論文の概要: Collaborative Storytelling with Human Actors and AI Narrators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14728v1
• Date: Wed, 29 Sep 2021 21:21:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-02 07:23:26.139051
• Title: Collaborative Storytelling with Human Actors and AI Narrators
• Title（参考訳）: ヒューマンアクターとaiナレーターとのコラボレーションストーリーテリング
• Authors: Boyd Branch, Piotr Mirowski, Kory W. Mathewson
• Abstract要約: GPT-3 citebrown 2020 を用いた物語のコナレーションについて報告する。 AIシステムは、人間の俳優がシーンを演じている間、プロットの進行とキャラクターの弧を追跡する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8575516056239576
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• 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.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルはコラボレーティブなストーリーテリングに使用できる。 本稿では, GPT-3 \cite{brown2020 languages} を用いて物語のコナレーションを行う。 aiシステムは、人間の俳優がシーンを実行する間、プロット進行とキャラクタアークを追跡する必要があります。 このイベントは、新しい会話エージェントがプロの即興のチームと創造的なパートナーとしてどのように雇われ、ライブの聴衆の前で長い形態の自発的な物語のナレーションを探求したかを詳述する。 言語モデルに新たな制約を導入して,より長文のテキストを生成するとともに,プロのインプロビゼータのチームによるリハーサルでモデルをテストした。 そして、ヨーロッパでのライブ・シアター・フェスティバルの一環として、2つのライブ・パフォーマンスでこのモデルをテストしました。 演奏後の参加者および演奏者を対象に,AIがナレーターとして果たす役割の評価を行った。 聴衆とパフォーマーは、AIナレーションに肯定的な反応を示し、シーン内のAIキャラクターよりもAIナレーションを好むことを示した。 出演者はAIのナレーションに肯定的に反応し、シーンに導入された創造的で有意義な物語の方向性への熱意を示した。 本研究は,様々な社会的文脈において,異なる言語モデルがいかに人間と協調できるかを検討するための有用なテストベッドとして,即興劇場を支援する。

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