這一次，IBM的AI輸了 | 人機辯論大戰

來源：量子位/QbitAI

作者：郭一璞 夏乙

物聯網智庫 轉載

導 讀

這一次，AI輸了，但它的未來不可限量！

藍色的舞台上，正中間立著一塊黑色的面板，面板上藍色的扁圓形螢幕正在閃動，後面傳出冷靜而理性的女聲。

而右側的講台上，一位西裝革履的小哥正在聆聽這個面板的「演講」，時而動筆記錄，時而面色凝重，時而嘴角露出邪魅一笑，看起來信心滿滿，胸有成竹。

這是IBM的AI與人類冠軍辯手的對決，也是今年Think 2019大會的一個環節。

人機大戰的一方是IBM的的AI，Project Debater，那塊黑色面板就是它在人間的載體。去年6月，它擊敗了2016以色列全國辯論冠軍Noa Ovadia，創下了AI在辯論方面擊敗人類的歷史記錄。

△ 左為Project Debater，右為哈利什

另一方則是2012年歐洲辯論冠軍哈利什·納塔拉（Harish Natarajan），一位牛津本、劍橋碩的學霸，本科主修政治、哲學、經濟（PPE）專業，因此他也是英國前首相卡梅倫的學弟；碩士則在研究哲學和國際關係；現在則是AKE咨詢公司的經濟風險主管。

誰勝誰敗？由現場觀眾的選票決定。

這場辯論的規則比較簡單，拿到辯題後，雙方各有15分鐘的時間進行準備，提出自己的論點和可以反駁對方的論據；

正式開始後，雙方各有4分鐘的時間進行開場立論，之後各有4分鐘時間進行駁論，最後各有2分鐘時間進行總結；

而場下的觀眾評審則是由灣區學校里的頂尖辯手和100多名記者組成，在辯論開始前和開始之後，觀眾評審們各進行一次投票，選出自己支持的觀點，辯論後觀點支持人數增加的一方獲勝，另一方失敗。

直擊人機辯論

主持人送出一句「May the best debater win」的祝福，人類辯手出場，Project Debater「站」在台上靜靜等待。

他們今天的辯題，也算關乎人類的未來，起碼關乎下一代：

We should subsidize preschool。

我們應該資助幼兒園。

正方：AI辯手，反方：人類代表哈利什。

AI認為，資助幼兒園這不僅僅是個經濟問題，也是道德和政治問題。她的觀點可以歸結為三個方面：資助幼兒園能幫兒童擺脫貧窮、有助於後續的學業，甚至還能節約醫療開支、降低犯罪率。

從立論陳述到總結陳詞，AI都旁征博引：

為了說明高質量幼兒園能讓孩子在之後的學業上表現更好，她引用了杜克大學的一項研究；

為了說明幼兒園和犯罪率之間的關係，她拿來新澤西州的案例，還用了好幾次「大量研究表明」，列舉了不少數據；最後的總結，還用上了人類作文要訣——名人名言。

人類代表哈利什也說，AI提供了豐富的信息，列舉了很多事實和數據。

而他的辯論風格和AI截然不同，人類辯手當然不能和一台電腦比拼查資料舉例論證的能力。

哈利什選擇抓住弱點反駁，再談現實狀況。他抓住的弱點，是AI反復論證的「拯救貧窮」，談的顯示狀況，是政府的錢是有限的，投資了幼兒園就要耽誤其他方面。

他說，投資幼兒園幫不了最貧窮的人，而是那些本來無論如何也要送孩子去幼兒園的中產。而「良好的幼兒園」帶來的那些好處，一來只是推論，二來也不是窮人能享受得到的。

所以，還不如花在更實在的地方。

這場辯論充滿反差感。AI動之以情，講人文關懷和人類尊嚴；人類曉之以理，談政府要認清現實精打細算。

在駁論環節的最後，AI甚至還學會了「升華」。她（對，官方給定義了性別）說：資助幼兒園事關basic human decency，人類基本尊嚴。

在圍觀了整個過程的量子位看來，「人類基本尊嚴」由黑色面板背後的冷靜女聲說出來，現場觀眾大概不會有什麼共鳴。AI雖然打著感情牌，整體辯論風格卻是充滿英美老牌報刊的氣息，如同托福高分作文一般，講論點列論據。

而人類代表抑揚頓挫，有一絲絲網路論壇上流傳的陰謀論味道：別聽她的，能得到好處的，還是那群中產！

我們節選了開場環節的視頻，來一起領略一下AI與人類的辯論：

最終，旁征博引談人類尊嚴的AI還是輸給了抓住漏洞狠狠攻擊的人類。

辯論開始前，現場79%的觀眾支持投資幼兒園，而20分鐘辯論過後的第二輪投票，支持者只剩下62%。

人類冠軍說服了17%的觀眾。

best debater，屬於人類代表哈利什。

主持人在公布結果、恭喜人類辯手時，甚至一度口誤，把「congratulations to him」說成了「to them」。

“帶路黨」哈利什

雖然取得了本場人機大戰的勝利，哈利什卻是個AI帶路黨。他認為在不久的將來，AI的辯論水平總會比人強。

在賽後採訪中，他說，AI根據論點來引用論據、統計數據的能力讓他印象深刻，Project Debater如果和人類的能力結合起來，潛力巨大。

哈利什認為，相比象棋、圍棋、星際2這些項目，機器想在辯論上贏過人類要難得多。在辯論賽中取勝，需要三個條件：

• 一，辯手需要巨大的信息量支持，並將這些信息組成支持己方觀點的論點；
• 二，辯手必須將複雜的論點用清晰、有條理的方式講出來；
• 三，辯手需要讓觀眾認同這些論點至關重要。

也就是說，整個辯論的過程中，辯手需要謹慎的發言，表達情感，使用修辭，恰當舉例。機器很容易在第一點中勝過人類，它可以方便的獲取大量信息，並組成論點；但第二點和第三點對機器來說非常具有挑戰性。

雖然難度很大，不過哈利什還是覺得未來會有AI在這三個方面都能超越人類。

AI是怎麼辯論的

辯論，需要收集信息、形成結構化論點、再用精確的語言表達出來，要清晰，要有說服力。

面對現場辯論中的陌生辯題，Project Debater需要幾分鐘的時間來做準備。

整個過程，從搜尋資料開始。她會為了立論陳述從語料庫中搜尋有用的短文本，找出幾百條相關的片段。

下一步，就是根據這些片段，構建出強力、豐富的論據，來支撐要談的觀點。移除冗餘信息，選擇最強的語句和證據，根據主題把它們組織起來，構成敘述的基礎。

幾分鐘時間準備好4分鐘立論陳述之後，Project Debater還要聽取對手發言，準備駁論。

這個過程無論是對人類來說，還是對機器來說都很難。作為一個AI，Project Debater需要識別對手的論點和論據，尋找論點論據來回應它們。

和人類冠軍面對面的Project Debater，從2014年就開始為此準備了。

它自帶一個龐大的知識庫，從報紙雜誌摘錄了100億個句子，還具備理解和生成語言的能力，還用知識圖譜來尋找辯題背後隱含的悖論。

從項目開始到現在，Project Debater團隊發表了30多篇論文，還開放了一個數據集。

花這麼長時間培養一個會辯論的AI，有什麼用？IBM說，它可以幫網上各種論壇、評論區的辯論變得更文明更有營養，還能幫律師準備庭審資料，甚至能在金融領域輔助投資決策。

負責說話的那個女聲，更是可以用到各種各樣的領域。

離開爸爸保護的AI辯手

去年六月的那場辯論賽，人類高手輸給了Project Debater。

不過，當時的觀眾評審是一群自帶利益相關體質的IBM研究員，也就是Project Debater的爸爸。

比賽進行了兩場，第一場是Project Debater對戰2016年以色列全國辯論冠軍Noa Ovadia，討論「我們是否應當資助太空探索」，Project Debater為正方，Noa Ovadia為反方。

第二場則是Project Debater對戰另一位以色列辯論專家Dan Zafrir，討論「我們是否應當更多的使用遠程醫療」，依然是Project Debater正方，人類反方。

當時的兩場辯論賽中，Project Debater的語言表達相對生硬，但傳遞出的信息量更大，Project Debater說服的觀眾更多一些——當然，負責投票的觀眾們是Project Debater的「爸爸」，畢竟是自家兒子，投票的時候也可能偏心了。

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