感谢三位评委，下面我将介绍今天的辩题以及双方选手的所持观点。正方代表队是外国语学院二队，他们认为当前生成式人工智能风险防范更应依靠规则型治理。正方一辩、正方二辩、正方三辩代表外国语学院二队。

　　反方同学是来自电子信息学院的。

　　辩题为：当前生成式人工智能风险防范更应依靠规则型治理 vs 当前生成式人工智能风险防范更应依靠技术型治理

　　环节为：正方一辩 · 开篇陈词

　　尊敬的主席，问候在场各位。生成式的人工智能是一种利用人工智能技术来生成新数据或新内容的方法。风险是遭受损失、伤害、不利或毁灭的可能性。人工智能治理技术与技术治理的关系、风险及应对核心在人工智能治理原则中分别指出，技术性治理是指利用技术手段来解决生成式人工智能带来的技术挑战和问题。这种治理方式通常由技术公司、研究机构等机构负责。规则型治理主要侧重于制定和实施法律法规、政策标准和伦理指导原则等规范性文件，以规范生成式人工智能的发展和应用。这种治理方式通常由政府、行业协会、专业组织等机构负责。

　　基于此，我方认为规则型治理能够更好地维护社会秩序，所以应依靠规则型治理来防范生成式人工智能风险。

　　首先，规则型治理在明确性和稳定性方面优于技术性治理，能够更好地维护社会秩序。法律法规的制定和实施为人工智能的发展提供了明确的行为准则。例如，欧盟的《通用数据保护条例》为处理个人数据制定了清晰的规则，有助于企业避免违规风险。而技术性治理依赖于不断更新的技术标准，这些标准往往缺乏法律效力，导致决策上的模糊性。美国明确提出，政府是人工智能发展过程中安全和公平的重要监管人。据 PWC 的一项调查显示，70%的企业表示在 AI 能力和合规方面存在挑战。此外，法律法规一旦确立，具有较强的稳定性，为企业提供了长期的 AI 治理环境。例如，美国的《健康保险携带和责任法案》自 1996 年通过以来，一直是医疗数据保护的重要法律。而技术性治理则可能因为技术的快速更迭而频繁变动，导致企业难以适应。IBM 调研显示，2/3 企业预计随着技术革新，未来 5 年内员工队伍将受到极大颠覆，83%的企业由于每年推出新的技术而对员工队伍进行再培训。

　　其次，规则型治理在道德和社会责任方面优于技术性治理，能够更好地维护社会秩序。通过法律手段，规则型治理确保人工智能的发展符合社会伦理和道德标准。例如，联合国的《关于人工智能伦理的指导原则》强调了人工智能应尊重人权和基本自由，规则型治理将这些原则转换为具体要求。而技术型治理虽然可以开发出道德决策算法，但这些算法的道德标准往往是开发者主观设计的，存在潜在的偏见。据 MIT Knowledge 报道，许多 AI 系统的道德决策仍然存在着争议和不确定性。此外，规则型治理通过法律责任追究机制提高了企业的社会责任感。例如，德国的《自动驾驶伦理准则》要求企业在自动驾驶汽车的决策过程中考虑行人的安全。

　　综上所述，我方坚定认为当前生成式人工智能风险防范更应依靠规则型治理，谢谢。

　　反方四辩：对方辩友你好，我想请问你第一个问题。生成式 AI 作为一项新兴技术，其在发展方面是否很快？ 　　正方一辩：是的。 　　反方四辩：那既然如此，法律法规是否也需要做出调整？ 　　正方一辩：是的。 　　反方四辩：那既然如此，如果法律法规没有得到及时的调整，而让一些不法分子钻了空子，这个时候造成社会影响，您方如何解决舆论方面的问题？规则不止有法律法规，还有政策，政策是否可以变换？那如果没有相关方面可以约束的政策造成影响怎么办？ 　　正方一辩：不好意思，请您再提问一下。 　　反方四辩：我是说如果在政策及法律方面，因为这是一项新兴技术，就意味着我们在有些方面的法规是不适用的，所以说这个时候没有相关可以约束他们的政策。政策会及时跟上，政策的修订需不需要一定的时间？ 　　正方一辩：需要，但是很快。 　　反方四辩：好，第二个问题就是，学校有法规，是否还存在违规的人？ 　　正方一辩：在啊。 　　反方四辩：那法律存在是否还有犯法的人？ 　　正方一辩：也有，但是法律不是在，法律在不停的完善。 　　反方四辩：他是否在完善的过程中，还是不断有人在犯法，所以说法律其实无法完全阻止人想犯法是吧？ 　　正方一辩：这是个人的价值取向问题，所以说法律还是无法阻止想犯法，他只是起到一个警示的作用，那么我们在制约方面其实还是需要技术来阻止是吧？ 　　正方一辩：政策法律、规则，包含道德伦理，这些都能阻止，我觉得是不能解决的。 　　反方四辩：最后我想说的是，当前各国法律不同，您方如何解决 AI 在不同国家的问题？

　　感谢主席，问候在场各位。今天我方的观点是，当前生成式人工智能风险防范更应依靠技术型治理。首先明确概念，生成式人工智能是人工智能的一个分支，是基于算法、规则、模型，生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术。防范是指对可能出现的不良结果有所防备。规则性治理主要是借助于法律规则、伦理与道德规则来治理的一种治理方式，技术型治理主要是借助于架构、算法、代码、系统等信息技术和数字技术进行监测和预警来治理风险的一种治理方式。我方给出判准，面对 AI 飞速发展带来的诸多风险，哪种手段更应被发展以适应并解决诸多问题？基于此，我方论证如下： 　　第一，技术型治理在人为限制因素上可以实现更加自动化的监控和管理。规则性治理在实行过程中，过度依赖人力来判断及惩罚造成风险的群体，执法主体的办法也增加了公民基本权利遭到非法侵害的风险。技术型治理在实行过程中则依靠人力和技术相结合的手段，且以技术为主。通过技术手段可以对生成式人工智能的行为进行自动检测，并判断生成式人工智能是否生成了有害、违法或不适当的内容，如仇恨言论、虚假信息等。对于不当的内容，系统可以将内容提交给人工审核团队进行进一步审查，而不是直接生成和发布。这一操作可以有效结合技术和人的判断力，确保对高风险内容的更严格控制，既能更有力地监管，也能减少一定的人工审核所消耗的人力资源。 　　第二，技术型治理具有更强的灵活性，更能在风险迭代的过程中与时俱进。生成式人工智能会随着经济、社会、科学技术的不断进步而迭代发展，生成式人工智能这一种新兴网络技术也会随着技术的更新而快速产生新的风险。规则性治理主要借助的法律条文在新的风险出现后，为出台针对性风险的法律条文，需要对该风险及其后果多方考量，层层审核，以出台针对性更强的法律条文，其实行周期较长，且仅仅依靠规则难以快速反应，面对层出不穷的风险，会因技术水平的落后而遭到降维打击。技术性治理在面对新风险时，可以采用敏捷开发方法，快速迭代和测试。新的技术型治理政策，可以大幅提升应对新风险的效率，更及时地应对新的风险。 　　第三，技术性治理被突破后，对整个社会的影响更小，代价更低。当法律法规或行业规范被频繁突破时，公众对这些规则的信任会大幅下降。这种信任缺失不仅影响政府和监管机构的权威，还可能削弱整个社会的凝聚力。技术被突破的影响往往是局部的，通常只影响特定的系统或用户群体。而规则被突破的影响可能是广泛性的，涉及整个社会或行业。技术漏洞或缺陷一旦被发现，可以通过更新代码补丁的方式迅速修复。相比于法律和规章制度的修改，技术修复的速度通常更快，效果更直接，且即使某个漏洞对内容产生影响，在其正常运行后再恢复具有可逆性。 　　综上所述，我方认为当前生成式人工智能风险防范更应依靠技术型治理。

　　好，对方一辩，您认为技术型治理具有更强的灵活性，是因为性质因素少，所以是灵活的，对吗？我认为这种灵活性具有更强的不确定性。为什么灵活就一定能够说明它更有效呢？遇到的问题不同，人有不同的标准，这是否会导致问题难以解决，风险更加难以防范呢？如果具有更强的灵活性，那么面对层出不穷的风险，不同的人面对这个问题会有不同的标准，所以会更加难以解决。而我方的规则型治理具有稳定性，对于统一问题，有更加稳定的方法来进行解决，所以能更好地解决问题。我们认为过度依赖技术型治理，过度关注技术因素，存在忽略道德伦理的倾向，从而导致存在滥用数据、虚假数据的问题，您方如何解决？

　　首先我想跟您明确，无论是规则型治理还是技术型治理，我们都应该以最基本的法律为基础，例如宪法。然后，我认为技术型治理具有更强的灵活性，是因为风险是不断迭代的。如果按照您的思维方式，认为在风险出现后，不去更新规则，保持稳定的规则，那这样是完全不能够解决风险的。我们应该积极应对各种风险，哪怕效益稍微低一点，但我们也及时做出了调整，政策也是可以灵活调动的。而您方说的过于强调灵活性，从而导致防范风险更加有效，您方没有数据合理的有效证明。其次，关于过度关注技术性因素，存在忽略道德伦理倾向而产生的滥用数据、虚假数据的问题如何解决，您方也没有进行说明。而我方的规则型治理，道德伦理优于技术性治理，能更少产生风险，有效降低风险的来源。

　　当前生成式人工智能风险防范更应依靠规则型治理。我们坚定地认为，高风险来源之一是数据的不正当收集和过度获取信息。2023 年数据泄露形势严峻，全年监测到超过 19500 起数据泄露事件，其中 93.68%涉及公民个人信息泄露。造成公民信息泄露的主要原因在于：一方面，生成式人工智能算法需要海量数据进行培训优化，为追求企业利益，不少企业过度采集使用个人信息；另一方面，这些企业在数据管理和技术方面存在诸多漏洞，内部人员违规操作，系统漏洞被人入侵等。

　　而我方想要强调的是规则型治理。在明确保证明文条例的情况下，以高执行力、高公信力来降低此类违规数据来源，进而达到降低风险的目的。而且，由于技术存在漏洞，技术门槛降低，技术不断被滥用、被恶意使用。例如，有人利用生成式工具 AI 等制造了一则声称杭州市市政府将取消机动车尾号限行政策的虚假新闻。该消息在极短时间内通过社交媒体和新闻聚合应用迅速传播，误导了大量公众，甚至引发了一定程度的社会恐慌和混乱。

　　所以，我方认为明文规定可以规避此类风险，并非否认技术，而是在政策的引导下，合理使用技术，降低技术被滥用的风险。谢谢大家。

　　首先，我们需明确双方刚才达成的共识，即 AI 发展迅速，法律法规需不断调整。同时，对方也认可我方所说的政策修订需要时间。在修订政策的过程中，会存在时间差，因为政策和法律法规是较为重要的，若未经深层考虑就进行不适当的修订，会引发重大社会问题。所以，对方政策修订所需的时间必定会比我方技术改进所需的时间更长。并且，对方提到存在违法犯罪的情况，即便有政策和规则，法律法规也只是起到紧迫作用，无法改变犯罪分子的犯罪意图。

　　其次，对方谈到的数据不正当和漏洞问题，这是 AI 本身存在的问题，对方却强行将其归结到我方技术上，我方认为这一质疑不合理。

　　再者，在事情发生前，我方的技术手段可凭借自身优势，预先发现潜在问题并加以解决。而政策防控需在事情发生后及时修订政策，经过合理斟酌后出台，以此限制甚至已经发生的反面情况。所以，我方认为在效率性上优于对方观点。

　　最后，我方认为政策和技术都存在被突破的风险，而政策被突破会造成极大危害，导致社会动荡和政府公信力下降。相对而言，我方的技术具有更好的稳定性，即便技术被突破，我们也会不断进行优化发展。谢谢。

　　好，接下来是双方二辩对辩，时间各为 1 分 30 秒，双方交替轮流发言，辩手无权终止对方未完成言论。一方发言完毕后，另一方继续发言，直至剩余时间用完为止，由正方先开始。

　　正方：您方已明确说明了您是有高灵活性，但灵活性和有效性是两回事，您方如何论证灵活了就一定有效了？而调整政策和法规的时间可能更长，但它一定是更有效的。AI 本身存在问题，如果请您回答如何论证灵活与有效？我方认为，技术层面解决问题，会从更适应这件事情的根源解决问题。相反，您方的政策验证是否有效是需要时间的，所以我还是没有认为您方对于我方的这个时效性做出了有效的答复。

　　反方：那你说技术的突破难道也不需要时间吗？技术的验证，因为我们写出来的技术是通过代码，可以通过立刻运算的结果来明白这件事情的结果是否有效。我们可以通过补丁和一些更科学的安全更新来修补，而法律的作用效果是作用于人，人在这个社会情况下，需要更多的时间去验证其是否有效。写代码难道就不需要时间吗？那您方政策的制定就不需要时间吗？所以我们双方都需要时间。在刚才的二辩争论过程中，我方已经明确解释了，我方的技术需求，您方的政策制定需要更多的斟酌考虑，所以所需时间更长，而我方所需要写的代码只是通过不断的安全补丁和一些技术手段来进行修补，所以我认为我方会更快一些。但是您方还是没有证明，灵活性是否等于有效性？那您方又如何做？您方认为技术可以减少人力资源，那您方在开发技术的时候，难道就不需要人力资源了吗？我方的灵活性和我方的技术是相通的，我们灵活是去解决信息，而不是您方所产生联系的那个规则，灵活性和有效性不能强连到一起。我想问您方，如果规则有效的话，为什么规则还需要不断的修订？那您方的技术就一定都有用吗？而且您方也没有回答我，您方开发技术时，就必须要大量人力资源吗？我们可以根据问题看出这是我们的灵活性，而您方需要时间去验证。

　　正方：再说对方，对方已经开始可能性的辩论了，难道我后面记数据一定是没有用的吗？我方的观点还是坚定的，认为我方因为法律的明确性和政策的加持，可以更有效地治理这些问题。并且您方也论证了，灵活的目的就是为了更有效，而您方无法面对这一点。

　　正方三辩：一辩，我想请问目前生成式人工智能的问题，我认为主要是算法偏见。算法偏见难道不需要用技术来解决吗？那么这里有一个实例，AI 工具创作公司与 AI 工具的使用者对 AI 作品的著作权，您方如何用技术解决这个问题？

　　反方一辩：首先我回答一下您上一个问题，风险主要有安全风险，会造成信息泄露，还有算法偏见，例如生产阶段的风险。对于您第二个问题，我方没有说侵权和隐私问题。我认为通过技术可以建立更强的机制来解决著作权的归属问题。而我们的法律法规在北京互联网法院判决中，已经解决了目前这样一个社会问题。您方呢？对如今的问题的解决并没有达成。

　　正方三辩：二辩，技术被突破是只涉及到局部吗？技术没突破，可以是整体，也可以是局部。那问题难道只针对局部吗？那我们可以说整体技术被突破的时候，我们可以进行一个简短的跟踪总结，这就像是技术的奠基石一样，就像是我们的工业革命。同样，你们的技术是不需要对整体进行一个改变的，这个技术是我方独有的，你不能打断我。

　　正方三辩：其次我想请问对方，自变灵活就等于有效吗？首先我方并不说灵活即有效，而是因…… （此处内容似乎不完整）

　　反方三辩盘问正方二辩： 　　我方要比的是谁会造成更高风险。您方问我方二辩说需要人力资源吗？我方认为，我们比的是更，而我方有更加自动化的技术，可以尽可能少地依赖人力资源。我想问您，政策出台需要时间，那政策出来之前造成的危害怎么办？政策出来需要一个很大的周期，您方如何论证在这个政策出来之前所造成的众多危害该如何解决？ 　　我方认为危害没有那么大。那我给您举一个例子，淘宝双十一有很多折扣，大家都知道，有时会发现有些人钻商家的漏洞，用一毛钱买到 1000 块钱的东西，而且这种事情一旦出现，规则被突破，传播速度特别快。您告诉我，规则能在一天内制定出来吗？技术需要时间，规则也需要时间，等规则制定出来时，商家早就被薅秃了。 　　我继续问下一个问题，如果法律被对方钻到漏洞，造成的危害是不是更大？我们的法律是严谨的，会非常严谨地审核每一条例，若被突破，其危害更大。最后一个问题，您方怎么预测您的法律是否存在无法预测的问题？

　　技术型虽是以技术解决大部分问题，然而对方辩友在刚才的论证中，并未证明技术能够解决目前已被发现的问题。同样，技术核心技术的突破，关键问题的解决，其科研算法的迭代均需要时间，包括技术在社会上的应用，也需要实例来证明，无法仅通过代码对社会上可能出现的问题进行推测和解决。而目前对于 AI 创作对私人权益的损害，我方的法律条文的出台与迁移以及应急性指令的出台，可对当前已产生的问题予以解决，可通过先前的法律条文进行迁移依赖来实现。对方无法证明在时间上我方在此方面不具优势。同样，核心技术由对方少量科研人员研发，其中我们的规则以及对其他人的判定无法仅通过代码来论证，这需在后面进行说明。我们的规则型治理历经长久的推论以及人民代表大会的推动，在道德和社会责任方面，是远优于对方的技术性治理的。我方承认我方条例的出台需要时间，但在进行论证后，同样能表明我们在道德和社会责任方面能更好地发挥作用。

　　在技术性治理和规则型治理中，规则型治理需要全权依靠人力来判断是否违反规则，而我方的治理方式不需要如此多的人力，更加自动化，此为我方的优势。

　　第二点，正如我刚刚给对方所举的例子，若一个政策或规则被钻出漏洞，其危害极大。因为当技术出现漏洞时，我们可立刻调整算法，然而规则的调整则较为滞后。以淘宝的例子来说，无数人用一分钱买到了原本价值高昂的东西，等规则调整完，商家可能早已被买穷甚至倒闭。而我方能够通过快速调整算法来解决此类问题。

　　第三，对方认为我们无法论证技术更快。首先，从立法之初就需要 3 个月的时间来审核，而我方在很多问题造成风险时，只需打一个补丁，速度很快。同时，即便以某种情况为例，从 K 率 DT343 到 K 率 T4，整个过程花费了四个月的时间（不包括 3 - 3.5 - 3 - 3 - 3.5 - 4 这段表述不太明确的内容）。

　　第四，我方在预测能力上更强。因为 AI 具有强大的核心算法学习能力，所以它可以判断可能存在的未知风险，而对方的规则形式只能在问题出现后才去制定。AI 发展迅速，当对方制定好规则时，危害可能已经造成了很大的影响，我方则更快。谢谢各位。

　　好，接下来进入自由辩论环节，时间各 4 分钟，正方先开始发言，发言辩手发言结束作为另一方发言时间开始的计时标记，另一方辩手应先发言，若有计时累积时长照常进行。同一方辩手的发言次序不限，如一方发言时间已经用完，另一方可以继续发言，也可以向主席示意放弃发言。接下来有请正方。

　　正方：你方技术被突破了就没有危害吗？服务器出现大 bug，对用户信息的损害，你怎么比对的？技术被突破，政策被突破都有危害，我们今天比的不是没有危害，而是技术被突破的影响往往是局部的，通常也只影响特定的系统和用户群体，我们可以很快地去解决，可以通过先关闭服务，然后解决完了再放出来，但您的规则呢？等你规则制定完了之后，早就被淘汰了。您方那个不是技术治理，是日常维护，所以你对危害大小比不了啊。而且再问一下您方，为何认为灵活性和解决问题是两码事，为什么灵活一定能解决问题？回答你两个问题，首先你逃了，你刚刚问个问题没有正面回答我，还有你告诉我灵活有效，你之前问我方要例子，我方给你，亚马逊通过一系列手段解决了原本公司所存在的传输存储安全问题，主要是通过一个 amazing natural 算法计算加活来解决，所以我方也是有效，因为从算法从根本上解决问题，为什么我方会没有效呢？我方既灵活也有效，这是两个优点。那您方并没有论证您方的有效性啊，就像在刚刚那个淘宝的例子里面，你们如果使用技术型手段治理，难道就能解决在 1 分钟之内被薅羊毛的问题？我们时间成本是没法通过在这方面进行比较的，那么询问对方辩友如何确定您方一定推出得快，就能把这个问题解决。同样都是刚举的例子，我们刚才谈到了，可以通过关停当天技术的支持服务来解决问题，就像是刚被薅羊毛的问题，当发现问题时，我们立刻把这个服务关掉了，但是相对来说，这样会造成更大的损失。那么同样对方无法论证技术被突破了就没有危害，那么危害大小，我们是无法通过灵活性来进行比较的，反而我方的规则性治理能够在道德和社会责任方面进行推广，我们的规则并不只有法律，我们可以通过道德的规劝，我们知道有 1 分钱可以把对方薅秃，但是我们的道德能够帮助我们减少薅羊毛的人数。对方这个问题我已经回答你 3 遍，我在最后回答你一遍，我方告诉你的是，在出现问题后，我方可以通过技术立刻来解决这个问题，而你方需要政策制定，需要更长时间。我们确实这些问题可能会存在损失，但是我们损失更少。我们今天要论证的不是一个完美的体系，而是我们谁更好。技术也好，技术也需要时间写代码，所以时间两个比不了啊，然后其次您方一辩中前面说过，生成式人工智能的主要危害有算法偏激这一项，算法是人造的，那么如何追究后面的人，要肯定要靠我们规则型治理当中的伦理、伦理标准、道德政策等等啊，所以我方的规则型治理就是可以在道德和社会责任方面优于技术型。两个问题，你说时间比不了，我已经告诉你了，在遇到您方的话，法律从政策制定至少需要三个月，而我方通过小组有时候几分钟就能改好，即使是一个大系统的更新，现在在这个 3.5 - 4 、3 - 4 节只花了四个月。第二您方不要在您方错误出现的地方纠缠，现在我方辩论的标准是您方是通过法律伦理来制定一系列的规则，而我方的算法，而您方现在告诉我说，我们制定算法也需要您的法律参考，那我们当然需要法律参考，如果我们制定算法不需要法律伦理的参考，您需要让我论证什么呢？您方是不是在包辩题呢？对方一直在强调技术被突破只是应用于局部，是对一个小问题进行维护，既然您技术，能不能暂停一下，我们这边再讨论。对方一直在论证这是日常的维护，只涉及局部，我们今天要谈的作为风险的问题，它不仅仅是应用在局部的，所以对方一直在拖这个时间点。那么同样的我们在花费时间对这个违法主体进行一个定义，那么我们就可以对后面的风险进行一个责任的规划，然后我们就可以减少后面风险的出现。首先，我方这边有数据说现目前的人工智能分为两种，一种是弱人工智能，一种是强人工智能，在规则方面，如果是强人工智能的话，强人工智能它是自主学习性，也就是说它对于使用者是有歪曲的，然后弱人工智能它是完全根据指示人的操控来做出判决，那这个时候如果产生违规，您方应该规则是谁呢？您方无法解决这个问题。提到效力性，就是您刚才也提到了现在这个侵权问题，我想说您方虽然现在出台了侵权方面的法律法规，那现在市场上是否还是有新的侵权行为出现呢？我方可以从根本的方面解决，我方通过技术可以从根本上让人工智能无法生成那种有侵权效力的作品，这不是从根本上解决问题嘛，而对方根本就是无法从根本上解决问题，只是起到了一个弱化的效果。您方也谈到了有强人工智能和弱人工智能，正因为有这两种人工智能区别的存在，所以我们更需要法律法规。我们用道德高标准来约束人的行为，而很难去约束那些有强弱之分的机器的行为。而且您方也强调了技术权、滥用权、著作权利等此类行为，我方已通过法律此等出台法律去约束对方的行为，而您技术的滥用，技术的低门槛却也是现实存在的，您方又该如何解决呢？我可以针对你刚才提到的一个违法主体的问题，如果根本就找不到违法主体，那么你们的规则形式里究竟该对谁施以惩罚呢？对技术的使用者施以惩罚。您方一辩第一个论点中说，技术可以通过自动化监控来实行来弥补规则型里需要大量的人力，那么您方是否知道祖母悖论呢？我们现在的人也是非常灵活的，我们可以通过换词来得到想要的东西，可能您方刚才那个，所以说您方算一个就是需要三个月嘛，您方时间更慢嘛，我方调整代码更快嘛。其次，我要跟您说一个效率的问题，我告诉您我们的效力是有效的，为什么？因为您方通过规则来警示人，对很多人会怕规则，但是我们可以看到依旧有很多违法犯罪的人，但是我们是将道德和法律直接注入给了 AI，让 AI 从技术层面让您不能犯罪，这是您方还有一方，今天我刚提出四个点，你都没有给予回复。

　　首先，在刚才的交锋中，对方无法说明其在灵活性和快捷性上的优势。其次，在法律判决时，主体性是人，而人存在错判、误判以及被腐化的风险。即便制定法律的过程公正公平，但在执行法律时，若判决的法官出现被腐化的行为，如何保证公平公正？再者，关于效率问题，我方认为我方是从根本上解决问题。对方是通过法律法规来警示人，以达到让人们减少违法犯罪的效果，但我方认为这种效率不如我方高。我方可以从根本上让违法犯罪的行为不生成，这更为有效和可靠。

　　第三，为何我方的灵活性能够达到更可靠的效果呢？如今 AI 迭代迅速，出现的问题也很多。此时若没有一定的灵活性，我们知道法律法规有大框架，容易被人钻空子，对于许多新出现的问题未能进行制约，那么对于犯罪行为又该如何制约呢？而我方更灵活、更快速，能够更快地解决问题，所以在同样被突破的情况下，我方造成的影响更小。

　　然后，我方有个例子。美国有个公司，其出台的无人驾驶汽车意外撞死行人。后续解释是在极端情况下识别有限，无法识别情况，而法官判决该公司无罪。这意味着此时无法明确规则应归咎于谁，是该归咎于公司，还是该归咎于技术呢？这是对方无法解决的问题。然而，通过我方的技术型治理，若不断迭代技术，在这种情况下是可以做出判决的，这样不是更好吗？最后，我方强调技术型治理。

　　感谢主席，谢谢对方辩友发言。首先，对方辩友存在一个问题，将灵活性等同于有效性，且未甩出数据加以证明。此外，法律体系是不断完善的，2017 年我国颁布了中国网络安全法，修订一条法条并不需要很久的时间，对方的这一认知是错误的。我方认为，法律法规既能约束研究团队，也可对模型内部进行条例规定，从而从根本上解决人工智能的风险问题。

　　其次，对方说技术型治理是利用 AI 工具，但使用这些工具时发生的误判，对方又如何避免？是否需要我方坚持的规则来进行管控？我方认为，规则性治理和技术治理是两种不同模式，二者虽不能完全共存，但存在共同部分。例如，我方一直坚持通过规则法条、道德约束来促使当前生成式人工智能更好地发展。正如我方一辩所说，规则性治理能够提供明确性和稳定性。

　　在一些城市，人工智能服务平台在法律要求下进行内部整改和优化。如在广州互联网法院审结的全球首例 AIDC 侵权案件后，一些平台加强了对投诉举报机审的建设，增加了风险识别，对生成内容标识也更加重视。这些平台的整改行为表明，法律的约束能促使企业积极改进自身服务和管理，符合法律规定。我国 2023 年 8 月 15 日正式实行的《深圳市人工智能服务管理暂行办法》实施后，相关企业在数据使用、知识产权保护等方面的行为都得到了进一步规范。例如，之前一些生成式人工智能可能会使用未经授权的数据进行训练，导致大量虚假数据传播。而在法律规定明确后，企业需对训练数据的来源进行合法性审查和负责，这在一定程度上减少了数据滥用情况，降低了人工智能带来的风险。

　　而且，规则型治理能让人们内心有道德准则，对内有道德教化，对外有社会法律约束。当人们道德水平提高，做到合理使用人工智能工具，那么其产生的不良侵权问题也将大大减少，这对我们防范生成式人工智能风险有很大帮助。谢谢。

　　辩题为：当前生成式人工智能风险防范更应依靠规则型治理 vs 当前生成式人工智能风险防范更应依靠技术型治理

　　环节：评委点评

　　正方先表明其主要判准是看哪一方更能维护社会的安定秩序或安全秩序。正方提出技术操作无法律背书，技术变动快，70%的企业认为技术变动快，并举例说明；还指出按其观点，技术对人的道德性影响存在问题，算法可能产生偏见、错误等一系列问题。但评委认为正方的算法偏见部分几乎未展开，第一个论点也推进不多。

　　反方的判准是看哪一方的解决效率更高。其论点包括规则制定更依赖人力，而技术性是人跟机器人、AI 共同操作，对人力要求较少；在解决时间的时效性上，技术性更加方便，如敏捷开发方法；用技术型操作代价更小，更不容易影响社会安定性，在法律和技术都被突破时，技术性修复后果带来的负面影响更小。

　　在交锋方面，双方竞争论的交锋几乎只攻不防，反方攻击效率更高。在三同学的质询环节，反方提出法律在制定完全之前就有危害产生时正方应如何解决，并以双十一淘宝漏洞为例，认为正方用规则性治理无法完善解决；反方还以 TPT 进化从 3 到 4 只用了四个月，质疑正方立法的时效性。评委认为在解决问题的时效性上，反方占优。反方还质疑法律部分产生的漏洞比技术产生的漏洞更大，但此部分比较未完成，双方各有优势，评委认为正方举的数据库泄露的例子更有说服力。

　　正方对反方的质疑有一定回访，提出法律部分可用以前条例迁移，但评委认为此说法违反常识，若能举具体案例说明以往条例延伸判罚且有效，会更易让人相信。

　　在自由辩环节，正方对自己论的展开极其受限，反方对正方论的拆解太厉害。正方在自由辩刚开始时问反方服务器出现大规模问题时如何解决，反方表示可直接关掉服务，但评委认为此解决方式奇怪，若正方未反驳，也只能认作反方的有效回应口径。然而，评委指出正方未发现反方方案的问题，即此方案会使正常付款和使用程序的人受到影响，产生新问题，而正方对此的回应几乎为 0。

　　另一位评委认为，正方一开始开的论印象较好，但在后面延展时不够贯彻否定。如技术更新迭代快，存在偏向性问题需修正；还提到数据泄露，小公司在做生成式 AI 时存在问题，双方未对生成式 AI 的现状进行充分描摹。此外，反方在咨询时提到的著作权问题，正方的回应稍有缺失，应像过往条例可对现有法庭法条做修正的案例一样，更加具体明确。反方一直提及的双十一例子不太贴切生成式 AI 的主题，且对于此例中卡折扣的事情存在争议，双方各有说法，需听取各方意见，此例子虽渲染得好，但仍有不足。评委不建议在结尾部分只是总结整场讨论的内容，而应更清晰地表达各方观点。

　　最后一位评委认为整橙赛反方占优，反三在执行时打了很多点，正方有些地方不能很好地回应。评委建议正方不要把精力放在时间比较上，应寻找政策上法律法规或政策的优势与对方比较，同时法律法规被突破时，技术被突破带来的危害可能比法律法规被突破的危害更大。