王小川、IBM 專家等大咖激辯：人工智能會不會改寫商業規則？_風聞

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日前，在北京盤古七星酒店，由《哈佛商業評論》雜誌和 IBM 中國共同舉辦的“HBRC 年度對話 x IBM 思想之夜”活動帶給大傢什麼思考？

這次活動與以往相比，在形式上有個小小的調整：對原來的嘉賓圓桌論壇進行創新，分觀點進行辨析，就像是分正反方的一場模擬“辯論賽”。現場辯論氣氛頗為濃厚，專家的發言映射出人工智能與商業相結合的最新現狀。

2 月 11 日，IBM 研發的 Project Debater（“AI 辯手”）系統與人類世界的一位最佳辯手，歐洲辯論冠軍 Harish Natarajan 在美國舊金山進行了一場思辨式的辯論賽。

在這場辯論賽當中，IBM Project Debater 表現出彩，展現出了一些新技術研發，和類似人的思維能力，甚至包括反向吸收、模擬邏輯的能力，引起了全球研發和商業應用業界的關注。

IBM Project Debater 團隊高級副總裁 Aya Soffer 女士介紹説：要實現讓人和人工智能互動，必須讓人和機器可以在非常複雜的環境下溝通，同時讓人工智能根據現有的數據來做決策。

因此，選擇讓人工智能做一位“辯手”是比較好的方式，因為辯論賽有清晰的規則，知道怎樣打分，如何取勝，也可以幫助開發。同時這是一個比較困難的項目，其成果也是社會大眾都能理解的。就像 AlphaGo 在圍棋界所引發的震盪一樣，如果在辯論比賽中人工智能也能戰勝人類，這也將是一個標誌性的信號。

在幫助旁聽者作出決策（不是讓機器來替代做決策），同時豐富聽眾的知識儲備這方面，IBM Project Debater 以 55% 勝出。人類在議題設置方面比較有技巧，但是由於記憶所限，往往沒法提供很好的證據支撐，因此“博學多才”的機器就能通過翔實、準確的論據佔得上風。

IBM Project Debater 是如何將原始的語料庫整合成一個能夠讓人類理解，並且邏輯連貫的辯論過程的呢？這主要有三大技術的突破。

一是最基本的，數據驅動的演講稿的撰寫和表達。IBM 從 30 萬篇文章當中蒐集了 10 億以上不同的句子。

二是聽力理解。首先要識別長篇、連續口語的關鍵概念，而且要放在陌生的情境助手當中來進行模擬。

最後一點則是要使用獨特的知識圖譜，來模擬所有的爭議，支持系統提供原則性的論據和相應建議。

Soffer 指出，IBM Project Debater 的應用場景非常明顯，就好像一個在大學辯論賽中取勝的選手參加工作時可能會應用的那樣。在企業決策階段比如理財顧問、市場營銷，學生援助等方面，以及促進銷售轉化，甚至是對小孩子的教育，都可以利用 IBM Project Debater 的技術來快速歸納總結海量數據，並且代替人類生成一份研究報告。

由於算法可以有效的消除人類的偏見，以及不存在疲勞等問題，IBM IBM Project Debater 項目甚至可以進入國際大會，閲讀新聞文章、專家觀點之後，整理出正方和反方的意見。

在活動現場，邀請了搜狗公司 CEO 王小川、IBM 中國研究院院長林詠華、IBM 大中華區全球企業服務諮詢部認知決策服務總經理朱翊、完美世界董事長池宇峯、IDG 資本合夥人李驍軍。

五位嘉賓前三位是正方，也就是傾向於人工智能可以改變商業規則，後兩位是反方，也就是對人工智能的有限能力充滿質疑。

王小川指出，他一向是人工智能“狂熱的支持者”，但在自身的實踐當中，也看到人工智能依然存在大量的瓶頸。雖然在圖像和語音等一些感知問題上已經有突破，但是在認知問題，尤其是以語言為核心的認知問題方面，仍然有非常大的瓶頸。這並沒有改變他對於人工智能改寫商業規則的總體信心。

林詠華指出，以 IBM Watson 用於醫療領域的實踐證明，人工智能可以幫助人們打破人類認識的侷限，也可以減少研發費用和消耗的時間，並且提高創新效率，給商業創新帶來一種全新的途徑。

朱翊指出，工業革命以後的無數新技術都是對人本身體力的延伸，而人工智能的產生是對人智力的延伸。所以，這樣一個顛覆性的科技力量當然可以和目的明確的企業相結合，碰撞出新的火花，改寫商業規則。

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池宇峯指出，人工智能確實可以提高商業效率，並且革新數據的加工採集方式。不過説到具體的商業規則，依然是以收入、成本和利潤的核算作為核心。商業的本質目的仍然是為了盈利，這一點將不會由人工智能改變。

李驍軍指出，人工智能以機器學習為代表，雖然取得了一些長足的進展，但是距離完全穩定、可靠和可預期的商業應用仍有差距。例如，圖像識別還不能 100% 的確定認出一隻貓，而自動駕駛花了幾十億美金，行駛了幾十萬公里，也暫時沒有完全投入商用。現在對於人工智能的理解可能極其原始，對其工作原理又沒有詳細的解釋，所以充滿了很多的障礙。

當然，作為五位在各自研究領域都頗有建樹的人類“選手”，嘉賓們當然都深諳人工智能各方面的利弊，他們有的時候也會跑到對方的“陣營”去，所以一場辯論下來，得出的都是比較客觀、平和的觀點。

人類設定一個 Project Debater 這樣的人工智能，是為了在辯論當中取得勝利。然而在真正的人與人之間的交往當中，進行相互的辯論和交鋒，則是為了更好的合作，實現共贏。這場為現場聽眾貢獻了精彩的腦力激盪的活動，本身就恰好證明了這一點。