藍色的舞臺上，正中間立著一塊黑色的面板，面板上藍色的扁圓形屏幕正在閃動，后面?zhèn)鞒隼潇o而理性的女聲。

　　而右側的講臺上，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(huán)節(jié)。

　　人機大戰(zhàn)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(chuàng)下了 AI 在辯論方面擊敗人類的歷史記錄。

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△ 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(jīng)濟（PPE）專業(yè)，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系；現(xiàn)在則是 AKE 咨詢公司的經(jīng)濟風險主管。

　　誰勝誰敗？由現(xiàn)場觀眾的選票決定。

　　這場辯論的規(guī)則比較簡單，拿到辯題后，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(jù)；

　　正式開始后，雙方各有 4 分鐘的時間進行開場立論，之后各有 4 分鐘時間進行駁論，最后各有 2 分鐘時間進行總結；

　　而場下的觀眾評審則是由灣區(qū)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后，觀眾評審們各進行一次投票，選出自己支持的觀點，辯論后觀點支持人數(shù)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”在臺上靜靜等待。

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　　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(jīng)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、有助于后續(xù)的學業(yè)，甚至還能節(jié)約醫(yī)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(zhì)量幼兒園能讓孩子在之后的學業(yè)上表現(xiàn)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系，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(shù)據(jù)；最后的總結，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(shù)據(jù)。

　　而他的辯論風格和 AI 截然不同，人類辯手當然不能和一臺電腦比拼查資料舉例論證的能力。

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　　哈利什選擇抓住弱點反駁，再談現(xiàn)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(chǎn)。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(xiàn)實精打細算。

　　在駁論環(huán)節(jié)的最后，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”由黑色面板背后的冷靜女聲說出來，現(xiàn)場觀眾大概不會有什么共鳴。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(jù)。

　　而人類代表抑揚頓挫，有一絲絲網(wǎng)絡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(chǎn)！

　　我們節(jié)選了開場環(huán)節(jié)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(xiàn)場 79% 的觀眾支持投資幼兒園，而 20 分鐘辯論過后的第二輪投票，支持者只剩下 62%。

　　人類冠軍說服了 17% 的觀眾。

　　best debater，屬于人類代表哈利什。

　　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

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　　雖然取得了本場人機大戰(zhàn)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。

　　在賽后采訪中，他說，AI 根據(jù)論點來引用論據(jù)、統(tǒng)計數(shù)據(jù)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，并將這些信息組成支持己方觀點的論點；

　　· 二，辯手必須將復雜的論點用清晰、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(fā)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，并組成論點；但第二點和第三點對機器來說非常具有挑戰(zhàn)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 是怎么辯論的

　　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。

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　　面對現(xiàn)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(jù)這些片段，構建出強力、豐富的論據(jù)，來支撐要談的觀點。移除冗余信息，選擇最強的語句和證據(jù)，根據(jù)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 分鐘立論陳述之后，Project Debater 還要聽取對手發(fā)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(jù)，尋找論點論據(jù)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，從報紙雜志摘錄了 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后隱含的悖論。

　　從項目開始到現(xiàn)在，Project Debater 團隊發(fā)表了 30 多篇論文，還開放了一個數(shù)據(jù)集。

　　花這么長時間培養(yǎng)一個會辯論的 AI，有什么用？IBM 說，它可以幫網(wǎng)上各種論壇、評論區(qū)的辯論變得更文明更有營養(yǎng)，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(zhì)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(zhàn) 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(zhàn)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(yī)療”，依然是 Project Debater 正方，人類反方。

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　　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。