感谢主席，各位好。

　　近年来，一个名为TLPM的平台借助人工智能的力量，让印度许多偏远地区的孩子接触到了英语课。他们手中简陋的手机或平板变成了连接人工智能与未来的媒介，使这些曾被地理和经济条件限制的孩子们也能享受到优质的教育资源。

　　无独有偶，不仅在教育领域，人工智能的应用在社会中也变得越来越广泛，让更多的人接触到了更广阔的世界。

　　我方认为，当今社会平等的根本在于资源与机会的公平。因此，我方的判准为：人工智能是否缩小了社会成员在资源方面的结构性差异。而我方认为，人工智能的广泛应用显著拓展了社会成员获取资源的途径，有效缩小了社会成员在资源方面的差异，促使社会向着更加平等的方向迈进。

　　接下来，我方将从医疗和教育两个具体的领域进一步论证。

　　首先，人工智能的广泛应用提高了医疗服务的可达性以及医疗资源的利用率，推动社会在医疗领域向着更加平等的方向发展。人工智能的广泛应用使远程医疗成为可能。根据世界卫生组织的统计，全球有1/3的人口无法获得基本的医疗服务。而人工智能的远程诊断和治疗系统能够显著提高医疗服务可达性。例如IQ health公司利用AI在医疗资源稀缺的印度农村地区进行眼科疾病筛查，并且利用这套系统帮助检测糖尿病以及视网膜病变等疾病。在非洲，AI通过远程医疗帮助偏远地区的患者进行诊断。2020年的报告显示，AI辅助诊断系统的应用使非洲偏远地区的诊断准确率从65%提高到了85%，大大提升了医疗服务的质量。同时，人工智能在医疗领域的广泛应用还提高了医疗资源的利用率。在英国和肯尼亚的试点项目中，Baby belong health使用AI进行远程医疗监督诊疗，使诊疗率从70%提高到了90%。人工智能缩短了空间差异，让不同地域的人获得了同等的医疗资源，推动社会向更加平等的方向发展。

　　其次，人工智能的广泛应用提高了教育的普及度以及教育资源的利用率，推动社会在教育领域向着更加平等的方向发展。不同地区之间的教育资源差距巨大，资源分配严重不均，而人工智能的广泛应用，可以通过个性化学习系统帮助学生根据自己的进度学习，从而改善教育资源分配不均的问题。麦肯锡报告显示，全球有7亿的学生因无法接触到个性化学习工具而错失学习机会，而AI的应用可以弥补这些差距，同时人工智能也极大地提高了教育资源的利用率。据2020年的报道，DYPU通过AI平台为印度偏远地区提供在线教育，至今已经帮助了超过9000万名学生，其中20%的学生来自农村偏远地区。通过AI的应用，不同区域的孩子能够获得相同的教育资源。可见，人工智能的广泛应用显著缩小了教育资源的差距，使社会更加平等。

　　综上所述，我方坚定认为人工智能的广泛应用使得社会更加平等。

　　反方四辩：但在我方质询时，正方一辩请开始作答。能听到吗？可以的。感谢主持人和后台各位。

　　首先，我想问正方一辩，你们认为能够缩小获得资源和机会的差距，也就是缩小资源的结构性差异，对吗？那我们可以达成一个共识，即看平不平等，只需看差距有没有缩小。

　　正方一辩在一辩稿中提到，医疗服务人工智能让医疗服务的可达性提高了。那你方能否给我举两个例子或者数据呢？

　　正方一辩：我方在一辩稿中提到，在非洲，AI可以通过远程医疗帮助偏远地区患者进行诊疗。在非洲一些医疗很落后的地区，他们没有办法接受医疗服务，但是AI的使用……

　　反方四辩：不好意思打断一下。在我看来，你方的这些结果都需要一个前提，就是至少需要有一套基础的医疗设施进行普及，对吧？

　　正方一辩：嗯，是的。

　　反方四辩：那么也就是说你方预设了在非洲自身落后地区可以有一套完整的医疗设施来承载远程医疗手段，才能够论证你方的医疗服务可达性提高，是这样吗？我方虽然承认是有一部分地区，我们的这个一部分的设施是覆盖不到的区域，但是起码我方积极向您举证的是，我们在人工智能覆盖区域内，AI带来了很多的利好与平等。

　　反方四辩：不好意思打断一下。那也就是说那些医疗设施并没有覆盖的地方，是完全不参与你方论证的吗？但我听过来你方所说的缩小差距好像并不是这么回事吧，那些医疗完全没有覆盖的地方，和那些被覆盖的地方之间的医疗差距明显更大了，为什么要这么论证呢？

　　反方四辩：好，第二个问题。您方刚才提到了人工智能可以让教育资源更加均衡，是吗？

　　正方一辩：嗯，对，比方说教育资源可以覆盖到山区等贫困地区。

　　反方四辩：那我先提出三点。意思就是说您方还是要放弃一部分贫困地区，这些地区并没有教育资源。首先您让我回答一下，您方需要明确的是，您方所说这些差异也好，落后的地区也好，这些地区差异是社会中本身就存在的不平等，不是AI造成的不平等。并且我方积极向您说明，AI产生之后，今天我所……不好意思打断一下您方，今天和我所说的是这个差距到底是扩大了还是缩小了，我们只需要考虑AI对于这件事情的影响就够了。

　　反方四辩：我要向你方发出三重疑问，这是第一点。你方要先向我解决第一个问题，就是基础设施在贫困地区这个问题如何得到解决。第二个问题，你方需要向我解决文化方面的一个事情，举例子就是有些贫困地区是用少数民族语言或者方言来进行交流的，您的在线教育和他们存在一些障碍。第三个问题，您方需要让这些贫困地区的传统观念发生变化，让他们能够接受AI教育。这件事情请您方解释。

　　正方一辩：首先我们要跟你说，我方已经跟您说过了，我方承认现在社会中就是一个不平等的，但是AI的出现让某一部分人得到了一些好处，让他们获得了一种平等感，获得了一些资源。

　　感谢主席，问候在场各位。今天我们讨论的辩题是社会平等的判断标准为看差距是否加大。对此，我方提出以下两点：

　　第一，人工智能需要进行数据学习，然而数据学习中的历史遗留问题无法得到解决。由于人工智能的广泛应用，由历史遗留问题所导致的偏差和不平等问题更加凸显，进而导致不平等群体的扩大化。例如，2016年PRO public调查发现，美国一些司法系统使用的算法在预测犯罪风险时，对黑人存在明显偏见，黑人被错误标记为高风险的可能性几乎是白人的两倍。这一算法依据过往犯罪数据进行排序，却忽略了司法体系中对少数族裔的系统性偏见，导致黑人再次犯罪的可能性受历史遗留问题影响偏高，受到更多的刑期和更严重的刑罚。人工智能最终营造的公平仅仅是数据和历史的又一个映射。这样的公平不仅具有了更高的可信度，还蒙蔽了不明真相的群众，让社会不平等的现象愈发严重。联合国消除种族歧视委员会指出，人工智能算法中的种族边界问题严重侵犯了平等和不歧视原则，这种基于算法偏见的决策严重破坏了社会公平。由此可见，人工智能广泛应用后会使社会变得更不平等。

　　第二，人工智能的广泛应用导致更多的权力被少数人掌握。经济合作与发展组织研究显示，在人工智能推动的数字化转型中，仅占10%的企业利用人工智能等技术获取了绝大部分的数字化红利，利润和市场份额不断增加，而剩下90%的企业面临着被淘汰或被边缘化的风险。这意味着权力和财富越来越集中于少数掌握AI技术和资源的企业手中，加剧了社会阶级差异，带来社会的不平等。并且，汉尼斯·巴乔尔提出指数可以控制模型进而控制政治。以Facebook数据泄露事件为例，剑桥分析公司在未经用户同意的情况下，非法获取了数千万Facebook用户的数据，并利用这些数据进行政治广告投放和选民心理分析，普通用户在这一过程中毫无知觉，个人数据被肆意滥用。而像Facebook这样的大型网络公司，以及背后的相关利益集团，凭借技术和资源优势，从数据收集和利用中获取巨额利润，就是通过人工智能算法对政治进行干预，使得权力被少数人掌握。当人工智能成为野心家的工具，世界被算法操控，少数掌握权力和财富的人躲在数据代码后，书写着大多数人的命运。

　　综上，我方坚定地认为人工智能的广泛应用使社会变得更不平等。

　　谢谢。

　　正方四辩：感谢主持人，各位辩友。我首先针对您方第一个问题，您方提到数据学习中存在数据遗留问题，依据的是2016年的一份报告。但我要指出，马生理工学院2020年的一项研究表明，在美国已经能够通过算法对AI的历史数据偏见进行修改。例如，黑人贷款批准率以往比白人低20%，通过公平算法调整后，差距明显减少。在AI使用逐渐广泛的2020年，这相对于您2016年的数据已有显著改变，您方如何回应？

　　我方还要指出，深度学习模型的决策路径难以追溯，导致隐性偏见难以定位，也就是存在一些偏见难以通过您方所说的方式找到。不过我方的数据直接表明差距已经减少，不存在所谓隐性与否的问题。

　　下一个问题，您方提到职业差距越来越明显。我方给出的数据是，在中国，国家能够通过职业教育技术培训平台，借助线上远程服务，对缺乏相关技能的人群进行培训，使他们能够适应新时代的工作。而您方却说差距在不断拉大，对于技能单一的劳动人群来说，现在AI为他们提供了学习工具，您方如何论证他们无法进入新的职场？我方的两条论点并没有涉及这个问题。

　　再下一个问题，您方提到这些科技巨头公司控制了线上绝大部分算法，形成算法垄断。对于在这些领域投入巨大财富和精力且处于领先地位的公司来说，短期内这种情况确实可能存在。但随着人工智能的广泛使用，会有越来越多的初创公司出现。就像现在GPT的统治地位已经受到中国新推出模型的挑战，在这种竞争下，虽然开始可能存在问题，但在广泛使用的情景下，会有更多初创公司进入市场，您方如何论证这种垄断会一直存在且问题不断加剧？

　　首先，您方提到确实存在一些行业巨头企业，您方才提到中国的DC（此处表述不太明确，可能存在错误，但按原文处理），我们也看到其他国家对其有垄断行为。不过，我方承认美国等国家试图对AI算法进行垄断，但技术革命是无法通过政策限制的。

　　反方一辩：（此处应等待反方一辩作答，但原文未给出作答内容，按要求处理到此处）

　　正方二辩申论：

　　方辩友今天一直提到一个问题，即技术的产生与应用。其实，并非技术本身会带来某些影响，只是当下的资本与市场对技术的正规应用产生了影响。我们需要承认技术风险的存在，但这恰恰要求我们以正确的方法来构建这些大语言模型。

　　例如在冰岛，冰岛公民通过数据民主计划集体拥有个人数据主权，拒绝硅谷公司的无偿内容。相关报道提到，这些公司通过非法盗取用户数据获取广告收益，而用户并不知情，且这些收益巨大。

　　我方希望表明，在人工智能广泛使用的未来，在这一前提下，用户能够通过人工智能模型，凭借自身的努力，在数字资源上争取到自己的权利，而非一味被巨头公司剥削。因为技术革命并非发生在完全垄断的环境下，只要在技术范畴内，这并非传统的工业技术革命，而是一轮新的技术革命。在这轮革命中，会涌现出新兴的公司与人才，他们会对已形成一定垄断趋势的公司造成冲击，这种冲击不是靠一直奉行算法垄断（如美国某些公司不开源的做法）就能阻挡的。

　　如今我们看到，中国以及世界各地都有公司在研发自己的大语言模型，甚至在某些方面性能优于美国的OpenAI。所以我方想说明，您方提到的目前存在的风险，虽确实是当下的危害，但在未来都是可以被解决的。

　　人类在研发人工智能这项技术时，在各个领域其实都是朝着和平的方向发展的。比如欧盟正在立法要求平台将算法控制权移交给工会或社区；埃塞俄比亚不让大学生训练本土语言模型。这些数据都表明，不平等的差距正在被缩小。只能说，您方现在看到的还只是处于萌芽阶段的数字革命时代，并非广泛使用过渡后的前景。非常感谢。

　　反方三辩：感谢主席，问候在场各位。对方辩友您好。

　　首先，您方刚刚提到会有正确的解决办法。那我们现在不谈未来，只谈现在。在互联网如此普及的时代，现在数据隐私的保护是不是仍然不足呢？您方已经承认现在保障不好。

　　互联网发展至今已经经历了一段时间，在社会上也得到了广泛应用，然而我们的数据隐私依旧得不到很好的保护。那么，为什么您方就能肯定在人工智能广泛应用时，数据隐私就能够得到保护呢？

　　从互联网问世到如今的多年里，各国政府和不同公司都出台了相应政策，但是这些政策的实际效果在哪里呢？如今我们的数据不还是被那些公司所掌握吗？他们能够通过我们的数据向我们推荐我们喜欢的东西，这难道不是我们的数据被利用的表现吗？

　　不好意思打断一下，我方今天要表明的是，通过推送新闻等达到最终想要的效果，这和现在平台给我们推荐东西没有什么不同。

　　再来看，您方今天的论点主要集中在教育资源和医疗资源上。您方今天讨论的内容我不太理解，您方说只讨论人工智能覆盖范围内的，也就是说不管那些覆盖不到的。既然不管覆盖不到的，那覆盖不到的地区和覆盖到的地区之间的差距是不是就会拉大呢？

　　我方并没有说不管那些覆盖得到的，只是想说，在人工智能广泛使用前后，在以前数字资源就匮乏的地方，您方还是没有考虑到接触不到和最终接触到人工智能之间的差距，您方抛开了这部分差距不谈，只看另一部分差距。

　　这是其一。其二，我再来谈谈都能接触到人工智能的差距。今天一个富裕的地方和一个贫困的地方，富裕的地方获得人工智能广泛普及的概率是不是更高呢？您方赞同这一点，您方表示富裕就意味着人工智能的普及更高，请问有什么数据支撑呢？

　　正方二辩：（此处未给出正方二辩回答内容，按照要求仅处理反方三辩质询内容）

　　反方二辩申论：

　　首先，我希望对方就教育问题逐一回应我的三个问题。第一是基础设置优先发展问题，第二是文化障碍问题，第三是调整观念问题。如果对方不能解决这三个基本问题，那么对方在看待贫困地区的教育问题、精神资源分配和社会公平方面就过于片面。AI只是工具，绝非替代方案。

　　其次，对方刚才承认有些地区得到了好处，有些地区没有，但将这种情况视为差距不大。然而事实并非如此，以医疗为例，在一些发展中国家或偏远地区，缺乏必要的基础设施、专业人才和资金支持，根本没有享受到人工智能和医疗资源的红利；而在大城市，凭借大量专业人才和资金，已经建立起完善的人工智能医疗设施。所以两边的差距是更大了，而非如对方所说的差距缩小。

　　再者，对方辩友提到新的公司人才行为冲击，但就在前段时间，国外公司遭受的EPC攻击，恰恰证明了AI领域发展的不平等现象，与对方所说的平等相距甚远。

　　第四，我认为对方辩友忽略了一个对比平台，判断更平等或者不平等，应该是和人工智能应用前后期对比，而非人工智能发展初期和后期对比。不能因为今天杀了一个人，明天只是打伤了一个人，就说比昨天更善良，这种对比是不成立的。也就是说只要有算法偏见，人工智能带来的不平等就不可能消失。除此之外，算法偏见想要解决还有三个问题，希望对方回应。第一，如同我方一辩所说，深度学习模型的决策路径难以追溯，很多隐性问题难以定位；第二，企业为了追求利润最大化，优先优化模型准确率而非公平性，例如面部识别公司Clearli AI，为维持高准确率，因为改进成本过高；第三，技术手段的局限性使得算法偏见依旧存在，强制移除某些敏感属性，可能导致模型通过代理变量产生偏见，也就是算法偏见根本不可能被根除。

　　对方一直在阐释人工智能带来了多少便利，但缺乏对背后冰冷现实的深度思考。Madda掌握全球28亿用户的社交，其AI以1750亿参数构建霸权，我们目睹的不仅仅是技术巩固，更是权力结构的彻底变动。健康分析已经遭受算法独裁的巩固途径技术化，我们正以数据为经纬连接新的阶级斗争。如果对方无法解决以上问题，那么对方所构建的人工智能发展的平等现象显然是不成立的。感谢。

　　正方三辩：感谢主席。在此，我想先与对方辩友达成一个共识，我们考虑社会的基调是基于平等还是不平等，要基于当前的社会现状，希望您方判断一下当前的社会现状。您方是否完全不承认当前社会现状存在一定的差距，比如地域差距等？请您先确认一下。请您回答我的问题。

　　正方三辩：那我们先来讲有一定医疗基础的情况。我方数据表明，肯尼亚和英国有一个帮扶政策，英国的医疗帮扶使肯尼亚的诊断率从70%提高到90%。在这个案例当中，人工智能的确让社会向更加平等的方向发展了，您方是否承认？

　　反方二辩：我方承认。

　　正方三辩：那再来说，您方之前提到没有医疗技术的地区的问题是什么？

　　反方二辩：那些地区没有资金，没有进入测试。

　　正方三辩：好的，我理解你的意思。您方其实有一点在误解我方的意思，我方现在跟您确认的是，社会本身就存在一些差异，您方提到的数字鸿沟也好，医疗技术差异也好，社会中本身就存在这样的不平等。我们现在想要做的是，通过人工智能先实现相关政策，然后利用这个技术保障一部分人的利益。请问对方辩友，0 - 20的差距更大，还是0 - 100的差距更大？

　　反方二辩：没有听懂您刚才说的类比，我只看到了有一个从80到了100，而一个有0变成了0。

　　正方三辩：0变成0是怎么来的呢？刚才跟您说了呀，您也认同了的。刚才就是有些偏远地区，完全没有享受到人工智能在医疗方面给他们的任何红利，然而在一些发展很快的大城市里面，他们已经享受到了红利，那我想问这样的差距到底是缩小了还是扩大了？

　　正方三辩：我再打断一下，我的这些话已经表明，请您不要曲解我方。今天我来总结一下，我们刚刚说您方已经在一定程度上跟我达成共识，就是在有一定社会经济基础的区域，人工智能的广泛应用的确使社会向着更加平等的方向推进，而在一些没有经济基础的区域，我们相信人工智能后续发展会让社会更加平等。

　　正方三辩：下一个问题，人工智能算法在招聘和教育领域的广泛应用，减少了人为偏见。首先回应一下您方，不要强行拿出共识，刚才我并没有承认这个是上题的情况下发展的。我想直接回答问题再问一遍，谢谢。人工智能算法在招聘领域可以减少人为偏见，达到更加公平的，您方是否认可？比如说原来我对黑人有偏见，那么我就不招聘黑人，但现在这个人工算法就可以减少人为偏见，您是否认为这个技术优势？

　　反方二辩：如果公司不招聘人的话，为什么不在人工智能筛选的时候就说我不要招聘人呢？

　　正方三辩：好的，您方谈了这个问题，我方是说人工智能可以减少人员，是在哪些方面有这种因素。

　　感谢主席，问候在场各位。

　　首先，回应一下对方在人工智能在高薪行业的观点。也许是对方没有听懂我方的二轮或者一轮的阐述，那我简单讲解一下。在招聘领域，公司想要利用人工智能达成所谓的公平，但其投喂给人工智能的数据是以往招聘进企业的员工的简历。而现在有实例显示，投喂的数据更多偏重男性、白人，所以人工智能在运行时会按照这些数据执行，依旧会对女性、黑人产生偏见，这是我方一轮的观点，即给予人工智能的数据看似真实，实际并不公平，人工智能广泛应用后，这种不公平会进一步传递下去。

　　接下来看对方今天一直在强调的一个问题，即划分地区。我们今天将世界划分为三个部分：一是有经济实力、能够切实接触到人工智能的；一是没有经济实力但在帮助下能接触到的；还有就是对方所说的完全接触不到的。按照对方一辩的意思，对方今天抛开了完全接触不到人工智能的部分来谈，在这种情况下，接触到和接触不到的差距是否会加大呢？再看，一个地方有经济实力，像大城市，其教育资源和医疗资源多是因为经济实力足够，资源会向那里倾斜。那么人工智能广泛应用后，人工智能的资源不也依旧会向大城市倾斜吗？而小城市没有足够资金来发展人工智能，又如何得到对方所说的优势呢？最终不还是大城市的人获益吗？这样差距不是依旧会增大吗？

　　然后，再看对方今天对我方二论的攻击，对方说算法偏见可以消除。我方刚刚也提到，第一，有一些隐性偏见是利用现有手段检查不出来的，无法知晓其存在的原因，但它就是存在的；第二，其改进成本很高；第三，我再给大家举一个例子，2015年谷歌图像识别算法误将黑人判为大猩猩，算法系统正是基于算法偏见的导向性而出于惯性辨识错误，这一事件可以展现算法偏见。这一事件受到社会群体的广泛抵制，但最后谷歌屏蔽了词条，并没有修改系统中的偏见，这种偏见仍然存在，无法实现上述的改进。

　　正方三辩·小结

　　首先，感谢主席。在场各位，先回应一下对方刚刚三辩提到的问题。对方有点误解我的意思了，我方今天是把人群分为3类，比例为20、80、100。我方今天说人工智能的广泛应用，是将20和100之间80的差距进行缩小，并且这一部分的利好，对方在前场已经与我方达成共识。并且在0 - 20或者0 - 100这一差距方面，我方也给出了未来人工智能在这一方面的平稳作用，我们无法给对方承诺全部的人。

　　接着来讲对方的一辩论。对方说人工智能都是用数据训练出来的，数据都来自于社会生活中原本就存在的，然后存在一些隐性的偏见。首先，人工智能的应用存在调试阶段，并且配备有公平算法修正，因为算法修正带来的不平等这种说法，所以对方前端的假设是不成立的。并且其次，伴随着人工智能产生的还有去偏线性AI模型，并且在中国一些企业和政府部门已经开始采用去偏向化的AI模型来减少出现算法偏见。研究表明通过修改数据及调整算法模型，AI系统是可以在多种社会公平评估中提高结果的公平性的。

　　然后我们退一步来讲，对方说什么隐形基线，说人去不掉，那人工智能岂不是更去不掉？那么即使是存在这种隐形基线，那我们来比较一下这个隐形基线的消除成本，人工智能的消除成本也比对方要低。想要改变一个人的偏见是很难，但是想要改变一个人工智能的算法偏见就很简单，只要把参数调一下就可以了。因此基于算法偏见这一点我方不再赘述。

　　第二点，关于对方二辩时候提到的，说更多的财富被更少的人掌握，导致其垄断性更强。我们说讨论一个社会话题，要站在整个宏观的视角去俯瞰整个社会的发展趋势。我方提出两点挑战，第一个就是对方说了这个更多，也说了是更多财富被更少的人掌握，这是极少部分的人。可是我方积极向对方论证了AI在社会领域，在更加广泛的产业里有着更针对于更大群体的利好。并且第二点，政府是可以通过强有力的监管框架来防止科技系统的垄断行为，并且在我国已经开始对这些大型的科技公司进行反垄断的调查，是确保市场竞争的公平性。此外，在政府的治理手段中有两项政策，一个是税收政策，一个是推行全民基本收入的政策，这两项政策可以有效地调整收入的分配。我们说讨论一个社会更加平等还是不平等，肯定是要确保这项技术的进步的收益可以更加公平的分配，并且这也是未来人工智能走向的一个走向。

　　再回应一下对方就业的问题，对方说会减少人的就业，增大贫富差距。首先，贫富差距本身是一个多因一果的问题，并且我们要知道就业市场本身就是个动态平衡的，并且AI不仅应用于此，它还拥有社会数字政府，可以反哺政府对这些失业人群进行更好的扶持保障。

　　感谢。

　　正方： 　　感谢主席。对方辩友，请教您一下，政府可以利用人工智能技术优化公共资源的配置利用，精准扶贫贫困家庭并提供救助，您认为这些手段是否有助于缩小财富差距和社会不平等？我方坦然承认这确实对贫富差距有帮助。但在对方的论点中，今天比较的是100和20的差距缩小了，然而100和0的差距却增大了，对方不讨论人数占比，不讨论现实中的差距，这真的合理吗？我方今天就是要向您证明，您方有一个思路错误。我方是说20 - 100的差距减少了，我方现在就是要说明，人工智能在某些领域确实让社会更大群体的人之间的差距减少了，从而使社会更加平等。您方要向我论证20的群体比0的群体大。首先您方认为我们不要强调论证义务，我方已经在一辩稿中跟您说了三组数据，并且再问您上一个问题，就是人工智能在算法、招聘和教育这些领域，其技术优势减少了人为的偏见，对于我刚刚对偏见的回应，您方认可吗？看来对方并没有办法回应20 - 100这个问题。

　　再来回应一下对方刚才提到的招聘领域的问题。刚才请问如果一个公司真的对黑人有偏见的话，它用AI来招聘，难道不会在用AI的时候说我们要招黑人，反而是要把黑人招进来吗？我们没有强加说不喜欢黑人的公司去招黑人，我们只是说这项技术出现之后，想应用的人就可以更加公平了，没有强迫您。对方也说，想应用的人就可以更加平等，也就是说AI终究是一个辅助工具，我到底对黑人有没有偏见，用AI筛查是筛不出来的，这首先取决于这个公司的人到底要不要黑人，而不是您AI的算法评价有没有得到解决就可以得出来的。可是现在，原来没有AI这项技术，我们连一个工具都没有，现在我们有了这项新技术，这让那些想让社会变得更加平等的人有了一个平台、一个工具，让他们借助这个工具去达到一个更加平等的状态。并且在那些落后偏远的地区，那些原本接触不到更好教育资源的地区，今天通过一个手机上的人工智能软件，就可以获得跟英国、美国一些教育比较先进的国家同样的教育资源，这些您方不认可吗？

　　在招聘领域，对方给我举了黑人的一个例子，而对方也没有在后续给出一个更合理的回应。而在教育领域，我方提出了3点疑问，对方一个都没有回应。我完全不明白，在没有任何基础的情况下，对方如何论证成人工智能可以促进教育更加平等这件事情呢？

　　好，对方辩友，那我现在对您现场的几个问题做出回应吧。首先第一个，您方说在一些偏远地区或者没有资源的地区，他们就根本没有办法接触到人工智能，这部分人就不管了吗？那我方辩友，根据中国国务院扶贫办的报告，2019年约95%的贫困地区实现4G网络的覆盖，相对于在扶贫政策出台之前，其实这一比例已经得到了极大的提高，虽然可能还是有极少量的地区确实存在这种情况，但那一部分人已经越来越少，在不久的将来就会变为几乎没有，所以您方的这一点不成立。

　　然后第二个问题就是您方所说的语言问题，您方在这一个大语言模型方面，其实语言问题现在如百度、阿里巴巴、腾讯等公司都有支持少数民族的语言和智能语音助手，所以您方的这两个问题我都给出了回应。

　　我再来回应一下，对方辩友刚才提到很多地方都有希望覆盖了，但是在非洲大哈拉里南只有34%的学校是有电的，相当一大部分的人完全没有办法享受这种福利。第二，关于文化上的难度，由于印度的农村语言非常多样，所以他们的AI软件教育覆盖率只有不到10%，与对方辩友刚才所阐述的逻辑好像相差甚远。

　　再来回应一下对方刚才所提到的算法偏向问题，对方辩友就是说只需要把参数调一下就好了，算法偏向就没有了。可是事实上显然不是这样的，我方已经向您阐述了算法偏向没有办法根除的三个难题，对方辩友还是一个都没有解答。

　　好的，对方辩友，AI算法具有一个基本的特性，叫做中性化特性，不知道您方有没有听过，它就是用算法来消除偏向的。就比如说我可以给您举个例子，人工智能AI来教一个孩子下围棋，如果是一个人工老师的话，他会不由自主地产生性别的偏向，认为男孩就是更聪明，但是AI来教这个孩子下围棋，请问有什么原始的隐藏的偏见吗？AI在其中就是更加中性化的，不存在您方说的偏见问题。

　　下一个问题就是在商业领域，人工智能的个性化算法推荐在一定程度上可以避免赢家商家的赢者通吃，它促进社会在商业领域的算法更加公正，这点您方认可吗？首先对方辩友只是给我举证了一个AI没有偏见的例子，但是好像显然没有办法论证成AI没有算法偏向这件事情吧。刚才我们两边都举证了非常多例子，说AI对不对，人就是有起色，这个事情还没有彻底根除算法偏见，我在反总结的时候给了您三层回应，如果您不认，我没有办法，我方已经积极举证。还是那个问题，商业领域、招聘领域以及政府的优化领域，它的这些算法公正问题，它使得社会更加平等，这是不是人工智能给社会更加平等的一些利好？

　　好，我们就算对方辩友，就算他能够论证成算法偏向可以得到减少，但对方也坦然承认算法偏向依旧存在，那么我想请问，我方刚才已经和对方辩友说过了，今天我们的比较平台是更平等，或者说更不平等，不是人工智能使用初期和后期的比较，而是现在人工智能使用前和使用后的比较，使用前没有偏见，但是使用后我觉得公司能将算法偏见扩大化了，这件事情到底是更平等还是更不平等，难道不清楚吗？对方辩友，您方也出现了一个问题，叫做使用前没有偏见。您方所说的人工智能所训练的数据来源于历史，而历史数据中本就可能有偏见，所以说您方说有什么隐性的东西很难去除，现在您又告诉我，之前是没有偏见的，用了人工智能反而有偏见了，您方这个口径我看不明白。不，您方没有理解错我的意思，我说的偏向只有单纯算法偏见，也就是说人工智能在这一方面，我方在一辩稿中已经和您强调过了，人工智能只会将这种偏见向外界以及受众群体扩大化，而算法偏见如果没有办法根除，人工智能所带来的这种恶劣影响就没有办法被消除掉，也就没有办法达到您方所说的平等这一现象。

　　所以对方辩友是这样的，今天是我方拥有了人工智能这样一个武器，我方今天是说这些，您方今天来说，这个社会是没有人工智能会更加平等是吗？那今天这个社会如果有了人工智能这个技术之后，它会减少偏向，而不是说我们要把这些完全消除，这就算我方，我方确立了这一条，就是说我方已经给您消除了这部分的偏向，在更多领域达到了平等，这就是我方的一个论证。对，刚才对方也说到了，他们说的，他们所说的人工智能的算法偏向仅仅只是在一部分领域达到平等，而在另一部分领域，算法偏向依旧存在，也就是说这个问题还是没有办法被解决掉的。所以说我刚才所说到的，对方辩友没有做到的事情没有解决掉，算法偏见依旧会带来不平等的现象，对方也没有进行一个很有力的反驳。

　　好，再来继续我方的推论。对方辩友刚才提到人们的收入提高了，但是据我所知，劳动价值体系正在改写。波士特大学的研究显示，美国零工平台通过算法将5万美元的价值压制到4.2万美元，达到滴滴工作标准的36%，这好像并不符合对方所说的工资偏高、人们更加平等这一现状。

　　接下来有请反方发言。

　　感谢主席，在场各位：

　　今天对方主要提供了两个问题，一是教育领域，二是医疗领域。在教育领域，我方已经提出三个问题，而对方针对这两个问题的论述层次不一，并且依旧无法解决人工智能在教育领域带来的基础问题，那么我们该如何解决这些问题呢？对方辩友的论述过于片面化。

　　其次，对方辩友提到医疗领域分为0、20和100，但对方一直强调20和100之间的差距缩小，却没有考虑0那部分人该怎么办。如果0不与100共同前进，那么对方所说的差距和样态是完全矛盾的。

　　今天我方强调的点是，人工智能广泛应用的衍生品是算法偏见。在人工智能广泛应用之前，没有这么多受众会遭受司法边界问题。就像我方所举的例子，司法系统不会将黑人的犯罪率直接扩大到白人的两倍从而定更重的罪。我们今天要比较的是人工智能广泛应用之前和之后，算法偏见到底让社会更平等还是更不平等，而对方的比较平台显然不符合这种比较形式。

　　我方想强调的第二点是，人工智能广泛应用时，更多的财富、更多的权利被更少的人掌握。对方今天的回应是更多的人心思更多了。而且在人工智能领域，有很多公司向巨头公司发起挑战，但那些公司有扼杀逼退现象，对方完全没有看到，对于外围员时间的下降，对方也没有进行合理的解释。

　　相反，算法偏见作为一种机器，通过学习自我复制和强化形成历史偏见，数据采取算法决策限制歧视的闭环，算法偏向基于这种歧视以科技权威的合法性外衣。当技术革命遇到资本主义基因，以智能为名的社会重构，制造出比蒸汽时代更稳定的阶层文化，这样的社会是否如对方辩友所愿的平等呢？

　　在参与辩论之前，一提到人工智能，我更多想到的是它好不好用、安不安全。关于人工智能广泛应用到社会是平等还是不平等，我之前没有了解过，也没有想过。当人工智能取代一些岗位时，我们可以认为这是时代发展的必然结果。但是当人工智能作为辅助，作为人们的第二个大脑，作为资本掌握更多市场份额、更多话语权、更多公众数据信息的工具出现时，这个问题就没有那么简单了，我们需要认真思考。

　　我常常在想，当黑人因为人工智能冷冰冰的数据分析就被贴上是白人2倍的标签，从而被定下更重的刑罚时，他们是否会质疑？所谓的公平仅仅是一大堆或对或错的历史数据堆砌而成，是否会有人因此而发声？是否会有人反思呢？结果是，高高在上的法官可以轻易判定，这里面是否包含对于黑人的历史歧视，因为那是他们所推崇的正义，是罪名可以被早早定下的所谓公平。

　　我常常在想，当个人的数据被资本掌握，成为他们掌握话语权的工具，我到底该不该悲哀？我所抱怨的，从来不是失去赖以生存的体力活，而是看着巨大的利益蛋糕在那里，却没有得到应有的归属。困难的从来不是人工智能可以帮助人们做出决断，而是原来的不平等被写进代码。

　　在人工智能时代，我们似乎失去了个人的主观性，被引导发出不属于自己的声音，失去自我。在人工智能时代，人会成为资本的棋子，会成为被定罪的羔羊。他们赋予人工智能公平正义，于是便用锁链封锁人的喉咙，他们让人工智能站在高位，让人成为他们巨大产品上的劳动力。我们失去的就是平等，我们所追求的敬业精神等。感谢。

　　正方四辩 · 总结陈词：

　　主席，各位好。我方认为，以悲观的色彩去看世界的进步并非合适的视角。张辩友提到几个重要的点，在此我做出部分回应。

　　对方辩友提到在就业招聘时，以前的偏见是个人化的，现在是算法化的，还提及存在隐性算法等目前无法解决的问题。但我方认为，不管是IBM还是美国司法协会给出的数据都表明，去偏见化AI语言大模型的应用已取得一些进展。虽然我们尚未走向完全平等的社会，但这些努力不应被漠视。

　　几百年前，某些肤色的人群被农场主用鞭子抽打时，他们或许无法想象如今的状况。虽然偏见与歧视依然存在，但中间所做出的努力已让不同的人能够同处一节车厢、同在一个排名之中。对方辩友不能如此悲观地看待技术革命，技术本身并无多大罪恶，只是当下的使用可能存在一些问题，而我们中的很大一部分人已经在努力改变这一状况。

　　对方辩友提到中国的公司被美国的OpenAI等公司联合围攻，对此我想回应的是，中美因AI产生的摩擦并非特别关乎垄断，这其实是大国博弈的时代，所以对方辩友这一观点并不特别成立。

　　对于对方辩友之前在教育方面提出的观点，我方已经做出回应。不同国家有不同国情，两方数据进行简单对比并没有特别大的意义。

　　今天我方希望说明，AI是在改写绝望。人类文明的每一次飞跃都在对抗一个永恒的诅咒——出生即命运。公元前3000年，苏美尔贵族子女识字，而奴隶的孩子注定文盲；19世纪伦敦工人在矿井里，他们的后代在建桥，而有人在读达尔文；今天，大凉山的女孩可能因师资匮乏失去美好未来，海淀区的孩子却能用AI学习量子物理。但在中国贫困山区，4G网络覆盖率已达95%，AI正在改写这种绝望。整个社会都在努力让更多人用上新时代数字革命带来的优秀资源，无论是教育资源还是医疗资源，只是这需要时间。而对方辩友似乎没有耐心等待这幅美好的画卷慢慢浮现，仅因现在存在的一些漏洞就否定人工智能在人类生活中的运用。

　　在马拉维，AI超声仪让孕妇死亡率下降60%，成本仅为传统设备的1/20；在孟加拉国，贫民窟的儿童通过联合国救助能够使用AI教育平台，数学成绩甚至能追平首都精英学校；在苏丹的灾民援助中，区块链与AI的粮食分配体系让覆盖率从35%降到0.7%，援助效率提升400%。这些都是人工智能为这个时代做出的贡献。所以，人工智能不是上层剥削我们的工具，而是我们这些处于相对劣势的人自我赋权的可能。如果对方辩友执意认为这是一种剥削，那其实是对自我的一种判决。感谢。