問題は、物語の結末を生成するほとんどのアルゴリズムが、「彼らは楽しい時間を過ごした」や「彼は悲しかった」のような、ありふれた文を好む傾向にあることだ。こうした文は退屈かもしれないが、カーネギーメロン大学言語技術研究所の教授であるアラン・ブラック氏によれば、「UFOが来て、彼らを全員連れ去った」のような脈絡のない文より必ずしも劣っているわけではないという。
イタリア・フィレンツェで開催された第2回ストーリーテリング・ワークショップで発表された論文において、ブラック氏と共同研究者らは、物語に関連性がありつつ、面白く感じられるほど多様な結末を生成するためのモデルを提示している。
ブラック氏によると、これらの目標を両立させるための一つの工夫は、物語の序盤で使われた語と関連するキーワードを結末に組み込むようモデルに求めることだという。同時に、結末にあえて珍しい語を用いることで、完全には予測できない語を選ぶことを狙い、モデルを評価する仕組みになっている。
ボットが生成した次の物語を考えてみよう。「メーガンはミスコンの世界に足を踏み入れたばかりだった。実は、これが彼女にとって初めての出場だった。彼女は本当に楽しんでいたが、同時にとても緊張していた。結果が出て、彼女と他の出場者たちは歩み出た。」
既存のアルゴリズムは、次のような結末候補を生成した。「彼女は勝ち方を学ばなければならなかったことに失望した」、そして「翌日、彼女は新しい友達ができて嬉しかった」。
新しいアルゴリズムが生成した結末は次のとおりである。「メーガンはミスコンテストで優勝した。」
ブラック氏は、どの選択肢も不朽の名文とは言えないことを認めている。しかし、新しいモデルが生成した結末は、自動評価および3名の人間の評価者による評価のいずれにおいても、従来のモデルより高い得点を得たという。
研究者たちは長年にわたり対話型エージェントに取り組んできたが、自動ストーリーテリングは新たな技術的課題を提起している。
「対話では、人間の質問や応答が、コンピューターの応答を軌道から外れないように保つ助けになる」とブラック氏は述べている。
「しかし、ボットが物語を語る場合、対話の場合よりもはるかに長い間、一貫性を保つ必要がある。」
ブラック氏によれば、自動ストーリーテリングは、ビデオゲーム内のサブストーリーの生成や、学会での発表内容を要約する物語の生成に役立つ可能性があるという。また、ユーザーのスキルや知識レベル、あるいはユーザーが利用可能な正確な道具や機材に合わせて、何かを修理したり複雑な機材を使用したりするための手順を生成することも、その他の応用可能性として挙げられるとのことだ。
