你可能知道“交易的艺术”，但交易也有“科学”。现在人工智能正在学习这种交易的科学。能够代表我们谈判（negotiate）的计算机可以自动化和优化从十字路口的交通到国家间的条约的很多事情。上月在澳大利亚墨尔本举行的IJCAI（国际人工智能联合会议）上，一组研究人员发表了一篇关于这种谈判bot的挑战和机会的论文。Science杂志采访了论文的主要作者Tim Baarslag，他是阿姆斯特丹 Centrum Wiskunde & Informatica in Amsterdam（CWI）研究所的科学家。
问：自主谈判机器人（ autonomous negotiators）现在可以做到什么？
答：eBay上有简单的bot，例如在最后一秒出价的“sniping agent”。还有给在线广告位置出价的软件。还有谈判支持系统（negotiation support systems），即通过提供双赢的结果来协助人们的软件。比如在有关工作的谈判中，这个系统可能提出建议：“从迄今收到的提案可以推断，薪酬水平对您的老板来说非常重要，而您之前表示过，您最重视的是家庭生活。获取请求在家工作对你们双方都有利。”在IJCAI竞赛中也有这样的agent，例如玩棋盘游戏“强权外交”（ Diplomacy）的，它们会相互谈判：“如果你帮我入侵这个国家，接下来我可以帮你入侵那个国家。”但是他们不知道用户的喜好的话是没法达成交易的。我们仍然没有实现完全意义上的自主谈判机器人。
问：完全自主的谈判机器人可以做什么？
答：原则上，自主谈判机器人可以有很多应用。人类通常无法达成计算机可以达成的最佳协议。最重要的是，计算机的谈判可以进行得非常快速。自主的谈判机器人可以被用于交易市场，买房，召开会议，解决需要各方进行谈判以达成一个复杂协议的政治僵局，等等。你可以想想巴黎气候协议。
问：为什么这样的谈判机器人将来是有必要的？
答：我在论文中提到的应用是智能电网和社区能源交易。你可以对邻居说：“我要去度假了，你可以在下周使用我的太阳能供电能源，或许以后要给我一些回报。”这些小型谈判有时甚至每15分钟发生一次。另一个应用是物联网，即我们的日常物品将通过互联网互联的场景。也许一些用户想要多支付一点以获得更多隐私或增强功能。我们进行了一个实验，智能手机用户可以自行决定是否允许应用程序访问他们的位置，联系人和照片以换取一点金钱。谈判的能力可以让决策更符合他们的隐私偏好。
问：这些机器人面临什么样的挑战？
答：除了在运行中引出用户的偏好，这些agent必须了解领域。在有关工作的谈判中，你必须提供有关你的要求的信息。如果是购房谈判，你必须与知道房地产价格的人打交道，甚至可能涉及心理学。另一个挑战是长期的观点，与相同或不同的对手进行多次谈判。试想一下自动驾驶车辆不断地要快速决定哪个是优先事项。那么agent就需要某种信誉度量（reputation metrics）。另一个现实生活中的挑战是不恰当的偏见。例如，2000年，亚马逊试验了差别定价（price discrimination），这意味着不同的客户为相同的物品支付了不同的价格。如果针对不同性别，种族和收入实行不同的价格，这可能会遇到问题。
问：我们如何在仍然信任这些bot的同时授权给它们？
答：这是一个难点。你冒着不透明行为的风险让这些 agent 自行做事。我们认为对可能的结果赋予透明度是非常重要的。例如在Uber的app，即使在你打电话之前，也能看到一系列的价格。实际上，屏幕显示的内容背后是所有司机进行了一点谈判，广告价格范围向用户保证了可能的结果。
问：假如由bot代表我们进行谈判，我们应该期望人的行为不同吗？
答：人类律师有时候是道德准许的，甚至被他们的客户期望颠倒是非。而在自动驾驶中，人们希望汽车具有一定的道德行为，但当涉及到自己的车时，他们很容易就牺牲了这些理想。我们需要更仔细地研究这些在将来会导致什么。
