IBM Project Debater项目的首席研究员Noam Slonim表示，关键点分析的目标是``使AI系统能够管理人类语言''。

IBM通过其称为“关键点分析”的Project Debater工作开发了自然语言处理方面的进步，该工作旨在利用人工智能来总结众包论点。

由IBM Research牵头的这项技术正在彭博电视台的“ That's Debatable”节目中进行展示。该节目于周五播出，并与美国劳工部长罗伯特·赖希(Robert Reich)，前希腊财政部长亚尼斯·瓦鲁法基斯(Yanis Varoufakis)，前美国财政部长拉里·萨默斯(Larry Summers)和曼哈顿研究所的艾里森·施拉格(Allison Schrager)进行了财富分配辩论。

IBM Project Debater工作的首席研究员Noam Slonim表示，关键点分析的目标是“使AI系统能够管理人类语言”。他说：“有使用国家语言处理的重大机会。”

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在《那是可辩论的》的首集中，IBM使用Key Point Analysis提取了有关财富再分配的辩论的要点。大约有3500项关于是否应该重新分配财富的论点已经提交，IBM正在收集有关未来辩论的想法。IBM的技术发现，有56%的论点是用于再分配的，而有44%的论点是反对的。在反对再分配的44%中，有15%指出了劝阻辛勤工作的道德风险。如果不让AI提炼出这些论点，就不可能在辩论中浮出水面。

提交的明细如下：

3508次提交

1600个可用参数

20个关键要点

双方各有2个连贯的叙述。

Slonim解释说，IBM的关键点分析旨在揭示关键点，生成项目符号摘要，并创建要审查和叙述的定量数字。他说：“它将简短的评论放在摘要中，可以指导决策者并在决策者和受影响者之间建立沟通渠道。”

IBM Watson首席架构师Dakshi Agrawal表示，该公司正在致力于将该技术商业化以用于Watson产品组合。Agrawal说：“要将其转移到企业中，它必须是可定制的，可由业务主管人员使用，并具有简化和获取NLP知识的能力。” “它还需要开发人员工具来使用您自己的培训数据。”

用例可能涉及公司征询员工对某个关键主题的论点，然后将其提炼出来。IBM的技术会估算论点的质量，然后以叙述形式提出一组论据。Agrawal说，总体目标是使用AI解决实际问题。