Seit kurzem ist ein neues, auf dem GPT-3 Modell basierendes KI-Tool online, das bei der Erstellung von Drehbüchern helfen soll - ausgehend von einem einfachen Plot-Prompt, welches die Handlung grob umreisst, spuckt es mögliche Charaktere, Locations und Szenendialoge aus. Dramatron, so nennt sich das System, ist zwar auch in der Lage, ganze Drehbücher oder Theaterstücke automatisch zu generieren, jedoch entbehren diese - trotz einer neuen Methode - wie so oft an inhaltlicher Kohärenz, weshalb Dramatron von Deepmind zunächst vor allem als interaktives Schreibtool lanciert wird.

Die Kohärenz - also eine innere Logik, ein Zusammenhang - ist für Language Model Systeme so schwierig herzustellen, da sie letztlich kein Verständnis vom Inhalt haben, denn automatisch erstellte Texte entstehen als Ergebnis von Wahrscheinlichkeitsrechnungen. Anhand eines möglichst großen und vielseitigen Textkorpus lernt ein System, wann welche Worte oder Phrasen wo zusammen auftauchen und mit welcher Häufigkeit. Soll es dann einen neuen Text erstellen, kombiniert es einfach Worte nach den in den Trainingstexten gefundenen und übernommenen Mustern. Je länger ein Text sein soll, umso auffälliger werden die Schwächen und umso mehr Speicher braucht ein System.
Um dieses Problem bei der Erstellung von Drehbüchern zu umgehen, wurde für Dramatron ein neuer, hierarchischer Ansatz verfolgt in Kombination mit einer Prompt-Verkettung. Aus dem anfangs eingegebenen Plot-Prompt erstellt es zunächst die beteiligten Figuren, dann werden die benötigten Szenen beschrieben und die Locations, wo diese spielen. Erst in einem letzten Schritt werden dann, basierend auf diesen bereits erstellten Vorgaben, Dialoge für jede Szene erstellt (parallel, sie bauen nicht weiter aufeinander auf als in den Plotpoints festgelegt).

Auch narrativ hat das System enge Vorgaben. Es bekommt einleitend quasi als Muster ein Prompt-Set vorgelegt (in einer begleitenden Studie wurde als Prompt-Prefix die antike Tragödie Medea von Euripides genutzt sowie eine auf ScienceFiction Filme basierendes) und muss bei den Szenen einer Sequenz von Plot Points folgen, etwa dem dramaturgischen, pyramidalen Aufbau nach Gustav Freytag (Exposition, auslösendes Ereignis, aufsteigende Handlung, die sich aus einer Reihe von Konflikten, Komplikationen und Dilemmas zusammensetzt, Höhepunkt, absteigende Handlung, Auflösung und Dénouement). Wer in teressiert ist: in der Studie finden sich auch einige Beispiele z.B. von Dramatron generierten Dialogen.
// Top-News auf einen Blick:
- Blackmagic DaVinci Resolve 20 Beta 2 bringt neue Funktionen und Bugfixes
- Blackmagic Camera for Android 2.1 bringt neue Features
- Neuer superschneller PoX Flash-Speicher könnte DRAM und SSDs ersetzen
- Achtung: Verpixelte Videos können wieder kenntlich gemacht werden
- KI-generierte Fake-Trailer: Wie Hollywood an der Irreführung der Zuschauer ...
- Beleuchtung für Foto und Video lernen mit kostenlosem Tool von Google

Vorbehalte hatten eher Autoren aus dem Theaterbereich, während Drehbuchverfasser der hierarchisch strukturierten Arbeitsweise mehr abgewinnen konnten - einfache TV-Serien und typische Hollywoodfilme werden ja oft ähnlich standardisiert erstellt. Alle waren sich jedoch einig, dass das Tool nur begleitend verwendet werden sollte. Grundsätzliche Kritikpunkte waren neben fehlender Kohärenz eine teilweise hohe Redundanz und ein Hang zur Klischeehaftigkeit. Ebenso fehlt natürlich ua. eine Charakterentwicklung und der Subtext. Alles aus unserer Sicht nicht überraschend, aber andererseits auch Punkte, die man so manchem von Menschen verfaßtem Film vorwerfen kann.
Gut möglich, dass es nicht mehr lange dauert, bis solche Drehbücher von KIs wie Dramatron selbst kompiliert werden können (und dass dies nicht mal auffällt...). Bis dahin läßt sich das System als Ideengeber verwenden oder zur Unterhaltung, mit Sätzen wie "You&re all in love with me, so I&m in love with myself."
Dramatron wurde von KI-Forschern von Googles DeepMind und der Stanford-Universität entwickelt und ist im Netz zugänglich, allerdings nicht frei, es wird eine GPT-3 API Lizenz von OpenAI für die Verwendung benötigt (das derzeit zugrundeliegende Language Model; für die Studie wurde noch Chinchilla verwendet). In der Studie wird übrigens ausdrücklich davor gewarnt, etwaige Textbausteine ungeprüft zu übernehmen, da man nicht wissen kann, ob ausgegebene Sätze von der KI evtl. unverändert aus dem Trainingskorpus übernommen wurden (somit also eine Copyright-Verletzung darstellen können).