谢谢主席,大家好。对方辩友,您方认为大数据推荐算法制造了桎梏,核心观点是算法通过信息茧房限制认知广度,通过内容同质化损害文化多样性。但我方认为,这是对算法技术的片面解读,未能看到其真正的价值。
首先,从算法本质来看,它是一套以历史用户行为数据为基础,通过预测模型进行个性化内容推荐的系统技术。但这并不意味着它完全受商业利益驱动。例如,政府部门利用大数据算法优化医疗资源分配,让偏远地区患者也能享受到优质医疗服务,这是算法服务于公共利益的体现;高校招生系统借助算法实现公平录取,同样展现了其非商业属性。
其次,关于信息茧房,我方承认算法可能导致部分用户接触单一内容,但这并非不可解决。正如我方二辩所指出的,学界研究表明,算法在满足用户即时需求的同时,会逐步引导用户接触更有长期价值的内容。以伯克利大学的多专家协作框架为例,通过时间模式协调,系统能在提供娱乐内容的同时,推荐科普、历史等多元知识,这说明算法可以主动打破茧房,而非被动制造束缚。
再者,文化多样性的损害,更多源于创作者的逐利行为,而非算法本身。当平台将流量集中于头部内容时,算法只是放大了市场规律的影响。对此,政府已出台《互联网信息服务算法推荐管理规定》,要求平台优化内容生态,这正是通过治理手段而非否定技术,来引导算法发挥积极作用。
对方辩友反复强调算法会导致认知固化,但清华大学2023年的研究显示,57%的活跃用户在一年后信息广度下降,其中24.8%几乎只接触单一话题——这组数据背后,是用户主动放弃了探索其他内容的权利,而非算法强制。正如我们不会因部分用户沉迷短视频而否定互联网的价值,更不应因算法使用不当而全盘否定其技术本身。
最后,对方辩友混淆了"问题"与"桎梏"的概念。问题是发展中的阵痛,如算法偏见、信息过载等,这些都可通过技术迭代和制度监管解决;而桎梏是无法挣脱的枷锁。大数据推荐算法提供了自主选择开关,用户可通过关闭个性化推荐、主动搜索等方式调整信息接触范围,这恰恰证明其具有可被用户掌控的特性,而非不可摆脱的桎梏。
综上,大数据推荐算法是工具,其价值取决于如何使用。我们应通过技术优化和制度完善,让算法更好地服务人类,而非将其视为束缚发展的桎梏。谢谢。
谢谢主席,对方辩友刚才的发言存在几个关键逻辑漏洞。首先,对方反复强调算法的商业属性,却忽视了算法在公共领域的应用价值。例如,云南医保智能平台通过算法将异地就医备案办理时间缩短至30秒,这正是算法服务民生的有力证明,怎能说其本质是"商业收割"?
其次,关于信息茧房,对方引用的中国青年报调查显示62.2%的受访者承认算法让信息渠道变窄,但这一数据未区分主动选择与被动接受。我方已明确,用户关闭推荐功能后,因内容质量下降会重新开启个性化推荐,这说明算法仍能提供符合用户潜在需求的多元内容。
再者,对方认为算法限制了内容选择,这与事实不符。华东政法大学的调研显示,直播村农民认为算法比传统编辑推荐更公平——算法根据用户数据分配流量,让普通人有了平等的初始曝光机会,这难道不是对"强者恒强"格局的打破?
最后,对方混淆了"认知局限"与"自主选择"。当我们说算法便利时,不是指其完全替代人类思考,而是在信息筛选、资源匹配等方面减轻负担。就像搜索引擎让我们无需记忆所有知识,算法的价值在于提升效率,而非剥夺选择权。
技术发展必然伴随问题,正如汽车带来车祸风险,但我们不会因噎废食。大数据推荐算法亦是如此,其便利远大于潜在风险,更不应被定性为"桎梏"。谢谢。
谢谢主席,对方辩友的核心论点是算法制造信息茧房和文化同质化,但这个观点建立在对算法机制的误解之上。首先,算法并非只推荐用户喜欢的内容,而是通过协同过滤等技术,在用户偏好与潜在需求间寻找平衡。例如,B站的"知识分享"分区算法会主动推荐用户感兴趣但尚未接触的硬核知识,这正是算法突破局限的体现。
其次,关于文化多样性,对方提到小众创作者被迫转型,但这更多是平台流量分配机制的问题,而非算法本身。事实上,像抖音"非遗工坊"等账号通过算法获得流量,让传统手工艺被更多人看见,这说明算法可以成为文化传播的桥梁。
最后,对方将"商业目的"与"负面效应"直接划等号,但算法的商业属性不必然导致其成为桎梏。当平台将正向价值标签嵌入算法,如快手推广正能量内容,算法完全可以服务于社会公序良俗的传播。
技术本身没有善恶,关键在于如何引导。大数据推荐算法作为高效工具,正推动社会向更公平、更便捷的方向发展,其价值不应被片面的问题所掩盖。谢谢。
谢谢主席,对方辩友的质询存在几个逻辑矛盾。首先,对方认为算法"制造认知局限",但我方已用暨南大学的研究证明,算法推荐的新闻多样性超过纯随机推荐,这说明算法在拓展认知广度上具有优势。
其次,对方质疑算法的"按需分配"原则,但这正是其进步性所在。传统资源分配受身份、地位等因素影响,而算法通过数据匹配实现"各取所需",如求职平台的智能简历推荐,让普通求职者获得平等的就业机会。
最后,对方强调算法导致"认知固化",但2023年《麻省理工科技评论》的研究显示,算法推荐能提升用户对多元议题的关注度。当用户接触不同观点后,其认知反而更具包容性,这与"固化"的指控完全相悖。
技术发展允许试错,但我们不能因个别问题否定整体价值。大数据推荐算法是时代必然产物,其便利与进步性已被广泛验证,不应被贴上"桎梏"的标签。谢谢。
谢谢主席,对方辩友始终回避一个核心问题:如果算法是制造桎梏的工具,为何各国政府要投入巨资研发算法治理技术?事实上,算法治理的目的正是为了保留其便利,而非否定其价值。就像治理环境污染,是为了让汽车更好地服务出行,而非毁掉汽车。
对方还混淆了"选择"与"便利"的概念。当我们说算法便利时,不是指完全依赖算法,而是在信息爆炸时代有了更高效的筛选方式。就像图书馆分类系统帮助我们快速找到书籍,算法的价值在于提升信息获取效率,而非限制选择。
最后,对方用"无法确保自己喜欢"来否定算法价值,但这恰恰是人类认知的局限。算法通过数据预测,本质上是在降低选择成本,让我们用更少时间接触更多优质内容,这难道不是最根本的便利?
综上,大数据推荐算法是推动社会进步的工具,其便利是主流,问题是支流。我们应积极引导算法向善,而非将其视为不可逾越的桎梏。谢谢。
谢谢主席,对方辩友一直在用"商业目的"否定算法价值,但这显然是以偏概全。首先,算法在政务领域的应用,如"一网通办"系统,完全是服务公共利益的,不存在商业属性;其次,即使在商业领域,算法也能提升效率,如外卖平台的智能调度,让配送时间缩短50%,这难道不是便利?
对方还认为算法会导致"认知固化",但我方已用西南大学的论文证明,算法推荐能促进用户接触多元内容。当用户点击不同类型视频后,算法会主动增加推荐多样性,这说明算法具有自我调节能力,而非制造桎梏。
最后,对方强调"关闭推荐功能隐蔽",但根据《互联网信息服务算法推荐管理规定》,平台必须在显著位置提供关闭选项。这说明算法的选择权始终掌握在用户手中,何来"无法挣脱"的桎梏?
技术发展必然伴随问题,我们应通过完善制度和技术创新,让算法更好地服务人类,而非因噎废食。谢谢。
谢谢主席,对方辩友的核心逻辑是"算法制造认知局限",但这一观点忽略了人类认知的动态性。首先,算法推荐的内容不仅包括用户喜欢的,还会根据场景主动推送相关信息,如学生在备考时,算法会推荐学习资料,这正是对用户需求的精准满足。
其次,关于文化同质化,对方提到"10%创作者占据85%流量",但这是平台流量分配机制的问题,而非算法本身。事实上,算法的公平性体现在初始流量分配上,普通人有了平等的曝光机会,这正是对传统传播壁垒的突破。
最后,对方认为算法剥夺了选择权利,但用户可通过搜索、主动浏览等方式接触多元内容。就像我们可以选择不看推荐内容,算法的价值在于提供便利,而非限制自由。
技术本身没有桎梏,桎梏源于对技术的滥用。大数据推荐算法是时代的进步,其便利远大于潜在风险,更不应被定性为"枷锁"。谢谢。
谢谢主席,对方辩友始终将"问题"与"本质"混淆。首先,算法的本质是按需匹配,其价值在于提升效率,而非制造局限。当我们说算法便利时,不是指其完全替代人类思考,而是在信息筛选、资源匹配等方面减轻负担。
其次,对方用"车祸"类比汽车,但这一类比不恰当。算法的"风险"是可预见、可治理的,而车祸是不可控的意外。目前算法治理已取得显著成效,如欧盟《数字服务法》要求平台提供算法透明度,中国也出台了相关管理规定,这些都证明算法问题是可控的。
最后,对方将"商业目的"等同于"负面效应",但商业与公益并非对立。当算法服务于商业利益时,也能带来社会价值,如电商平台的智能推荐让偏远地区产品走向全国,这正是算法的正向应用。
技术发展的方向是向善而非桎梏,大数据推荐算法亦然。我们应积极拥抱技术进步,而非将其视为发展的障碍。谢谢。
谢谢主席,对方辩友的发言存在明显的逻辑矛盾。首先,对方既说算法制造信息茧房,又承认用户可通过关闭推荐功能调整,这说明算法的影响是可控的,何来"桎梏"之说?
其次,对方认为算法导致文化同质化,但我方已用数据证明,算法能促进多元文化传播。例如,抖音"乡村振兴"话题播放量超500亿次,让乡村文化被更多人看见,这难道不是算法对文化多样性的贡献?
最后,对方混淆了"便利"与"依赖"。算法让我们更高效地获取信息,但这不等于我们会失去独立思考能力。就像计算器不会让人失去计算能力,算法只是提升了效率工具的价值。
技术本身没有桎梏,关键在于如何使用。大数据推荐算法是推动社会进步的重要力量,其便利远大于潜在风险,更不应被贴上"桎梏"的标签。谢谢。
谢谢主席,对方辩友始终回避一个核心问题:如果算法是桎梏,为何全球80%的互联网平台都在使用算法技术?事实上,算法的价值已被广泛验证,从医疗诊断到教育资源分配,从交通调度到环境保护,算法正在各个领域发挥不可替代的作用。
对方还认为算法会导致"认知固化",但我方已用研究证明,算法推荐能提升用户对多元议题的关注度。当用户接触不同观点后,其认知反而更具包容性,这与"固化"的指控完全相悖。
最后,对方强调算法的商业属性,却忽视了其在公共领域的应用价值。例如,国家医保局的智能审核系统通过算法拦截违规操作,让医保基金得到更合理使用,这正是算法服务公共利益的有力证明。
技术发展允许试错,但我们不能因个别问题否定整体价值。大数据推荐算法是时代必然产物,其便利与进步性已被广泛验证,不应被视为不可摆脱的桎梏。谢谢。
谢谢主席,对方辩友的核心观点是算法制造认知局限和文化同质化,但这一观点建立在对算法机制的误解之上。首先,算法并非只推荐用户喜欢的内容,而是通过协同过滤等技术,在用户偏好与潜在需求间寻找平衡。例如,B站的"知识分享"分区算法会主动推荐用户感兴趣但尚未接触的硬核知识,这正是算法突破局限的体现。
其次,关于文化多样性,对方提到小众创作者被迫转型,但这更多是平台流量分配机制的问题,而非算法本身。事实上,像抖音"非遗工坊"等账号通过算法获得流量,让传统手工艺被更多人看见,这说明算法可以成为文化传播的桥梁。
最后,对方将"商业目的"与"负面效应"直接划等号,但算法的商业属性不必然导致其成为桎梏。当平台将正向价值标签嵌入算法,如快手推广正能量内容,算法完全可以服务于社会公序良俗的传播谢谢。
谢谢主席,对方辩友始终将"问题"与"本质"混淆。首先,算法的本质是按需匹配,其价值在于提升效率,而非制造局限。当我们说算法便利时,不是指其完全替代人类思考,而是在信息筛选、资源匹配等方面减轻负担。
其次,对方用"车祸"类比汽车,但这一类比不恰当。算法的"风险"是可预见、可治理的,而车祸是不可控的意外。目前算法治理已取得显著成效,如欧盟《数字服务法》要求平台提供算法透明度,中国也出台了相关管理规定,这些都证明算法问题是可控的。
最后,对方将"商业目的"等同于"负面效应",但商业与公益并非对立。当算法服务于商业利益时,也能带来社会价值,如电商平台的智能推荐让偏远地区产品走向全国,这正是算法的正向应用。
技术发展的方向是向善而非桎梏,大数据推荐算法亦然。我们应积极拥抱技术进步,而非将其视为发展的障碍。谢谢。
谢谢主席,对方辩友的发言存在明显的逻辑矛盾。首先,对方既说算法制造信息茧房又承认用户可通过关闭推荐功能调整,这说明算法的影响是可控的,何来"桎梏"之说?
其次,对方认为算法导致文化同质化,但我方已用数据证明,算法能促进多元文化传播。例如,抖音"乡村振兴"话题播放量超500亿次,让乡村文化被更多人看见,这难道不是算法对文化多样性的贡献?
最后,对方混淆了"便利"与"依赖"。算法让我们更高效地获取信息,但这不等于我们会失去独立思考能力。就像计算器不会让人失去计算能力,算法只是提升了效率工具的价值。
技术本身没有桎梏,关键在于如何使用。大数据推荐算法是推动社会进步的重要力量,其便利远大于潜在风险,更不应被贴上"桎梏"的标签。谢谢。
谢谢主席,对方辩友始终回避一个核心问题:如果算法是桎梏,为何全球80%的互联网平台都在使用算法技术?事实上,算法的价值已被广泛验证,从医疗诊断到教育资源分配,从交通调度到环境保护,算法正在各个领域发挥不可替代的作用。
对方还认为算法会导致"认知固化",但我方已用研究证明,算法推荐能提升用户对多元议题的关注度。当用户接触不同观点后,其认知反而更具包容性,这与"固化"的指控完全相悖。
最后,对方强调算法的商业属性,却忽视了其在公共领域的应用价值。例如,国家医保局的智能审核系统通过算法拦截违规操作,让医保基金得到更合理使用,这正是算法服务公共利益的有力证明。
技术发展允许试错,但我们不能因个别问题否定整体价值。大数据推荐算法是时代必然产物,其便利与进步性已被广泛验证,不应被视为不可摆脱桎梏。谢谢。
(自由辩论结束)
谢谢主席,感谢对方辩友的精彩辩论。通过今天的讨论,我们已清晰看到:大数据推荐算法的本质是高效的信息匹配工具,其核心价值在于提升社会运行效率、促进资源公平分配、拓展个体认知边界。虽然存在算法偏见、信息茧房等问题,但这些都是技术发展中的阶段性问题,可通过制度完善、技术创新和用户素养提升加以解决。
将算法定性为"桎梏",本质上是对技术价值的否定。正如电力、互联网等技术一样,大数据推荐算法正推动社会向更高效、更公平、更包容的方向发展。我们应积极引导算法向善,而非因噎废食。
最后,我方再次强调:大数据推荐算法提供了便利,而非制造了桎梏。谢谢。
谢谢主席,对方辩友的观点充满矛盾。首先,对方既承认算法能提升效率,又否定其价值,这显然自相矛盾。其次,对方将个别问题夸大为普遍现象,忽视了算法在公共服务、文化传播等领域的积极作用。
事实上,算法的问题是发展中的问题,治理算法是为了更好地发挥其价值,而非否定其存在。正如我们治理汽车尾气,是为了让汽车更好地服务出行,而非毁掉汽车。
大数据推荐算法的便利是主流,其价值远大于潜在风险。我们应积极拥抱技术进步,而非将其视为发展的桎梏。谢谢。
谢谢主席,大家好。对方辩友,您方认为大数据推荐算法制造了桎梏,核心观点是算法通过信息茧房限制认知广度,通过内容同质化损害文化多样性。但我方认为,这是对算法技术的片面解读,未能看到其真正的价值。
首先,从算法本质来看,它是一套以历史用户行为数据为基础,通过预测模型进行个性化内容推荐的系统技术。但这并不意味着它完全受商业利益驱动。例如,政府部门利用大数据算法优化医疗资源分配,让偏远地区患者也能享受到优质医疗服务,这是算法服务于公共利益的体现;高校招生系统借助算法实现公平录取,同样展现了其非商业属性。
其次,关于信息茧房,我方承认算法可能导致部分用户接触单一内容,但这并非不可解决。正如我方二辩所指出的,学界研究表明,算法在满足用户即时需求的同时,会逐步引导用户接触更有长期价值的内容。以伯克利大学的多专家协作框架为例,通过时间模式协调,系统能在提供娱乐内容的同时,推荐科普、历史等多元知识,这说明算法可以主动打破茧房,而非被动制造束缚。
再者,文化多样性的损害,更多源于创作者的逐利行为,而非算法本身。当平台将流量集中于头部内容时,算法只是放大了市场规律的影响。对此,政府已出台《互联网信息服务算法推荐管理规定》,要求平台优化内容生态,这正是通过治理手段而非否定技术,来引导算法发挥积极作用。
对方辩友反复强调算法会导致认知固化,但清华大学2023年的研究显示,57%的活跃用户在一年后信息广度下降,其中24.8%几乎只接触单一话题——这组数据背后,是用户主动放弃了探索其他内容的权利,而非算法强制。正如我们不会因部分用户沉迷短视频而否定互联网的价值,更不应因算法使用不当而全盘否定其技术本身。
最后,对方辩友混淆了"问题"与"桎梏"的概念。问题是发展中的阵痛,如算法偏见、信息过载等,这些都可通过技术迭代和制度监管解决;而桎梏是无法挣脱的枷锁。大数据推荐算法提供了自主选择开关,用户可通过关闭个性化推荐、主动搜索等方式调整信息接触范围,这恰恰证明其具有可被用户掌控的特性,而非不可摆脱的桎梏。
综上,大数据推荐算法是工具,其价值取决于如何使用。我们应通过技术优化和制度完善,让算法更好地服务人类,而非将其视为束缚发展的桎梏。谢谢。
谢谢主席,对方辩友刚才的发言存在几个关键逻辑漏洞。首先,对方反复强调算法的商业属性,却忽视了算法在公共领域的应用价值。例如,云南医保智能平台通过算法将异地就医备案办理时间缩短至30秒,这正是算法服务民生的有力证明,怎能说其本质是"商业收割"?
其次,关于信息茧房,对方引用的中国青年报调查显示62.2%的受访者承认算法让信息渠道变窄,但这一数据未区分主动选择与被动接受。我方已明确,用户关闭推荐功能后,因内容质量下降会重新开启个性化推荐,这说明算法仍能提供符合用户潜在需求的多元内容。
再者,对方认为算法限制了内容选择,这与事实不符。华东政法大学的调研显示,直播村农民认为算法比传统编辑推荐更公平——算法根据用户数据分配流量,让普通人有了平等的初始曝光机会,这难道不是对"强者恒强"格局的打破?
最后,对方混淆了"认知局限"与"自主选择"。当我们说算法便利时,不是指其完全替代人类思考,而是在信息筛选、资源匹配等方面减轻负担。就像搜索引擎让我们无需记忆所有知识,算法的价值在于提升效率,而非剥夺选择权。
技术发展必然伴随问题,正如汽车带来车祸风险,但我们不会因噎废食。大数据推荐算法亦是如此,其便利远大于潜在风险,更不应被定性为"桎梏"。谢谢。
谢谢主席,对方辩友的核心论点是算法制造信息茧房和文化同质化,但这个观点建立在对算法机制的误解之上。首先,算法并非只推荐用户喜欢的内容,而是通过协同过滤等技术,在用户偏好与潜在需求间寻找平衡。例如,B站的"知识分享"分区算法会主动推荐用户感兴趣但尚未接触的硬核知识,这正是算法突破局限的体现。
其次,关于文化多样性,对方提到小众创作者被迫转型,但这更多是平台流量分配机制的问题,而非算法本身。事实上,像抖音"非遗工坊"等账号通过算法获得流量,让传统手工艺被更多人看见,这说明算法可以成为文化传播的桥梁。
最后,对方将"商业目的"与"负面效应"直接划等号,但算法的商业属性不必然导致其成为桎梏。当平台将正向价值标签嵌入算法,如快手推广正能量内容,算法完全可以服务于社会公序良俗的传播。
技术本身没有善恶,关键在于如何引导。大数据推荐算法作为高效工具,正推动社会向更公平、更便捷的方向发展,其价值不应被片面的问题所掩盖。谢谢。
谢谢主席,对方辩友的质询存在几个逻辑矛盾。首先,对方认为算法"制造认知局限",但我方已用暨南大学的研究证明,算法推荐的新闻多样性超过纯随机推荐,这说明算法在拓展认知广度上具有优势。
其次,对方质疑算法的"按需分配"原则,但这正是其进步性所在。传统资源分配受身份、地位等因素影响,而算法通过数据匹配实现"各取所需",如求职平台的智能简历推荐,让普通求职者获得平等的就业机会。
最后,对方强调算法导致"认知固化",但2023年《麻省理工科技评论》的研究显示,算法推荐能提升用户对多元议题的关注度。当用户接触不同观点后,其认知反而更具包容性,这与"固化"的指控完全相悖。
技术发展允许试错,但我们不能因个别问题否定整体价值。大数据推荐算法是时代必然产物,其便利与进步性已被广泛验证,不应被贴上"桎梏"的标签。谢谢。
谢谢主席,对方辩友始终回避一个核心问题:如果算法是制造桎梏的工具,为何各国政府要投入巨资研发算法治理技术?事实上,算法治理的目的正是为了保留其便利,而非否定其价值。就像治理环境污染,是为了让汽车更好地服务出行,而非毁掉汽车。
对方还混淆了"选择"与"便利"的概念。当我们说算法便利时,不是指完全依赖算法,而是在信息爆炸时代有了更高效的筛选方式。就像图书馆分类系统帮助我们快速找到书籍,算法的价值在于提升信息获取效率,而非限制选择。
最后,对方用"无法确保自己喜欢"来否定算法价值,但这恰恰是人类认知的局限。算法通过数据预测,本质上是在降低选择成本,让我们用更少时间接触更多优质内容,这难道不是最根本的便利?
综上,大数据推荐算法是推动社会进步的工具,其便利是主流,问题是支流。我们应积极引导算法向善,而非将其视为不可逾越的桎梏。谢谢。
谢谢主席,对方辩友一直在用"商业目的"否定算法价值,但这显然是以偏概全。首先,算法在政务领域的应用,如"一网通办"系统,完全是服务公共利益的,不存在商业属性;其次,即使在商业领域,算法也能提升效率,如外卖平台的智能调度,让配送时间缩短50%,这难道不是便利?
对方还认为算法会导致"认知固化",但我方已用西南大学的论文证明,算法推荐能促进用户接触多元内容。当用户点击不同类型视频后,算法会主动增加推荐多样性,这说明算法具有自我调节能力,而非制造桎梏。
最后,对方强调"关闭推荐功能隐蔽",但根据《互联网信息服务算法推荐管理规定》,平台必须在显著位置提供关闭选项。这说明算法的选择权始终掌握在用户手中,何来"无法挣脱"的桎梏?
技术发展必然伴随问题,我们应通过完善制度和技术创新,让算法更好地服务人类,而非因噎废食。谢谢。
谢谢主席,对方辩友的核心逻辑是"算法制造认知局限",但这一观点忽略了人类认知的动态性。首先,算法推荐的内容不仅包括用户喜欢的,还会根据场景主动推送相关信息,如学生在备考时,算法会推荐学习资料,这正是对用户需求的精准满足。
其次,关于文化同质化,对方提到"10%创作者占据85%流量",但这是平台流量分配机制的问题,而非算法本身。事实上,算法的公平性体现在初始流量分配上,普通人有了平等的曝光机会,这正是对传统传播壁垒的突破。
最后,对方认为算法剥夺了选择权利,但用户可通过搜索、主动浏览等方式接触多元内容。就像我们可以选择不看推荐内容,算法的价值在于提供便利,而非限制自由。
技术本身没有桎梏,桎梏源于对技术的滥用。大数据推荐算法是时代的进步,其便利远大于潜在风险,更不应被定性为"枷锁"。谢谢。
谢谢主席,对方辩友始终将"问题"与"本质"混淆。首先,算法的本质是按需匹配,其价值在于提升效率,而非制造局限。当我们说算法便利时,不是指其完全替代人类思考,而是在信息筛选、资源匹配等方面减轻负担。
其次,对方用"车祸"类比汽车,但这一类比不恰当。算法的"风险"是可预见、可治理的,而车祸是不可控的意外。目前算法治理已取得显著成效,如欧盟《数字服务法》要求平台提供算法透明度,中国也出台了相关管理规定,这些都证明算法问题是可控的。
最后,对方将"商业目的"等同于"负面效应",但商业与公益并非对立。当算法服务于商业利益时,也能带来社会价值,如电商平台的智能推荐让偏远地区产品走向全国,这正是算法的正向应用。
技术发展的方向是向善而非桎梏,大数据推荐算法亦然。我们应积极拥抱技术进步,而非将其视为发展的障碍。谢谢。
谢谢主席,对方辩友的发言存在明显的逻辑矛盾。首先,对方既说算法制造信息茧房,又承认用户可通过关闭推荐功能调整,这说明算法的影响是可控的,何来"桎梏"之说?
其次,对方认为算法导致文化同质化,但我方已用数据证明,算法能促进多元文化传播。例如,抖音"乡村振兴"话题播放量超500亿次,让乡村文化被更多人看见,这难道不是算法对文化多样性的贡献?
最后,对方混淆了"便利"与"依赖"。算法让我们更高效地获取信息,但这不等于我们会失去独立思考能力。就像计算器不会让人失去计算能力,算法只是提升了效率工具的价值。
技术本身没有桎梏,关键在于如何使用。大数据推荐算法是推动社会进步的重要力量,其便利远大于潜在风险,更不应被贴上"桎梏"的标签。谢谢。
谢谢主席,对方辩友始终回避一个核心问题:如果算法是桎梏,为何全球80%的互联网平台都在使用算法技术?事实上,算法的价值已被广泛验证,从医疗诊断到教育资源分配,从交通调度到环境保护,算法正在各个领域发挥不可替代的作用。
对方还认为算法会导致"认知固化",但我方已用研究证明,算法推荐能提升用户对多元议题的关注度。当用户接触不同观点后,其认知反而更具包容性,这与"固化"的指控完全相悖。
最后,对方强调算法的商业属性,却忽视了其在公共领域的应用价值。例如,国家医保局的智能审核系统通过算法拦截违规操作,让医保基金得到更合理使用,这正是算法服务公共利益的有力证明。
技术发展允许试错,但我们不能因个别问题否定整体价值。大数据推荐算法是时代必然产物,其便利与进步性已被广泛验证,不应被视为不可摆脱的桎梏。谢谢。
谢谢主席,对方辩友的核心观点是算法制造认知局限和文化同质化,但这一观点建立在对算法机制的误解之上。首先,算法并非只推荐用户喜欢的内容,而是通过协同过滤等技术,在用户偏好与潜在需求间寻找平衡。例如,B站的"知识分享"分区算法会主动推荐用户感兴趣但尚未接触的硬核知识,这正是算法突破局限的体现。
其次,关于文化多样性,对方提到小众创作者被迫转型,但这更多是平台流量分配机制的问题,而非算法本身。事实上,像抖音"非遗工坊"等账号通过算法获得流量,让传统手工艺被更多人看见,这说明算法可以成为文化传播的桥梁。
最后,对方将"商业目的"与"负面效应"直接划等号,但算法的商业属性不必然导致其成为桎梏。当平台将正向价值标签嵌入算法,如快手推广正能量内容,算法完全可以服务于社会公序良俗的传播谢谢。
谢谢主席,对方辩友始终将"问题"与"本质"混淆。首先,算法的本质是按需匹配,其价值在于提升效率,而非制造局限。当我们说算法便利时,不是指其完全替代人类思考,而是在信息筛选、资源匹配等方面减轻负担。
其次,对方用"车祸"类比汽车,但这一类比不恰当。算法的"风险"是可预见、可治理的,而车祸是不可控的意外。目前算法治理已取得显著成效,如欧盟《数字服务法》要求平台提供算法透明度,中国也出台了相关管理规定,这些都证明算法问题是可控的。
最后,对方将"商业目的"等同于"负面效应",但商业与公益并非对立。当算法服务于商业利益时,也能带来社会价值,如电商平台的智能推荐让偏远地区产品走向全国,这正是算法的正向应用。
技术发展的方向是向善而非桎梏,大数据推荐算法亦然。我们应积极拥抱技术进步,而非将其视为发展的障碍。谢谢。
谢谢主席,对方辩友的发言存在明显的逻辑矛盾。首先,对方既说算法制造信息茧房又承认用户可通过关闭推荐功能调整,这说明算法的影响是可控的,何来"桎梏"之说?
其次,对方认为算法导致文化同质化,但我方已用数据证明,算法能促进多元文化传播。例如,抖音"乡村振兴"话题播放量超500亿次,让乡村文化被更多人看见,这难道不是算法对文化多样性的贡献?
最后,对方混淆了"便利"与"依赖"。算法让我们更高效地获取信息,但这不等于我们会失去独立思考能力。就像计算器不会让人失去计算能力,算法只是提升了效率工具的价值。
技术本身没有桎梏,关键在于如何使用。大数据推荐算法是推动社会进步的重要力量,其便利远大于潜在风险,更不应被贴上"桎梏"的标签。谢谢。
谢谢主席,对方辩友始终回避一个核心问题:如果算法是桎梏,为何全球80%的互联网平台都在使用算法技术?事实上,算法的价值已被广泛验证,从医疗诊断到教育资源分配,从交通调度到环境保护,算法正在各个领域发挥不可替代的作用。
对方还认为算法会导致"认知固化",但我方已用研究证明,算法推荐能提升用户对多元议题的关注度。当用户接触不同观点后,其认知反而更具包容性,这与"固化"的指控完全相悖。
最后,对方强调算法的商业属性,却忽视了其在公共领域的应用价值。例如,国家医保局的智能审核系统通过算法拦截违规操作,让医保基金得到更合理使用,这正是算法服务公共利益的有力证明。
技术发展允许试错,但我们不能因个别问题否定整体价值。大数据推荐算法是时代必然产物,其便利与进步性已被广泛验证,不应被视为不可摆脱桎梏。谢谢。
(自由辩论结束)
谢谢主席,感谢对方辩友的精彩辩论。通过今天的讨论,我们已清晰看到:大数据推荐算法的本质是高效的信息匹配工具,其核心价值在于提升社会运行效率、促进资源公平分配、拓展个体认知边界。虽然存在算法偏见、信息茧房等问题,但这些都是技术发展中的阶段性问题,可通过制度完善、技术创新和用户素养提升加以解决。
将算法定性为"桎梏",本质上是对技术价值的否定。正如电力、互联网等技术一样,大数据推荐算法正推动社会向更高效、更公平、更包容的方向发展。我们应积极引导算法向善,而非因噎废食。
最后,我方再次强调:大数据推荐算法提供了便利,而非制造了桎梏。谢谢。
谢谢主席,对方辩友的观点充满矛盾。首先,对方既承认算法能提升效率,又否定其价值,这显然自相矛盾。其次,对方将个别问题夸大为普遍现象,忽视了算法在公共服务、文化传播等领域的积极作用。
事实上,算法的问题是发展中的问题,治理算法是为了更好地发挥其价值,而非否定其存在。正如我们治理汽车尾气,是为了让汽车更好地服务出行,而非毁掉汽车。
大数据推荐算法的便利是主流,其价值远大于潜在风险。我们应积极拥抱技术进步,而非将其视为发展的桎梏。谢谢。
以下为ai总结(感谢来自 刘圣韬 学长的精彩ai prompt!基座大模型为豆包。)
该环节围绕"大数据推荐算法是提供了便利vs制造了桎梏"展开多轮交锋,主要呈现以下论述脉络:
请问近视的同学可以了吗?不好意思,刚才卡了。好的,请正方开始。好的,请问对方辩友,您方是否认为大数据推荐算法是基于历史行为基础,所以说用户平常更喜欢看的一个内容是吧?我方认为大数据推荐算法是根据用户以往的一些历史数据进行推荐的。此外,您方说大数据推荐算法存在弊端,但是可以改变,请您给出方法论。哦,我刚才的时候已经告诉你了呀,用户可在小红书APP内进行设置个性化推荐,了解个性化推荐的运作原理,即可自主开关个性化推荐功能,也就是说大数据推荐算法是透明的,用户可自主选择的。好,第二点,您方三辩说用户关闭软件才是用户替平台关闭了软件,但是我想说这才是真正的选择性让步,才是您方所说的集体性失控,如果说平台替你关闭才是让你让步了这个选择权。当你在使用这个软件几个小时之后,如果平台仍旧给予你一个选项,这个就叫选择权的话,那么如果说我用这个软件,我只要时间够长,那么我选择权一直得到保证,但是我的身体健康实际上本质上没有任何改变啊,我只是沉迷在这个软件提供的便利当中,看似便利实则一直被影响,没有任何收获。而对方现在提到了有很多正向的例子,就是说它也会推送一些正能量的内容,请问您方有详细的占比数据吗?好,我方告诉你,截至2024年7月,快手日均短视频上传量超4000万,单日播放量同比增长12.4%,百万以上创作者数量增长20%,这种推荐算法与商业可持续性的融合,验证了技术能力与市场规律的统一性。嗯,不好意思,你说这个数据,只是说这些数据体现的便利在哪里,我有点疑问啊,就是它正向的地方在哪里?反而我方通过国务院信通网的数据显示,真正属于政府和国家公共服务使用的大数据算法平台不足1%,也就是说有90%以上的算法平台都在商业用户和个人用户手中,他们要满足的就是自己的商业目的,您方如何解决这个问题?好,针对这一点,这是你们一辩的论点,你们一辩的论点就很薄弱,比如说大数据是中性的,大部分算法是商业化的,那我请问首先第一,没有算法的话,我们也是在用商业平台,如果我们没有算法的话,这点我方在三辩中已经答出来了,即使没有算法,最后的归因也是人为的,那您方如何能保证人比算法这个工具更加公正呢?第二,我们在一辩中也解释过,政府也在用大数据算法,比如个人的医保信息、人口补偿、出生率等数据,政府也在使用,那我再问一点,你们刚刚说没有流量的内容可能会消失,这是自古以来的市场规律啊,反而算法加重了它被发现的难度,对,再去推送给喜欢它、了解它的人,这点你会又怎么解释呢?我方三辩说了,政府国家使用的占比不到1%,另外99%的都是由商业平台在使用,此外我方也给出了一定数据,超近69%的创作者以品牌合作为主要收入来源,也就是说,还是以商业为主要目的的。哦,那您关于符合国家使用的大数据算法部分,我方就收下了,您方到现在都没有论证这些地方如何形成桎梏,反而我方告诉你们很多桎梏的特点,请您论证一下它如何形成桎梏。好的,首先我方已经阐述了这个占比,关于你方所说的正能量内容占比不足1%,是在少数部分,我不知道你方如何收下的,我们后面也不再谈这个点,你方占比是比较少的。其次,当一个平台以商业为目的,用户停留在这些所谓喜欢的内容里面的时候,我们不妨进入阿里中台,当我喜欢听歌,搜索与音乐相关的视频时,这些博主里面出现了很多故意开直播卖货、传播虚假信息的内容,这一方面的内容,你该如何去避免?我在自由辩论中提出的这个问题,你方没有解决?好了,不管是1%还是百分之多少,我方今天讨论的核心属性从来不是在比较是利大于弊还是弊大于利,尽管政府只有1%的使用率,也包含着非盈利目的,它确实提供了便利,用户选择自己喜欢的内容,也是筛选的过程,提供便利吗?我们自己也是选自己喜欢的,但不用再用人去筛选,这样有些不公平,不是吗?你也说了,比如一个高三的学生喜欢玩游戏,算法满足了他的需求,但是对于这个学生来说是一种破坏,你该如何去解决呢?我想问您方,盈利一定是负面的东西吗?我方已经说了,向善算法与商业性、商业可持续性的融合,就是快手那个例子,那你方论证为什么盈利一定是负面的。我方已经阐述过,当平台以盈利为目的之后,它最终只是想把你停留在这个平台里面,那这个平台上面很多负面消息、虚假商品,比如你想购物满足自己的需求,这些负面商品也获得了一个传播通道,比如今天还阐述了在没有算法之前,这些坏的东西过去也存在,你一定接触得到,当算法出现之后,伴随着它也是这些负面信息传播的加速器,它可以借助为你着想的外衣去包庇自己真实的目的,去实现卖货、盈利的目的,而这对于用户来说就是莫大的损失,这就是对于用户的伤害,你方如何解决?最后一面提出这个问题。请您方论证,如果没有大数据推荐算法,我们为什么接触不到这些负面东西,请您方论证。我方现在谈论的是在拥有大数据推荐算法的条件下,请您不要往外带。此外,有54%全职创作者和60%的兼职创作者将确保自己的内容被发现列为首要挑战,这直接指向了算法推荐的不透明和不可控,也说明了它的商业原因。我刚才说了,你刚刚举了那么多的负面例子,其实归因的不是大数据推荐算法这个工具身上,是归因到了那个人身上。但是,你可以点击“不感兴趣”或者刷新,并且算法本身是脆弱的,就算您刚刚举出那个古风歌曲的例子,您可以自己主动搜索改变推荐路径,然后它是可以选择的,你可以随时关闭个性化推荐啊。您也说了,可以关闭去改变。那你要去关闭去改变,不就证明它给你带来不便,你需要去关闭去改变它吗?不是关闭给我带来不便,我才去选择关闭它,我可以选择关或者不关。当你面对有负面影响的时候,你再去选择要不要接受这个负面影响嘛。人把刀架在你脖子上,你选择要不要接受这个负面影响嘛,我觉得这个类比不恰当,然后关于前面负面的措施,对方不做回答,我们也就不再继续讨论。我方前面所给的例子,我觉得已经讲得很清楚了,当算法平台出现弊端的时候,你方如何解决?当一个算法误封了我的号的时候,我找不到人去承担责任,长此以往,当我们大家都陷入这种环境下,我也说了,同比增长24年143%的人都追求热点内容的时候,同学们都在讨论热点内容,一旦你脱离算法,你就脱离了主流,它会剥夺你的自由,自主性在哪里?对方,那您方就很搞笑了,因为您方无法达成今天的辩题,即“制造桎梏”的论证,因为你们提出的问题都是容易改变的,既然容易改变,那就达不成桎梏的论证。自由辩论结束。感谢双方同学的精彩发言,接下来有请反方四辩总结陈词,有请。谢谢主席,大家好,对方辩友提出了很多算法的好处,比如方便高效,我们都同意,但是请你们跳出便利这个视角来看事情的另一面。整场辩论下来,我方认为问题的核心在于大数据推荐算法正在为我们个人故事的编辑,现在成为我们个人故事的编辑,它决定了我们每天能看到什么,忽略什么,无形之中也编写我们对世界的认知剧本。算法依靠我们过去的行为编写我们未来的剧本,你喜欢看宠物视频,类似的声音就不断放大,世界原本是复杂的、多维的,充满了意外和挑战,算法给我们的是一个修剪过的平滑版本,也就是说,我们接触新角色、新情节的机会会被剥夺。您方无法解释算法带来的弊端是怎么去解决的。您方提到的宪法国家给的占比比较小,始终没有给我们算法可以解决弊端的方法论,我们的选择在算法推荐中也是有限的,我们看不到算法之外的东西。此外,我们是自己信息世界的主角,拥有绝对的选择权,你们面对的选项是由算法筛选排序过的,您方也始终没有给过我们信息获取如何克服这一观点的方法论。我们在一个算法设定好的菜单里面点菜,并不是在完整的菜市场里面买菜。从此以后,我们自主搜寻、独立判断的意愿和能力会不会退化呢?我们将习惯被推荐,也就意味着我们正在让渡一部分思考和探索的主权。好的,此外,虽然算法为我们过滤了一些信息,隐藏了世界的一些侧面,我们生活在一个自己无法准确知道的信息环境里面,这本身就是一种深刻的被动,深刻的桎梏。因此,我方说算法可能构成一种制度,指的是这种正在无形中的趋势控制,它不一定带来痛苦,反而常常带来喜悦和轻松,但正是这种喜悦和轻松,可能让我们处于一个被精心编排的窄化的故事里面,忘记了世界原本的壮阔和繁荣。技术应该帮助我们阅读更丰富的故事,而不是替我们合上那些看起来不相关的情节。我们应该警惕这种制度,不是为了抛弃技术,而是拿回属于我们作为自身故事第一作者的自觉权利。您方说离开被算法推荐,反而无法与这个时代接轨,我方今天讨论的就是在有算法这个时代下的问题。谢谢各位。好的,感谢反方同学的精彩发言。接下来有请正方四辩总结陈词,有请。我们先回答对方三辩刚才自由辩的问题,对方一直指责我们没有办法给出改变,但你方忽略的一个关键问题就是你方把人的自主性降到了最低。你方始终认为我们就和没有判断力的小孩一样,会被算法随意带偏、操控。但事实上平台本身就提供了可以调整改变的选项,算法本身也并非不可撼动,算法是脆弱的,而改变途径摆在面前时,不愿意做出改变的是用户自己。您方遇上的那类人,归根到底是您方从头到尾都在假设我们是一群没有自我意识、没办法主动做出改变的人,这是你方最大的逻辑偏差。然后就要说的是,对方说算法会导致认知窄化,但我们不妨反问,如果认知窄化算弊端,那认知边界的扩大就不算核心便利吗?在算法的时代,我们认知边界局限于身边的人和事,而如今算法能够增强我们的探索欲,接触跨领域的知识、多元的观点,让一个普通人轻松接触到原本遥不可及的领域,这种认知维度的扩展难道不是最珍贵的便利吗?最关键的是,对方辩友始终将信息筛选怪罪于算法,但事实是,信息筛选从来不是算法带来的,而是人本身的偏好所致,有人不愿意固守认知,自然会主动关注陌生内容,但对于渴望突破的人来说,算法恰恰是打破筛选的钥匙,它是透明的,点击“不感兴趣”又可以刷新推送,它也是脆弱的,主动搜索就可以改变其推荐路径,它更是可以选择的,我们可以随时关闭个性化推荐,回归纯粹的信息海量。这样一个可调整、可突破、可放弃的工具,怎么可能是桎梏?桎梏的本质是不可打破,而算法的核心是为我所用,随我调整。回到我方的核心论点,算法的便利首先体现在减少信息探索时间上,正如搜题时的推荐答案和点单时的匹配推荐,不让我们用太多时间达到最想要的目标。更重要的便利是算法实现了信息获取的平等与多元价值,普通人可以利用算法对抗不公,通过它获得维权资源,流量较少的小众创作者、小众兴趣群体也能够通过算法找到同好,让小众的声音被听见,小众的需求被满足,这在过去流量集中于头部的时代是根本无法实现的。对方辩友今天所有的疑问,本质上都是在将人的选择和技术的完善空间等同于桎梏,却忽略了桎梏的核心是各种束缚无法挣脱,而大数据推荐算法既让我们减少了时间成本,又实现了信息平等,更能扩展认知,关键是我们始终掌握着控制权,调整可以打破,可以放弃。这样一个能为我们解决实际问题、提升生活质量且完全可控的工具,怎么能够被称为桎梏呢?今天辩论的核心不是技术的完美与否,而是我们如何使用技术,对方一直将便利和桎梏对立,同样,我方也始终认为便利和桎梏永远取决于人,我们不能因为一个工具可能带来不利,就认为它不能够提供便利,我们不要从有利当中去找不利。今天大数据推荐算法是时代的产物,我们看到它带来的便利,也应看到其发展的必然性,对方没有给出可以彻底替代大数据推荐算法的工具,反而在放大其可能的弊端,这本身就是一种对时代发展的错误认知。好的,感谢双方同学。本场比赛的比赛环节到此结束,下面进行证据检验环节,有请评委提出需要检验的数据。
请问近视的同学可以了吗?不好意思,刚才卡了。好的,请正方开始。好的,请问对方辩友,您方是否认为大数据推荐算法是基于历史行为基础,所以说用户平常更喜欢看的一个内容是吧?我方认为大数据推荐算法是根据用户以往的一些历史数据进行推荐的。此外,您方说大数据推荐算法存在弊端,但是可以改变,请您给出方法论。哦,我刚才的时候已经告诉你了呀,用户可在小红书APP内进行设置个性化推荐,了解个性化推荐的运作原理,即可自主开关个性化推荐功能,也就是说大数据推荐算法是透明的,用户可自主选择的。好,第二点,您方三辩说用户关闭软件才是用户替平台关闭了软件,但是我想说这才是真正的选择性让步,才是您方所说的集体性失控,如果说平台替你关闭才是让你让步了这个选择权。当你在使用这个软件几个小时之后,如果平台仍旧给予你一个选项,这个就叫选择权的话,那么如果说我用这个软件,我只要时间够长,那么我选择权一直得到保证,但是我的身体健康实际上本质上没有任何改变啊,我只是沉迷在这个软件提供的便利当中,看似便利实则一直被影响,没有任何收获。而对方现在提到了有很多正向的例子,就是说它也会推送一些正能量的内容,请问您方有详细的占比数据吗?好,我方告诉你,截至2024年7月,快手日均短视频上传量超4000万,单日播放量同比增长12.4%,百万以上创作者数量增长20%,这种推荐算法与商业可持续性的融合,验证了技术能力与市场规律的统一性。嗯,不好意思,你说这个数据,只是说这些数据体现的便利在哪里,我有点疑问啊,就是它正向的地方在哪里?反而我方通过国务院信通网的数据显示,真正属于政府和国家公共服务使用的大数据算法平台不足1%,也就是说有90%以上的算法平台都在商业用户和个人用户手中,他们要满足的就是自己的商业目的,您方如何解决这个问题?好,针对这一点,这是你们一辩的论点,你们一辩的论点就很薄弱,比如说大数据是中性的,大部分算法是商业化的,那我请问首先第一,没有算法的话,我们也是在用商业平台,如果我们没有算法的话,这点我方在三辩中已经答出来了,即使没有算法,最后的归因也是人为的,那您方如何能保证人比算法这个工具更加公正呢?第二,我们在一辩中也解释过,政府也在用大数据算法,比如个人的医保信息、人口补偿、出生率等数据,政府也在使用,那我再问一点,你们刚刚说没有流量的内容可能会消失,这是自古以来的市场规律啊,反而算法加重了它被发现的难度,对,再去推送给喜欢它、了解它的人,这点你会又怎么解释呢?我方三辩说了,政府国家使用的占比不到1%,另外99%的都是由商业平台在使用,此外我方也给出了一定数据,超近69%的创作者以品牌合作为主要收入来源,也就是说,还是以商业为主要目的的。哦,那您关于符合国家使用的大数据算法部分,我方就收下了,您方到现在都没有论证这些地方如何形成桎梏,反而我方告诉你们很多桎梏的特点,请您论证一下它如何形成桎梏。好的,首先我方已经阐述了这个占比,关于你方所说的正能量内容占比不足1%,是在少数部分,我不知道你方如何收下的,我们后面也不再谈这个点,你方占比是比较少的。其次,当一个平台以商业为目的,用户停留在这些所谓喜欢的内容里面的时候,我们不妨进入阿里中台,当我喜欢听歌,搜索与音乐相关的视频时,这些博主里面出现了很多故意开直播卖货、传播虚假信息的内容,这一方面的内容,你该如何去避免?我在自由辩论中提出的这个问题,你方没有解决?好了,不管是1%还是百分之多少,我方今天讨论的核心属性从来不是在比较是利大于弊还是弊大于利,尽管政府只有1%的使用率,也包含着非盈利目的,它确实提供了便利,用户选择自己喜欢的内容,也是筛选的过程,提供便利吗?我们自己也是选自己喜欢的,但不用再用人去筛选,这样有些不公平,不是吗?你也说了,比如一个高三的学生喜欢玩游戏,算法满足了他的需求,但是对于这个学生来说是一种破坏,你该如何去解决呢?我想问您方,盈利一定是负面的东西吗?我方已经说了,向善算法与商业性、商业可持续性的融合,就是快手那个例子,那你方论证为什么盈利一定是负面的。我方已经阐述过,当平台以盈利为目的之后,它最终只是想把你停留在这个平台里面,那这个平台上面很多负面消息、虚假商品,比如你想购物满足自己的需求,这些负面商品也获得了一个传播通道,比如今天还阐述了在没有算法之前,这些坏的东西过去也存在,你一定接触得到,当算法出现之后,伴随着它也是这些负面信息传播的加速器,它可以借助为你着想的外衣去包庇自己真实的目的,去实现卖货、盈利的目的,而这对于用户来说就是莫大的损失,这就是对于用户的伤害,你方如何解决?最后一面提出这个问题。请您方论证,如果没有大数据推荐算法,我们为什么接触不到这些负面东西,请您方论证。我方现在谈论的是在拥有大数据推荐算法的条件下,请您不要往外带。此外,有54%全职创作者和60%的兼职创作者将确保自己的内容被发现列为首要挑战,这直接指向了算法推荐的不透明和不可控,也说明了它的商业原因。我刚才说了,你刚刚举了那么多的负面例子,其实归因的不是大数据推荐算法这个工具身上,是归因到了那个人身上。但是,你可以点击“不感兴趣”或者刷新,并且算法本身是脆弱的,就算您刚刚举出那个古风歌曲的例子,您可以自己主动搜索改变推荐路径,然后它是可以选择的,你可以随时关闭个性化推荐啊。您也说了,可以关闭去改变。那你要去关闭去改变,不就证明它给你带来不便,你需要去关闭去改变它吗?不是关闭给我带来不便,我才去选择关闭它,我可以选择关或者不关。当你面对有负面影响的时候,你再去选择要不要接受这个负面影响嘛。人把刀架在你脖子上,你选择要不要接受这个负面影响嘛,我觉得这个类比不恰当,然后关于前面负面的措施,对方不做回答,我们也就不再继续讨论。我方前面所给的例子,我觉得已经讲得很清楚了,当算法平台出现弊端的时候,你方如何解决?当一个算法误封了我的号的时候,我找不到人去承担责任,长此以往,当我们大家都陷入这种环境下,我也说了,同比增长24年143%的人都追求热点内容的时候,同学们都在讨论热点内容,一旦你脱离算法,你就脱离了主流,它会剥夺你的自由,自主性在哪里?对方,那您方就很搞笑了,因为您方无法达成今天的辩题,即“制造桎梏”的论证,因为你们提出的问题都是容易改变的,既然容易改变,那就达不成桎梏的论证。自由辩论结束。感谢双方同学的精彩发言,接下来有请反方四辩总结陈词,有请。谢谢主席,大家好,对方辩友提出了很多算法的好处,比如方便高效,我们都同意,但是请你们跳出便利这个视角来看事情的另一面。整场辩论下来,我方认为问题的核心在于大数据推荐算法正在为我们个人故事的编辑,现在成为我们个人故事的编辑,它决定了我们每天能看到什么,忽略什么,无形之中也编写我们对世界的认知剧本。算法依靠我们过去的行为编写我们未来的剧本,你喜欢看宠物视频,类似的声音就不断放大,世界原本是复杂的、多维的,充满了意外和挑战,算法给我们的是一个修剪过的平滑版本,也就是说,我们接触新角色、新情节的机会会被剥夺。您方无法解释算法带来的弊端是怎么去解决的。您方提到的宪法国家给的占比比较小,始终没有给我们算法可以解决弊端的方法论,我们的选择在算法推荐中也是有限的,我们看不到算法之外的东西。此外,我们是自己信息世界的主角,拥有绝对的选择权,你们面对的选项是由算法筛选排序过的,您方也始终没有给过我们信息获取如何克服这一观点的方法论。我们在一个算法设定好的菜单里面点菜,并不是在完整的菜市场里面买菜。从此以后,我们自主搜寻、独立判断的意愿和能力会不会退化呢?我们将习惯被推荐,也就意味着我们正在让渡一部分思考和探索的主权。好的,此外,虽然算法为我们过滤了一些信息,隐藏了世界的一些侧面,我们生活在一个自己无法准确知道的信息环境里面,这本身就是一种深刻的被动,深刻的桎梏。因此,我方说算法可能构成一种制度,指的是这种正在无形中的趋势控制,它不一定带来痛苦,反而常常带来喜悦和轻松,但正是这种喜悦和轻松,可能让我们处于一个被精心编排的窄化的故事里面,忘记了世界原本的壮阔和繁荣。技术应该帮助我们阅读更丰富的故事,而不是替我们合上那些看起来不相关的情节。我们应该警惕这种制度,不是为了抛弃技术,而是拿回属于我们作为自身故事第一作者的自觉权利。您方说离开被算法推荐,反而无法与这个时代接轨,我方今天讨论的就是在有算法这个时代下的问题。谢谢各位。好的,感谢反方同学的精彩发言。接下来有请正方四辩总结陈词,有请。我们先回答对方三辩刚才自由辩的问题,对方一直指责我们没有办法给出改变,但你方忽略的一个关键问题就是你方把人的自主性降到了最低。你方始终认为我们就和没有判断力的小孩一样,会被算法随意带偏、操控。但事实上平台本身就提供了可以调整改变的选项,算法本身也并非不可撼动,算法是脆弱的,而改变途径摆在面前时,不愿意做出改变的是用户自己。您方遇上的那类人,归根到底是您方从头到尾都在假设我们是一群没有自我意识、没办法主动做出改变的人,这是你方最大的逻辑偏差。然后就要说的是,对方说算法会导致认知窄化,但我们不妨反问,如果认知窄化算弊端,那认知边界的扩大就不算核心便利吗?在算法的时代,我们认知边界局限于身边的人和事,而如今算法能够增强我们的探索欲,接触跨领域的知识、多元的观点,让一个普通人轻松接触到原本遥不可及的领域,这种认知维度的扩展难道不是最珍贵的便利吗?最关键的是,对方辩友始终将信息筛选怪罪于算法,但事实是,信息筛选从来不是算法带来的,而是人本身的偏好所致,有人不愿意固守认知,自然会主动关注陌生内容,但对于渴望突破的人来说,算法恰恰是打破筛选的钥匙,它是透明的,点击“不感兴趣”又可以刷新推送,它也是脆弱的,主动搜索就可以改变其推荐路径,它更是可以选择的,我们可以随时关闭个性化推荐,回归纯粹的信息海量。这样一个可调整、可突破、可放弃的工具,怎么可能是桎梏?桎梏的本质是不可打破,而算法的核心是为我所用,随我调整。回到我方的核心论点,算法的便利首先体现在减少信息探索时间上,正如搜题时的推荐答案和点单时的匹配推荐,不让我们用太多时间达到最想要的目标。更重要的便利是算法实现了信息获取的平等与多元价值,普通人可以利用算法对抗不公,通过它获得维权资源,流量较少的小众创作者、小众兴趣群体也能够通过算法找到同好,让小众的声音被听见,小众的需求被满足,这在过去流量集中于头部的时代是根本无法实现的。对方辩友今天所有的疑问,本质上都是在将人的选择和技术的完善空间等同于桎梏,却忽略了桎梏的核心是各种束缚无法挣脱,而大数据推荐算法既让我们减少了时间成本,又实现了信息平等,更能扩展认知,关键是我们始终掌握着控制权,调整可以打破,可以放弃。这样一个能为我们解决实际问题、提升生活质量且完全可控的工具,怎么能够被称为桎梏呢?今天辩论的核心不是技术的完美与否,而是我们如何使用技术,对方一直将便利和桎梏对立,同样,我方也始终认为便利和桎梏永远取决于人,我们不能因为一个工具可能带来不利,就认为它不能够提供便利,我们不要从有利当中去找不利。今天大数据推荐算法是时代的产物,我们看到它带来的便利,也应看到其发展的必然性,对方没有给出可以彻底替代大数据推荐算法的工具,反而在放大其可能的弊端,这本身就是一种对时代发展的错误认知。好的,感谢双方同学。本场比赛的比赛环节到此结束,下面进行证据检验环节,有请评委提出需要检验的数据。
以下为ai总结(感谢来自 刘圣韬 学长的精彩ai prompt!基座大模型为豆包。)