争辩、向他人表达我们的推理过程，是人之所以为人的标志性特征之一。
争论与辩论构成了文明社会和知识生活的基石。论证过程支撑着政府运作，构建科学探索的框架，也塑造宗教信仰。那么，人工智能的新进展正逐步赋予计算机这些技能，我们是否应该对此感到担忧？
随着技术重塑我们的生活，我们都在逐渐适应新的工作方式和互动方式。千禧一代从未经历过别的时代。各国政府和司法机构正开始认识到，技术有望让公民参与民主和法律程序。一些政治人物则更早意识到社交媒体在选举过程中发挥着巨大作用。但我们面临着严峻挑战。
其中一个挑战，正如Upworthy首席执行官伊莱·帕里泽在他的 TED 演讲中所阐述的那样。他解释说，我们开始生活在“过滤气泡”之中：你在谷歌搜索某个词时看到的内容，未必和我搜索同一个词时看到的相同。从福克斯新闻到最近的 BBC，媒体机构都在对内容进行个性化推送，利用身份信息和登录状态来决定哪些报道最突出。结果是，我们可能把自己困在由志趣相投者构成的回音室里，论点也变得更加片面、较少平衡，更难理解其他观点。
批判性思维为何至关重要
另一个令人担忧的问题是，新闻和信息的数量日益庞大，可靠性却不断下降；如今，关于“假新闻”的指责和反指责已司空见惯。
面对这些挑战，批判性思维技能比以往任何时候都更加重要——包括迅速而有效地判断和评估证据，走出自己的回音室，从不同角度思考问题，整合信息（往往需要团队协作），权衡正反双方的论点，并得出有力且经得起检验的结论。自亚里士多德以来两千多年来，这些论证技能一直是哲学学术研究的主题。
论证技术中心邓迪大学的论证技术中心（ARG-tech）致力于借鉴并拓展哲学、语言学和心理学理论，这些理论阐释了人类如何论证、如何产生分歧以及如何达成共识；中心以此为起点，开发人工智能工具，用于模拟、识别和教授人类论证，甚至参与其中。
该领域现代研究面临的挑战之一，是如何获得充足的数据。人工智能技术，例如深度学习需要海量数据，以及经过仔细审查、能够帮助构建稳健算法的实例。
但获取此类数据确实十分困难：要从短短几分钟的对话中梳理出论证的构成方式，需要训练有素的分析人员花费数小时 painstaking 工作。
十多年前，ARG-tech 将 BBC Radio 4 节目道德迷宫作为“黄金标准”辩论的范例：围绕情绪鲜明、切合时事的话题展开严谨而紧凑的论证，并由主持人审慎、适度地引导。这些极具价值的数据推动了一项以实证为基础的论证技术研究计划。
这项技术
处理这类要求严苛的数据，意味着从哲学理论到大型数据基础设施的各个环节都经受了考验。2017年10月，我们与 BBC Radio 宗教与伦理部门开展试点，部署两种新型论证技术。
第一种是一组“分析工具”。我们首先为每场《道德迷宫》辩论绘制了一张庞大的图谱，其中包含数千条独立发言，以及更多条发言内容之间的关联。随后，我们将每张图谱转化为一系列信息图，并利用算法确定最核心的主题（采用类似谷歌PageRank的算法）。我们自动识别了最具分歧的议题和参与者的立场，也找出辩论中冲突达到白热化的时刻、论点获得了多充分的支持等信息。
在bbc.arg.tech上与《道德迷宫》合作呈现的成果，首次提供了一种以证据为基础的方式，帮助人们理解辩论中实际发生的事情。
第二种是一款名为“辩论者”的工具，让你扮演《道德迷宫》主持人的角色，开展一场自己的辩论。它呈现每位参与者提出的论点，让你自行梳理脉络，凭借对优质论证的直觉作出判断。
这两方面的工作都旨在提供洞见，鼓励更有质量、更具反思性的论辩。一方面，这项工作可以提供有关如何提升论辩技能的总结，并以数据中的实证为依据，说明哪些方法确实有效。
另一方面，还可以明确教授这些技能：部署在 BBC Taster 网站上的检验你的论证原型利用《道德迷宫》的实例，探索少数几种论辩技能，并让你直接与机器一较高下。
团队协作
最终目标并非造出一台能在辩论中击败我们的机器。更令人期待的是，人工智能软件有望参与人类讨论：识别论证类型、加以批判、提出不同观点并追问理由，这些都已是人工智能力所能及的事情。
真正的价值就在于此：让论辩团队由人类和机器共同组成，携手应对从情报分析到企业管理等要求高、情况复杂的任务。
这样的协作式“混合主动”推理团队将改变我们与人工智能互动的方式，也有望提升我们的集体推理能力。
