大数据算法代替人类决策利大于弊

大数据算法代替人类决策弊大于利

　　我的意思是，要你来说提示音，还是我来说提示音？30 秒、50 秒时间到，要不要去临时加一下，或者是我来说。那我就直接给你说，剩余 30 秒和 5 秒会有提示音。

　　那你说吧，我就不说了。我把这个介绍完之后，你来说提示音。那我把我说提示音这个内容删了。你介绍完选手，我就开始说提示音。

　　你需要把这句话写在手机上吗？我直接说剩余 30 秒、剩余 5 秒就行。

　　说完之后，我就开始。首先有请正方一辩。

　　进行开篇立论，时间为3分30秒。

　　尊敬的评委，对方辩友，大家好。

　　开篇名义，在信息爆炸的当下，决策需求不在于繁杂，其算法核心优势在于突破人类能力局限，平衡决策效率和质量。代替人类决策并非完全取代人类主体地位，而是将重复性高的决策场景，如金融风控、医疗诊断、交通、教育等，交由算法主导，人类保留监督权与最终选择权。

　　因此，我方坚定认为大数据算法代替人类决策弊大于利。我们的判断标准在于是否能提升决策效率、优化决策质量、解决人的问题，为社会创造更大福祉。

　　从决策效率来看，大数据算法实现了质的飞跃。高德地图每秒处理海量用户数据，大幅缩短了用户通勤时间。这一举措是人们优化认知资源的选择，并非剥夺决策权。生活节奏快，决策繁多，人们精力有限，难以对每个决策深思熟虑，因而将广告推送、走马观花这类重复性决策交给算法，人们可专注于更具创造力的工作。

　　研究表明，杭州城市大脑工程通过实施分析千万级的数据，使救护车通行速度提升50%，每年挽救300多个生命。此类社会效应具有人类决策难以匹及的规模效率。可见，大数据算法不仅提高了决策效率，还间接提升了决策的质量，赋予人类将精力投入有价值的事物中，突破难题，创造价值。

　　在决策质量上分析，大数据算法也打破了人类认知边界，提高了决策质量。电商平台的推荐系统可实时解析海量商品图谱，结合用户众多行为标签，将购物决策精准度大幅提升。这意味着消费者能更快找到心仪商品，提高购物满意度，商家也能精准把握市场需求，优化库存管理，提高运营效率。

　　约翰霍普金斯大学研究显示，采用算法分配疫苗，国家接种效率提升38%，死亡率降低21%。这是大数据算法在社会治理领域的成功实践，利用海量实时数据做出最优决策，提高公共服务的效率和质量，更好地保障人民的生命安全和身体健康。司法系统不受情绪、疲劳和认知偏差影响，能最大限度减少人为失误，提高决策科学性和结果可靠性。

　　在构建现代社会中，大数据算法为我们提供了更加客观、准确、高效的决策方式，有助于我们应对各种挑战和问题。

　　不可否认，大数据算法在代替人类决策的过程中可能会存在一些问题，比如数据隐私泄露、算法偏见等。但这个问题并非是大数据算法本身出现的问题，而是人类如何去使用它所关联的。我们可以通过完善法律法规、加强技术监管等手段规范算法开发和应用。我们不能因为潜在的风险而否定大数据算法带来的利好。

　　综合来看，大数据算法为人类决策带来的巨大优势远超过其可能产生的弊端。大数据算法与人类决策并非对立，而是相互补充，相互促进。

　　谢谢大家！感谢正方一辩发言，有请反方二辩。

　　回答方只能作答，不能反问。咨询方可以打断，但在咨询方每一发言有5秒保护时间，双方计时2分钟。

　　好的，感谢对方的意见。首先第一个问题，大数据逻辑依赖数据进行训练，但如果因数据本身存在系统性歧视，如种族、性别偏见、社会放大、社会不公等问题，如何证明大部分的决策比人类更客观？对方辩手如何看待这些问题呢？

　　我方认为历史遗传基于人类本身。如果没有人类所控制的系统，我们也无需探讨。

　　下一个问题，当因数据边界导致弱势群体利益受损失时，责任由谁承担，是开发者、企业还是运行的系统？我认为这一点与本题无关，我们本场讨论的是大型算法对人类的利弊，而你所说的这是一个判定的问题。所以我用问题回答，我认为对方回答才偏题，我们第4题讨论的是大数据算法代替人类决策弊大于利，我认为讨论点应该在决策上。所以说决策所造成的后果应该由谁承担，决策的最终选择权在我们人类，只是让大数据算法替我们来决策，但选择权还是在我们手中。所以说你方提出的问题我们不予回答，请你明确问题。

　　好的，在危机处理中，人类决策可以基于现场直接随机应变，而依赖数据的系统，如果因为信息延时或缺失导致无法决策，是否会造成更大灾难？我方认为这属于人类开发不到位的问题，不属于本题大数据决策的问题。我还是认为你方跑题，我们本题讨论的是大数据算法代替人类决策，是弊大于利还是利大于弊。如果说这个时候大数据没有办法完成更好的决策，这个时候是否应该让人类决策优于大数据决策。这是说人类没有开发好大数据决策，这种算法应用和本题没有关系，大数据算法应用已经既定，但大数据存在的一切问题本质上是因为人类没有用好大数据。

　　感谢双方辩手，下面有请反方意见。

　　尊敬的主席、对方辩友，大家好。我方的观点是大数据算法代替人类决策弊大于利。

　　在展开论述之前，我先明确几个概念。大数据算法是通过对海量数据的收集、分析和处理，利用特定算法模型得出决策并做出决策的过程。今天讨论的前提是在社会各领域广泛应用大数据算法的情况下，代替人类决策权衡利弊，而判断利弊的标准在于大数据算法对社会公平、科技权益以及决策质量的综合影响是否有意义。

　　接下来我将从三个方面阐述我方观点。

　　一、加剧社会不公平现象 　　大数据算法可能会加剧社会不公平现象，由于算法依赖于数据，而数据本身可能存在偏差或不完整。以招聘市场为例，一些招聘平台利用算法筛选简历，可能会因为历史数据中存在的性别歧视等偏见，导致某些群体在就业机会上受到不公平的对待。据相关研究表明，某些算法在筛选潜在雇员时，对女性求职者的筛选比例明显低于男性，即使她们具备相同甚至更优秀的资质。这种基于算法的筛选进一步固化了社会不平等，破坏了公平竞争的环境。

　　二、缺乏人文关怀与情感理解 　　人类决策常考虑情感道德的因素，如医疗场景中，医生不仅依据病情诊断数据进行诊断，还会关注患者情绪心理，给予人文关怀。而算法难以改变既定程序和数据输出诊断方案，可能使患者在就医时感到冰冷和无助，难以获得全面、人性化的治疗体验。

　　三、缺乏灵活性、创造性 　　大数据算法缺乏灵活性和创造性。算法是基于预设的规则和模型运行的，它难以应对复杂多变的现实情况和突发状况。但面对一些需要综合考虑多种因素、灵活权衡利弊的决策时，算法可能显得力不从心。在艺术创作、科学研究等领域，人类的直觉、灵感和创造力是推动进步的关键因素，而这也是算法无法代替的。若过度依赖算法决策，可能会抑制创新，阻碍社会的发展，难以实现从 0 到 1 的飞跃，阻碍人类文明的进步与发展。

　　从另一个层面来看，我们追求的社会是一个公平、公正、尊重个人权益的社会。大数据算法虽然在一定程度上提高了决策效率，但它带来的负面影响却与我们的价值追求相悖。我们不能为了追求效率而牺牲公平和个人权益，否则社会将失去平衡性。

　　工具终归是工具，人类之所以发明大数据算法，是用来辅佐人类而不是替代人类。虽然它可用于一些复杂数据的处理，但人类不能丧失决策权。

　　综上所述，无论是从社会公平和权利，还是决策质量权衡，大数据算法代替人类决策的弊端都大于其益处。因此，我方坚定认为，大数据算法代替人类决策弊大于利。

　　感谢本方一辩，下面有请正方二辩质询。

　　预备时间未到，双方预计还有12分钟。刚刚提到的是理论线上种族歧视的问题，这也是中国就业市场中对女性就业性别提出的问题。人类决策难道不严重吗？这不是人的问题，也不是大数据的问题。

　　我们今天的问题是，大数据算法代替人类角色，究竟是利大于弊还是弊大于利。而大数据算法的数据是由人类生成、输入的。

　　大数据算法所带来的这个问题，是一个历史性遗留问题，本质上是一个社会问题。我们需要解决的是社会上的不平等问题，其本质在于人类自身，而非大数据本身。大数据是人类化的。

　　讲到生产力，我想提一个问题。有人说大数据里面不具有人文关怀和人类情感性，认为它客观公正，没有人类情感。但实际上，人类决策由于存在情感因素，本身就会产生一些不公正、不客观的情况。难道能把所有关于情感的问题都归结为会影响决策准确性的问题吗？

　　在艺术创作方面，艺术创作和检测有什么关系呢？这是剧本创作的主题。你们所说的创作，艺术创作是从无到有，并非检测。而且在灵活性方面，大数据能够将参数引入进行普通学习。

　　感谢双方辩者。

　　感谢主席，感谢对方辩友，感谢各位评委。虽然如今大数据算法在生活中的实践很普遍，然而在这个表象之下，却隐藏了许多值得深思的问题。所以我方认为大数据算法在辅助人类决策时弊大于利。

　　首先，大数据算法从本质上来讲，它是由人编写的，是由人类基于既定规则计算得出结论并做出决策的，并非完全客观公正，其背后存在着算法偏见或是符合歧视的风险。目前一些职业的存在就证明着使用大数据算法代替人类角色是不合理的。比如HR的存在，大数据算法无法理解数据背后的故事，因为中断职业生涯的女性可能经历过心理创伤，而频繁跳槽的年轻人可能是在照顾患病的家人，人类决策者能洞察这些生命经验，而算法只能将其判定为负面特征。用于招聘的算法可能会歧视女性、残疾人等弱势群体，侵害他们平等就业的权利，压缩他们的生存空间。就比如法官和检察官的存在，同样是为了保障特殊人群的利益，如果仅根据算法进行判决，会有失偏颇。

　　其次，大数据算法过度依赖历史数据，难以应对未来变化和突发事件。大数据算法是基于过期的数据进行训练的，新的预测和决策也主要基于历史规律。然而世界是不断变化的，未来充满不确定性，面对突发的事件和全新的社会现象，算法可能会失效，甚至做出错误的决策。

　　最后，过度依赖算法可能导致人类决策能力退化。人类决策能力只有在实践中才能得到进化，这不仅是个人能力的退化，有可能在关键时刻扩大风险。

　　谢谢。

　　同样时长1分30秒的游戏，从学科范围来看，大数据能提醒人们关注某些原本被忽视的内容。在信息爆炸时代海量数据处理需求下，大数据的高效承载优势明显。

　　以交通出行场景为例，大数据能为人们节省时间，让人们能将高效工作之余的时间投入到其他事务中。人工在处理复杂信息时根本无法满足这一条件。这是时代潮流的趋势，我们无法违背时代潮流做出有问题的决策。

　　大数据决策能够避免人类决策时主观因素的干扰，它能给出基于客观科学的主要决策，具有科学性。在医疗、交通、商业等领域，大数据都能够提高问题分析和决策质量以及决策效率。

　　反观对方辩友提到大数据依赖历史数据的问题。我方有完善的机制，可以保证决策公平。对方可能会提及算法偏见的问题，但前提是这种情况已经实现，因为大数据能够通过动态纠偏机制、群体公平优化等方式来解决。另外，关于大数据算法依赖历史数据无法预测未来突发事件的问题，它有时能促进与互动数据的决策。

　　感谢双方二辩。

　　请短兵相接的一对一对辩，对辩环节双方以交替形式轮流发言，辩手无权终止对方发言，双方同时开始计时，一方发言完毕后，另一方即可继续发言，直到剩余时间用尽。有请双方辩手进行对辩，时间各为1分30秒。

　　正方提出公平的问题，认为所有的不公平是因为人类历史遗留问题，人类本就不公平，而大数据是基于人类的基础之上。反方指出正方若因某个孩子刚打开相关内容就优先选择他，这并非公平，而是任性。反方认为这种观点是错误的，但正方未给出明确解释。

　　首先，打开某个事物只是人为的关键操作，以自由数据来看，在这种情况下，表面上处于弱势的群体，不能因为其打开的情况就不被选择，这是否是正方所认为的决策方式？

　　其次，正方提到从0到1的创造是决策，但从0到1是创作，与决策有何关系？创作也需要人的决策，若没有人情因素，那创作的决策又是什么？

　　接下来讨论决策质量问题。在医学方面，很多情况更需要人类决策，然而在大数据应用期间，疫情的治愈率从20%提升到了21%，有效率提升了38%，反方质疑正方是否要否定大数据在此期间的能力。

　　在疫情期间，有很多人因呼吸困难躺在医院需要呼吸机。大数据会根据患者数量在不同地方投放呼吸机，将更多呼吸机放在患者多的地方，患者少的地方则少放。但大数据无法实时监测每个患者的情况，这体现了人类决策的灵活性，反方质疑正方能否定这一点。

　　大数据与人类并存，且大数据是为人类所使用，这证明大数据的灵活性确实能够提升人类的判断效率，反方询问正方是否认可这一说法。

　　在权益问题上，正方称大数据不能保护少数人类的权益，但实际上在法律价值下，大数据更能保护人的权益，而不是像某些人高高在上地毁灭法理。人权防治是为了教育，而不是为了量化去警戒。法律无论怎样，都与大数据相关。但数据再好，也只是固化的，不能将人的生命和价值统一化为一组组数据。这个时代还需要人吗？

　　感谢双方辩手。

　　我选择对方四辩来接受询问。

　　你们方一直在说公平性的问题，但这表明人们在决策当中3%的直觉判断存在显著偏差。对方如何保证人类就比算法更公平？算法是人类创造的。人类法官的量刑差异已经达到了41%，这公平吗？在算法辅助之后，差异降低到了7%，这不已经降低了差异，还能说不公平吗？对方辩友，从41%的差异率降到了7%的差异率，这还不更公平吗？请回答我的问题。

　　另外，我想请问对方辩友，你们提到了招聘方面的问题。在招聘方面，你是选择接受10%偏差值的算法，还是保留有23%心理偏好的人类呢？请先做出选择，然后说明原因。虽然人类有一定优势，但大数据永远无法了解求职者背后的故事，而算法是一步步变得更好的。

　　感谢双方辩手。下面有请反方三辩。

　　倒计时1分30秒，就信生方20遍你好。方辩友，算依赖历史数据的训练，如果历史数据中存在性别歧视、偏见等问题，种族的训练与犯罪率的重新偏差，项目部是否会将这些不公合理化，变成研究文化？

　　不会因为这种历史透明的问题，我们有一个迭代的算法，可以通过提高技术去完善法律法规，弥补这个问题。所以对方有的观点是上课的观点，是人类的决策为了人能有一个历史可体。也就是说你方所说的这种情况，但是我们数据证明能量每样是表能，就是说怀疑。

　　继续说错误，我方有研究表明，人对少数族裔的替代力高于算法23%，算法通过去特征的标准化学体可以有效过滤决策中的非理性因素。

　　对方辩友，我请问你，当AI招聘作为一个工具，就像我们刚才的问题一样，当AI招聘工具出现问题，在香港的纠偏期间导致错误淘汰女性，这本质上是人为的问题，而非大数据决策的情况。

　　我想问你一个问题，大数据决策是基于人类和历史的，我们的问题应该去改变，而不是提问时间才算时间。主持人刚才说回答不算时间，规则也说了大数据算法创造。如果这样说，大数据算法的不公平，是不是说人类不进步导致的？

　　为什么说咱们的算法是否在优化造成的功能，我们承认算法确有弊端，但是我们一直在不断改进它。它的弊端远远小于它的好处，这就是我们今天的主题——利大于弊。

　　常在问题办法需求最优解，但社会影响需要多方担当，效益最优与弱势群体保护的利益冲突时，方法应该如何？大数据具有客观性质和公益性。

　　顺边回答我问题，当教育机构与弱势群体保护受到政策影响如何变化，社会的反应是通过制定法律。既然最终仍需要人类来设定价值观，就是说所以由人类决策，而需要让报告算出讨的，因为人类不仅特价没有办法满足，就是说这很复杂的，那我们可以利用上海的做市场的工具，但是最终还是要坚持。为什么还要，但这个方的当下有错，但是他错是会优，是在于突破人类能力曲线平衡的能力。在替人类决策并非完全取代人类主义地位，而是将从复学到复杂性的区决策场景在通算法地道人们保留监督权利应选什么？

　　好，我们来准备下一个问题，深度学习的。感谢双方辩手。

　　长安小学时间为1分30秒的内容，对方辩友始终没有解释为什么法官会出现41%的量级差异，也更没解释为什么AI辅助之后这个数字降到7%。这里34%的差距意味着多少个人、多少家庭的破碎。

　　第二，对方一直在说人情味、所谓的人性化。对方更坚持的是人类决策更好、更有人情味。那么请看看，这AI让误诊率从27%降到3%，这意味着每100多个病人能少死24个。你们人类决策的优势到底在哪里？是在杀人更多，还是在更不公平，还是在更随心所欲？

　　对方的双标十分荒谬，你们一边在用高德技术避免拥堵，一边说算法不靠谱；一边享受淘宝推荐节省下来的时间，一边说算法没有温度。200年前，人类用马车对战蒸汽机，如今对方也是如此。

　　要求与反方善辩进行谈判。小结同样为 1 分 30 秒。接下来对对方辩友的表现进行评分。

　　接下来我将从三个方面为大家揭示大数据算法的弊端。

　　首先，算法存在数理缺陷。数据采集中，人类社会复杂的产生因素难以全部量化。医生对患者的细致观察，教师对学生的朴素方法，这些宝贵的经验和情感无法被算法记录，而且算法模型本身也存在不足。2024 年末高考志愿填报系统出现偏差，就是因为算法过度依赖历史数据，未考虑到当年政策的重大变化。

　　其次，算法使人类已存在的严重问题加剧。当决策完全由算法掌控，责任归属就变得模糊不清。在教育上，本应给予学生发展的权利和机会，实际上却被掌握数据的机构左右，限制了学生的发展。在这种算法编织的社会中，本质上是少数技术公司掌控多数人的命运，这与人类追求公平正义的价值观相悖。

　　最后，人类的价值和智慧是算法无法替代的。人类角色充满了精妙的智慧，医生凭借经验做出的准确判断，法官在复杂案件中的公正裁决，这些都不是算法能做到的。人类拥有自由的道德选择，人机观察是文明发展中的现象。如果我们放弃了自主决策的权利，就会陷入被动，最终失去自我。

　　综上所述，算法只是人类创造的工具，它并不能代替人的角色，我们应该摒弃“算法万能”的看法。感谢双方辩手。

　　本环节中，发言辩手落座为发言结束，即为另一方发言开始的计时标志，另一方辩手必须紧接着发言。若有间隙，累计计时将照常进行。双方辩手的发言次序不限。如果一方时间已经用完，另一方可以继续发言，也可以向主席示意放弃发言。

　　双方各有14分钟，首先由正方同学开始。

　　正方：我方一直不认为大数据算法可以完全代替人类。我方的定义是，它可以代替人类角色，并非是完全取代人类地位，而是在重复性高、复杂且需要强决策的场景中发挥作用，人类保留精准决策权。

　　您方还认为，像社交之类的场景缺乏温暖。这是因为在一些地区，如乡村，大数据算法的应用还不够广泛，发展相对滞后。您方还认为历史算法没有更多益处，但这是因为人类没有把自主的算法数据更新到办公系统里面，所以您方的观点是不成立的。

　　首先，我们讨论的是大数据算法代替人类决策，利大于弊还是弊大于利。我们的核心观点是，人是目的而非工具，我们的目的是为了做出决策，所以要选出最优解。在当今信息爆炸的时代，大数据算法确实给我们提供了很多选择，但它提供的具体方案是否是最优解，需要我们从实际角度来考虑。就算它提供了决策，最终这个决策是利大于弊还是弊大于利，这个主观判断难道不是由人来决定的吗？

　　您方一直在批判我方观点，认为弊大于利。但我们今天讨论利大于弊还是弊大于利，应该说明人类的哪些决策是最好的。我方认为，您方一直在讨论三个问题。第一个问题是将失误归咎于大数据，但实际上这不是大数据的问题，而是算法没有完善。比如在算法没有被完善期间，很多人被淘汰，这个错误应该由没有及时纠正的工作人员来承担。

　　我想问，大数据算法的来源是什么？它来自于人类的历史经验。也就是说，现在的大数据算法归根结底来源于人类历史经验。那么我想问，人类思想是否有一定的局限性？我方已经承认，大数据算法全部来自于人类层面，它更多是靠模块运行。它是由人类制作的，这一点您方也认可。

　　既然大数据算法来自于人类历史经验，且模型也是由人制作的，那么人类思想进步绝对快于大数据的进步。因为大数据算法的决策一定是由人类的经验和历史来决定的。

　　你们还提到大数据可以自我迭代，有学习能力，而人类在很多层面能力不足，不能完全实施，真正具有实施性的是大数据。这恰恰说明了大数据的灵活性，而不是你们所说的不灵活。但它学习的根本还是来源于人类。

　　大数据本来应该是辅助人类的工具，但如果将决策权全部交给大数据，是否意味着人类主动放弃成为算法雇佣者，这是否违背文明发展？您方提出很多问题，其实还是基于大数据本身。我们从来没有否定要把所有权利全部让给大数据，只是让大数据决策一些重复性高、强度大的问题，并没有说把主动权全部交给它，这并不存在不公平。

　　如果人类一直选择用大数据决策来代替人类决策，我想问，这是否会消解人类的道德判断能力和伦理量化能力？如何量化算法来处理辩证难题？

　　我们认为，您方提出的问题我们已经解决。大数据可以自我学习，您总是把遗漏的问题归结到大数据身上，但大数据反而更公平，它可以根据法律进行高效决策，而人类的主观能动性可能会使决策出现偏差。

　　您质疑大数据的可靠性，认为数据背后可能隐藏着歧视。但现在人类还没有解决的难题，您如何能要求大数据解决？而且大数据是由人类开发的，人类都还未解决问题，又怎么能让大数据解决呢？这个问题该如何评判其价值，是用涉及人数的多少来评价吗？如果是这样，那后面的责任由谁来承担？

　　我强调一下，我们要看决策的效率是否能够提升，这个效率优化是否能为社会创造更大价值。我们并不否认大数据的价值，我方只是认为大数据始终只能处于辅助作用，真正重要的决策还是应该由人来处理。这与我方的定义相符，即大数据代替人类角色并非完全取代人类地位，而是在重复性高、复杂且需要强决策的场景中由算法主导，人类保留监督性精准权。请您方听好我方观点。

　　大数据提升效率没错，但决策主导权始终应该由人类掌握，因为效率并不等同于正确性。如果为了追求效率而放弃对人类附加价值的权衡，那就是一种损失，是文明体现的坍塌。

　　如果我们一直重复做一些简单的决策，比如一天24小时都在纠结做什么，那还不如把时间放在更有意义的事情上，这才是让大数据代替人类决策的意义，而不是把所有时间都浪费在简单决策上。

　　大数据决策有没有价值，这个东西不仅仅由人来决定，但所有的东西最终还是要服务于人。

　　如果说人类的起色甚至在于大数据推动，那大数据的发展还是依赖于人类，大数据又怎么能创新呢？它的创新能力又体现在哪里呢？我帮您说明，单靠算法，大数据无法独立发展，而且其背后还是需要人类的支持。

　　您方认为大数据会替代人类，我方再次强调，人类保留监督和精准决策权，我方所说的代替并非完全取代人类地位，而是在特定场景下发挥作用。比如您提到网络相关的问题，拒绝大数据决策是否就是反潮流？您方是不是混淆了使用技术和虚拟技术的概念？就像古人使用火，虽然火曾带来灾难，但我们不能因此拒绝火；我们拥抱AI，但也要拒绝其带来的负面影响。

　　反方，请您方继续说。

　　反方：大数据算法始终作为技术来说是中性的，但我们不能因为技术是中性的，就忽视用户对关键价值的掌控。

　　各位辩友大家好，我是反方四辩。如果今天的辩题仅仅停留在技术效率和准确性层面的争论，我们可能错失了最关键的问题。从算法为二级时代码架构人类的命运时起，它正在将人类文明的复杂性简化为数据模型。

　　我方坚持认为，大数据决策属于淡化人类自主性，其带来的产业效率收益是以牺牲人类为代价。大数据算法代替人类决策弊大于利，理由有以下五点：

　　其一，大数据代替人类决策会造成系统性的剥削和权力失衡。对方辩友所说的使用大数据的种种益处，实际上只是互联网平台和资本家为了获取巨额利益而捏造的幌子。大数据造成的危害比比皆是、不胜枚举。例如，中国社科院2024年研究指出，外卖平台用算法压缩配送时间，导致交通事故飙升300%；大厂全员监督系统根据敲键盘频率解雇员工，将劳动者异化为可以替代的数据流。当数据集中于算法，一些普通人的生存空间在资本与技术的双重挤压下不断缩小。试问，当算法决定生命时间，谁来为效率牺牲的生命负责？这种“进步”真正惠及的是谁？

　　其二，大数据算法消解了不同主体的责任伦理，引发文明危机。就像自动驾驶汽车撞人事件，程序员、工程师、政府都在为算法的解释权推诿责任，将责任导向海外。企业以技术中立为名，逃避道德审判。人类文明建立在自由、责任担当等诸多理念之上，而算法决策却滋生垄断。设想一下，如果疫情期间采用偏向效率的算法，首先会牺牲小部分人以保障大部分人的决策，却无人承担责任。算法有能力将生死抉择转化为客观计算，而人类决策才是维护人类文明火种的关键。

　　对方辩友总是将人类决策的主观性视为缺陷，但事实并非如此。医生违反最终救治算法，坚持抢救生存率低于5%的患者，创造了生命的奇迹；法官顶住再犯罪预测算法的压力，对受家暴妇女从轻发落，推动了司法文明的进步；教师无视升学率算法的建议，给贫困生一次补考机会，改写了多个学生的命运。这些被算法边缘化的人性微光，才是对抗技术异化的终极武器。

　　综上，大数据算法代替人类决策永远是弊大于利的。我们拥抱技术，但拒绝被技术主宰。让算法回归工具属性，必须坚守人类决策的主体地位。因为只有人类能在冰冷的数据之外，看见每个名字背后的泪水与笑容，听见时代浪潮下个体的微弱呼声，守护文明星火中不灭的人性光芒。

　　康德说过，人不是工具，而是目的本身。当对方辩友用算法更高效来为技术霸权辩护时，本质上是将人类置于可计算、可优化、可牺牲的技术数据节点。只有人类能在绝望时选择希望，在计算后保留慈悲，在黑暗中坚守永不屈服的自由。

　　以上即为我方最终观点，谢谢！

　　下面有请正方四辩进行总结陈词，时间同样为3分30秒。

　　我刚刚听到反方辩友观点，首先，我们要明确概念，不要用那种含混不清的表述。其次，您方不让我方用自身优势，如角色效率、公平性等方面进行论证，这限制了我方论证空间。

　　我发现今天反方二辩的论稿很多也是基于大数据决策的，您方享受着大数据带来的好处，却批判我方所支持的大数据。

　　接下来，我来回应一下您方提出的三个问题。

　　第一，您方认为技术缺陷不等于价值否定，还列举了很多算法的偏差。但我方认为，绝对的失误是因为人类没有及时处理，而非大数据本身的问题。您方提到的很多权益问题，在法律加持下，大数据对残疾人保障的处理已经很到位。道德有法律加持，并且在南非，很多人运用大数据算法后，贫困地区的死亡率三年内下降了41%。

　　第二，您方认为效率催生了道德退化，担忧在大数据失误时责任的承担问题。我方认为，责任应由使用大数据却未合理运用的人来承担。您方说算法剥夺了人类的思考能力和主体地位，并非如此。今天在场的各位，没有人能完全不使用AI辅助，但它并未影响人的本性，而是帮助人们决策。

　　第三，您方说我们不应否定这个大时代，但不使用大数据并不意味着否定时代。这个时代是大数据浪潮，我们应跟随时代浪潮，完善大数据，进行算法迭代，让大数据融入时代，推动我们前进，而非被时代淘汰。

　　康德曾说，算法并非冰冷的工具，虽然它不完全具备人性，但在融入人类消化机制后，反而比人类更有人情味。比如使用AI写作，这难道不是决策的一种创造飞跃吗？您方对我方观点的批判永远是落后、片面且负面的，却未说明人类决策究竟好在哪里。而我方从定义出发，论证了大数据决策并未否定人类主体地位，且从质量和效率方面证明，大数据确实利大于弊，而非像您方那样一味批判其弊端。

　　问题的根源还是在于人类能否合理运用大数据。

　　感谢双方辩手，本场比赛的比赛环节到此结束，有请双方辩手退席。

　　我觉得在这场辩论中，电学算法在决策角色方面是一个可以探讨的话题。两个方面都占据着重要地位。

　　首先是关于正方论文。我想问，正方论文想要表达的核心观点是什么，我没有太清晰的理解。我方评判标准在于能否提高决策效率、优化决策方式以及解决人类面临的问题。

　　如果从看病的角度来看，反方对每个观点的解释都有其思路。在咨询环节，双方的表现有些跳跃，围绕工具条件问题展开的讨论都比较精彩，尤其是质问环节，老师们的讨论更加中肯。在这一点上，我想说，如果想要在辩论中取得优势，需要保持相对平稳的节奏。我认为，评判比赛谁占比分更多，是很重要的。

　　接下来是小结部分。整体来看，根据算法，人类在决策中处于主导地位。人类既然作为主导，那么现在的重点在于，双方所说的弱点其实还是在人。从数据上看，小学阶段有 71%的差异，到后来降低为 7%，这说明在某些方面的解释比较好。这一点讲得非常好，很给力。

　　关于辩题，可能涉及到真正的意义。如果想要讨论大数据算法代替人类决策在意大利的情况，那么在后续的讨论中需要更加深入。我觉得这场比赛中，双方的表现都有亮点，我们的刘金卡同学也表现不错。这场比赛给我带来了很多惊喜，相比之前一些复杂的比赛，这场比赛让我感觉比较轻松，也很有意思。

　　下面我开始公布投票结果。首先从立论层面来说，我更接受反方的立论。反方立论阐述得更为详实，判断标准也比正方更具体，论点前后连贯。正方同学在立论时提出的价值观点，即算法代替人类决策使人类有时间实现自身价值，这个观点很新颖，我很期待后续展开，但可惜展开得不多。所以，我的印象票投给了反方。

　　而我的环节票投给了正方。我印象中反方的一辩稿比正方强一些，但双方二辩的表现都很精彩。二辩环节中，双方一直纠结于数据与人的关系，即数据是人产生的，到底是人好还是数据好，应该依靠人还是依靠数据，陷入了一个循环。归根到底，这是效率和公平的对比。我把环节票投给正方的原因是，我觉得正方的留存观点更多。