Argumentree.AI通过结构化论证提供集体AI智能。多个大型语言模型独立构建任何是/否问题的层次支持/反对论证树，然后通过相互评分来交叉验证。这远远超出了平面的支持/反对列表：层次结构揭示了哪些论点达成共识（大多数模型同意），哪些存在争议，以及证据缺口在哪里。每个论点都有一个立场（支持或反对）、一个类别标签、带有来源位置的证据文本和一个共识分数。4个步骤是：提问（提出一个是/否问题）、论证（多个AI构建支持/反对树）、评分（每个AI对每个论点进行评分）、共识（查看他们达成一致的内容）。当大多数模型同意时，你可以信任它。当他们不同意时，你就找到了一个真正有争议的问题。Argumentree.AI可在argumentree.ai上使用，提供免费评估层。
论点被组织为父子树。顶层论点直接解决主要问题；子论点支持或反对其父论点。你可以深入任何分支，查看完整的推理链。
每个论点都有一个明确的立场——支持或反对该命题。这使得每个主张支持辩论的哪一方在论证树中一目了然。
每个论点都包括带有来源定位的证据文本。该平台准确跟踪每个证据来自源材料的确切位置，从而实现验证。
使用来自多个AI视角的证据绘制立法提案上的竞争立场
为支持和反对法律立场构建结构化案例，引用多个模型的先例
使用论证树进行系统的文献综述，以组织竞争假设
使用全面的风险/机会论证树评估战略决策
为团队准备多角度论证图，涵盖命题的所有角度
使用结构化证据研究故事角度，以实现平衡和可辩护的报道
基于AI的结构化论证使用多个大型语言模型构建正式的论证树，包含支持和反对的立场，每个立场都有证据支持。与自由形式的AI聊天不同，论点是层次组织的——每个主张都有一个父论点、一个立场（支持或反对）和证据引用。这种结构使得可以一目了然地看到辩论的完整景观。
当你提出研究问题时，每个多个AI模型独立生成支持和反对该命题的论点。论点结构为树状：顶层论点直接解决主要问题，子论点支持或反对其父论点。每个论点包括一个立场（支持或反对）、一个类别标签、证据文本和一个置信分数。
可以。带有证据引用的结构化论证树非常适合文献综述、假设评估和系统分析。结果可以导出为PDF或CSV。多个AI模型之间的交叉验证提供了一种自动化的同行评审形式，有助于识别最强的证据和剩余的缺口。
三个关键区别：（1）多个模型独立生成论点，因此盲点最小化。（2）论点是层次结构，而不是平面列表——子论点挑战或支持父主张。（3）每个模型通过交叉验证对其他模型的论点进行评分，创建共识分数（从简单多数到一致）而不是单个模型的自我评估。
论点由AI模型根据主题领域自动分类——例如，经济、法律、伦理、环境、技术或社会。类别是自由文本标签，帮助你过滤和导航大型论证树。你也可以手动重新分类论点。