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IBM的Project Debater是一個可以與人類進行現場辯論的人工智能系統 ， 近日 ， 在IBM Think 2019活動上 ， “她”（其設定是女性）與2016年世界辯論錦標賽決賽入圍選手、2012年歐洲辯論冠軍、牛津劍橋學霸哈利什-納塔拉（Harish Natarajan）展開了一場關于學前補貼的辯論 。 AI辯手正方 ， 人類代表哈利什持反方 。 這場辯論賽實在精彩 ， 節奏緊湊 ， 交鋒激烈 。
今年的AI比去年進步太多太多 ， 去年她說話還有點磕磕絆絆呢！才半年不到 ， 她的認知體系就已如此復雜 。 辯論中 ， Debater明顯使用了非常規套路 。 一上場 ， 她的立論方向不從經濟角度或可行性出發 ， 而是直接拋出資助幼兒園的諸多好處：補貼學前教育 ， 可以幫助打破貧困循環 。 將貧困的輪回斬斷 ， 讓上一代的貧困不再向下延續 。 ——你看這種思維層級太高級了！Debater論證和反駁的核心是人類應該做道德正確的事 ， 她拋出金句“為那些不幸的人提供機會 ， 是每個人類的道德義務 。 ”Debater除了滔滔不絕列舉大量相關數據 ， 包括國家早期教育研究所、疾病控制和預防中心在內各處來源的信息 ， 先后引用了杜克大學的研究、新澤西州的兒童犯罪案例 ， 甚至還用上了名人名言 。 在駁論環節最后 ， Debater還直接將主題升華 ， 說資助幼兒園事關“基本的人類尊嚴” ， 她認為這是向跌倒的人伸出的援助之手 。
現場觀眾通過投票支持各方觀點 ， 他們中大部分是媒體記者和分析師 。 在辯論開始前 ， 觀眾幾乎一邊倒地支持正方 ， 也就是人工智能辯手的立場 ， 支持率高達79% ， 反對的比例僅13% ， 然后在20分鐘辯論過后的第二輪投票中 ， 人工智能的支持率下降到62% ， 跌幅17%；人類辯手的支持率則上升了17%至30% 。 這意味著人類辯手的說服力仍然高于人工智能 ， 最終獲得了這場辯論的勝利 。
反方哈利什反對學前補貼的理由 ， 在于他抓住漏洞 ， 指出這種補貼主要是針對中產階級的政治救濟 ， 而中產階級本來沒有補貼也上得起學 ， 所以學前補貼可以用在其他地方 ， 更好地幫助弱勢群體 。 雖然從整體來看 ， 人類辯手的表達也很強悍 ， 但AI辯手傳遞信息量的豐富度其實優于人類 。 畢竟 ， Debater擁有3億個信源的強大語料庫 ， 包含 2011年以來全球商業、法律、學術和政府機構等領域的專業人士所使用的主流報紙和雜志中的文章以及維基百科 。 我覺得 ， 這次比賽之所以AI會輸 ， 除了在出手順序上人類占了些便宜（后手發言的辯手 ， 可以根據對方觀點直接反駁 ， 也可以最后做總結陳詞給評委留下更深的印象） ， 我認為更重要的原因是在場投票的人 ， 很難被一塊液晶顯示器激起情感共鳴 ， 他們在心理天平上傾向了活人 。 沒辦法 ， 人類的選擇總是充滿感性色彩 。 他們中很多人沒有投票給 ， 豎立在臺上侃侃而談的這一塊黑色電子面板 。
而Debater明顯知道人類是情緒動物 ， 所以 ， 一上來她就大談價值、道德、人類尊嚴 ， 果斷采用了對于人類最具說服力的話術：談情懷！本來AI是“理智派”代表 ， 但為何Debater使用了一個如此感性的角度？應該是她分析出了人性的弱點 ， 但凡在談判或辯論中能擊中對方的情感共鳴點 ， 這場博弈幾乎就贏了一半 。 于是 ， 她試圖利用人性的弱點來說服人類 。 Debater的策略是完全正確的 ， 只可惜她的大打情懷牌 ， 卻只能通過干巴巴的、缺乏情緒起伏的機器語音來表達 。 在整個辯論過程中 ， Debater語氣平靜而理智 ， 聲音是常見的合成音 ， 聽久了可能有種催眠的感覺 ， 與人類辯手的話語波瀾起伏、抑揚頓挫、富有面部表情和肢體動作相比 ， 確實有隔膜感與距離感 。 所以投票者很難與她產生情感共鳴 。 最終 ， AI的支持率跌了17% ， 而人類辯手的支持率則上升了17% 。
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