6月26日，上戏戏文系开设的研究生课程《人工智能与剧本创作》第九讲于上戏红楼开课。本次课程由上海戏剧学院刘艳卉教授为同学们主讲，上海戏剧学院编剧学研究中心副主任陈浩波博士主持，讲课标题为《人工智能辅助编剧：原理、方法与实践探索》。
讲课伊始，刘老师为大家讲解了人工智能从专用模型到大模型发展的概念与模式变化，表示尽管如今的生成式人工智能既能生成语言模型，也能生成生成非语言模型，在图片、音频、视频等领域已广泛沿用，但是在创作方面却仍然举步维艰。
“从本质上来说，ChatGPT的能力，只是根据概率预测‘下一个’。例如，如果我们给出一个句子：ChatGPT最出色的能力是...它就会根据前面这些词，来按概率来猜测，下一个词可能是‘学习’、‘预测’或‘标记’。实际上，ChatGPT最出色的能力不是基于它对自己的客观检验得出，而是完全根据我们所给它的关键词。它是训练过的语言模型，如果按照这个概率来，大家就能推算出它反映的正是‘最普遍’的内容。”刘老师说道：“但我们的创作恰恰要反映的不是普遍，而是典型却具有个性化、创造力的内容。”
当用AI进行对话、生成作品的时候，我们也不难发现，其结果并不总是具备创意。刘老师以神笔马良举例，请AI根据素材编写一个小故事。AI编写的故事情节中，当一个商人想把箱子拿走时，马良打开箱子，神笔变成一团墨水，将其面庞涂得乌黑。随后剧情中，马良画了一条狗变成真的，商人来的时候，狗就去咬商人。诸如此类的剧情虽然有一些创作性，但并不如我们创作者想象中那样有价值。
有人曾说，GPT诞生后人类创作的主体性已然受到挑战，但在刘老师看来则不然。反之，正是人工智能在编剧创作中的实际应用让我们意识到，人作为创作主体地位的重要程度不但没有降低，而且还空前在提高，处于核心地位。刘老师告诉大家：“我们不能把一切都扔给机器，认为GPT诞生后就万事大吉，我们什么都不用做了。恰恰相反，我们提倡的是“人工+智能”辅助创作，而不是完全依靠人工智能的编剧。”
接着，刘老师对比了辅助编程和辅助编剧。目前人工智能辅助编程方面的两种方案分别为代码续写与结构化提示，代码语言普遍非常简洁、清晰，是程序化的产物。但是我们的人类语言是自然语言，比程序语言复杂多倍。虽然代码续写已经取得了不错的效果，结构化的代码生成也有一些探索。但是，它们也仍然需要使用者具备深厚的专业知识。编剧要比编程复杂的多，就更加需要创作者专业能力的介入。
AI辅助编剧创作需要创造性劳动。“我们戏剧的结构与程序结构都很复杂，都需要由粗到细，都是可以整体设计、分块实现的，而且没有办法一蹴而就。而相比于编程代码的固定模式，我们编剧创作的难点正在于戏剧要求生成的每个部分都要有机。剧本里出现的每一句话、每一个情节点都要具备这一点。如果你做得不够有机，剧本就是碎片式的，与此同时，我们还需要极强的个性化与复杂的语言结构，这些都要由我们编剧自己来把控、完成。”
大模型可以替代专业工作中的简单部分，但是与大模型交互也需要专业能力。例如AI为我们完成一个大纲、剧本时，我们要具有学会取其精华去其糟粕的辨别能力。一定程度上，AI出现后，对我们专业能力的要求反而比过去更高了。
最后，刘老师向大家介绍了《编剧家》这一AI辅助编剧软件当下的实践。《编剧家》利用结构化的方法和大模型交互，旨在能够对文本进行整体设计、分块实现；从粗到细、分层实现结构化建模、内建程序对话、迭代交互等目的。软件基本结构包括主工作区、AI生成区、自定义区，可以从剧本大纲、分幕大纲、分场大纲、剧本主体等任意一块开始编写。但软件运行的前提一定是我们需要提供一个完善、有可写性的整体构思，更好的故事设定会帮助我们产生更好的剧本，也再次强调了编剧的主体性与创意的重要性。
至此，《人工智能与剧本创作》课程完美收官。在来自不同领域、不同学校、不同专业的资深老师们为大家传道授业后，我们更要意识到的一点是无论科技的进步与发展如何迅猛，我们的创作最终都要回归到艺术本身，回归到我们人类本体，坚守编剧学的初心，进一步探索，使人工智能技术得以更高效地为我们赋能，实现真正的人机协作与共创。
文：23级戏剧影视编剧MFA 吴嘉莹
图：23级戏剧影视编剧MFA 吴丁妮
