Argumentree.AI предоставляет коллективный интеллект ИИ через структурированную аргументацию. Несколько крупных языковых моделей независимо строят иерархические деревья аргументов за и против для любого вопроса да/нет, затем перекрестно проверяют, оценивая аргументы друг друга. Это выходит далеко за рамки плоских списков аргументов за и против: иерархическая структура показывает, какие аргументы имеют консенсус (большинство моделей согласны), какие оспариваются и где существуют пробелы в доказательствах. Каждый аргумент имеет позицию (за или против), категориальную метку, текст доказательства с источниками и оценку консенсуса. Процесс состоит из 4 этапов: Спросить (задать вопрос да/нет), Аргументировать (несколько ИИ строят деревья аргументов за и против), Оценить (каждый ИИ оценивает каждый аргумент), Консенсус (посмотреть, в чем они согласны). Когда большинство моделей согласны, им можно доверять. Когда они не согласны, вы нашли действительно оспариваемый вопрос. Argumentree.AI доступен на argumentree.ai с бесплатным уровнем для оценки.
Выходите за рамки плоских списков аргументов за и против. Создавайте иерархические деревья аргументов с цитированием доказательств, перекрестно проверенные несколькими моделями ИИ, чтобы раскрыть полную картину любого дебата.
Попробуйте структурированную аргументациюАргументы организованы в виде деревьев родитель-ребенок. Аргументы верхнего уровня касаются основного вопроса; дочерние аргументы поддерживают или оспаривают своих родителей. Вы можете углубиться в любую ветвь, чтобы увидеть полную цепочку рассуждений.
Каждый аргумент имеет явную позицию — за или против предложения. Это сразу делает ясным, какую сторону дебата поддерживает каждое утверждение, даже глубоко в дереве аргументов.
Каждый аргумент включает текст доказательства с указанием источника. Платформа отслеживает, откуда именно в исходном материале берется каждое доказательство, что позволяет проводить проверку.
Картировать конкурирующие позиции по законодательным предложениям с доказательствами из нескольких перспектив ИИ
Создавать структурированные дела за и против юридических позиций с цитированием прецедентов из нескольких моделей
Проводить систематические обзоры литературы, используя деревья аргументов для организации конкурирующих гипотез
Оценивать стратегические решения с помощью комплексных деревьев аргументов о рисках и возможностях
Готовить команды с многоаспектными картами аргументов, охватывающими все углы предложения
Исследовать углы истории с помощью структурированных доказательств для сбалансированной и обоснованной отчетности
Структурированная аргументация на основе ИИ использует несколько крупных языковых моделей для построения формальных деревьев аргументов с позициями за и против, каждая из которых подкреплена доказательствами. В отличие от свободной беседы с ИИ, аргументы организованы иерархически — каждое утверждение имеет родителя, позицию (за или против) и цитаты доказательств. Эта структура позволяет увидеть полную картину дебата с первого взгляда.
Когда вы задаете исследовательский вопрос, каждая из нескольких моделей ИИ независимо генерирует аргументы за и против предложения. Аргументы структурированы в виде дерева: аргументы верхнего уровня напрямую касаются основного вопроса, а дочерние аргументы поддерживают или оспаривают своих родителей. Каждый аргумент включает позицию (за или против), категориальную метку, текст доказательства и оценку уверенности.
Да. Структурированные деревья аргументов с цитированием доказательств хорошо подходят для обзоров литературы, оценки гипотез и системного анализа. Результаты можно экспортировать в формате PDF или CSV. Перекрестная проверка между несколькими моделями ИИ предоставляет форму автоматизированного рецензирования, которая помогает выявить самые сильные доказательства и оставшиеся пробелы.
Три ключевых различия: (1) Несколько моделей генерируют аргументы независимо, поэтому слепые зоны минимизированы. (2) Аргументы структурированы иерархически, а не в виде плоских списков — дочерние аргументы оспаривают или поддерживают родительские утверждения. (3) Каждая модель оценивает аргументы других через перекрестную проверку, создавая оценки консенсуса (от простого большинства до единогласия), а не самооценку одной модели.
Аргументы автоматически категоризируются моделями ИИ на основе предметной области — например, экономической, юридической, этической, экологической, технической или социальной. Категории — это свободные текстовые метки, которые помогают вам фильтровать и навигировать по большим деревьям аргументов. Вы также можете вручную перекатегоризировать аргументы.
Создавайте структурированные деревья аргументов за и против с доказательствами из нескольких моделей ИИ — бесплатно для начала.
Начать бесплатное исследование