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试个音，能听到声音，可以。
我出了一个海边杯专属的一辩稿。感谢主席，在场各位。那些年来，在超级 AI 如何激发人工创新能力以及 AI 对人类而言究竟是何种存在这一问题上，引发了大家的讨论。AI 元年，AlphaGo 超人工智能的崛起被视为人类智力的终极挑战，似乎它们的能力在逐渐超越人类。
然而，关键问题是，当人类面对这些超越自身智慧的存在时，我们是会持续止于模仿，还是能从中获得启发，增强自身的创造性？如果我们就此进入模仿时代，这是反方的论证方向。但如果我们将 AI 作为自己创造的工具，那么 AI 对于人类的创造能力而言是有增益的。
过去的研究表明，尽管人类能够在个体之间积累知识，但不能保证决策会随创新而进步。通常，文化演变会随着更优的决策方式在个体之间传播。在人类学学习中存在固有的偏见和摩擦，有时会延缓这一进程。当人们面对一种虽被广泛知晓、看似自由但已熟悉的路径，且实际上可能是更优路径时，即便专家也可能难以放弃原有路径。因此，人类本身的创造能力会受到自身思路的桎梏，能否得到改善，全凭人类的灵光一闪。
AI 带来的创新确实能改变人类的决策。研究表明，通过创建 AI 程序 Catag Go 估计了人类随时间变化的质量决策变化，应用它模拟了数十亿个游戏模式，并比较了其中人类决策胜率与绝对最优的 AI 胜率之间的胜率，从而构建了每个人决策的质量指数。通过检索棋局中招数的序列，识别每场比赛中首次出现的信息，估算随时间而变化的人类决策的新颖性。最后，基于这种决策新颖性之间的估值，建立起模型测试。AI 通过鼓励性决策来改变人类对于决策的假设，从而提高人类产生新点子的创造力。
研究人员通过分析法来衡量决策的新颖性，通常在决策的前手步骤中，决策只存在二元变量。当时局逐渐深入，人类决策的新颖性也在逐渐削弱。而 AI 通过大数据模型的形式，减少了我们创造一些无用的基础性劳动的时间，人类的能力得到拓展，思考维度得到拓宽。从实证方面来看，这都证明了 AI 确实在增加我们的创造性。
换言之，今天反方可能会提及一些如 AI 论文等现象，但在过去时代也存在论文剽窃的情况。不能因为这个时代存在所谓的现象，就证明在本质上，AI 为人类提供触觉的延展这件事不能成立。
有请。
试个音，能听到声音，可以。
我出了一个海边杯专属的一辩稿。感谢主席，在场各位。那些年来，在超级 AI 如何激发人工创新能力以及 AI 对人类而言究竟是何种存在这一问题上，引发了大家的讨论。AI 元年，AlphaGo 超人工智能的崛起被视为人类智力的终极挑战，似乎它们的能力在逐渐超越人类。
然而，关键问题是，当人类面对这些超越自身智慧的存在时，我们是会持续止于模仿，还是能从中获得启发，增强自身的创造性？如果我们就此进入模仿时代，这是反方的论证方向。但如果我们将 AI 作为自己创造的工具，那么 AI 对于人类的创造能力而言是有增益的。
过去的研究表明，尽管人类能够在个体之间积累知识，但不能保证决策会随创新而进步。通常，文化演变会随着更优的决策方式在个体之间传播。在人类学学习中存在固有的偏见和摩擦，有时会延缓这一进程。当人们面对一种虽被广泛知晓、看似自由但已熟悉的路径，且实际上可能是更优路径时，即便专家也可能难以放弃原有路径。因此，人类本身的创造能力会受到自身思路的桎梏，能否得到改善，全凭人类的灵光一闪。
AI 带来的创新确实能改变人类的决策。研究表明，通过创建 AI 程序 Catag Go 估计了人类随时间变化的质量决策变化，应用它模拟了数十亿个游戏模式，并比较了其中人类决策胜率与绝对最优的 AI 胜率之间的胜率，从而构建了每个人决策的质量指数。通过检索棋局中招数的序列，识别每场比赛中首次出现的信息，估算随时间而变化的人类决策的新颖性。最后，基于这种决策新颖性之间的估值，建立起模型测试。AI 通过鼓励性决策来改变人类对于决策的假设，从而提高人类产生新点子的创造力。
研究人员通过分析法来衡量决策的新颖性，通常在决策的前手步骤中，决策只存在二元变量。当时局逐渐深入，人类决策的新颖性也在逐渐削弱。而 AI 通过大数据模型的形式，减少了我们创造一些无用的基础性劳动的时间，人类的能力得到拓展，思考维度得到拓宽。从实证方面来看，这都证明了 AI 确实在增加我们的创造性。
换言之，今天反方可能会提及一些如 AI 论文等现象，但在过去时代也存在论文剽窃的情况。不能因为这个时代存在所谓的现象，就证明在本质上，AI 为人类提供触觉的延展这件事不能成立。
有请。
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。)
论述流程
- 引出话题：提及超级AI激发人类创新能力以及AI对人类的存在意义引发讨论，以AlphaGo为例说明AI能力似在超越人类。
- 提出核心问题：人类面对超越自身智慧的AI时，是止于模仿还是获得启发增强创造性。正方认为将AI作为工具，对人类创造能力有增益。
- 分析人类创造能力现状：人类创造能力会受自身思路桎梏，改善全凭灵光一闪。
- 阐述AI对人类创造能力的积极影响：
- 研究表明AI带来的创新能改变人类决策，通过创建AI程序Catag Go等方式构建决策质量指数、估算决策新颖性等，证明AI鼓励性决策可提高人类创造力。
- 人类决策新颖性随局势深入逐渐削弱，而AI通过大数据模型减少无用基础性劳动时间，拓展人类能力、拓宽思考维度，从实证方面证明AI增加人类创造性。
- 回应反方可能观点：指出不能因当下存在AI论文等现象，就否定AI为人类提供触觉延展这一本质。
感谢主席，问候在场各位。
随着时代的发展，创新能力的重要性越发明显。什么是有创新能力的人？我们不会说一个能工巧匠很会创新，因为他没有好的想法；我们也不会说一个天马行空的人很会创新，因为他不懂得把点子落地。所以究其根本，创新能力包含两个环节：一是发现和思考，即在生活和探索中洞察真问题，并进行透彻的分解和分析；二是解决，即疏通问题卡点，将想法落地为现实，将创新构想转化为切实成果。
而AI技术应用本质上是借助人工智能的算法优势，基于历史数据给出安全性方案。我方认为AI技术削弱了大学生的创新能力，论证如下：
第一，在客观上，AI技术减少了大学生的思考时间。AI技术在学习和工作中的广泛应用，使得大学生简化了亲自观察和理解问题的过程。由于基础训练储备被削弱，试错经验的积累也随之减少。这种状况直接导致了大学生在面对问题时缺乏应有的敏锐度和洞察力，在综述撰写过程中缺乏对相关文献的深入阅读，在小组讨论中缺乏对问题解决方案的探索和试错。基础训练的不足使得理论知识和扎实实践经验的积累不足，实践能力得不到有效提升。二者共同作用，使得大学生在发现和思考问题时显得更加力不从心。
第二，在主观上，AI技术导致大学生产生惰性，减弱了主动思考的意愿和投入程度。AI技术的效率很高，5分钟生成一篇结课报告，10分钟做完一个PPT。基于认知负荷理论，大学生会更倾向于选择方便快捷的操作，也就是使用AI。但这种依赖性的形成，长此以往，会使自主思考的优先级被降低。大学生在面对挑战时，会首先考虑寻求AI的辅助，而不是积极调动自身的思维去分析和解决问题。但每一次的探索都有可能成为创新思想诞生的契机。这种趋势不仅影响了个体思维能力的锻炼，也会对问题解决能力的提升产生不利影响。斯坦福大学追踪实验数据显示，过度使用AI搜题的大学生数学推理能力下降了41%。就像刚学骑车的孩子，需要通过反复摸索平衡才能真正学会骑行。若是长期依赖辅助轮，一旦撤掉辅助轮，连起步都会变得非常困难。过度依赖AI的大学生也会像失去辅助轮的孩子一样，在面对问题时失去自主思考的能力。
当今科技迅猛发展，人工智能技术日益精进，我方的态度从来不是抵抗AI的时代浪潮，而是更应该敏锐地去发现它的问题。当算法、大数据将思维驯化为标准化流水线，将秒回的答案取代了百思不解的思考，我们失去的甚至不仅仅是创新能力，更会在不知不觉中陷入惰性的泥潭，越陷越深。
综上，我方认为AI技术削弱了大学生的创新能力。
感谢主席，问候在场各位。
随着时代的发展，创新能力的重要性越发明显。什么是有创新能力的人？我们不会说一个能工巧匠很会创新，因为他没有好的想法；我们也不会说一个天马行空的人很会创新，因为他不懂得把点子落地。所以究其根本，创新能力包含两个环节：一是发现和思考，即在生活和探索中洞察真问题，并进行透彻的分解和分析；二是解决，即疏通问题卡点，将想法落地为现实，将创新构想转化为切实成果。
而AI技术应用本质上是借助人工智能的算法优势，基于历史数据给出安全性方案。我方认为AI技术削弱了大学生的创新能力，论证如下：
第一，在客观上，AI技术减少了大学生的思考时间。AI技术在学习和工作中的广泛应用，使得大学生简化了亲自观察和理解问题的过程。由于基础训练储备被削弱，试错经验的积累也随之减少。这种状况直接导致了大学生在面对问题时缺乏应有的敏锐度和洞察力，在综述撰写过程中缺乏对相关文献的深入阅读，在小组讨论中缺乏对问题解决方案的探索和试错。基础训练的不足使得理论知识和扎实实践经验的积累不足，实践能力得不到有效提升。二者共同作用，使得大学生在发现和思考问题时显得更加力不从心。
第二，在主观上，AI技术导致大学生产生惰性，减弱了主动思考的意愿和投入程度。AI技术的效率很高，5分钟生成一篇结课报告，10分钟做完一个PPT。基于认知负荷理论，大学生会更倾向于选择方便快捷的操作，也就是使用AI。但这种依赖性的形成，长此以往，会使自主思考的优先级被降低。大学生在面对挑战时，会首先考虑寻求AI的辅助，而不是积极调动自身的思维去分析和解决问题。但每一次的探索都有可能成为创新思想诞生的契机。这种趋势不仅影响了个体思维能力的锻炼，也会对问题解决能力的提升产生不利影响。斯坦福大学追踪实验数据显示，过度使用AI搜题的大学生数学推理能力下降了41%。就像刚学骑车的孩子，需要通过反复摸索平衡才能真正学会骑行。若是长期依赖辅助轮，一旦撤掉辅助轮，连起步都会变得非常困难。过度依赖AI的大学生也会像失去辅助轮的孩子一样，在面对问题时失去自主思考的能力。
当今科技迅猛发展，人工智能技术日益精进，我方的态度从来不是抵抗AI的时代浪潮，而是更应该敏锐地去发现它的问题。当算法、大数据将思维驯化为标准化流水线，将秒回的答案取代了百思不解的思考，我们失去的甚至不仅仅是创新能力，更会在不知不觉中陷入惰性的泥潭，越陷越深。
综上，我方认为AI技术削弱了大学生的创新能力。
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。)
论述流程
- 首先阐述创新能力的内涵，指出创新能力包含发现和思考、解决两个环节。
- 提出己方观点，即AI技术削弱了大学生的创新能力，并从两个方面进行论证：
- 客观上，AI技术减少了大学生的思考时间，导致基础训练储备和试错经验积累减少，使大学生在发现和思考问题时力不从心。
- 主观上，AI技术导致大学生产生惰性，减弱了主动思考的意愿和投入程度，影响个体思维和问题解决能力，以斯坦福大学追踪实验数据为例进行说明。
- 强调应敏锐发现AI技术的问题，指出过度依赖AI会使人陷入惰性泥潭。
- 总结观点，认为AI技术削弱了大学生的创新能力。
有请反方二辩质询正方。
目前为止，我们讨论的是我国一些科研小组创新结果的趋势。当靠运气进入研究时，运气固然重要，但灵光乍现产生的思维打破和引导数据能为我们提供更多可能性。我认为这对于现有研究成果的分量值得确认。科研不仅仅依靠灵光乍现，更多是靠大家长时间的专业积累。
我问第一个问题，若使用AI帮我们确定方向，那创新体现在哪里？我能践行它的可行性，基于我方一辩的讲法，创新能力包含思考与解决两个部分。若仅依靠AI，思考的部分就缺失了。就像艾萨克·牛顿有很多专题研究，人们基于他的视角进一步延伸，这是人们自己思考的结果。但如果是基于AI在艾萨克·牛顿的基础上提出的东西，那创新主体就成了AI。
下一个问题，在很多现实情况中，我们解决问题依靠小组协作。依靠AI时，如何与人进行交流？比如广告创意，AI可能提供的点子比人多，但研究生需要开研讨会，老师需要与学生交流，这些是AI无法替代的。与AI对话需要工程提示，这并非人与人之间的交流。计算机可以快速计算分数，那小学生为何还要学习数学基础体系？恰恰是基础体系，是创新能力中最为重要的部分，基础的输出不能缺失。
有请反方二辩质询正方。
目前为止，我们讨论的是我国一些科研小组创新结果的趋势。当靠运气进入研究时，运气固然重要，但灵光乍现产生的思维打破和引导数据能为我们提供更多可能性。我认为这对于现有研究成果的分量值得确认。科研不仅仅依靠灵光乍现，更多是靠大家长时间的专业积累。
我问第一个问题，若使用AI帮我们确定方向，那创新体现在哪里？我能践行它的可行性，基于我方一辩的讲法，创新能力包含思考与解决两个部分。若仅依靠AI，思考的部分就缺失了。就像艾萨克·牛顿有很多专题研究，人们基于他的视角进一步延伸，这是人们自己思考的结果。但如果是基于AI在艾萨克·牛顿的基础上提出的东西，那创新主体就成了AI。
下一个问题，在很多现实情况中，我们解决问题依靠小组协作。依靠AI时，如何与人进行交流？比如广告创意，AI可能提供的点子比人多，但研究生需要开研讨会，老师需要与学生交流，这些是AI无法替代的。与AI对话需要工程提示，这并非人与人之间的交流。计算机可以快速计算分数，那小学生为何还要学习数学基础体系？恰恰是基础体系，是创新能力中最为重要的部分，基础的输出不能缺失。
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。)
对话流程
- 反方二辩开场指出目前讨论我国一些科研小组创新结果的趋势，强调科研靠专业积累多于灵光乍现。
- 第一轮交锋：
- 反方二辩提问：若使用AI帮我们确定方向，创新体现在哪里？（逻辑规则：诉诸因果，认为使用AI确定方向会导致创新缺失）
- 逻辑推导：反方观点→使用AI确定方向→思考部分缺失→创新主体变为AI
- 第二轮交锋：
- 反方二辩提问：在很多现实情况中，依靠AI时，如何与人进行交流？（逻辑规则：类比推理，用小学生学数学基础体系类比与人交流的基础不能缺失）
- 逻辑推导：反方观点→现实靠小组协作解决问题→AI无法替代人与人交流→基础输出不能缺失（类比小学生学数学基础体系）
创建一个辩论计时器
