国际辩论打完了，人工智能辩手还会远吗？
北京时间 5 月 30 日，CGTN 主持人刘欣与美国福克斯商业电视台主持人Trish Regan 在其节目 Trish Regan Primetime 中进行了直播辩论，两人就中美摩擦等相关议题进行一场面对面、直击焦点的“跨洋对话”。
而在 5 月 20 日，一场关于“人工智能是否会改写商业规则”的辩论赛也热烈上演。IDG资本合伙人李骁军在辩论中代表保守派一方评论：人类对AI的认识和应用还处在“受精卵阶段，连婴儿阶段都算不上”。
“用两个应用比较广的领域来评价人工智能，一个是图像识别，AI现在还不能百分之百认出来一只猫。第二在自动驾驶，谷歌已经在人工智能上花了几十亿美金，行驶了几十万公里，也不能把无人驾驶完全投入商用。我觉得AI可以用偏科生来形容，最多是智商很高，情商为零。”
『视频直击思想现场，文末另附手绘版图文』
的确以目前AI技术的发展水平，要让它真正发挥作用，我们必须要在对AI工作的领域进行极为精确狭窄的定义，比如国际象棋、比如围棋、比如自动驾驶、比如…认出一只猫。然而人类将AI推向更高的发展阶段，甚至迈向通用人工智能的努力从未停止脚步。比如IBM在人工智能领域的最新探索——人工智能辩手Debater。
起源于古典希腊，当人们遭遇进退两难、难以抉择的公共问题时，他们会诉诸辩论。辩论正反方各尽其能，展现一个两难困境的正反两面、优势劣势，从而辅助公众进行政治决策。几千年延续至今，辩论已经成为人类文明的标志之一，美国大选至今仍保留着公开辩论的传统。
今年2月在美国旧金山，IBM的AI辩手Debater与2016年世界辩论大赛的决赛选手，胜场数世界纪录的保持者Harish Natarajan展开了一场别开生面的人机大战。在观点陈述-驳斥-总结陈词三轮交锋过后，Debater的正方观点：政府应该资助学前教育的支持率下降了17%，因此反方Harish取得了最终的胜利。在之前的一场较量中，Debater战胜了人类辩手，人与机器双方暂时1比1战平。
人类真的赢了吗？
关于这场人机大战，有几点值得玩味。
人类和AI双方事前都不了解辩论的话题。因此Debater并未受到事先对某一专业领域的训练，展现出对跨领域、多种话题的潜在适应性。
尽管AI在辩论中战败，但调查显示，58%的观众认为Debater提供的论据丰富了他们在这个领域的知识，而人类辩手只有20%。IBM以色列海法研究院（Debater的开发团队）AI科学家AyaSoffer女士对此说道：“我们开发AI不是为了替人们做决策，而是为他们提供知识，帮助他们做决策。在提供知识、辅助听众决策这个层面，机器显然更有优势，我们认为我们已经赢得了辩论”。
有理论认为，人类获得90%的信息都是通过视觉获得，而Debater显然只能通过听觉传递信息。在提供引起共鸣的论据时，Debater的黑色方盒子显然没有专业人类辩手富有激情和表现力的发言更吸引人。制造共情方面，AI显然无法与人类匹敌。
如果我们用一个仿真机器人的形象替代Debater的方盒子，或者用一种更富激情的声音替代不带感情色彩的女声（是的，她是一位女士），Debater是否会胜出？笔者也不确定，在模仿人类方面，AI要面临的一个关键问题是恐怖谷效应。如果AI给出的论据、声音、表情配合不足以拟真，反而会引起观众的不适。因此，采取和人类差异化的形象，以理服人，也许是目前最好的选择。
AI如何辩论？
Debater是如何工作的？我们试着用简单易懂的方式总结，它主要依靠三项技术突破：
以数据为基础的演讲编写技术。Debater收集了几百万篇报纸和杂志文章中的100亿句信息，她能从中挑选出对不同论题最有帮助的论点信息，去掉不相关或无用的信息，并将其组成一篇令人信服的文章/演讲。
语言识别技术，尤其在反驳环节，Debater要听取人类对手长达4分钟的演讲，它需要理解对手话语中蕴含的复杂主题、细微的语义变化。
Debater要具备对论题正反两难状况建模的能力，AI需要掌握某个论题的关键原则，并创建话题的知识图谱，再将其他辅助信息填充到其中。有了这三项关键的技术，AI才具备与人类辩论的能力。
AI的应用和误区
Debater实际上实现了机器与人之间就某个复杂问题进行互动的能力。稍加分析，我们不难发现它在一些领域中的商业前景。
投资实际是根据无数的市场变量进行决策的一个过程。经济增长、政府政策、企业行为、天气状况都有可能影响市场的走向。而AI技术可以就某个投资决策对海量的数据进行挖掘，列出投资的利弊，帮助投资人进行决策。
通过Debater的汇总技术，律师可以借助Debater来寻找相关案件和主张，或借助Project Debater模拟法庭辩论来分析优势和劣势。
对于大众消费品，要了解人们对产品的看法，企业目前的选择不多，大多只能采用传统的调研方法，即进行小范围的抽样调查。但这种方式的随机性和准确性难以得到保证。而AI可以对社交网络上海量的消费者评论进行挖掘，从而分析出大众对产品的真实的看法，以及他们对产品特征的好恶，帮助营销人员进行决策。
通过海量的知识库，Debater可以拓宽决策者的思路。提供决策者不可能完全掌握的知识，搜索类似的案例，进行情景模拟，帮助管理者进行更好地决策。并在决策后，组织论据论点，帮助领导者说服各利益相关方。更为重要的是，Debater可以为决策者提供绝对中立、客观的正反两方面的建议。因为与人相比，AI没有立场、价值观，更不会有利益纠葛。
以上是Debater的应用场景，如果我们将目光拓宽一点，实际上整个AI领域内技术的应用范围更加广阔，潜力巨大。IBM中国研究院院长林咏华在辩论活动中表示：以生物制药领域为例。过去新药的研发到上市，可能需要10多年时间，几十亿美金。AI可以帮助我们打破人类认识的局限。在医药界每年有超过50万篇的文献出现，AI可在一分钟完成180万篇的文献的自动读取和理解，从中寻找化合物互联的关系，并且还可以去分析这些化合物与症状，以及基因之间的互联关系，从而大大缩短我们试验所耗费的时间，提高效率。AI可以每年为医药界减少540亿美金的研发费用。
知易行难，尽管AI有诸多优势，但它仍处于发展的初级阶段。在应用领域更是方兴未艾，波士顿咨询公司最近的调研显示，尽管有84%的企业认为AI将带来竞争优势，但只有23%的企业开始尝试将AI应用到自己的产品和服务中。特别是在应用中，还有不少理念上的误解和偏差，例如：
不准确1：AI是一种技术。虽然都具备改写商业规则的能力，但AI与互联网截然不同，它不是一种单一的技术或平台，而是一群相互独立的技术系统，包含不同的技术和应用，例如语言识别、语音识别、自然语言处理、机器学习、数据挖掘等等。企业需要审视自己的价值链，看看哪项人工智能技术能对企业产生有利影响，再进行投入。当然要发挥AI真正的力量，需要让多项AI技术有机地与自身的业务融合到一起。
错误2：AI是一次性投资。AI技术与以往的技术平台的工作原理截然不同。尽管IBM、谷歌等企业都有自己的AI平台。但要让AI技术发挥作用，企业必须用大量的数据对自己的AI系统进行训练，才能产生有价值的洞察和建议。因此采购AI技术仅仅是工作的开始，而不是结束。
错误3：企业内部没有AI人才。AI的魔力来自于数据和训练，而它的目的是赋能于人。企业的AI人才就在自己的企业中，只有员工了解企业的流程和运营方式。BCG的资深合伙人汤睿科在接受采访时说道，在AI技术应用中：算法重要性大概占10%，技术占20%，而企业的流程占70%。因此只有将企业的流程和AI技术结合，让员工学会与AI共同工作，才能发挥AI的效用。
知识工作者会被替代吗？
如果说过去的人工智能还停留在竞技和游戏这种定义明确，范围狭窄的领域。Debater的出现显然是人类迈向通用人工智能的一次尝试。在未经事先训练下，它可以对某个专业领域发表令人信服的观点，这不禁让我们思考，AI是否会替代“白领”——专业知识工作者的工作。AyaSoffer在采访中表示：如果我们有足够多的数据，以及训练AI的方法，我们就能教会AI做各种工作。按照这个论断很多工作都有被AI替代的可能性，那么知识工作者怎样才能避免被淘汰的命运呢？
找到基于同理心和爱的工作。这个理论来源于李开复博士的新书《AI·未来》。当输给AlphaGo时，柯洁潸然泪下，对围棋运动的挚爱溢于言表，而它的AI对手却完全无法感受到胜利的喜悦，它只是严格地执行自己的程序。李开复认为，同理心和同情心是人类与AI最根本的区别。未来那些基于同理心的工作、例如教师、护理师和社工等岗位变得不可替代。而随着AI将我们从重复性的脑力劳动中解放出来，我们就有更多时间在生活上，陪伴自己的家人和朋友。
找到复杂性更强的工作。理论上，工作复杂程度越低，依据的规则越简单，AI掌握这项工作就越简单，比如围棋的规则极为简单。众所周知，AI需要大量的数据进行培训。因此你在企业里工作的复杂程度越低，相关数据量越大，你被AI替代的可能性就越高。因此理论上讲，企业里CEO的职位是最难以替代的，因为他们需要面临最复杂的工作，也没有多少数据告诉我们如何当一名合格的CEO。
找到更具创造性的工作。如果说复杂性代表一种量变，那么创造性就代表质变。AI与人类学习有本质的不同，就像飞机与小鸟飞行的原理截然不同。AI无法创造，它只能依靠归纳法和人类灌输的数据进行学习，不断自我改进。不断主动学习新的事物，探索自己的职业边界，提升工作的创造性，例如成为创作者、艺术家和专栏作家是另一种在未来长期保持竞争力和职业安全的方式。
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本文作者 |《哈佛商业评论》中文版内容创新总监安健
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