研究人员声称，人工智能可以通过调解过程帮助减少一些最具争议的文化战争分歧。
专家表示，一个能够创建反映多数人和少数人观点的群体声明的系统有助于人们找到共同点。
克里斯·萨默费尔德教授，这项研究的合作者之一，他曾在牛津大学工作，之前就职于谷歌深度思维在进行该研究时，所述AI工具可能具有多种用途。
他表示：“我希望看到它被用于给英国的政治领导人一个更好的了解英国人民真实想法的途径，”他指出，调查只能提供有限的见解，而被称为公民集会的论坛往往成本高昂、物流挑战大且规模受限。
在《科学》杂志上发表文章，Summerfield 及其来自 Google DeepMind 的同事报告了他们如何构建了名为“哈贝马斯基”的人工智能系统——该系统以德国哲学家于尔根·哈贝马斯命名。
该系统通过获取群体中个体的书面观点，并利用这些观点生成一系列旨在让所有人都能接受的群体陈述来运行。然后，群组成员可以对这些陈述进行评分，这一过程不仅训练了系统，还允许选择获得最多认可的陈述。
参与者还可以将对初始团体声明的批评反馈到哈贝马斯机器中，从而产生第二组由AI生成的陈述，这些陈述可以再次进行排名，并选择最终修订后的文本。
研究团队在一系列实验中使用了该系统，这些实验总共涉及超过5000名参与者，其中许多参与者是通过在线平台招募的。
在每次实验中，研究人员要求参与者对一系列话题作出反应，从猴子在医学研究中的作用到宗教教学在公共教育中的地位。
在一项实验中，涉及大约75组六名参与者，研究人员发现，与人类调解员产生的小组声明相比，哈贝马斯机器初始的小组声明有56%的时间更受参与者的青睐。基于人工智能的努力也被评为质量更高、更清晰和更具信息量等其他特质。
另一系列实验发现，使用哈贝马斯机器的完整两步过程提高了小组成员在人工智能调解开始前最初观点上的共识水平。总体而言，研究人员发现平均共识增加了8个百分点，相当于在原本意见均等分裂的情况下，每100人中有4人改变了他们的看法。
然而研究人员强调，并不是说参与者总是会放弃中立立场或改变自己的观点来支持多数人的看法。
研究团队在虚拟公民大会中使用了哈贝马斯机器，该会议中有200名参与者（代表英国人口），他们被要求就包括脱欧和全民幼儿照护等话题的相关问题进行讨论，结果与之前的研究相似。
研究人员表示，进一步分析了AI系统以数值形式表示给定文本的方式，从而揭示了它如何生成群体陈述。
“哈贝马斯机器似乎在做的事情是广泛尊重我们每个小群体中的大多数人的观点，但试图撰写一段不会让少数派感到被严重剥夺权利的文本——所以它某种程度上承认了少数派的观点，”萨姆菲尔德说。
然而，哈贝马斯机器本身却颇具争议，其他研究人员指出该系统并不能帮助将民主协商转化为政策。
梅兰尼·加森博士，伦敦大学学院冲突解决专家补充说，虽然她是一位科技乐观主义者，但她担心一些少数群体可能规模太小，无法影响此类团体声明，但却可能因此受到不成比例的影响。
她还指出，哈贝马斯机器没有给参与者解释他们感受的机会，因此无法与持有不同观点的人产生共鸣。
根本上她说，在使用技术时，情境是关键。
“例如，这在多大程度上提升了这样一种认识，即调解不仅仅是达成一致？”加尔森说。“有时候，在持续的关系背景下，调解是关于教导行为的。”