例如,《在恋爱关系中,应该追求等价的付出·在恋爱关系中,不应该追求等价的付出》一题,辩之竹内共收录26场比赛。我们为您提供这26场比赛的论点、判断标准提取,以及总计数百条论据的提取,还有Deepseek的辩题分析。这可以帮您更好备赛。
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名言说让别人做什么不重要,让别人看见自己做才重要,我已经学会了。
下一个,你稍微吃点。我觉得那些没什么成就的人,别和他们计较。我们都要中药,哎,你用这个药试试。
我先进去,我看他们进去了,你们再进,别着急。最后一场别被骂就行。
你们用什么记录啊?我习惯用电脑,而且电脑还免费。就我一个人用电脑吗?你先去吧。
所以咱们这边,这么快就到现实情况了,他们要进去了。没事。
有限公司。头像弄好了吗?
你好,请问正方的同学都到齐了吗?哦,好,需要分别用麦,还是用一个麦?好的,那我们可以准备开始了。
首先请正方一辩进行开篇立论,时间为3分30秒。好的,那需要重新开始还是接着之前的?
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所以咱们这边,这么快就到现实情况了,他们要进去了。没事。
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首先请正方一辩进行开篇立论,时间为3分30秒。好的,那需要重新开始还是接着之前的?
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。)
文本未呈现出与辩论主题相关的有效论述内容,多为一些日常交流话语,如提醒饮食、安排入场顺序、讨论记录工具、询问头像情况、关于辩论准备的沟通(如人员是否到齐、用麦方式等),未涉及对辩题的讨论。
使用技术治理是基于算法、模型、规则,融合多种内容的技术规则型治理,是结合国家法律法规、行业标准和道德规范对系统进行系统管理的一种治理方式。技术型治理借助技术优势,通过算法优化、数据控制、模型设计等手段降低风险。
从风险防范的可行性和有效性来看,我方认为当前生成式人工智能风险防范更依靠技术,论证如下:
第一,生成式人工智能广泛应用于智慧医疗、智能农业等各个领域,应用场景复杂多样且不断创新。从风险防范的可行性来看,技术形式对于风险解决针对性强,灵活性高,而规则型治理相比之下则局限性较为明显。生成式人工智能尚处于发展初期,速度尚不成熟和稳定,规则运行稳定性难以保障其在复杂领域中的具体应用。生成式人工智能发展迅速,无法及时应对各种创新性的风险。通过算法优化、数据控制、模型设计等手段的技术体系,能够依据不同场景的决策需求,在算法层面进行定制化调整,有针对性地进行研发和优化,以防范生成式人工智能因应用场景复杂多样而产生的相关风险,从基础层面确保技术应用的安全和稳定。
例如,在金融领域运用生成式人工智能进行风险评估,出现算法对复杂金融数据的处理偏差时,技术团队可快速优化算法,增强对金融数据特征的分析能力,精准及时防范风险。
第二,从有效性层面分析,生成式人工智能作为前沿技术驱动的新兴技术,其风险根源来自于技术的复杂难解性。相较于多依赖外部指导、约束和监管,难以深入技术内部解决问题的规则型治理方式,技术程序组通过直接优化和改进算法模型,从技术内部防范风险,有效贯穿了风险防控的全过程。
国家多次出台多种法律法规构建治理框架,但企业在执行时普遍面临合规意愿弱、落地能力弱的难题。面对当下层出不穷的风险,当务之急是通过优化研发技术构建全生命周期的风险防范机制。事前运用数据清洗技术,剔除数据库中那些包含偏见、有害内容的数据,为模型训练提供高质量数据,从源头上降低生成不良违法信息的可能性。事中构建生成内容的自动化过滤系统,实时动态识别和标记输出的违法有害信息,并及时过滤,减少风险的出现。例如,某公司的内容审核系统,利用模型对抗训练识别诈骗话术,每天拦截违规内容超 500 条。最后通过内容溯源技术,如寻找输出内容在训练数据中嵌入的数字指纹,对生成内容的数据来源和版权信息进行精准溯源,以便在纠纷中公正地划分各个主体的责任。
通过这三个环节的保障,技术形式能够不断完善和优化生成式人工智能的算法和模型,减少和防范因技术缺陷引发的各种风险。
综上,技术形式能够参透表层风险,深入技术创新的底层逻辑,在动态迭代中构建全面的风险防范网络,在安全与发展的辩证平衡中走出一条既有效能又有温度的发展之路。因此,我方坚定认为,当前生成式人工智能风险防范更应依靠技术而非制度。
以上,感谢!
使用技术治理是基于算法、模型、规则,融合多种内容的技术规则型治理,是结合国家法律法规、行业标准和道德规范对系统进行系统管理的一种治理方式。技术型治理借助技术优势,通过算法优化、数据控制、模型设计等手段降低风险。
从风险防范的可行性和有效性来看,我方认为当前生成式人工智能风险防范更依靠技术,论证如下:
第一,生成式人工智能广泛应用于智慧医疗、智能农业等各个领域,应用场景复杂多样且不断创新。从风险防范的可行性来看,技术形式对于风险解决针对性强,灵活性高,而规则型治理相比之下则局限性较为明显。生成式人工智能尚处于发展初期,速度尚不成熟和稳定,规则运行稳定性难以保障其在复杂领域中的具体应用。生成式人工智能发展迅速,无法及时应对各种创新性的风险。通过算法优化、数据控制、模型设计等手段的技术体系,能够依据不同场景的决策需求,在算法层面进行定制化调整,有针对性地进行研发和优化,以防范生成式人工智能因应用场景复杂多样而产生的相关风险,从基础层面确保技术应用的安全和稳定。
例如,在金融领域运用生成式人工智能进行风险评估,出现算法对复杂金融数据的处理偏差时,技术团队可快速优化算法,增强对金融数据特征的分析能力,精准及时防范风险。
第二,从有效性层面分析,生成式人工智能作为前沿技术驱动的新兴技术,其风险根源来自于技术的复杂难解性。相较于多依赖外部指导、约束和监管,难以深入技术内部解决问题的规则型治理方式,技术程序组通过直接优化和改进算法模型,从技术内部防范风险,有效贯穿了风险防控的全过程。
国家多次出台多种法律法规构建治理框架,但企业在执行时普遍面临合规意愿弱、落地能力弱的难题。面对当下层出不穷的风险,当务之急是通过优化研发技术构建全生命周期的风险防范机制。事前运用数据清洗技术,剔除数据库中那些包含偏见、有害内容的数据,为模型训练提供高质量数据,从源头上降低生成不良违法信息的可能性。事中构建生成内容的自动化过滤系统,实时动态识别和标记输出的违法有害信息,并及时过滤,减少风险的出现。例如,某公司的内容审核系统,利用模型对抗训练识别诈骗话术,每天拦截违规内容超 500 条。最后通过内容溯源技术,如寻找输出内容在训练数据中嵌入的数字指纹,对生成内容的数据来源和版权信息进行精准溯源,以便在纠纷中公正地划分各个主体的责任。
通过这三个环节的保障,技术形式能够不断完善和优化生成式人工智能的算法和模型,减少和防范因技术缺陷引发的各种风险。
综上,技术形式能够参透表层风险,深入技术创新的底层逻辑,在动态迭代中构建全面的风险防范网络,在安全与发展的辩证平衡中走出一条既有效能又有温度的发展之路。因此,我方坚定认为,当前生成式人工智能风险防范更应依靠技术而非制度。
以上,感谢!
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从风险防范的可行性和有效性来判断当前生成式人工智能风险防范更依靠技术还是制度。
对方辩友,首先您刚才提到在侵权责任方面,AI知识内容是否受到法律保护以及确认责任归属的问题。我想说,目前人工智能只是一个工具,本身没有承担责任的能力,所以责任归属很明确。如果强行将责任加在开发者、提供者身上,会阻碍其生存与发展。
况且,在设立责任规则时,需要对社会成员运用溯源技术,才能找到数据的来源。
其次,对方辩友说要用规则去划定,认为技术缺乏规则约束会导致恶意行为者利用机器做坏事。但我们今天并非在做紧急之事,而是要探讨更侧重用哪种治理方式来解决这个问题。所以我们要进行缺失性考量,看看当下更需要哪种方式进行治理,哪种方式具有可行性和有效性。
我方认为,现在企业有合规意识,只是能力较弱,需要关注技术层面的问题。
另外,我要明确一点,强制并不等于效率。在这些技术领域,它们自身有更有效的解决方式,例如谷歌的检测准确率已经高达99%。
还有关于制定法律规则成本的问题,即便您方所说的成本再低,其制定周期较长,无法满足解决风险的及时性要求。
最后,您刚提到规则可以实现多元主体协同共治,但统一的规则只是外在约束,而技术是直接从源头上避免做坏事。最快的立法周期也需要两三个周期,难以适应实际情况。后续看您方如何论证。
对方辩友,首先您刚才提到在侵权责任方面,AI知识内容是否受到法律保护以及确认责任归属的问题。我想说,目前人工智能只是一个工具,本身没有承担责任的能力,所以责任归属很明确。如果强行将责任加在开发者、提供者身上,会阻碍其生存与发展。
况且,在设立责任规则时,需要对社会成员运用溯源技术,才能找到数据的来源。
其次,对方辩友说要用规则去划定,认为技术缺乏规则约束会导致恶意行为者利用机器做坏事。但我们今天并非在做紧急之事,而是要探讨更侧重用哪种治理方式来解决这个问题。所以我们要进行缺失性考量,看看当下更需要哪种方式进行治理,哪种方式具有可行性和有效性。
我方认为,现在企业有合规意识,只是能力较弱,需要关注技术层面的问题。
另外,我要明确一点,强制并不等于效率。在这些技术领域,它们自身有更有效的解决方式,例如谷歌的检测准确率已经高达99%。
还有关于制定法律规则成本的问题,即便您方所说的成本再低,其制定周期较长,无法满足解决风险的及时性要求。
最后,您刚提到规则可以实现多元主体协同共治,但统一的规则只是外在约束,而技术是直接从源头上避免做坏事。最快的立法周期也需要两三个周期,难以适应实际情况。后续看您方如何论证。
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感谢正方二辩,下面首先请正方进行质询。
技术是在问题出现后可进行定制化调整,且技术研发出来后可直接应用。而你方规则即便制定,落实也需要时间。
你方仍在依靠事后追责,可坏事已然发生。但技术能从源头上杜绝坏事发生,从效率来看,这不是很明显吗?技术可以防范风险。
AI 公司的迭代时间平均是 30 - 35 周,行业竞争激烈,若不用新技术防范风险,如何适应竞争力大的市场?
对方主体认知存在问题,技术型治理的主体并非讨论重点。自主性治理难道不能全社会共同参与吗?国家和政府难道不能通过技术形式进行治理吗?若国家和政府研发出自动识别过滤系统并推广到企业使用,难道不能直接解决风险吗?
我方已表明,在当前市场环境下,企业若不优化技术防范风险,如何提升用户使用体验?所以企业有动力完善和使用技术防范风险。
目前有 45%的人将人工智能用于办公,这些人显然不是你方所指想要接收淫秽物品的主体。
在竞争如此激烈的环境下,企业若不提供高质量内容,还有受众吗?那岂不是自取灭亡?之所以出现问题,恰恰是因为技术未达到过滤标准,若能过滤,不良内容便无法传播。
感谢正方二辩,下面首先请正方进行质询。
技术是在问题出现后可进行定制化调整,且技术研发出来后可直接应用。而你方规则即便制定,落实也需要时间。
你方仍在依靠事后追责,可坏事已然发生。但技术能从源头上杜绝坏事发生,从效率来看,这不是很明显吗?技术可以防范风险。
AI 公司的迭代时间平均是 30 - 35 周,行业竞争激烈,若不用新技术防范风险,如何适应竞争力大的市场?
对方主体认知存在问题,技术型治理的主体并非讨论重点。自主性治理难道不能全社会共同参与吗?国家和政府难道不能通过技术形式进行治理吗?若国家和政府研发出自动识别过滤系统并推广到企业使用,难道不能直接解决风险吗?
我方已表明,在当前市场环境下,企业若不优化技术防范风险,如何提升用户使用体验?所以企业有动力完善和使用技术防范风险。
目前有 45%的人将人工智能用于办公,这些人显然不是你方所指想要接收淫秽物品的主体。
在竞争如此激烈的环境下,企业若不提供高质量内容,还有受众吗?那岂不是自取灭亡?之所以出现问题,恰恰是因为技术未达到过滤标准,若能过滤,不良内容便无法传播。
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由于文本仅为正方质询发言,无反方回应,无法形成完整对话流程,但可梳理正方逻辑推导如下:
下面请反方三辩进行质询。
正方辩友,你方所说的规则制定时间非常短,但实际上科技更新换代平均1.5年,实体经济发展周期很长,而且科技变革速度很快、风险频发。若一个风险就要单独制定一个规则,那么解决问题的根本着力点究竟在哪里?请正方辩友后期举证一个法律条款,能够概括这么多的问题。
接下来请问正方二辩,即便今天立法再完善,也会有人犯罪,你方如何保证规则颁布之后,每个人都会自律并遵守规则?
其次,即便立法再完善,仍会有犯罪行为。你方如何保证规则颁布之后,每个人都能自律并遵守规则?规则出台后,我们看到规则已经明确告知人们不要犯罪。然而,许多企业和规定存在技术缺陷、落地能力弱的问题,导致规则无法落实。在这种情况下,进一步细化规则如何解决风险问题?
正方辩友,我不明白你方为何一定要将此事归结到肖像权上。我认为相关责任人只要受到处罚即可。
下面请反方三辩进行质询。
正方辩友,你方所说的规则制定时间非常短,但实际上科技更新换代平均1.5年,实体经济发展周期很长,而且科技变革速度很快、风险频发。若一个风险就要单独制定一个规则,那么解决问题的根本着力点究竟在哪里?请正方辩友后期举证一个法律条款,能够概括这么多的问题。
接下来请问正方二辩,即便今天立法再完善,也会有人犯罪,你方如何保证规则颁布之后,每个人都会自律并遵守规则?
其次,即便立法再完善,仍会有犯罪行为。你方如何保证规则颁布之后,每个人都能自律并遵守规则?规则出台后,我们看到规则已经明确告知人们不要犯罪。然而,许多企业和规定存在技术缺陷、落地能力弱的问题,导致规则无法落实。在这种情况下,进一步细化规则如何解决风险问题?
正方辩友,我不明白你方为何一定要将此事归结到肖像权上。我认为相关责任人只要受到处罚即可。
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感谢对方辩友。首先,你方提到技术层面和规则层面的边界。在当前现状下,规则已经出台了很多,但却无法落实,此时技术起到了关键作用,所以要维护技术。你方不必只强调一方,因为二者之间的边界实际上是相互开放的。
第二点,你方提及侵权责任归属问题。我方想让你明白,如果没有技术支撑,连事后追责的对象都难以确定。你方今天要求一定要有专门的法律,将某件事判定为侵犯肖像权,并加重判刑。但我方需要遵循罪责刑相适应的制度,不能随意加重处罚。你方并未解释,为何一定要加重处罚。
第三点,立法周期为何长?因为科技更新发展速度极快,以欧盟的人工智能法案为例,法案出台后不久,ChatGPT出现,法案内容又被迫重新调整。所以科技更新换代快,风险也存在,规则制定的速度非常慢,效率极低。而我方主张的技术可以进行动态监管,效率更高。而且我方看到企业合规能力较强,并非都需要专业人士处理。我方认为技术之所以重要,是因为规则难以落实,我方有相关技术举证,比如谷歌开发的水印技术和Meta开发的深度伪造检测技术,能将伪造率降低至0.5%,还能将违法信息筛查出来提供给警方,规范人性的效果更好。
感谢对方辩友。首先,你方提到技术层面和规则层面的边界。在当前现状下,规则已经出台了很多,但却无法落实,此时技术起到了关键作用,所以要维护技术。你方不必只强调一方,因为二者之间的边界实际上是相互开放的。
第二点,你方提及侵权责任归属问题。我方想让你明白,如果没有技术支撑,连事后追责的对象都难以确定。你方今天要求一定要有专门的法律,将某件事判定为侵犯肖像权,并加重判刑。但我方需要遵循罪责刑相适应的制度,不能随意加重处罚。你方并未解释,为何一定要加重处罚。
第三点,立法周期为何长?因为科技更新发展速度极快,以欧盟的人工智能法案为例,法案出台后不久,ChatGPT出现,法案内容又被迫重新调整。所以科技更新换代快,风险也存在,规则制定的速度非常慢,效率极低。而我方主张的技术可以进行动态监管,效率更高。而且我方看到企业合规能力较强,并非都需要专业人士处理。我方认为技术之所以重要,是因为规则难以落实,我方有相关技术举证,比如谷歌开发的水印技术和Meta开发的深度伪造检测技术,能将伪造率降低至0.5%,还能将违法信息筛查出来提供给警方,规范人性的效果更好。
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现在进入技术暂停环节,双方各计时1分30秒。
首先,要清楚问题的根源。其次,跟对方说明不做趋势性判断的原因,规则和技术都需要不断精进。我们今天要解决他们的判断问题,希望他们不要跳口径。
第二,要跟对方讲清楚立法的可行性。如今规则具有突发性,规模化风险应用领域广泛,立法对于风险的综合治理体系究竟在哪里,其可行性又在哪里。
第三,要向对方说明企业的主动性。他们没有数据支撑,就天然地认为企业的主力一定是恶意的。实际上,我们的AI 30 - 35天就会更换大量数据,竞争促使进步,每个企业都需要参与竞争。
第四,跟对方讲清楚法律强制力并不等同于风险治理的效力,法律具有滞后性,他们没有解决法律抽象性应对风险的问题。对于如此多不同的风险,技术解决比法律更为直接有效。
要向他们展示技术效应的数据,他们没有数据,却总提及一些如99%、99.8%,降低了0.5%等数据,还提到虚假信息。我们可以举例问他们虚假幻想问题如何解决,不要只谈侵权。他们对法律的理解存在偏差,比如认为淫秽物品判罚过低,难道换个脸就要判十年。现在刑法是轻型化趋势,而非重型化。
时间到。
现在进入技术暂停环节,双方各计时1分30秒。
首先,要清楚问题的根源。其次,跟对方说明不做趋势性判断的原因,规则和技术都需要不断精进。我们今天要解决他们的判断问题,希望他们不要跳口径。
第二,要跟对方讲清楚立法的可行性。如今规则具有突发性,规模化风险应用领域广泛,立法对于风险的综合治理体系究竟在哪里,其可行性又在哪里。
第三,要向对方说明企业的主动性。他们没有数据支撑,就天然地认为企业的主力一定是恶意的。实际上,我们的AI 30 - 35天就会更换大量数据,竞争促使进步,每个企业都需要参与竞争。
第四,跟对方讲清楚法律强制力并不等同于风险治理的效力,法律具有滞后性,他们没有解决法律抽象性应对风险的问题。对于如此多不同的风险,技术解决比法律更为直接有效。
要向他们展示技术效应的数据,他们没有数据,却总提及一些如99%、99.8%,降低了0.5%等数据,还提到虚假信息。我们可以举例问他们虚假幻想问题如何解决,不要只谈侵权。他们对法律的理解存在偏差,比如认为淫秽物品判罚过低,难道换个脸就要判十年。现在刑法是轻型化趋势,而非重型化。
时间到。
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下面进入自由辩论环节,双方各计时4分钟,由正方先发言。
对方辩友,我方已经强调过很多遍了,我方的信息筛查,一旦出现黄色物性内容,我方直接可以通过GP进行筛查,让其连传播的途径都没有。
再有,我方今天主张不采用规则的原因是,技术和规则都需要不断完善,我们当务之急是判断更依靠哪一个、哪一个更有效。我方的技术是一个全生命周期的过程,我想知道你们认为技术和规则哪个更重要,是事前防控还是事后处理,请给我一个回答。
公权力不能随意干涉私生活。对方辩友,我方刚才已经强调,技术可以从源头阻止信息发出,而您方始终没有论证规则对这些问题的解决效率体现在哪里。
我已经说明,技术可以筛选出违法内容,这样一来,又如何利用这些内容做坏事呢?我方已经给出99%的数据,证明技术解决问题是有效率的,相反,您方始终没有给出规则对这些问题解决效率的相关举证。
现在法律规定要对犯罪者判重刑,您需要先说明理由。我方的水银技术有效率已达到99%,比如在具体情境中,即使是合法使用,也可能生成虚假信息,您方的规则如何追踪这种风险呢?
您方先回答这个问题,再解释一下,将物品进行传播为何不可行,您方的论证依据在哪里,为何说它很清晰呢?而且,规则不完善不能成为您方论证其有效性的借口。
对方辩友,请回答我,如何解决信息篡改的问题,您方颁布的规则如何弥补基础缺陷?
我方已经说明,技术可以直接拦截违法信息,您方始终没有正视我方的回应,也没有给出规则对解决风险(如刚才提到的矿计问题)的解决效率的相关举证,所以我方认为技术更有效率这一点可以确立。
您方始终没有解释,强制力为何等同于效力?有法律存在为何还有人犯罪?法律的强制力为何就等于风险治理的效力?世界上总会有人不怕法律,而我方技术能提高犯罪难度,让违法信息无法传播,这是第一点。
对方辩友,您今天提到欧盟数字法案问题,我已说明,该法案要求对AIP进行训练,但实际执行中由于技术层面有缺陷,效果未达预期。
您不回答我的问题,那我方在这一点上取得优势。您方说没有规则企业就会乱来,但我方认为企业会有采用技术的意愿。
对方辩友,请回答我,若规则因基础原因未达预期效果,您方的论证依据在哪里?
今天人工智能面临的难题是企业合规意愿很强,例如相关办法要求企业建立全链条数据管理制度,但现有加密技术无法满足需求,您方如何解决这个问题?目前规则因技术缺陷落地能力弱,所能达到的效果有限。
对方辩友,并非所有企业都会采取不正当手段。怎么能说没有规则呢?那些大型办法就是规则。只是规则和技术都需要不断完善。请您方正视我方提出的问题,补充说明为何认为企业都会破坏规则。
请说明规则如何操作、如何规范。
下面进入自由辩论环节,双方各计时4分钟,由正方先发言。
对方辩友,我方已经强调过很多遍了,我方的信息筛查,一旦出现黄色物性内容,我方直接可以通过GP进行筛查,让其连传播的途径都没有。
再有,我方今天主张不采用规则的原因是,技术和规则都需要不断完善,我们当务之急是判断更依靠哪一个、哪一个更有效。我方的技术是一个全生命周期的过程,我想知道你们认为技术和规则哪个更重要,是事前防控还是事后处理,请给我一个回答。
公权力不能随意干涉私生活。对方辩友,我方刚才已经强调,技术可以从源头阻止信息发出,而您方始终没有论证规则对这些问题的解决效率体现在哪里。
我已经说明,技术可以筛选出违法内容,这样一来,又如何利用这些内容做坏事呢?我方已经给出99%的数据,证明技术解决问题是有效率的,相反,您方始终没有给出规则对这些问题解决效率的相关举证。
现在法律规定要对犯罪者判重刑,您需要先说明理由。我方的水银技术有效率已达到99%,比如在具体情境中,即使是合法使用,也可能生成虚假信息,您方的规则如何追踪这种风险呢?
您方先回答这个问题,再解释一下,将物品进行传播为何不可行,您方的论证依据在哪里,为何说它很清晰呢?而且,规则不完善不能成为您方论证其有效性的借口。
对方辩友,请回答我,如何解决信息篡改的问题,您方颁布的规则如何弥补基础缺陷?
我方已经说明,技术可以直接拦截违法信息,您方始终没有正视我方的回应,也没有给出规则对解决风险(如刚才提到的矿计问题)的解决效率的相关举证,所以我方认为技术更有效率这一点可以确立。
您方始终没有解释,强制力为何等同于效力?有法律存在为何还有人犯罪?法律的强制力为何就等于风险治理的效力?世界上总会有人不怕法律,而我方技术能提高犯罪难度,让违法信息无法传播,这是第一点。
对方辩友,您今天提到欧盟数字法案问题,我已说明,该法案要求对AIP进行训练,但实际执行中由于技术层面有缺陷,效果未达预期。
您不回答我的问题,那我方在这一点上取得优势。您方说没有规则企业就会乱来,但我方认为企业会有采用技术的意愿。
对方辩友,请回答我,若规则因基础原因未达预期效果,您方的论证依据在哪里?
今天人工智能面临的难题是企业合规意愿很强,例如相关办法要求企业建立全链条数据管理制度,但现有加密技术无法满足需求,您方如何解决这个问题?目前规则因技术缺陷落地能力弱,所能达到的效果有限。
对方辩友,并非所有企业都会采取不正当手段。怎么能说没有规则呢?那些大型办法就是规则。只是规则和技术都需要不断完善。请您方正视我方提出的问题,补充说明为何认为企业都会破坏规则。
请说明规则如何操作、如何规范。
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。)
接下来请正反方四辩进行结辩。
今天我们第一个考量就是是否进行实质性补课。当下规则和技术都需要完善落实,我们更看重的是比较二者的可行性和解决效果。这也是我方强调的第二点,即责任归属问题。比如AI换脸,若判定侵犯肖像权,就应加重判刑。对方提出的举证,我方已说明为何当前刑法量刑较轻,不能用朴素的正义观干涉法律。
同时,若没有技术,甚至连侵权人都找不到,对方如何维护受害者权利?
对方试图渲染一种情形,称很多企业和个人为达目的不择手段。其一,对方需举证哪些企业是出于不良目的;其二,企业追求商业利益,个人追求自身利益又有何不可?新兴产业发展本就如此。
众多AI竞争会促使企业主动改进技术,因为只有产品被大众接受才能盈利。
关于现状,对方称我方未提及,我方在此说明,现在是人工智能治理难题。目前有15家大模型开发企业向政府自愿做出承诺、履行义务,即规则已明确告知不能做。欧盟数字法案要求对AI训练进行规范,但在实际落实中,因技术投入有缺陷,最终效果往往未达预期。这表明规则虽已出台,但未落实是因为技术有缺陷,此时单纯强化规则并无作用。
对方在咨询时称一步立法就可解决当前诸多风险问题,但未看到技术发展迅速、风险众多,一部立法难以解决所有风险,对方需对此进行举证。且立法更新换代速度为1.5年,很难保证时效性。
最后,我方认为技术更有效率。我方主张从事前、事中、事后进行追责,可直接规避风险。例如谷歌的使用基础检测准确率达99%,APA开发的模型伪造误报率低于0.5%。相比之下,对方称规则颁布就能规范人性,让人们自觉遵守,需进行举证。约束人心难度极大,并非每个人都能自律遵守规则。可见,我方观点更具直接效力。
感谢反方四辩。
接下来请正反方四辩进行结辩。
今天我们第一个考量就是是否进行实质性补课。当下规则和技术都需要完善落实,我们更看重的是比较二者的可行性和解决效果。这也是我方强调的第二点,即责任归属问题。比如AI换脸,若判定侵犯肖像权,就应加重判刑。对方提出的举证,我方已说明为何当前刑法量刑较轻,不能用朴素的正义观干涉法律。
同时,若没有技术,甚至连侵权人都找不到,对方如何维护受害者权利?
对方试图渲染一种情形,称很多企业和个人为达目的不择手段。其一,对方需举证哪些企业是出于不良目的;其二,企业追求商业利益,个人追求自身利益又有何不可?新兴产业发展本就如此。
众多AI竞争会促使企业主动改进技术,因为只有产品被大众接受才能盈利。
关于现状,对方称我方未提及,我方在此说明,现在是人工智能治理难题。目前有15家大模型开发企业向政府自愿做出承诺、履行义务,即规则已明确告知不能做。欧盟数字法案要求对AI训练进行规范,但在实际落实中,因技术投入有缺陷,最终效果往往未达预期。这表明规则虽已出台,但未落实是因为技术有缺陷,此时单纯强化规则并无作用。
对方在咨询时称一步立法就可解决当前诸多风险问题,但未看到技术发展迅速、风险众多,一部立法难以解决所有风险,对方需对此进行举证。且立法更新换代速度为1.5年,很难保证时效性。
最后,我方认为技术更有效率。我方主张从事前、事中、事后进行追责,可直接规避风险。例如谷歌的使用基础检测准确率达99%,APA开发的模型伪造误报率低于0.5%。相比之下,对方称规则颁布就能规范人性,让人们自觉遵守,需进行举证。约束人心难度极大,并非每个人都能自律遵守规则。可见,我方观点更具直接效力。
感谢反方四辩。
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。)