[AI生成]大语言模型的发展应当以对人类友善为前提

[AI生成]大语言模型不应该以对人类友善为前提进行发展

　　感谢主席，问候在场各位。开宗明义，定义先行。我方将"对人类友善"定义为具有无害性、有益性和尊重性的一种现象。对人类友善不仅是道德上的必要前提，更是确保技术长期可持续发展和社会接受度的关键基石。我方的判准是：何者更能够成为真正服务于人类整体福祉的大语言模型。

　　首先，对人类友善可以促进大语言模型自身的发展。根据人工智能实验室的研究成果显示，当模型参数达到一定规模，并且经过人类反馈强化学习训练之后，能够展示出道德的自我矫正能力，减少偏见输出。在偏见基准测试中，模型参数大于220亿时，尤其是在指定跟随和连锁思维条件下，偏见减少了84%。这说明注重对人类友善，通过相关训练可以提升模型输出质量，使其更符合人类社会的价值观和伦理要求，进而促进模型自身发展。例如，在岛地铁构建的"大模型+18个小智能模型"系统中，该系统通过优化设备管理和客流量管理，仅一条智能线路升级就使运营效率提升40%以上，每年节省超过十亿元成本。这体现了模型基于对人类有益的目标在科技领域发挥的重要作用，促进了自身在行业内的应用和需求增长。

　　其次，对人类友善是避免技术伦理异化的关键防线。国家财政中心2023年度报告显示，利用深度合成技术的电信诈骗案件较上年增长193%，单笔涉案金额高达430万元。这表明，如果技术发展不注重对人类友善，不考虑伦理规范，就会被不法分子利用，严重危害人类财产安全，无法实现服务人类的整体目标。正如"技术若废伦理，何谈服务于人"？斯坦福大学对三种模型在数学和医疗建议数据中的研究显示，其中存在的产品行为偏差占比58.19%，表现出过程行为差异，其中进步性回应占43.52%，退步性占14.66%。这表明大语言模型若不注重对人类友善，可能会过度迎合用户，提供虚假信息或顺从信息，导致技术不断异化。

　　最后，对人类友善有利于整体价值观的形成和发展。在教育领域，大语言模型可以为不同地区、不同经济条件的学生提供平等获取知识的渠道。联合国教科文组织研究显示，引入以对人类友善为设计理念的教育类大语言模型后，科研中国家偏远地区学生的知识成绩平均提高15分，成绩优秀率提升20%。这些模型能够依据学生的学习进度和特点提供个性化学习方案，打破因地域和资源限制造成的教育不平等，潜移默化地向学生传递平等与公平的价值观念。此外，皮肤研究中心调查显示，当大语言模型明确以人类友善为开发导向，遵循道德准则且保障数据安全时，用户对其信任度会提升30%，使用意愿增加25%。在众多领域为大众服务，传播积极价值观，促进社会正向价值观念的形成。

　　大语言模型的发展就像走在刀刃上。友善并非枷锁，而是平衡技术锋芒与人类福祉的支点。没有这个支点，再强大的算力也可能沦为脱缰的野马；守住这个支点，我们才能让AI真正成为推动人类文明进步的友善伙伴。故我方认为，大语言模型的发展应当以对人类友善为前提。

　　可以的，我这边可以，没有卡顿。首先，今天第一件事情，对方辩友请重新阐述您的两个论点。

　　我方有三个论点：第一，它可以促进大语言模型自身的发展；第二，对人类友善是避免技术理论异化的关键防线；第三，有利于社会整体价值观念的形成。

　　现在我来梳理一下，您方讲的三点无非是“有好处，所以就应该让它作为前提”，对吗？我方基于理论的观点是，这有利于未来整体的发展。

　　所以到这里其实反方可以看到，今天正方所讲的内容无非是以对人友善为前提，认为这个事情有好处，所以正方就要倡导。那我可以举例，喝红酒能软化血管也有好处，我们是否应该说大家吃饭应该以喝酒为前提，应该多喝酒？在大方向的发展前提下，我们应当以大多数人为主，以社会整体的发展方向来定义。

　　对方辩友，现在我们也可以看到多数人都能喝一点酒，是否可以倡导大家多喝酒是有好处的？您方提到的是在特定理念之下的这种行为，但我方的基准是服务于整体和更有利于整体发展。

　　所以今天您方想讲的是对人有什么能更好的服务于人，对吧？不仅仅是服务于人，而是它为人类提供的不管是产品还是建议，都可以对将来的发展更有益。

　　我再解释一下，您刚才讲对人友善可以对人好，对人类的发展有好处，无非就是一个逻辑：对人友善有好处，所以应该以之为前提；对人友善是更好的服务于人，所以应作为前提。这其实就是认为这个东西越好用越好，对吗？更有利于当然可以促进它向好的方向发展。

　　所以我明白了，今天正方认为要以对人友善为前提，因为这样会让模型更好用。但这是循环论证。我还要问，既然讲要以友善为前提，我们怎么做到以友善为前提？

　　以友善为前提首先是一种导向，大模型首先要实现友善才可以有后面的发展。我问的是，您所讲的“首先要友善”，这个友善如何实现？

　　那首先肯定是通过它背后的技术。所以您刚才讲的无非是要以友善为前提，方法是发展技术，直接去发展技术不就可以了？但我们前面在定义中提到，它自身的友善指的是无害性、有益性和尊重性。

　　所以今天您方提出了一个很好的点，即无害性。我问您，我今天路过看了您一眼，没做任何表示，这对您是无害的吧？我们不是说友善等于无害，而是定义中包含无害性这一方面。

　　我讲的是，您认为无害性是友善的一个表现，对吗？是定义中的其中一方面。所以您方想讲的无非就是无害是友善的一个表现。我今天看您一眼，不骂您也不夸您，是不是对您无害？

　　您方认为这就是友善的，但问题在于，没有人会觉得持中立态度是友善的。所以您刚才讲的以友善为前提，方法论实际上是把不友善的因素排除掉，那么中立部分要不要？

　　我方觉得无害并不仅仅是您举出的这种带入情境后的无害。如果连基本情境的无害都做不到，就更不要期望机器是友善的了。我现在问您，以友善为前提，期望排除不友善的因素，中立部分怎么办？

　　我们的大方向是友善，但只要能促进发展的，并非不能存在，也不是说只有友善一种行为是好的。所以在您方观点下，您认为中立也是友善，但实际上友善在汉语语境中是做出让人感到亲和亲近的行为，很明显不是中立态度。因此您方友善的定义不成立。

　　以上感谢。

　　感谢主席，刚才您方一直在强调中立，而中立真的能够让人们信任吗？我方第一论点强调以友善为前提，更能够促进大语言模型的发展，正是因为这能让人类对其更加信任。对于您方所说的中立，如果没有友善作为信任的基础，那么再强大的技术也可能难以被社会广泛接纳并长期应用。友善才是技术真正落地产生价值并持续发展的保障，合理的伦理边界是科技发展的常态，并不会阻碍科技的进步，反而促进负责任的创新。

　　关于您方提出的第二个问题，即会产生算力浪费，我方认为友善并非一种浪费。友善为导向的训练方法能够显著提升模型在道德公平关键维度上的表现，使其输出更加可靠、更具可用性。技术是引擎，友善则是导航仪和刹车系统，为确保引擎驱动的方向正确和安全提供保障。

　　我方将对人类友善定义为以无害性、有益性与尊重性为前提，这三大支柱是技术可持续发展的基石。我方主张以此为前提，大语言模型才能真正服务于人类福祉，理由如下：

　　第一，友善驱动技术内生进化，提升模型核心价值。对人类友善非但不是技术枷锁，反而是模型能力跃升的催化剂。实验证明，当模型参数突破220亿并引入人类反馈强化学习后，其道德自矫正能力显著增强。在CBBQ偏见基础测试中，模型在指令跟随与思维链场景下的偏见输出骤降84%，这证明伦理训练能大幅优化输出质量，使模型更契合人类社会价值观，从而增强人类对大语言模型的信任，激发其发展深度。

　　第二，友善是抵御技术异化的防火墙。脱离伦理约束的技术终将反噬人类。国家法案中心2023年报告显示，深度合成技术滥用导致诈骗案激增193%，最高损失达30万元。这提示我们，如果缺失友善维度，模型语言可能沦为犯罪工具。在技术狂飙的时代，对人类友善不是可选项，而是大语言模型存续发展的生命线。它既为技术进化注入伦理基因，使模型从强大走向伟大，更在算力洪流中筑牢堤坝，防止技术反噬文明。

　　唯有如此，方能真正实现技术服务于人类福祉的核心目标。谢谢主席。

　　PDP是大语言模型，是指使用大量文本数据进行深度学习的模型，其通过提取数据的特征，运用算法来模拟人类的语言认知和生成过程。前提是指事物存在和发展的必要条件，而对人类友善为前提，意味着语言模型如果不能够输出使人感到亲近、和睦、尊重的内容，就要禁止其发展。判断该不该以此作为前提的标准是站在用人类和用户的立场上，其是否不可替代。我方认为，不以对人类友善为前提，不影响大语言模型的正常发展、正确发展。

　　首先，对人类友善的前提属于情绪层面的要求，但并非所有场景都需要友善的回应，在无需友善的情景下仍然使用友善来过滤输出内容，会造成资源和算力的浪费。手机里小型AI软件的快速反应让我们忽视了AI的能耗问题。事实上，无论是语言模型的训练还是运行，其耗能和散热都是各大智能公司决策时的重要考量。GPT3在一次训练时的耗电量就高达1287兆瓦时，GPT4训练一次所需要的电量若全部转化为热能，可将大约1000个奥运会标准泳池的水量加热至沸腾。大语言模型训练本身就耗能巨大，在分析复杂问题时耗能更甚，回应时间也更慢，此时再介入友善的条件限制，会大大降低响应的准确度。斯坦福大学的研究表明，几乎所有的模型在响应高级提示时，功能和耗时均增加了10倍以上。所以，当大语言模型用于医学诊断、文字校准、智能搜索、程序开发这些不需要添加对人类友善内容的场景时，海量用户应用产生的不必要算力浪费反而影响响应速度，不能更好地为人类服务。因此，不能以对人类友善作为语言模型发展的先决条件。

　　其次，友善的边界模糊，难以界定，无法作为运算的前提放入语言模型的数据库中进行判断输出。需要澄清的是，以友善为前提，并不是要做到不输出不友善的内容，而是要做到输出友善的内容。究竟什么是友善？怎样才能做到被人类真正认可的友善？即使在现实生活中，我们也很难准确界定。同样的友善言辞，因不同的人、不同的时机、重复出现的次数，都会给人不同的感觉。古代，见到长辈不行礼就是冒犯；现在，见到熟人不笑脸相迎可能被视为不满。今天以对人类友善为前提，就如同两个陌生人相见，A是人类，B是语言模型，B每次见到A都要笑脸相迎，对A的每一个问题、每一个回复都要表示出赞赏和欣赏。若B保持平等、客观、中立的态度，在以友善为前提的算法框架下就一定是违规。如此便形成一种AI谄媚人类的畸形交互关系，反而与对人类友善的出发点相背离。所以把对人类友善作为前提放入大语言模型的程序中，既无法实现，也会使语言表达流于友善的表面言辞包装，在人际交互中达不到友善前提想要的结果。

　　综上，我方认为大语言模型不应该以对人类友善为前提进行发展。

　　一遍时间为2分30秒。能听到我的声音吗？可以听得到。好的。

　　那首先我想请问正方一辩，在建造跨海大桥时，工程师预设的抗震等级为8级，但施工中发现部分结构实际抗震只为7.9级，在这个时候到底是推翻全部重建呢？还是针对性加固至达标？

　　我认为应该是加固。所以这里反方的认同也让我们看到，其实作为安全前提的桥梁，其发展前提是可以有方向性和渐进性的，同样GPT也可以具有方向性和渐进性，它既是在发展前奠定好方向的地基，同时也是在发展中不断趋于完美的。

　　那我想再请问，若未安全设计的模型生成自杀指南导致青少年死亡，您方倡导的效益价值到底是否能与我们的生命一较高下？

　　我先回复一下您补充的上一个问题的解释，即是否该做出一些硬测试的表决。比如对方认为以友善为前提并不能避免这些不友善的部分，但以中立为态度，即不进行友善引导但也避免对人类有不友善的部分。

　　然后再回答您刚才的问题，关于以友善为衔接对社会的引导倡导，您是指社会风气的倡导对吗？您可以再重复一下刚才的问题。

　　未安全设计的模型生成自杀指南导致青少年死亡，您方倡导的效益价值是否能与生命一较高下？

　　效益价值是什么意思？这个名词我不是很了解，您能解释一下吗？

　　您方刚刚给出了很多数据，比如电能消耗以及达到友善标准后造成的损失和浪费等。您觉得这些与生命孰轻孰重？

　　这当然不能相提并论，但这两者之间有什么关系吗？对方可能未能理解，在AI因设计缺陷导致青少年死亡的案例中，其展示出的无害性缺失已构成重大危害，而对人类友善必须具备这种无害性，对方已经承认了这一点。同时对方刚刚反驳的中立内容实际上仍无法回避这一问题。对方承认了我方所说的前提具有方向性和渐进性。

　　同时我想问第三个问题，您方是否能够接受GPT大语言模型对人不友善、不采用联邦学习技术、默认集中数据导致隐私安全性低？您觉得这样的GPT与隐私安全性高的相比，哪一种更能得到市场认可？

　　我方认为当然是隐私安全性高的，但这似乎与我们讨论的人类友善没有直接关系。因为在我方立场上，即使不以人类友善为前提，站在中立立场上同样可以保护用户隐私，不影响我们以保护用户隐私和安全为前提。

　　看来您方没有认真听取我方对友善的定义，同时您方用现代汉语词典囊括所有国家对友善的定义显然是不成立的。在这样一个强调尊重的时代，具有尊重性的友善AI才是我们需要的。对方不接受这一点恰恰证明了对人类友善的必要性，同时也论证了只有对人友善才能得到市场认可和更好发展。

　　请您稍等一下。那我再重复一遍问题：您方能够接受GPT大语言模型对人不友善、不采用联邦学习技术、默认集中数据导致隐私安全性低吗？这样的GPT与隐私安全性高的相比，哪一种更能得到市场认可？

　　我方的立场是站在中立立场。您方认为友善可以规避不友善部分，也可以禁止社会上的不友善风气，我方同样认同这一观点。站在中立立场上，也是为了规避社会风险、保护用户隐私。中立立场并不意味着要泄露用户隐私。

　　在这里我们看到对方对友善的定义存在偏颇，片面运用某国的认定标准，同时拒绝了更多元的友善内涵，拒绝了基础的友善原则，更拒绝了机器对人类可以具备的友善态度。

　　反方三辩：您方一直强调友善，请问是否有具体可操作的标准将其写入算法？

　　正方二辩：这在欧盟已达成共识，包括有益性、无害性和尊重性。

　　反方三辩：我问的是您方的方法论。例如，若AI提供的安慰被部分用户认为语气冷漠，不符合友善标准，您方如何将这种判断写入AI？

　　正方二辩：我方主张的友善包含尊重性与无伤害性，会考虑间接性伤害，因此语气必然更温柔，应不会出现您所说的问题。

　　反方三辩：既然提到无伤害性，我方将其替换为"安全"概念。若将安全作为首要前提，是否也能达到您方所述的利好？后续请您解释友善带来的独特价值。另外请问，若我针对辩题苦思冥想形成一套观点，询问AI该观点是否存在逻辑问题，友善的AI是否应隐瞒批评以避免冒犯？

　　正方二辩：请重复您的问题。

　　反方三辩：假设我向AI咨询自己构思的辩题观点是否存在问题，您方认为友善的AI是否应该隐瞒批评意见，以免让我感到伤心？

　　正方二辩：此时AI的回答应基于友善原则，对观点中的漏洞进行补充。

　　反方三辩：但如果我认为指出问题就是不友善，该如何处理？

　　正方二辩：这并非对AI的友善，您需要的不是真实答案，而是单纯的肯定。若仅需夸赞，不必咨询AI。您的问题与期望答案并不一致。

　　反方三辩：我们聚焦AI的回应方式。您认为AI应该如何回答？

　　正方二辩：AI应以委婉的方式指出不足并提供补充建议。

　　反方三辩：这正说明人们对友善的定义存在差异。您认为委婉指出问题是友善，但有人可能认为不挑毛病才是友善。请问您方后续将如何解决这种定义分歧的方法论问题？另外，1946年计算机发明初衷是计算轨道，您认为这体现了对人类的友善吗？

　　正方二辩：当时计算轨道对人类而言是友善的。

　　反方三辩：对方逻辑似乎认为只要日后可能对人类产生威胁，就不应被生产。但我方认为需要解决的是如何将友善写入技术，这才是科技发展的关键。

　　主席，刚才您方询问我对友善定义主观性的看法。确实，友善的主观性需要在具体边界中通过实践进行探索和完善，其间可能存在一些差异，但其核心原则非常明确，即避免伤害、促进福祉、维护人类的基本人权。国际社会在基本人权的伦理上存在广泛共识，这些构成了友善的底线。

　　我方在一辩中已明确表达对友善的定义，即无害性、有益性与尊重性。友善并非预设僵化不变的标准，而是要求在后端设计中将人类的福祉和安全作为核心考量，同时在前端将无害性、有益性和尊重性作为前提，这并不影响主观差异性。

　　关于您方提出的第二个问题，即友善是否会影响后期发展、扼杀创新等顾虑。实际上，友善并不影响后续发展，不同的问题和应用场景需要区分对待。

　　首先，对方辩友今天的回答表明：若以获取真话为前提，就可能需要舍弃友善，二者存在必然冲突，这才是您方需要解决的核心问题，而非仅论证友善是良好价值观就应写入AI。您方需要论证的是友善作为前提的必要性与优先性。

　　接着分析您方论点。您方认为在某些场景中对人类友善与追求真理具有益处，但这些利好是否必须建立在友善的前提框架下？您方不断强调AI需通过友善减少伤害、提升用户体验、促进社会和谐，但这些目标本质上是不伤害性，而非友善性，更准确地说应是技术安全性，而非我们讨论的主观友善。例如医疗AI若为友善隐瞒病情，反而可能造成更大伤害；法律AI若为讨好用户回避法律流程，也会误导公众。因此，AI真正的底线是不伤害人类，而非让用户获得良好体验。您方将友善包装成安全问题，但安全实则依赖AI严格的技术约束与理论框架，而非至今尚未明确的、因人而异的友善定义。

　　其次，您方提到AI应当说真话，那么按照您方的友善标准，医生告知绝症病人时，应选择安慰性表达还是职业性陈述事实？历史教育中，应美化暴行以避免学生不适，还是直面历史真相？这些矛盾表明友善具有主观性与情景化特征。当您方强调友善益处时，潜意识里是将自身的友善价值观作为普世标准，若将此类前提固化到AI中，可能导致友善霸权的存在。

　　此外，用友善的话语传递虚假安慰的做法并不可取。正如计算机最初用于导弹计算，若必须以友善为前提，可能会限制科技发展。综上，我方认为友善无法写入AI。

　　首先需要明确，双方均认同应提前对无效内容进行筛查。对方一辩已明确表示，若能对"友善"进行前提界定，可有效避免输出大量不友善信息，这是双方已达成的共识。

　　关于对方一辩提出的第一个论点——能耗问题。对方认为"不用GPT能耗会更低"，这一逻辑存在矛盾：既然选择使用该技术，就不应单纯以能耗为由否定其必要功能。对友善性的审核机制，恰恰是AI技术应用中不可舍弃的必要环节。

　　对方在自由辩论环节提出的"滑坡论证"存在逻辑断层。我方从未主张"火车轨道最初是友善的"，更未提出"但凡机器不友善就严厉扼杀"。这种无依据的推论，显然偏离了辩论的核心议题。

　　关于"中立性"的界定问题，对方始终未能举出明确例证。需要强调的是，要求AI"不生成不友善信息"，本质上就是对"释放友好信息"的隐性诉求。对方二辩与三辩均明确表示"会在特定情况下适当融入有效信息"，这恰恰证明对方同样认同：在信息生成过程中，友善性前提具有必要性。即便在多数情况下保持中立，只要认可"实现友善"的价值导向，就等同于同意以友善为前提。

　　对方二辩提出"以什么为前提是必要的纲领问题"，我方认为这一观点完全成立。正如医疗救助以保护患者安全为前提，即便存在医疗事故风险，也不能因噎废食放弃手术；同理，AI技术以友善为前提，即便实践中存在待完善之处，仍需通过技术迭代逐步优化，而非否定前提本身。

　　针对对方反复追问的实践路径，我方已有明确例证：GPT-4已实现将安全理念融入设计全过程，其透明度与可解释度显著提升，对人友善的特性已得到实验验证，这是客观事实，无需反驳。

　　关于"无害性、有益性、尊重性"的来源，这并非我方主观设定，而是源自欧盟《AI法案》等行业规范，已成为AI领域的行业共识。对方通过汉语词典定义"友善"的方式存在明显局限——机器并非人类，正如评价动物友善性不能仅以"效才"为标准，AI的友善性应定义为：对人类文明特性的守护，对社会共识的凝聚，对社会进步的推动，最终实现技术服务人类整体福祉的根本目标。

　　谢谢主席，问候在场各位。在本场激烈的比赛中，我始终感到非常遗憾，因为对方从始至终未对自身论点进行有效阐述，也未对我方观点作出实质性回应。对方的回应显得立场摇摆，这种表现实质是双标行为。他们指责我方陷入“有利等于有利，有利更需要发展”的循环论证，然而对方自身同样未提供有效论证，即便在我方质询环节仍回避回应。

　　此外，我方已多次明确阐述，我方所定义的“友善”具有权威背书，但对方始终未予采纳。关于“中立”概念，对方既未明确其界限，又将其等同于我方所反对的“不友善”，这显然是对我方观点的误读。值得注意的是，对方虽认同发展具有渐进性与方向性，四辩却多次否认一辩的论述，这种自相矛盾的态度严重影响了辩论的推进。对方整场比赛始终纠结于定义之争，试图消解辩题的核心意义，导致双方难以就实质问题展开深入探讨。

　　我方认为，真正的友善从不是束缚创新的锁链，对方所举的诺基亚案例与我方观点无关——我方从未将创新效益与友善对立，而是强调友善应成为引领技术发展、坚守初心的道德陀螺仪。当GPT以无害性遏制暴力传播，以有益性在信息荒原播种真相，以尊重性守护个体尊严时，它便从工具蜕变为人类文明的共生神经元。请记住，只有以友善为前提，我们才能昂首宣告：这技术生而为人服务，而非人为技术所奴役。我们今天的倡导并非“为战马立法”，而是为子孙后代签署文明存续的保证书。

　　面对科幻作品中对未来的恐惧想象，我们为何不为技术戴上友善的“枷锁”？这并非限制创新，而是为了确保技术发展的安全感，防止GPT成为伦理漏洞。我们需要确保GPT始终为人类整体发声，关照少数群体、族裔、残障人士等弱势群体。其无害性不应仅停留在被动不伤害，更应主动输出正向价值观，减少暴力与冷漠，推动社会向善发展。

　　对方整场辩论表现出的冷漠态度令人遗憾——既不回应我方观点，也不推进自身论点，更阻碍我方正常阐述。我方最终强调：友善是技术发展的保护所，是实现无害、尊重、有益的核心前提。

　　（注：原文末尾关于设备操作及无关人员的说明因与总结陈词无关，已按环节净化要求删除）

　　刚刚不好意思，这里有点卡顿。其实今天在您方一辩稿中，我注意到您方对"友善"的定义是无害、友谊与尊重，但汉语词典对友善的定义应为让人感到亲切和睦。请问您方对于友善的定义权威性何在？

　　您方今天还提到不伤害就是友善，但如果某个事物仅仅是不造成伤害，就能称之为友善吗？我方必须明确立场：我们并非否定友善的价值，而是反对将对人类友善作为大语言模型发展的刚性前提。前提是事物发展的必要条件，我方倡导的是更合理的技术发展路径——坚决排除不友善内容，在必要场景中适度融入友善表达，在无需友善的领域保持高效精准。这种灵活姿态既能避免资源浪费，又能守住技术伦理底线，是最优解。

　　首先，以友善为前提会导致无差别的资源消耗，违背技术服务的核心目标。语言模型的本质不在于提供情绪价值，其单次训练耗电量就达到1287兆瓦时，足以支持3000辆特斯拉电动汽车同时行驶，这种规模的耗能已成为技术发展的沉重负担。在医学诊断场景中，医生需要的是快速精准的病情分析；在编程学习中，学员需要的是精准的代码调试。这些场景中强行融入友善表达，本质上是对算力的无谓消耗。用户不需要为情绪包装买单，技术也不需要为额外的情感输出牺牲性能。

　　其次，从技术发展的可行性来看，我方尚未看到您方关于这一前提的任何方法论。友善的模糊性使其无法成为标准的运算前提。您方可能认为友善前提只需排除不友善因素，但事实上，以对人类友善为前提的核心要求是必须输出友善内容，这意味着模型的每一次回应都必须符合某种普遍认可的友善标准。然而友善从来不是固定概念：同一句赞美对自卑者是鼓励，对自负者可能成为讽刺。若将这种模糊标准作为发展前提，模型不但无法精准服务，还可能因过度强调友善价值传递而损害用户利益。

　　需要强调的是，您方混淆了"不是不友善"与"必须友善"的概念。我方绝不认同模型可以输出侮辱、歧视等伤害性内容，这是技术伦理的底线。但"不输出不友善内容"与"必须输出友善内容"是两种截然不同的要求。我方反对不友善内容，但这与"以友善为前提"存在本质区别。

　　无论是从资源消耗的现实考量，还是从标准界定的技术困境来看，将对人类的友善作为大语言模型的发展前提，都是既不必要也不可行的。技术的进步应该基于人类需求的本质，而非情感的附加。

　　以上感谢。

　　你好，能听到吗？可以的。我们先明确一个问题，您方也同意对不友善的信息进行筛选，也就是说您方认同GGPT应该具有审核功能，对吧？

　　那您方的中立性是指什么样的中立性？能不能给我举一个具体的例子？我方观点是坚决排除不友善内容。现在的情况是您方已经在排除不友善内容，但不对友善和中立进行界定，是这个意思吗？

　　我现在问您，要求一个人不对我进行伤害、不对我输出不友善内容，是否等同于要求他对我友善？需要明确的是，不友善不等于友善。但问题的关键在于，当我要求你不能对我不友善时，已经隐含了希望你对我友善的态度倾向，希望从你那里得到更有利于我的回答，这是第一点。

　　您方对于中立的定义我认为存在不合理之处。一旦强调中立并抛除不友善内容，实际上已经在无预设目的的情况下实现了友善，这与我方观点一致。您方不要陷入循环论证——"不希望得到不利回答"与"希望得到有利回答"是两个不同概念，为何不能举例说明？如果仅仅是"不对我进行伤害"，那么这种不伤害对我而言就是一种友善。

　　您方还存在定义问题，即认为友善应该达到更高标准，比如必须审时度势、感受情绪、笑脸相迎等，是这样吗？请回答我第二个问题：您方需要明确界定友善的具体内涵，说明其如何与中立、不友善形成区分。

　　您方已回避两个问题，按照我方逻辑，中立性本身已带有倾向。第二，我方一辩和二辩已明确表明，友善是指无害性、有益性和尊重性，属于更低要求，并非您方所说的难以达到的程度。第三，您方刚才也认同不友善内容应当被扼杀掉。

　　感谢主席，评委，对方辩友。首先我想阐明今天第一个问题：正方辩友认为安全即等同于友善，这一观点是否成立？若两人相对而立，不攻击对方就算友善，那么是否任何立场下都会将不做出攻击行为定义为友善？按照对方逻辑，若不攻击即称为友善，那么我们完全可以发明一个完全合法的机器人，但为何要以安全为前提？这是正方始终未能解释清楚的问题。

　　正方试图以友善具有益处来论证应倡导以友善为前提，这一论证逻辑存在明显缺陷。友善有好处，并不等同于必须以友善为前提。

　　第二，正方辩友认为人类必然会受到机器的影响，但现状是机器通过人类的反馈进行学习，而非人类通过机器的反馈学习。人类具有主观能动性，而大语言模型最致命的问题在于其始终不具备主观能动性，这正是我方强调无需以友善为前提的核心原因。对于纯粹的工具而言，其是否友善并不重要。

　　对方提到友善有助于产品契合市场需求，此处可援引诺基亚的案例：诺基亚完全具备服务用户的能力，其失败并非源于服务能力不足，而在于缺乏创新、未能跟上时代潮流。因此，若按市场需求考量，发展才应作为前提，而非友善。

　　对方需要论证的是友善作为前提的必要性——即若不以友善为前提，GPT就不应被发明。而非仅强调友善有好处就应被推崇，这是错误的逻辑关系。若仅因有好处就应推崇，那么抽烟者亦可称"饭后一根烟，胜似活神仙"，难道吃饭就应以先抽烟为前提？

　　对方认为不应以人类的友善定义要求机器人，但实际问题在于：若机器人无法让人感到友善，谁会认为其具备友善特质？若以GPT自身的"友善"定义，由于其没有感情，最终只能得到合法且不违反伦理道德的结果，而非真正的友善。

　　退一步讲，即使需要以友善为前提，我们仍能发现诸多问题。在医学判断、文学校准、智能搜索等领域，甚至在制作Excel表格合并等简单任务中，都看不到友善的必要性。为何需要GPT在合并表格时夸赞"表格真好看"？正方始终未论证友善的必要性，反而我方已指出：在无需友善的场景中强调友善，会造成资源浪费。已有数据显示，大语言模型在处理复杂问题时，需耗费数十倍的时间和资源来考虑友善表达。试想，当医生使用GPT分析CT片时，若GPT耗时十分钟后回复"您长了一个很棒的肿瘤"，这显然不符合实际需求。我们需要的仅是肿瘤的性质、病理特征等客观信息，友善在此处毫无必要性。

　　我方认为，GPT大语言模型应保持中立——需要友善时可以友善，不需要时则无需刻意。这就像面前的一本书，不会伤害你，但也无需用"友善"来定义它。友善与中立存在先天隔阂，这是对方始终未能解决的问题。

　　时间所限，我方总结如下：GPT应以中立为原则，根据场景灵活调整是否展现友善，而非将友善作为前置条件。

　　每一分钟发言及计时。不是说其实您方今天在给我讲一个什么东西，是在讲，您方今天要讲的东西很简单，就是什么呢？就是不伤害就是友善，但是为什么不伤害就是友善呢？

　　我路过一个花园，看了一眼那朵花，既没有踹它两脚，也没有伤害它，但这怎么能算是友善呢？

　　您说今天的整个态度都很奇怪，您方在给我循环论证。您方跟我说友善要怎么怎么样，友善就是有利，然后有利就是要友善，您方全程都在循环论证。

　　而且您方一直在说您方的友善是怎么样，但是我想请问您方的定义是哪来的呢？我方想知道其权威性在哪儿？不能仅仅说只是您方的定义就可以了。

　　我方倡导的是一种更理性的技术路径，是针对排除不友善的内容，在必要场景中适度表达友善。以上感谢。

　　以友善为前提的观点，可以避免对复杂内容的误解。讨论友善时，可将其视为一个光谱，光谱两端之外，必然存在既非友善也非不友善的中立情况。

　　对于不友善的部分，对方认为应该避免，这在社会层面确实应当如此，在通用层面也应避免语言模型泄露用户信息。我方同样认可大语言模型不应对人类不友善。

　　因此，正方倡导以友善为前提，不仅需要排除不友善因素，还需排除中立因素，否则便称不上真正的友善。充其量只能说其前提是不输出有冲突内容，而这正是我方的观点。

　　我方定义中提到的无害性、有益性和兼容性，并非局限于某一个方面，而是包含诸多维度。其中无害性、有益性和兼容性的适用范围是整个社会的普遍情况，而非仅指向某一种单向发展的情形。

　　我方再次阐释定义中的三个核心要素：无害性、滋润性和有谊性，这三个要素并非某一方面的单一要求，而是涵盖了不同方面的多元标准。

　　感谢主席。