莫里斯·查德萊恩（Morris Chapdelaine）的辦公桌上總是堆著一大堆劇本。作為一名獨立製片人，他每週閱讀大約三本，並將其餘的外包給實習生和電影系學生，由他們發回詳細的報導報告。但他努力克服所有困難。
在一次電影節上，一些朋友建議他探索人工智能以減輕工作量。 “我對一切與人工智能相關的事物都保持距離，”他說。 “有些讓我害怕。”
但查普德萊恩做了一些研究，最終註冊了 Greenlight Coverage，該公司使用大型語言模型來總結劇本，並按 1 到 10 的等級對情節、人物弧線、節奏和對話等元素進行評級。它甚至給出了評級：通過、考慮或推薦。
他發現人工智能比人類的反饋（甚至是他自己的反饋）更公平，同時他的閱讀速度加倍。
“這節省了很多時間，”他說。 “而且它一直在變得更好。”
如果人工智能做得很好的話，那就是總結書面材料。在開發流程中的所有工作中，最容易受到攻擊的可能是第一個：腳本讀取器。有一天，該行業的第一個看門人可能是一個軟件程序。
機器甚至已經發揮了作用。在 WME，代理和助理使用另一個人工智能平台 ScriptSense 對提交內容進行排序並跟踪客戶工作。有抱負的編劇們也開始使用 ScreenplayIQ 和 Greenlight 等人工智能工具來為他們的草稿提供（有時過於奉承）反饋。
在各大工作室，人類故事分析師仍在挖掘成堆的提交內容，就像 100 年來一樣。但隨著人工智能逐漸滲透到每個人的工作流程中，他們開始擔心自己的工作。
派拉蒙 (Paramount) 的故事分析師傑森·哈洛克 (Jason Hallock) 回憶起他對 ChatGPT 進行的第一次令人不安的實驗，該機器人引發了當前的人工智能熱潮。 “我多久才能被替換？”他想知道。 “是六週？還是六個月？”
他決定與代表大約一百名工會故事分析師的編輯協會合作，找出答案。今年早些時候，他進行了一項實驗。他要求人工智能工具覆蓋一些腳本，然後將它們的報告與人類生成的報告進行比較。這是對他和他的同事們能否競爭的考驗。
自好萊塢誕生以來，故事分析師就一直是脫粒機，將麥子從穀殼中分離出來。人工智能的支持者認為，算法可以使這一過程更加高效、客觀，從而更加公平，讓新的聲音被聽到，而不是依賴讀者將自己的主觀品味帶入他們的作品中。
但有些東西也可能會丟失。人類讀者首先會感覺到一個劇本是否有潛力，角色是否迷人，故事是否吸引你並有新的東西要說。人工智能能做到嗎？
“我主要尋找的是‘我在乎嗎？’”華納兄弟的長期故事分析師 Holly Sklar 說，“法學碩士不在乎。”
但無論如何，人工智能似乎即將到來。因此，有些人不是忽視它，而是嘗試理解它。
“沒有人想失去工作，”參與哈洛克研究的編輯協會分析師阿萊格里·羅德里克斯 (Alegre Rodriquez) 說。 “我們不會把頭埋在地裡假裝它不存在，我們也不會畏縮地等待他們給我們開除解僱通知書。我認為人們會撣掉身上的灰塵並說，‘我如何留在這個遊戲中？’”
卡蒂克·霍桑納格 (Kartik Hosanagar) 是沃頓商學院工商管理學教授，也是一位互聯網營銷企業家。他也是一位電影愛好者，抽屜裡有一些劇本：一部關於初創公司的劇情片和一部關於被謀殺的印度外交官的驚悚片。作為好萊塢的局外人，他很難推銷自己的劇本。這促使他開發了一種算法，通過客觀評估人才來創造公平的競爭環境。那次冒險沒有成功，但下一次成功了：Hosanagar 開發了 ScriptSense，現在是最受關注的人工智能腳本平台之一。宣傳語：“對場景進行 100 倍評估。”
“有一大堆未讀的書，”霍桑納格說。 “這是清理堆積物並找出將注意力集中在哪裡的好方法。”
今年 3 月，Hosanagar 將他的公司賣給了 Cinelytic，這是一家將 ScriptSense 集成到一系列管理工具中的服務提供商。 “這是為了節省時間，”該公司首席執行官 Tobias Queisser 說道。 “機會被忽視，因為沒有足夠的能力看到一切。無名作家永遠沒有機會，因為他們的劇本沒有提交給頂級機構。”
ScriptSense 提供摘要、角色細分、構圖和選角建議。語氣比較中性。沒有表揚或批評。
“我們的設計理念是我們不會為您做出決定，”Hosanagar 說。 “你永遠不會看到一句‘太棒了！’的聲明。或‘拒絕。’”
針對編劇的平台有著不同的理念。 Greenlight 創始人 Jack 張相信人工智能能夠做出批判性判斷。 “人工智能真正擅長的是取事物的平均值，”他說。 “在反饋方面，你試圖接觸到更廣泛的受眾。你希望普通人喜歡你的工作。這就是人工智能真正發揮作用的地方。”
ScreenplayIQ 提供定性評級，但不提供數字分數。節目總結劇情，評價人物的“成長”和“深度”，讓編劇以局外人的視角看待自己的作品。 “我們的目標是為那些感到自己正在掙扎並需要支持的作家提供支持，”開發者蓋伊·戈德斯坦 (Guy Goldstein) 說道。 “它是你劇本的一面鏡子。你是帶著意圖寫的；問題在於看看這個意圖是否實現。”
為了測試人工智能平台，Hallock 需要腳本。編劇對於將自己的材料輸入人工智能模型可能很敏感，因為他們認為這些材料將用於訓練。但一位好朋友願意為善行提供一些舊劇本。其中之一是 Syfy 頻道未製作的關於一種致命昆蟲的劇本。另一個被定位為太空中的“黑暗之心”。作者並不介意人工智能是否接受過這方面的訓練。
“他說他希望這能讓人工智能變得更笨，”哈洛克說。
他又收集了一些，並將它們全部交給了人類分析師。然後，他將他們的報告與六個人工智能平台的日誌、概要和註釋進行了比較。結果既令人鼓舞又令人不安。
人工智能生成的日誌與人類的日誌沒有什麼區別——甚至可能更好一些。人工智能生成的摘要中的差異開始顯現出來。 “他們的論文質量往往相當於 11 年級的論文，”哈洛克說。 “它使用相同類型的結構，例如‘我們的故事開始於……’”
劇本越複雜，人工智能做錯事的可能性就越大：將一個角色的行為錯誤地歸因於另一個角色，並產生幻覺的情節點。
當談到筆記時，人類輕而易舉地贏得了勝利，這需要實際的分析而不僅僅是蒸餾。哈洛克說，人工智能項目“幾乎全面失敗”。
《黑暗之心太空》劇本二十年前就在好萊塢流傳但未能賣出去，但仍獲得了“推薦”。這是一個始終存在的問題。羅德里克斯說，這些模型並沒有提出不加掩飾的批評，而是“對作者有偏見”。
“他們肯定會告訴你任何積極且有效的事情，”她說。 “但是當你不得不討論問題時，他們不一定能識別出問題。”
在某些情況下，人工智能程序不會進行評估；他們在啦啦隊。
“它具有小狗的品質，”哈洛克說。 “它想取悅你。”
一部浪漫喜劇被 AI 稱讚為“一個引人入勝、精心製作的成長故事，融合了幽默、心碎和三十多歲時苦樂參半的現實。強大的人物發展使這成為一部出色的作品。”
與此同時，人類讀者也留下了深刻的印象：“熟悉的拉斯維加斯女友模板。有潛力成為輕量級流媒體內容，尤其是西德尼·斯威尼。語言粗俗，但笑話不難理解；缺乏《女孩之旅》或《伴娘》的暗示。”
張為 Greenlight 的風格辯護，稱提交到該平台的腳本中只有 5% 收到了“推薦”。 “這樣的人很少，”他說。 “我不會說存在大規模通貨膨脹。”
Hosanagar 表示 ScriptSense 不提供建議的部分原因是人工智能可能過於阿諛奉承。 “人工智能能否達到真正至關重要的地步？”他問道。 “我認為事情可能會發展到那一步。我們還沒有到那一步。”
羅德里克斯說，許多分析師對這項研究感到鼓舞。人工智能可能更快，但它無法從一堆東西中挑選出原創和精彩的東西。
“我們仍然需要一個人來查看這些報告並審查材料，”她說。 “它並沒有像他們想像的那樣節省那麼多時間。”
那些過於依賴它的人可能會錯過一些偉大的事情。但該研究並不完全讓人放心，得出的結論是：“工作室可能會傾向於放棄質量和準確性，轉而追求便宜和快速。”
人工智能模型的製造者表示，這些擔憂是多餘的。 “這並不是要搶走工作崗位，”奎瑟說。 “我們認為這對人們來說是一種進步。”
Avail 首席執行官 Chris Giliberti 表示，故事分析師已經在使用其人工智能平台執行日常任務，從而騰出時間進行更具挑戰性的分析工作。 “它無法停止，”他說。 “秘密已經洩露了。這讓人們的工作和生活變得更加輕鬆。”
然而，斯克拉爾對事情的發展感到擔憂。當今的領導者重視人力投入。但可能會出現更喜歡人工智能摘要的年輕一代。她擔心好萊塢的一些人——“那些不了解我們所做的一切的削減成本的人”——會認為她的角色是不必要的。
“這就是讓我徹夜難眠的原因，”她說。
