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「創(chuàng)業(yè)最前線」旗下「科技最前線」原創(chuàng)出品 作者 | 北行三
戰(zhàn)火升級才半年不見，Project Debater就學壞了。 2019年2月11日，AI和人類冠軍辯手在舊金山進行了史上第二次人機辯論賽，第一次的主角也是它，IBM研發(fā)的人工智能：Project Debater。
（Project Debater） 很難想象，眼前這塊像液晶廣告牌一樣的東西就是IBM目前在AI領域最新的研發(fā)成果，而它最擅長的事，就是跟人類“抬杠”。 去年的6月的人機辯論首戰(zhàn)，它的兩個對手都是來自以色列的頂級辯論專家，最終戰(zhàn)績1勝1負。 今年在IBM的Think 2019大會上，這位AI“杠精”自然不會缺席，經(jīng)過了半年的升級和準備，今年它要挑戰(zhàn)的人類辯手是哈利什·納塔拉簡（Harish Natarajan）。
相比去年的陣容，今年代表人類出戰(zhàn)的小哥來頭似乎更大：
總之就是學霸+職業(yè)辯手雙重身份，且每個頭銜含金量都非常高，足夠資格代表人類。
直擊辯論現(xiàn)場辯論規(guī)則很簡單，開辯前15分鐘現(xiàn)場公布辯題，之前雙方都沒有預先準備，兩位辯手也沒有進行過任何交流。 15分鐘準備，開始后各有4分鐘時間立論，4分鐘時間反駁對方觀點，最后各有2分鐘結(jié)辯，基本遵循了傳統(tǒng)辯論比賽的規(guī)則。 而決定勝負的，是由灣區(qū)學校頂尖辯手和100多名記者組成的現(xiàn)場觀眾評審，在開場前評審根據(jù)辯題，投票選擇支持正方還是反方，辯論結(jié)束后再次投票，支持人數(shù)增加的一方獲勝。 隨著主持人最后一句開場語，May the best debater win，雙方辯手出場，辯題公布：
We should subsidize preschool. 我們應該資助幼兒園。 最終持方確定：AI辯手正方，人類代表哈利什持反方。 隨后就是場下評委投票的環(huán)節(jié)，看過辯論賽的朋友都知道，這個環(huán)節(jié)對比賽最終勝負非常重要，因為勝負的關鍵是“跑票數(shù)”，也就是你能拉到多少票，而投票總?cè)藬?shù)是固定的。 所以初始票數(shù)高的一方，其實更難贏，因為你需要從更少的人里拉到票，還要保證自己的初始票都能留住。
我們再來看這道辯題，從通常角度講，加大教育經(jīng)費總歸是件好事，而評委最終投票結(jié)果也符合這一情況： 79%的人同意資助，13%的人不同意資助。 也就意味著這場比賽對AI來說，好辯，但難贏。這種情況丟到任何一場辯論賽里，都算是大逆風開局！ 15分鐘準備結(jié)束，辯論開始。
今年的AI學壞了，明顯使用了非常規(guī)套路。 一上場，立論方向不從經(jīng)濟角度或可行性出發(fā)，直接拋出資助幼兒園的諸多好處：
我的轉(zhuǎn)述比較概括，而AI的原話是：補貼學前教育，可以幫助打破貧困循環(huán)。 不是跪舔，但這個觀點是真的復雜又高級，要讓這個“貧困循環(huán)”能夠前后閉合，需要大量的數(shù)據(jù)論證和極其嚴密的邏輯。 這種觀點人類一般不敢使用。 AI則發(fā)揮了整合資料的特長，除了列舉大量相關數(shù)據(jù)，還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。 其實選擇一個刁鉆的角度立論，還算正常的辯論技巧，但最讓人震驚的是在駁論環(huán)節(jié)最后，AI直接將主題升華，說資助幼兒園還事關人類基本尊嚴... 等會兒，怎么有點耳熟...？？？
這不就是個AI版本的陳銘么，先上價值，再談尊嚴，接下來如果還有時間，就該宇宙中心呼喚愛了。而陳銘正是用這一技巧，在第5季奇葩說辯論比賽里，幾乎碾壓了所有對手。 也就是說，在15分鐘的準備時間里，除掉梳理觀點、搜集資料、組織語言等常規(guī)行動...AI幾乎只用了一瞬的時間，就參透了當下對于人類最具說服力的話術：談情懷！
我們知道，人類面對機器最大的弱點是感性，它不可預測，也不受理智約束，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。 但劇情卻遠比這個復雜，可以說AI成也情懷，敗也情懷。 AI立論結(jié)束，人類辯手哈利什表達觀點。后手發(fā)言的辯手，因為可以根據(jù)對方觀點直接反駁，也可以最后做總結(jié)陳詞給評委留下更深的印象，所以在出手順序上人類也占了些便宜。 哈利什抓住了優(yōu)勢，直接反駁AI“拯救貧困”的觀點：
所以“拯救貧困”并不成立，而政府資源也有限，不如把錢用在更實際的地方。
經(jīng)過20分鐘2來2回，雙方結(jié)辯，最終投票結(jié)果正方AI票數(shù)從79%降低到62%，AI丟掉了17%的票數(shù)，人類獲勝。
AI為什么會輸？縱觀整場比賽，其實人類代表哈利什贏得并不艱難，抓住漏洞，避開查資料不如機器人的弱項，持續(xù)火力攻擊，最終獲得支持票數(shù)。 但AI作為“理智派”代表卻使用了一個更感性角度，試圖通過人性弱點來說服人類。這個角度很刁鉆沒錯，但AI忽略了很重要的一點： 人類很難與沒有情感的機器產(chǎn)生情感共鳴。 情懷由人說出來才叫情懷，由機器說出來，就有點諷刺了。
但本場人機辯論最有意思的地方，也同樣是這里，AI的這種感性思維方式，明顯是人類才會使用的手段，為什么它可以在提前不知道辯題，不知道對手，也沒有人類干預的情況下，用了15分鐘琢磨出這種騷套路？ 不妨先來看看Project Debater是怎么辯論的。 在剛落幕不就的拉斯維加斯全球消費電子展 CES 2019 上，IBM團隊發(fā)布的一個關于 Project Debater 的 Demo 就能給我們答案，簡單講它從拿到觀點到輸出演講稿，分為5步： 首先，判斷觀點。當使用者輸入一個觀點，Projict Debater 根據(jù)語義理解，自動判斷觀點屬于正方還是反方。
第二，篩選資料。在IBM為它構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫中，找到所有可以支持這一觀點的論據(jù)，然后判斷論據(jù)的說服力。
這個判斷標準，就來源于IBM從2014年就開始構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫，這里面除了各種知識文獻外，還有一個非常關鍵的內(nèi)容，就是觀點在社會中的反響。 這其中可能包括專家發(fā)言，民意調(diào)查，辯論賽數(shù)據(jù)等等可以反映觀點說服力的數(shù)據(jù)。 這也是為什么 Project Debater 可以在15分鐘內(nèi)想出談情懷這種套路，因為他只需要幾秒就能從數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)用這種方法說服人類，總是奏效的。
找到了最有力的論點，再找到可以支持論點最合適的論據(jù)，接下來就是去重、排列組合，最終形成辯論整體邏輯，也就是決定先說哪個，后說哪個，怎么去說，效果更好。
然后就到了最后一步，把這些變成一篇演講稿，并且要用人說話的方式，比如增加開場白，文中增加轉(zhuǎn)折、過渡語句，在需要的時候再來點俏皮話或者金句，抓住觀眾注意力。
這里涉及到了自然語言識別，語義理解等AI領域技術，這在幾年前幾乎沒有哪個科技公司能做到，這一步對AI來說也是最艱難的一步，但 Project Debater 很顯然已經(jīng)可以做到。 看到這里其實我們就能發(fā)現(xiàn)，做到了這些的AI，幾乎不可能辯輸。 因為辯論最困難的部分，找論點，找論據(jù)，組織更有邏輯甚至更優(yōu)雅的語言，對 Project Debater 來說都是小菜一碟。但這次比賽之所以會輸，拋開持方和先后發(fā)言這些因素，我認為更重要的原因是表達者不是活人，而是一塊兒液晶顯示器。 是不是聽起來很荒誕，就像前面說過的，人類的選擇總是充滿感性色彩。
沒有感情，是件壞事嗎《奇葩說》第五季中馬東說過一個數(shù)據(jù)：這檔辯論綜藝節(jié)目辦了4年，做過幾十場辯論比賽，來過數(shù)不清的內(nèi)陸、香港、臺灣、新加坡專業(yè)辯手，但在收視大數(shù)據(jù)統(tǒng)計中，收視峰值卻來自于一名非專業(yè)辯手，歐陽超。
引經(jīng)據(jù)典的專業(yè)辯手那么多，而連上場次數(shù)都屈指可數(shù)的非專業(yè)辯手之所以能獲得最高收視，正是因為他有一套獨特的辯論風格。 這位人民警察幾乎每次出場，都能極好地把控現(xiàn)場情緒，用最匪夷所思的語言和動作，讓全場沸騰。
換個角度看，有情緒的表達觀點是人類的優(yōu)勢，對于辯論這項活動本身來說，這也是一名辯手必不可少的要素。 但對于真理的探究和思考，甚至是決策的討論來說，理性客觀才是最重要的衡量標準。 如果在這場人機辯論賽中，AI的觀點換成真人有感情地表達，或者哈利什的觀點換成機器發(fā)音，再或者讓評委通過相同的發(fā)音判斷觀點，是否比賽會有不一樣的結(jié)果？
（去年的辯論賽現(xiàn)場，Project Debater贏得了一場勝利） 因為 聲音“太理性”輸?shù)袅吮荣?，但也是這份理性給了辯論AI存在的意義，這才是IBM研發(fā)這個AI的初衷。
會辯論的AI有什么用作為AI領域的開山鼻祖，IBM從1962年展示了全球第首個語音識別設備Shoebox，到1997年的深藍系統(tǒng)在國際象棋中戰(zhàn)勝人類，再到2001年的沃森系統(tǒng)在美國老牌智力問答節(jié)目中贏得100萬美元獎金... 直到2014年開始研發(fā)辯論AI系統(tǒng)，IBM費這么大功夫搞出Project Debater，可不是為了跟人抬抬杠打打比賽這么簡單。
這套辯論AI系統(tǒng)通過強大的語義理解和語言生成能力，最直接的應用領域就是凈化網(wǎng)絡環(huán)境、輔助語言學習，以及徹底改變?nèi)藱C交互方式。 但更重要的意義在于，它能通過不斷提升數(shù)據(jù)處理能力，幫助醫(yī)生、投資人、律師、甚至執(zhí)法機關和政府，在做出重要決策時提供最客觀、理性、無人性偏頗、無情緒左右的建議！
這其中的價值，可遠超一場比賽的勝負。 所以，如果這才是辯論AI真正的“情懷”，那即使未來技術成熟到可以模擬更具情感的聲音，相信IBM團隊也不會實裝，否則就真成了為辯論而生，到辯論為止了。 除此之外，Project Debater 還有一個我認為的“隱藏功能”：模擬人類困境，也就是通過獨特的知識圖譜來模擬人類即將遇到的矛盾和困境。
再回頭看，是不是發(fā)現(xiàn)這場比賽中它提出的“資助幼兒園事關人類尊嚴”，也是模擬人類困境的結(jié)果？ 至于這套算法更深層的邏輯，或許只有IBM的研發(fā)核心成員才知道，但我們至少能明確一點：從處理現(xiàn)有資料到模擬未知的事情，是AI技術進化的關鍵。 去年的辯論賽上，Project Debater 在談到“是否應該加大遠距離醫(yī)療技術的使用”這道辯題時，開場便說：
緊接著它又用很惋惜的口吻說：
這話聽起來是不是除了更像人，也更有自己的立場？
（圖自：The New York Times） 但現(xiàn)實還是殘酷的，我們看到的所有“機器獨立意識”，都只是程序員根據(jù)人類模擬出的假象，目前人工智能技術的極限還只是“解決特定問題”。 而辯論AI的誕生，代表著IBM在嘗試教會機器該如何思考，先模仿人類角度去思考，再嘗試從自己的立場去思考。 現(xiàn)在看來已經(jīng)完成了第一步，但在我們自己都還沒搞清楚意識是什么，以及意識存在形式的時候，談第二步還為時過早。
不過畢竟是IBM，自信如常，他們在 Project Debater 官網(wǎng)底部一直留著這么句話： 辯論，只是一個開始。 |
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