辩题为：大学应当引导鼓励使用 GPT 完成学术作业 vs 大学应当引导禁止使用 GPT 完成学术作业

　　环节为：正方一辩 · 开篇陈词

　　感谢主席问候在场各位。当今的语言模型是指基于深度学习的自然语言处理模型，目前这类模型对于一些前沿问题仍不能给出准确答案。而布置学术作业的目的在于帮助学生锻炼创新创造与深入思考能力。那么大学应当鼓励引导还是绝对禁止使用这类语言模型呢？关键在于何种倡导利大于弊，更能促进学生发展。

　　我方认为，大学应当引导、鼓励学生使用语言模型完成学术作业，从以下两方面论述： 　　第一，语言模型具有高效性。在大家学习中的检索实践中，同时锻炼了学生的创新与深入思考能力，符合学术作业初衷，应当被鼓励使用。其数据来源十分广泛，训练过程使用了 45TB 级的数据，内容涵盖多语言数据、对话交互数据、专业领域数据等方面。对于海量数据的处理，语言模型展现出了较高的效率。在处理 1 万个单词的数据集时，平均处理速度达到了每秒 1000 个单词。近年来，高校作业正呈现出向需要深度思考的方向发展的新样态。广泛搜索归纳成为作业的基础，语言模型能够辅助学生高效完成这一部分。而对于学术作业中需要深入思考的核心问题，人际交互的过程本身也推动着学生思考。实验证明，使用语言模型进行深入学习的学生，平均每节课提出的问题数量与问题中涉及深层理解和批判性思维的比例均为传统模式的 2 倍。

　　第二，通过对语言模型的学习设定与学术作业提高要求两方面进行规范引导，我们能够在利用其效率优势的同时，保证学术作业使学生的能力得到发展。首先，高校可以提供学术版语言模型，并通过学校网络严格管控。在原版语言模型的基础上，禁止呈现出错误的提问方式，不允许在开放性问题上直接给出答案，同时在检索结果中，需要在侧边栏中标注文献出处，以便学生直接了解信息来源。其次，在作业提交时，可以规定作业中使用语言模型辅助的部分，要求学生阐述使用语言模型的过程，以此判断学生是否参与了深入思考。例如，学校的英语课或历史课允许学生使用 AI 工具完成学术作业，并要求学生说明工具使用过程，以判断学生是否进行了深入思考。上述两种引导途径相辅相成，是规范化引导学生更好利用语言模型的方法。通过合理引导规范语言模型和海量且高效的检索归纳，能够更好地促进学生思维培养，具有显著优越性。

　　因此，我方坚定地认为大学应当鼓励引导学生使用语言模型完成学术作业。感谢正方一辩的开篇陈词。

　　反方四辩：张先生你好，做一道高数题，算不算作业？ 　　正方一辩：算。 　　反方四辩：所以我们能否达成一个共识，学术作业是一个很广的概念，其中有一部分基础问题，如做高数题，也有一部分如您方所说的前沿问题。理工科专业学的基本上都是高数、电路理论等有标准答案的基础问题。那么在您方看来，GPT 在这方面问题上对于他们的益处到底是什么？我刚刚回答您方，学术作业包含了创新创造的深度思考。可我要打断一下，今天高数答案是有一个标准的，创新在哪里？我方没有看到。而且，我问过理工科的同学，他们在整个本科阶段学习到的有争议的问题其实都少之又少。所以为什么这种金字塔尖的一小部分在您方看来会是学术作业的主要目的所在，因为这只是很少很少一部分人能够触及到的。鼓励？我还是不能理解。在数量上来说，基础问题远大于您方所说的前沿问题。所以我想问，今天我写一个学术专业课作业和我进课题组去搞大创赛有什么区别？专业课的学术作业也可以通过学生自身努力完成。所以我们发现，学术作业作为课程的作业，其主要目的是让学生去掌握专业知识，去学习。

　　感谢反方四辩和正方一辩，接下来有请反方一辩进行开篇陈述。

　　感谢主席，问候在场各位。

　　GPT 类语言模型是指基于深度学习的自然语言处理模型，在其他定义上，我们和对方达成了共识。但对于学术作业的定义问题，对方认为学术作业包含基础理科问题，并非只有研究高深创新的内容才算作学术作业。然而，理科问题往往具有唯一解，对方提出要在理科基础问题上做到创新，这有待对方后续举证。

　　对方辩友认为，大学的学术作业主要目的是激发创新思维。但需明确的是，大学并非只有顶尖高校，大学生也并非都是能力出众的天才。今天的讨论应基于更广泛的大学和大学生样态。我方论证如下： 　　第一，鼓励引导 GPT 的语言模型会导致学生产生依赖，进而丧失自学能力、思考能力以及自主思考的意愿，与大学里学术作业的目标背道而驰。学术作业的目的不在于苛求所有大学生都进行创新，而在于培养大学生的自主学习能力。例如，像华政等知名法律院校，授课内容以法考内容为基础，并非对方所说的前沿理论问题，由此布置的作业更多是为了锻炼学生对知识的汲取和自我吸收能力。中国科学院网站数据研究显示，有 83.6%的大学生表示自己在看到 GPT 的答案后，更不愿意自己动脑思考新的回答。因此，若鼓励引导 GPT 的使用，学生将无法在完成学术作业的过程中培养自主学习能力，甚至会丧失创新欲望。这一点我方将在申论中展开。进一步说，长期使用 GPT 会使我们的思考能力不断下降。根据中国青年报的研究，人类长时间使用微信进行短平快的交流，甚至直接使用表情包代替语言后，用户的语言能力和表达能力会产生一定程度的下降，长篇且有逻辑性的表达变得越来越困难。同理，当我们习惯于用简单的问题获取答案时，我们自己搭建逻辑框架、分析问题的能力将会不断下降。 　　第二，GPT 的语言模型本身存在极大问题。首先，GPT 提供的回答中存在许多错误。相比于百度上明显缺乏论证甚至荒谬的观点，GPT 产生的错误更具隐蔽性。由此带来两个结果：一是大学生被 GPT 蒙骗，接受错误信息；二是耗费更多时间和精力去复查 GPT 生成内容的真实性。总结为非蠢即慢。其次，GPT 能够用自己的语言整合资料，从而生成语句通顺的文字，为学术不诚信行为提供了更大便利。

　　综上，我方坚定认为应当完全禁止 GPT 在学术作业方面的使用。感谢！

　　接下来由正方四辩质询反方一辩。我想问您一个问题，您方所认为的使用 GPT 会产生依赖性是基于什么呢？我方有依据、有数据跟您讲了，当大量使用之后，自己就不愿意思考新的回答，这难道不是依赖吗？

　　那就像我方所言，如果我们去创建一个 PPT，它可以阻止出现重复问题，这难道不会影响我们的后续思考吗？很简单，我先提出这几个问题，从几个方面回答，然后依次询问这几个方面的论证过程，这样就可以避免抄袭，也不是一次生成的，很好判断。

　　那我再问您一个问题，如果 GPT 存在错误，去判断这个错误是不是一种思考呢？但这同样会耗费我们大量的精力，而且还不一定能判断出到底有没有问题。那难道用百度、用知网这些东西，就不需要进行这种思考吗？

　　我方已经论述过了，像百度那种，没有明显的论证，而且论点可能很荒谬，一眼就能看出来。但是 GPT 伪造案例、伪造数据非常真实，难以察觉。那么您方认为现在 GPT 有这种伪造的数据，所以我们就只看到主要问题，而忽略了它现在还有很多能提高效率的正确的东西，是吗？

　　我方认为，因为这样的数据很隐蔽，而且往往出现在关键的地方，所以一旦运用，一旦产生错误，危害很大。很关键的数据，可能会直接使用 GPT 给出的结果。美国有一个案例，就是因为直接使用了 GPT 给的数据，导致亏损了 1200 万。我们探讨到一个共性，除非像我们说的，有很多人都会出现这个问题，它才能变成一个普遍的问题。还有就是您方认为这个东西就是好，学到这些就是。谢谢。

　　正方二辩：请问一下，如果是一种基础性的，比如如刚刚所说的理科性问题，答案只有一个，但方法是多样的。我不太理解，比如说我昨天要写代码了，问 GPT，它直接给我生成了一整段，我没看到这对我能力培养的作用在哪里，您方给我解释一下。 　　反方二辩：那是因为你没有注意问啊，你可以再问它还有没有其他探索代码的方式呢？以及这种数字代码的方式应怎样去构建它呢？这是不是就是一种即便对于理科基础性问题，它所能实现的创新点所在？其次，您方讨论的学术作业分为基础型和前沿型的，您方主要针对基础型进行攻击，那对于前沿型，您方怎么讨论？我们两方都聊过了，作业帮大家都用过吧，看着答案去思考，会觉得很顺，也都能理解，但是下一次自己做的时候还是理解不了，而且我方不觉得方法的创新是您方所说的前沿问题的创新。所以基础问题这一部分我方先收下了。那么在前沿问题上，像各方辩友提到的有争议的问题，学界都会有很多种学说，大学对我们的要求难道是要完全开创一个新的学说吗？肯定不是。所以在整理前面学科的基础上进行学习是非常重要的，而 GPT 就能够帮助我们来进行这样的任务。而且您方还是逃避了我方的问题，我刚刚说了，在基础性的问题上，一个答案也有多种解题思路，所以它也是存在创新点的，您方没有办法论证基础性问题，那这个解题思路的多样性就由我方收下了。为什么说这是您方所说的学界前沿的创新，我方没有看到。所以我们达成一个共识，对于大学生前沿问题的作业，要求并没有那么高，我们也做不到，老师其实只是想让我们去了解前沿有哪些学说，让我们做出基本的判断，其目的主要在于让我们去了解专业知识。接下来，您方说 GPT 检索效率高，论证是数据量大，那万一有很多错误的信息，我去审查这一点，怎么保证它的效率呢？我方有数据表明，有 98%的学生知道 GPT 中给出的答案可能存在谬误，所以他们是有怀疑的，而这种怀疑会产生思辨能力，这与您方论中的点是相悖的。而且您方还是逃避了我刚刚的问题，我方是直接攻击您方关于基础性问题的，基础性的问题，它能够给出多样性的解答，也是有创新之处的。对方辩友，基础性的问题，比如说今天法律是怎么规定的，它就是这样的，无论找多少种方法去论证，都是已有的东西，并不是创新。所以审查正确性的问题，我方并不是说大家都不审查了，直接用错的，而是说先去审查，发现错误会花费更多的时间，所以效率并没有像您方所说的提高。查错误需要花费更多的时间，但是百度上会不会有错误？难道我们就因此禁止了搜索引擎的使用吗？ 　　接下来有请正方二辩进行申论，时间为 2 分钟。

　　我们一个一个点来。第一个点，比方说技术性的问题，它无法处理，但是我方告诉您，我们可以通过出相似的题型，提供多种模型来解决，提供多种解题思路来解决，这样也能达到您方所说的理科的基础性问题的创新。所以这一点，您方逃避了。您方刚刚扯回文科的一个常识性问题，提及法律是如何规定的，这确实没错。但是作为一个辅助工具，它是否能够帮我们收集法律资料，是否能够达到更高效的效果，相对于我们普通正常的搜索情况来说，所以，正方我方能够得证，它具有高效性，哪怕在文科的基础性问题上也是如此。

　　好了，关于一方讨论的基础性问题就到这里。那关于前沿性问题，您方又怎么解答呢？前沿性问题是不是也需要基础性的工作，而这些基础性的工作，通过举例能够给予很大的帮助，以便能够将工作的重心投入到基础性、前沿性问题的研究之中。

　　然后您刚刚描述了一个叫做大学生的样态，有好有坏，但是您方只讨论到了在一些比较差的大学中，他们可能因为某些因素的存在，导致自己分析问题和解决问题能力的下降，但是特别好的部分您方又没有解答。所以，其实您方今天所说的全面禁止也不是真正的全面禁止，您方只是说在一些学校全面禁止，或者是对一部分学生全面禁止，您方并没有完成您方的论证义务。

　　好，第三点，我方还有数据告诉您，有 98%的人会怀疑，会知道 GPT 的问题，认为其答案存在不合理的部分。所以，我们可以看到，一大部分人都有自己思考分析问题的能力，不像您方所描绘的那样，他们不会因为 GPT 的存在就不再思考了，他们也不会因此而迷信 GPT，忽略其中的问题。但是我觉得 GPT 就像一个跟您一起讨论问题的同学，这个同学可能给出错误的答案，也可能直接给您答案，而不告诉您思考的过程，但是您方认为跟同学之间的讨论，哪怕存在错误，哪怕被忽略，就是没有意义的。

　　大学应当引导禁止使用 GPT 完成学术作业。首先，关于创新，多种解题思路并不等同于创新。以一道数学题为例，运用已有的公式去解题，并非开创了新的猜想，这只是解决基础问题。而我们刚才也达成共识，TPPT 能胜任基础问题。在学术作业大多为基础问题的情况下，PPT 虽能解决大部分问题，但这对学生能力素养的提升以及专业知识掌握的检验又体现在何处呢？这是第一点。

　　其次，对方辩友强调 90%的大学生对 GPT 产生的东西有质疑，而关键是对方未比较审查效率的高低。就如高考数学，做完题后检查，受思维惯性影响，很难查出错误。若要如对方所说查得很细，那其效率与自己检索的效率又如何比较呢？我方自己去搜索时，会找最权威的数据库，查看文章的作者、期刊、背景资料，以保证所查内容的正确性和权威性，同时避免审查效率出现问题。

　　最后，对方提到大学会推出 GPT 高等教育版，但 GPT 账号最低每月 20 个，一年下来需 1700 元。学校人数众多，使用量巨大，高校是否愿意投入如此大的成本，对方并未论证，其可行性存疑。谢谢。