必要性が提起された。
• 専門家のフィードバックおよび舞台化結果から裏付けられ、階層的プロンプト技術は平坦な生成法に比べ、長距離的整合性の維持において顕著に優れていた。