Czy ChatGPT odbierze prace scenarzystom?

W 2023 roku miał miejsce długi strajk amerykańskich scenarzystów, którego główną przyczyną było nieuczciwe wynagradzanie ich pracy przez platformy streamingowe. Pracownicy branży filmowej dostrzegli też nowe zagrożenie dla przyszłości swojej profesji: sztuczną inteligencję (artificial intelligence, AI). Był to pierwszy strajk dużej grupy zawodowej żądający regulacji w związku z ryzykiem zastąpienia pracowników przez AI po ogromnym wzroście popularności ChatuGPT (Broderick, 2023). ChatGPT to model językowy, który, wykorzystując ogromne ilości danych, generuje tekst przypominający ludzki (Biswas, 2023).  Ostatecznie pracownikom filmowym udało się dojść do porozumienia z właścicielami studiów, negocjując nową umowę, która pozwala im korzystać z narzędzi AI, ale wprowadza istotny warunek. Studia nie będą mogły wygenerować scenariusza z pomocą AI, a następnie przekazać go scenarzyście, by go poprawił. AI nie będzie też mogło być wykorzystane, aby edytować scenariusz napisany przez człowieka (Anguiano i Beckett, 2023). Rola AI przy pisaniu scenariuszy w Hollywood w najbliższym czasie będzie więc ograniczona. Amerykańskie studia mimo to w 2023 roku zaczęły zatrudniać wielu specjalistów od AI (Weprin, 2023). Nie jest to związane wyłącznie z pracą scenarzystów, jednak sugeruje, że AI będzie miało coraz większy wpływ na produkcję filmów.

Kompromis studiów był niespodziewany, ponieważ związki zawodowe historycznie nie były w stanie powstrzymać przedsiębiorstw przed wprowadzeniem technologii zastępującej pracowników (Scheiber, 2023). Obecne zagrożenie dla pracy ludzi ze strony AI różni się też od poprzednich. Dominująca teoria w ekonomii głosi, że automatyzacja nie zagraża zbytnio pracownikom kreatywnym, ponieważ kreatywność trudno jest spisać z pomocą jasnych reguł (Frey i Osborne, 2017, s. 268). Współczesna fala AI wykazuje jednak potencjał rozwijania kreatywności (Epstein i in., 2023, s. 1111). Warto zatem przeanalizować kreatywne możliwości ChatuGPT. Ułatwi nam to odpowiedź na pytanie, czy zagrożenie dla pracy scenarzystów ze strony AI jest realne.

W tym eseju regularnie będę korzystał z pojęcia kreatywności z filozofii technologii. Boden (1998, s. 347-348) opisuje kreatywny pomysł jako nowatorski, zaskakujący i wartościowy. Poprzez wartościowy ma na myśli interesujący, użyteczny i piękny. Opisuje ona trzy główne rodzaje kreatywności:

• Tworzenie nowych, nieprawdopodobnych kombinacji ze znajomych pomysłów.
• Generowanie nowych pomysłów poprzez eksplorację przestrzeni pojęć.
• Przekształcanie przestrzeni pojęć tak, że możliwe jest powstanie przełomowego dzieła.

Odtwórczość

Rozwój AI w latach 60-tych i 70-tych zbiegł się z popularnością teorii Putnama i Fodora, według której umysł jest systemem obliczeniowym (Chemero, 2009, s. 21). Obliczanie to manipulowanie formalnymi symbolami z pomocą określonych reguł, myślenie natomiast to manipulacja mentalnymi reprezentacjami. Jednak nawet zwolennicy obliczeniowej teorii umysłu przyznawali, że kreatywność może być niemożliwa do zapisania z pomocą reguł (Dreyfus, 1972). Obliczeniowa teoria umysłu nie jest już centralna we współczesnej kognitywistyce: więcej zwolenników ma teoria ucieleśnionego poznania (Chemero, 2009, s. 22), której zwolennicy argumentują, że środowisko odgrywa niezbędną rolę w poznaniu i że umysł jest połączony z ciałem i otoczeniem. Według Dreyfusa ucieleśnienie ludzi i ich osobista perspektywa prowadzą do specyficznego języka i zrozumienia świata, które jest niedostępne dla AI (Collins, 1996, s. 105). Jak podkreśla Brooks (1991), inteligentne zachowanie wymaga posiadania fizycznego ciała i funkcjonowania w fizycznym otoczeniu: interakcje z otoczeniem istotnie wpływają na stany mentalne ludzi.

Jeśli przestajemy porównywać umysł do komputera, to czy powinniśmy porównywać twórczość AI do ludzkiej? GPT najpewniej nie posiada qualiów – to znaczy osobistych, zmysłowych doznań: więc argument chińskiego pokoju Searle`a (1980) pozostaje aktualny. W eksperymencie myślowym Searle wyobraża sobie, że korzysta z programu w swoim ojczystym języku, który jest instrukcją do przetwarzania chińskich znaków. Mimo że Searle nie zna języka chińskiego, ściśle podążając za regułami może kreować wrażenie, jakby go rozumiał. Searle chciał w ten sposób pokazać, że komputerowy program może korzystać z języka, ale nie oznacza to, że zaczął go rozumieć. 40 lat później AI wciąż nie dało dowodu, jakby wytworzyło świadomość na temat tekstu, który produkuje. Oznacza to, że wciąż tworzy nowe materiały bezwolnie, naśladując te napisane przez ludzi. Czy znacząco różni się to od tego, w jaki sposób tworzy wiele osób? Umberto Eco napisał kiedyś:

“Książki zawsze mówią o innych książkach, a każda historia opowiada historię, która już została opowiedziana.” (Eco, 1983)

Zdaniem Kanta artysta nie jest w stanie stworzyć pięknej sztuki poprzez wyuczenie się i zastosowanie zasad, ponieważ nie da się przygotować obiektywnych zasad tego, jak osiągnąć piękno (Kant, 1987, §33, s. 284). Artyści powinni jednak podążać za standardami, które wyznaczają poprzednie dzieła sztuki (tamże, §45, s. 307) . Drugi rodzaj kreatywności według Boden jest eksploracyjny. GPT potencjalnie może lepiej eksplorować przestrzeń istniejących pojęć od ludzkiego scenarzysty. Jest zatem lepsze w analizowaniu i podążaniu za standardami.
W kwestii trzeciego rodzaju kreatywności Boden (twórczości przełomowej) dochodzę do wniosku, że GPT go nie przejawia. Kant opisał zjawisko artystycznego geniuszu, który ciężko byłoby przypisać AI.

Uważał on, że artystyczni geniusze nie potrzebują standardów, aby tworzyć coś pięknego (tamże, §45, s. 308). Tworzą oni piękno naturalnie i nie są w stanie wyjaśnić, jak do niego dochodzą. Dla Kanta estetyczny pomysł jest przeciwieństwem racjonalności (tamże, §49, s. 314). Sztuczna inteligencja potrzebuje racjonalnych, logicznych reguł, więc nie byłaby w stanie stworzyć wielkiego dzieła sztuki.

Twórczość transformatywna nie jest powszechnie ceniona i nie ma na nią tak dużego zapotrzebowania, jak na kino popularne, które powstaje według sprawdzonych szablonów. Zadaniem takiego kina jest maksymalizacja satysfakcji widzów, w czym można wyspecjalizować GPT. Jego nieskuteczność w kwestii przełomowej sztuki może zatem nie mieć znaczenia dla większości producentów filmowych zatrudniających scenarzystów. GPT wciąż może rywalizować lub współpracować z człowiekiem w twórczości polegającej na przestrzeganiu ścisłych zasad. W ostatnich dekadach większość największych hitów to kontynuacje serii (Pokorny i in., 2019). Myślę, że AI będzie w stanie napisać we współpracy z ludzkim scenarzystą kolejny tytuł w serii ucząc się szablonu z poprzednich i bazując na badaniach dotyczących oczekiwań widzów. Język filmu można też analizować z pomocą gatunków i znajomych motywów. Sugeruje to, że GPT może osiągnąć pierwszy ze wspomnianych rodzajów kreatywności (nowe kombinacje ze znajomych pomysłów).

Niska jakość

Obecnie ChatGPT nie produkuje materiałów na poziomie profesjonalnych autorów. Czy możemy oczekiwać, że znacząco się poprawi w najbliższych latach? Przed 2020 dyskusja o tym, czy materiały wygenerowane przez AI mogą rywalizować ze scenarzystami, w zasadzie polegała na wyobraźni (Heaven, 2023). W 2023 autorzy podjęli pierwsze próby współpracy z AI, choć jej efekty były w tej fazie niskiej jakości.

Współtwórca i scenarzysta „South Parku”, Trey Parker, jako pierwszy wykorzystał ChatGPT w serialu telewizyjnym. Ostatni akt i zakończenie odcinka pt. „Deep Learning” rzekomo zostały napisane przez bota (Gunning, 2023). Satyra polegała na pokazaniu, jak rozczarowująco przewidywalną treść tworzy GPT jako scenarzysta. Parker w ten sposób chciał ostudzić entuzjazm w kwestii możliwości czatu. Jest to jednak dowód, że GPT może być wykorzystywane przy pracy nad scenariuszami, nawet jeśli musi się jeszcze rozwinąć. Sceny, które rzekomo były napisane przez GPT, nie spełniają kryteriów kreatywności Boden. Fabułę i dialogi postaci trudno byłoby opisać jako nowe, interesujące i zaskakujące. Warto jednak zwrócić uwagę, że twórcy „South Parku” skorzystali z jednej ze starszych wersji GPT, ponieważ nowsze zostały opublikowane już po premierze omawianego odcinka. Możliwości AI w dziedzinie pisania scenariuszy mogą być już większe niż zaprezentował Parker.

Podsumowanie

Obecne scenariusze pisane przez GPT są odtwórcze i niskiej jakości. Dochodzę jednak do wniosku, że GPT jest częściowo kreatywny. Według definicji Boden GPT jest kreatywny w drugim z trzech wyróżnionych sensów i w pierwszym przy założeniu, że jeszcze się rozwinie. Pierwszy to tworzenie nowych, niespodziewanych kombinacji ze znajomych pomysłów. GPT może kiedyś nauczyć się sprawniej korzystać z języka filmu poprzez analizę znajomych motywów. Drugi to eksplorowanie pojęć i tworzenie z nich nowych pomysłów. Moim zdaniem są to kluczowe cechy GPT, zatem GPT cechuje ten rodzaj kreatywności. W odniesieniu do trzeciego rodzaju, tworzenia transformatywnych dzieł sztuki, uważam, że dla GPT jest to nieosiągalne. Zgadzam się z Kantem, że nie da się stworzyć wielkiego działa podążając za regułami, co jest cechą działania AI. GPT jednak istotnie zagraża pracy scenarzystów, ponieważ studia nie muszą wymagać przełomowej twórczości.

Bibliografia

Anguiano, D., & Beckett, L. (2023, październik 1). How Hollywood writers triumphed over AI – and why it matters. The Guardian. https://www.theguardian.com/culture/2023/oct/01/hollywood-writers-strike-artificial-intelligence

Biswas, S. S. (2023). Role of Chat GPT in Public Health. Annals of Biomedical Engineering, 51(5), 868–869. https://doi.org/10.1007/s10439-023-03172-7

Boden, M. A. (1998). Creativity and artificial intelligence. Artificial Intelligence, 103(1), 347–356. https://doi.org/10.1016/S0004-3702(98)00055-1

Broderick, R. (2023, maj 31). AI can’t replace humans yet – But if the WGA writers don’t win, it might not matter. Polygon. https://www.polygon.com/23742770/ai-writers-strike-chat-gpt-explained

Brooks, R. A. (1991). Intelligence without representation. Artificial Intelligence, 47(1), 139–159. https://doi.org/10.1016/0004-3702(91)90053-M

Chemero, A. (2009). Radical embodied cognitive science. MIT Press.

Collins, H. M. (1996). Embedded or Embodied? A Review of Hubert Dreyfus’ What Computers Still Can’t Do. Artificial Intelligence, 80(1), 99–117. https://doi.org/10.1016/0004-3702(96)00083-6

Dreyfus, H. L. (1972). What Computers Can’t Do: A Critique of Artificial Reason. Harper & Row.

Eco, U. (1983). Postscript to the Name of the Rose. Houghton Mifflin Harcourt.

Epstein, Z., Hertzmann, A., & The Investigators Of Human Creativity. (2023). Art and the science of generative AI. Science, 380(6650), 1110–1111. https://doi.org/10.1126/science.adh4451

Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114, 254–280. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019

Gunning, C. (2023, marzec 9). How South Park Season 26 Brutally Mocked Itself With AI Satire. ScreenRant. https://screenrant.com/south-park-season-26-ai-mocked-self/

Heaven, W. (2023, luty 23). ChatGPT is everywhere. Here’s where it came from. MIT Technology Review. https://www.technologyreview.com/2023/02/08/1068068/chatgpt-is-everywhere-heres-where-it-came-from/

Kant, I., & Gregor, M. J. (1987). Critique of Judgment: Including the First Introduction (W. S. Pluhar, Tłum.). Hackett Publishing Co, Inc.

Pokorny, M., Miskell, P., & Sedgwick, J. (2019). Managing uncertainty in creative industries: Film sequels and Hollywood’s profitability, 1988–2015. Competition & Change, 23(1), 23–46. https://doi.org/10.1177/1024529418797302

Scheiber, N. (2023, kwiecień 29). Will a Chatbot Write the Next ‘Succession’. The New York Times. https://www.nytimes.com/2023/04/29/business/media/writers-guild-hollywood-ai-chatgpt.html

Searle, J. R. (1980). Minds, brains, and programs. Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 417–424. https://doi.org/10.1017/S0140525X00005756

Weprin, A. (2023, lipiec 27). Studios Quietly Go on Hiring Spree for AI Specialist Jobs Amid Picket Line Anxiety. The Hollywood Reporter. https://www.hollywoodreporter.com/business/business-news/ai-jobs-studios-hire-1235545491/