パーソナルコンピュータが登場して以来、それに向かって叫ぶ人々が絶えませんでした。さらにその前には、テレビに向かって憤るソファのポテトたちが議論を戦わせていました。
そして今、人工知能技術がIBMがこの6年間開発を進めてきた技術により、機械にも反論する機会が与えられようとしています。同社は月曜日、「Project Debater」と名付けたAIシステムを発表しました。経験豊富な人間の討論者とのディベートを数回行い、その能力がどこまで進歩したかを示しました。
IBMは数年前から社内で人間とProject Debaterによるディベートを行ってきましたが、今回の実演は、このような公開討論として初めてのものだったと述べました。Debaterは短時間で主張を裏付ける豊富な根拠を整理する点で高い評価を得ましたが、回答が時に散漫になり、話しぶりが冴えない場面もありました。それでも、この技術はまだ初期段階にあるものの、対話型AIにおける一歩前進を示すものです。
Debaterは、ディベートの論題を一つ受け取ると、ウィキペディアから雑誌や新聞記事に至るまでの文書から数十億の文を走査し、主張、反論、そして結びの要約を組み立てるよう設計されています。Debaterは、SiriやAlexaの利用者にはおなじみの、抑揚の少ない単調な声で主張を述べます。
サンフランシスコで行われた実演では、このプロジェクトに協力してきたプロの討論者との間で2つのディベートが行われました。この日の論題は、宇宙探査に補助金を出すべきか、そして遠隔医療の利用を拡大すべきか、の2つでした。
両論題はより大きな質問候補のリストから選ばれたもので、簡単な導入部を除き、Debaterの主張は事前に準備されたものではなかったとIBMは述べています。
Debaterと人間の対戦相手にはそれぞれ、主張を述べるのに4分、反論にさらに4分、最終陳述に2分が与えられました。演台の後ろに立つ生身の人間とは対照的に、Debaterは人間の身長ほどの黒い柱状の装置で表されており、聞き取っている時や主張を準備している時を示す3つの点が表示されました。
このプログラムはディベートの形式に厳密に従い、主張を組み立て、人間の対戦相手が述べた点に対して、科学研究や世界の出来事から引き出した事実を用いて直接応答しました。ある時点でDebaterは、対戦相手の一人が事実を誤っていると指摘しました。その指摘は、どうやら一定程度正確だったようです。政治討論ではこうした手法は珍しくありませんが、AIシステムによるものであるため、特別な重みを持ちました。
こうした手法や、ユーモアを交えた試みは、人間同士のディベートの力学を再現するためのDebaterの設計の一部でした。また、Debaterは想定される反論を予測し、あらかじめそれに反論することもできました。これは典型的なディベート戦略です。
約70年にわたり、AIシステムは、チェッカーやチェスといったゲームを学習することによって、部分的に発展してきました。2011年には、IBMのWatsonがJeopardyで優勝しました。その数年後、GoogleのAlpha Goは、囲碁の盤上ゲームで世界トップの王者を破りました。
WatsonのJeopardy! での勝利の後、IBMの研究者たちはAI技術を振り返り、次の挑戦課題を検討しました。イスラエルのIBMハイファ研究所の研究者であるNoam Slonimは、人間と討論できるAIシステムを提案しました。このようなプロジェクトの課題は、途方もなく大きなものでした。
「この挑戦は、ゲームの伝統からの脱却でした。ゲームは、どれほど複雑であっても、結局は自己完結した世界があります。そこにはルールの体系があるのです」と、IBMのAI担当バイスプレジデントであるDario GilはFortuneの取材に答えています。「その定義上、問題が限定されない領域にAIを持ち込むという発想は、本当に興味深いものでした。果たしてそもそも可能なのか、というのが問いでした」
2012年、SlonimとほかのIBMの研究者たちはDebaterの開発に着手し、翌年の10月には初期の試作版が動作するようになりました。成功のためにDebaterは、AI分野で新たな領域を切り開く三つの基本的課題を達成する必要がありました。すなわち、話し言葉の中から主要な概念と主張を特定すること、膨大な量の文書を消化して明確な論拠を抽出すること、そして人間のジレンマや論争をモデル化し、原則に基づいた論拠を構築することです。
例えばGilは、Debaterがベジタリアンを支持するディベートを準備している場合、その論題に明確に関連しない資料、例えば動物も恐怖やその他の感情を感じ得ることを示唆する科学研究から論拠を抽出することがある、と述べました。また、AIシステムは冗長な語句を削除し、人間に説得力を持つような形で主張を提示する必要もあります。
IBMがDebaterで掲げた主要な目標の一つは、AIシステムに人間の言語を習得させることでした。Dragonのような音声入力プログラムは、分析を伴わず、テキストと音声の間で言語を受動的に書き起こします。一方、Alexaのような音声AIアシスタントは、通常は数秒程度しか続かない限定的なやり取りを行います。しかしDebaterは、数分間続く論拠を理解し、それに対して自らの主張で応答するように作られていました。
Gilによると、IBMは時期を見て、Debaterの商用化を計画しているとのことです。この技術は、教育から法律、さらには行政からビジネスに至るまで、さまざまな分野に応用される可能性があります。営業チームや訴訟担当弁護士は、ディベートが可能なAIシステムを通じて主張を磨くことができ、研究者や意思決定者は、Debaterが生成し得る賛成・反対の論拠から恩恵を受けることができるでしょう。
もう一つの潜在的な応用として、Slonimは、どの程度の根拠が虚偽の主張を裏付けているか（もしあれば）を検証し、その主張がどの程度の信憑性を持つかを開示することで、フェイクニュースに対処できるかもしれないと述べました。「私たちが開発している基礎技術が、フェイクニュースへの対抗策として有益であることは間違いありません」と彼は述べました。
それに加えて、IBMはProject Debaterを支えるAIシステムの開発を続け、さらに野心的な成果の達成を目指す考えです。
「視野を広げれば、単なる情報検索を超えて、真の推論へと踏み出すパラダイムに入りつつあります。これまで誰も見たことのない答えをもたらす言語を組み立てることです」とGilは述べました。「AIが自らを示し、その可能性を真に実現するためには、人間が暮らす混沌とした世界の中で生きていかなければならないでしょう」。
