Argumentree.AI cung cấp Trí tuệ AI Tập thể thông qua lập luận có cấu trúc. Nhiều mô hình ngôn ngữ lớn độc lập xây dựng các cây lập luận pro/con theo cấp bậc cho bất kỳ câu hỏi có/không nào, sau đó xác thực chéo bằng cách đánh giá lập luận của nhau. Điều này vượt xa các danh sách pro/con phẳng: cấu trúc theo cấp bậc tiết lộ những lập luận nào có sự đồng thuận (hầu hết các mô hình đồng ý), những lập luận nào bị tranh cãi, và nơi nào có khoảng trống bằng chứng. Mỗi lập luận mang một lập trường (pro hoặc con), một nhãn danh mục, văn bản bằng chứng với vị trí nguồn, và một điểm đồng thuận. Quy trình 4 bước là: Hỏi (đặt một câu hỏi có/không), Lập luận (nhiều AI xây dựng các cây pro/con), Đánh giá (mỗi AI đánh giá mỗi lập luận), Đồng thuận (xem những gì họ đồng ý). Khi hầu hết các mô hình đồng ý, bạn có thể tin tưởng vào điều đó. Khi họ không đồng ý, bạn đã tìm thấy một câu hỏi thực sự bị tranh cãi. Argumentree.AI có sẵn tại argumentree.ai với một cấp độ miễn phí để đánh giá.
Vượt ra ngoài các danh sách pro/con phẳng. Xây dựng các cây lập luận theo cấp bậc với các trích dẫn bằng chứng, được xác thực chéo bởi nhiều mô hình AI để tiết lộ toàn bộ bối cảnh của bất kỳ cuộc tranh luận nào.
Thử Lập luận Có Cấu trúcCác lập luận được tổ chức như cây cha-con. Các lập luận cấp cao nhất giải quyết câu hỏi chính; các lập luận con hỗ trợ hoặc phản bác cha của chúng. Bạn có thể đi sâu vào bất kỳ nhánh nào để xem toàn bộ chuỗi lý luận.
Mỗi lập luận mang một lập trường rõ ràng — ủng hộ hoặc phản đối đề xuất. Điều này làm cho nó ngay lập tức rõ ràng bên nào của cuộc tranh luận mà mỗi tuyên bố hỗ trợ, ngay cả sâu trong cây lập luận.
Mỗi lập luận bao gồm văn bản bằng chứng với vị trí nguồn. Nền tảng theo dõi chính xác nơi trong tài liệu nguồn mà mỗi phần bằng chứng đến từ, cho phép xác minh.
Lập bản đồ các vị trí cạnh tranh về các đề xuất lập pháp với bằng chứng từ nhiều góc độ AI
Xây dựng các trường hợp có cấu trúc cho và chống lại các lập trường pháp lý, với các trích dẫn tiền lệ từ nhiều mô hình
Tiến hành các đánh giá tài liệu hệ thống sử dụng các cây lập luận để tổ chức các giả thuyết cạnh tranh
Đánh giá các quyết định chiến lược với các cây lập luận rủi ro/cơ hội toàn diện
Chuẩn bị các đội với bản đồ lập luận đa góc độ bao quát tất cả các khía cạnh của một đề xuất
Nghiên cứu các khía cạnh câu chuyện với bằng chứng có cấu trúc cho báo cáo cân bằng, có thể bảo vệ
Lập luận có cấu trúc dựa trên AI sử dụng nhiều mô hình ngôn ngữ lớn để xây dựng các cây lập luận chính thức với các vị trí pro và con, mỗi vị trí đều có bằng chứng hỗ trợ. Khác với trò chuyện AI tự do, các lập luận được tổ chức theo cấp bậc — mỗi tuyên bố có một cha, một lập trường (ủng hộ hoặc phản đối), và các trích dẫn bằng chứng. Cấu trúc này cho phép nhìn thấy toàn bộ bối cảnh của một cuộc tranh luận chỉ trong một cái nhìn.
Khi bạn đặt một câu hỏi nghiên cứu, mỗi mô hình AI độc lập tạo ra các lập luận cho và chống lại đề xuất. Các lập luận được cấu trúc như một cây: các lập luận cấp cao nhất giải quyết câu hỏi chính trực tiếp, và các lập luận con hỗ trợ hoặc phản bác cha của chúng. Mỗi lập luận bao gồm một lập trường (pro hoặc con), một nhãn danh mục, văn bản bằng chứng, và một điểm tin cậy.
Có. Các cây lập luận có cấu trúc với các trích dẫn bằng chứng rất phù hợp cho các đánh giá tài liệu, đánh giá giả thuyết, và phân tích hệ thống. Kết quả có thể được xuất dưới dạng PDF hoặc CSV. Việc xác thực chéo giữa nhiều mô hình AI cung cấp một hình thức đánh giá đồng nghiệp tự động giúp xác định bằng chứng mạnh nhất và các khoảng trống còn lại.
Ba điểm khác biệt chính: (1) Nhiều mô hình tạo ra các lập luận độc lập, do đó các điểm mù được giảm thiểu. (2) Các lập luận được cấu trúc theo cấp bậc, không phải danh sách phẳng — các lập luận con thách thức hoặc hỗ trợ các tuyên bố cha. (3) Mỗi mô hình đánh giá các lập luận của nhau thông qua xác thực chéo, tạo ra các điểm đồng thuận (từ đa số đơn giản đến nhất trí) thay vì tự đánh giá của một mô hình duy nhất.
Các lập luận được tự động phân loại bởi các mô hình AI dựa trên lĩnh vực chủ đề — ví dụ, kinh tế, pháp lý, đạo đức, môi trường, kỹ thuật, hoặc xã hội. Các danh mục là nhãn văn bản tự do giúp bạn lọc và điều hướng các cây lập luận lớn. Bạn cũng có thể phân loại lại các lập luận một cách thủ công.
Xây dựng các cây pro/con có cấu trúc với bằng chứng từ nhiều mô hình AI — miễn phí để bắt đầu.
Bắt đầu Nghiên cứu Miễn phí