AI人類辯論打平手 觀眾評分：立論資料豐富 表達稍遜

美國IBM公司周一舉行一場人機辯論大賽，展示最新研發的人工智能（AI）系統「Project Debater」，跟兩名人類辯論，結果1比1打成平手。專家稱，語言較有指定棋盤範圍的棋類活動更複雜，難度更高，顯示AI在人類自信遠優於機器的領域也正發展神速。

Debater由IBM花6年時間研發，懂得編寫講辭和表達，也能聆聽和理解演講重點並制定論據。兩場人機辯論議題分別是「我們應該資助開發太空」和「我們應該增加使用遠距醫療」，雙方需準備4分鐘申論、4分鐘質詢和2分鐘結辯。

女聲Debater 藉新聞資料庫佐證

Debater外形是一部長方立體黑盒子，用女聲發言，節奏自然且演辭具結構。它能夠處理大量數據，從由數以百萬計新聞報道組成的資料庫中尋找相關資料建構論證，轉化為文章。

辯論由現場觀眾評分。Debater的語言精準度和議論清晰度仍有不足，例如一度重複論點、句子不連貫，或突兀地隨機加入趣聞和名言。現場觀眾在兩場辯論中投票時，認為Debater在表達上遜於人類，但提供資料量較多。它雖有幾次甩漏，但觀眾認為第二場辯論中它說服力較高。

學者﹕語言彈性大 難度勝對弈

IBM過去研發過知名的人工智能系統和超級電腦，包括1997年擊敗國際象棋棋王的超級電腦「深藍」（Deep Blue），和2011年勝出電視節目比賽的「沃森」（Watson）。近年由Google研發、稱霸圍棋的人工智能AlphaGo亦令外界眼前一亮。

周一在現場觀戰的蘇格蘭鄧迪大學電腦科學及哲學教授里德（Chris Reed）稱，對AI而言，利用語言和論證辯論難度更高﹕「國際象棋規則不多，棋盤很小而棋子不多；即使圍棋棋盤較大，亦有明確界線。相反，語言界線不太清晰，句子轉折或規則有很大彈性。」

研發6年 IBM﹕盼助人類決策

IBM的研究總監克里希納（Arvind Krishna）稱，他們目標是透過用AI建立有說服力的論據協助人類作決策，例如「我們應該在西非開採石油嗎？我們應該容許食物有抗生素嗎？這些都沒有對錯答案，但我們想要的是一個有識見的辯論。」

（衛報/金融時報）

香港 明報