一级市场并购退出的难点是什么？
06-18
ChatGPT的热潮还没有停止，又出现了新的风暴。
12月10日，马斯克发推文：“似乎每周都有新的人工智能改进。
”给他启发的是谷歌子公司DeepMind的Dramatron。
Dramatron比ChatGPT更专业，是一个用于编写戏剧和电影剧本的AI工具。
你不能三句话要求别人给我花18万，但我却用一句话要求AI给我写一个剧本。
这可不是说笑。
能用一句话写出剧本却还不能独立行走的Dramatron是如何做到的？只要给出一条“日志台词”来描述戏剧冲突，Dramatron就可以生成标题、人物、情节、场景和对话。
例如，“句子大纲”可以是“詹姆斯发现他是恶魔，他将被驱魔”。
但Medium网站的作者·特里斯坦·沃尔夫指出，这句话缺乏基本的叙事元素，比如主角的目标和对手，因此产生的结果平庸。
角色只有詹姆斯与驱魔人，标题也是干的“詹姆斯的驱魔人”。
如果在大纲上补充“詹姆斯发现自己是恶魔，他将被驱魔，他必须在善与恶之间做出选择”，再加上詹姆斯的情人角色，效果会好很多，故事就变成了詹姆斯死后，詹姆斯的情人受到了折磨，后来发现詹姆斯以恶魔的形式住在了他的身体里。
是《内心的恶魔》，具有多层意义，输入大纲后，可以多次生成标题、人物等结果，直到满意为止，也可以直接编辑当前结果，甚至可以返回。
提纲并重新开始，相当于在交互过程中与AI共同编写剧本，因此Dramatron的定位实际上是一个人机“共同编写”的工具，目前还无法独立行走。
与其他生成式AI类似，Dramatron也有大型语言模型Chinchilla作为他的“靠山”。
不过，OpenAI的GPT-3等大型模型也可以用来部署Dramatron。
值得一提的是，内容连贯性对于戏剧和电影来说是基础，但对于大型语言模型来说却是一件困难的事情。
因为他们并没有真正理解内容，所以生成的文本实际上是概率计算的结果。
Dramatron的特点就是他在这方面下了很大的功夫。
一方面，Dramatron通过“分层故事生成”方法生成脚本，使用具有结构化生成功能的提示链。
从你输入的“句子大纲”开始，Dramatron首先创建标题和角色。
生成的角色作为提示词来生成剧情和场景。
这样，所有这些元素组合起来就生成了对话。
另一方面，Dramatron学习了两种经典的叙事结构：一种是德国剧作家古斯塔夫·弗莱塔格的金字塔结构，它列出了写故事的七个关键步骤，包括阐述、触发事件、上升动作、高潮和下降动作。
、决议和结束。
第二个是英雄之旅。
主要情节围绕一位踏上冒险之旅的英雄展开。
这个角色会赢得一场决定性的危机，然后升华改造或者带着战利品回到原来的世界。
Dramatron到底有多少招数，就由专家来决定了。
DeepMind邀请了15位剧作家、编剧进行了2小时的体验。
参与体验的编剧们反映，Dramatron的输出可能比较“公式化”，其“分层故事生成”的结构并不适合所有编剧。
同时，他们中的大多数人都认为Dramatron有帮助，并愿意将其作为构建世界观的创作工具，或者改变角色或情节来探索不同的故事。
加拿大即兴剧团Rapid Fire Theatre将与Dramatron合写的剧目搬上舞台，获得不少好评。
除了工作上还有待提高之外，初出茅庐的Dramatron还存在很多问题。
一是版权问题，其输出可能包含培训原材料，需要人工检索和检查；另一个是道德问题，因为它可能会重现语料库的偏见和刻板印象。
Google 建议使用 Perspective API 工具来帮助识别“有毒”文本。
12月10日，DeepMind开放试用版，但很快就因不明原因关闭。
现在网站上只剩下有关Dramatron的论文和介绍了。
人工智能接管了编剧的工作，在智障和智力之间反复跳跃。
AI写的脚本其实由来已久，但一直被视为笑话，成为整个生活区的一道风景。
去年 10 月，Netflix 与作家兼喜剧演员基顿·帕蒂合作，向 AI 放映了 40 万小时的恐怖电影，然后让 AI 编写原创剧本。
400,000 小时大约相当于 45 年。
至少人工智能“看”电影的速度比我们快得多。
最终视频长约4分钟，名为《拼图先生我希望你少活一点》。
不仅有《电锯惊魂》《十三号星期五》《我知道你去年夏天干了什么》等电影的影子，还写着“祝你有买棺材的券”、“他喝醉了却被清醒困扰”、“我有好几个家庭”等诸多内容。
介于荒谬与合理之间的界线。
再加上“学了三年动画”僵硬的四肢和敷衍的画风，有网友表达了这样的感慨：“AI写恐怖剧本可能还为时过早，但写喜剧已经很熟练了。
”同样，在观看《X战警》电影《小时蝙蝠》后，人工智能编写了一个剧本，最终被制作成音频漫画。
其中一个情节是小丑给了蝙蝠侠一张优惠券来换取新父母，但优惠券已经过期，小丑的角色被AI捕获。
骨髓。
▲ 图片来自：B 站@HUSH_13 这些喜剧或恐怖的 AI 脚本比“狗屎文章生成器”写得好得多。
详细阅读它们非常有趣。
它们似乎都有潜台词和暗示，带有某种“思考”。
但他们不知道人类为什么笑。
在Dramatron出来之前，也有人要求AI基于大语言模型来写正经的电影剧本。
看完《蜘蛛侠：英雄无归》后，YouTube 博主@Bradius 想知道 AI 是否可以写出这样的情节，甚至可以与 2 亿美元的制作相媲美。
于是，他在 GPT-3 中输入了一句英文：“以下是下一部 MCU（漫威电影宇宙）蜘蛛侠电影的完整泄露剧本。
”结果让他大吃一惊，GPT-3给了他一个21页的剧本。
剧本情节跌宕起伏，结构紧凑。
它不仅讲述了彼得·帕克和迈尔斯·莫拉莱斯（多元宇宙设定中的黑人蜘蛛侠）围绕反派克莱文的故事，还穿插了漫威高管削减下一部蜘蛛侠电影预算的计划。
不知道AI是不是在讽刺好莱坞的大片体系和电影的流水线制作。
当大制作的电影越来越缺乏新意的时候，让AI取代部分人类编剧似乎没什么问题，说不定还会有意想不到的惊喜。
虽然不像Dramatron那样“垂直”，但最近顶尖的AI ChatGPT也可以充当“文案工具”，写周报、诗歌甚至剧本。
知乎上的回答者，@tian Yuandong，博士。
卡内基梅隆大学机器人系的博士生尝试将中文和英文片段输入ChatGPT。
总体成绩还不错，但他发现“仍然缺少一些深层次的想象力和联系能力，情节的关键部分仍然需要作者”。
自己开发，诱导AI系统完成。
”目前，大规模语言模型的一个局限性是，它们只能根据给定的训练数据，根据某些单词或单词序列一起出现的概率来生成文本。
他们依靠大模型、大数据和大计算能力来“创造奇迹”，但并不真正理解他们“在说什么”，他们的答案并不总是连贯或有意义的，但仅从结果来看，它是正确的。
从自然语言文本中提取出人类认为合理甚至引人注目的叙述，对他们来说不再是小概率事件。
前段时间，《小帅哥，小美国》的电影评论也引起了讨论。
这类电影解说是短小精悍的“电子腌菜”，用AI配音讲述主角如何意外遭遇意外。
为了让叙述扣人心弦，他们给人物贴上标签，选择最好奇或者最悬疑的情节来火上浇油。
它们往往没有遵循电影的初衷，既不是电影，也不是解释。
这部分工作未来将完全由AI完成，实现电子榨菜全自动化应该是小菜一碟。
人工智能是用来激发创造力的，还是让写文章、制作视频、播放音乐或成为画家变得更加困难？人工智能今年取得了快速进展，超出了任何人类个体的能力。
我们常说人工智能可以作为创意工具，但面对人工智能，人类是放弃自己的角色，还是享受新的角色？我们越来越需要与人工智能合作。
它是激发创造力还是扼杀创造力？创造力本身的地位是什么？人类和AI写作都有一些例子，看来人类还是更不可替代的。
例如，除了Dramatron之外，谷歌还计划开发基于会话神经语言模型LaMDA的AI写作工具Wordcraft，目前该工具仍处于实验阶段。
Wordcraft 是一款专为虚构作品设计的文本编辑器。
您可以输入一个开头并让它继续，或者用它来处理句子并丰富语料库。
为了测试Wordcraft，Google邀请了13位专业作家来试用。
作家们一致认为，Wordcraft 不会很快取代作家，而且它并不擅长独特的叙事风格、陈词滥调的隐喻和平庸的措辞，同时又避免了卑鄙的角色。
当然，他们也达成了共识：与所有其他AI工具一样，Wordcraft可以用来激发创造力。
不完美的人工智能每天都会不断学习和改进。
同时，豆瓣还有“文字失语者互助联盟”等团体。
对于人类来说，组织文字的逻辑以及用文字清晰地表达自己的情感已经成为一件越来越困难的事情。
同样，为了提高AI生成的质量，一个名为Prompt Engineer的新工种应运而生。
在PromptBase等平台上，如果你需要特定的艺术风格，你可以向他们寻求帮助。
但这项工作也可以由人工智能来完成。
例如，使用ChatGPT形成一段文本，然后将文本输入到StableDiffusion中。
生成的画一般比自己直接输入描述要好看得多。
那么，当我们有了“一句话提纲”的想法，却又想不出更多的细节来完整的布局，而不得不求助于AI时，是一种无奈的选择，还是最好的办法？最好利用它？更乐观地思考，人工智能应该增强而不是取代人类劳动，但如果将时间维度拉长，情况可能不再如此。
OpenAI首席执行官Sam Altman认为，“作为创意工具”将在很长一段时间内是AI的重要应用，但当我们展望一百年时，AI可能最终会接管完整的创意工作。
如果你在 10 年前问人们人工智能将如何产生影响，大多数人都非常有信心你会首先在工厂等地方听到它，然后它将被用于低技能的白领工作，然后是程序员和其他高技能的工作。
- 技能高、智商高的工作。
最终，也许永远不会，它将取代创造性工作。
然而，它正在朝另一个方向发展。
这实际上提醒我们，我们可能并不真正知道哪些技能对人类或人工智能来说是容易的，哪些技能是简单的，哪些任务需要脑力，哪些任务不需要脑细胞；我们逐渐认识到，因此，在AI领域，只有早期熟练运用AI的人，才能留在未来。
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