当前，生成人工智能风险防范更应依靠规则型治理

当前，生成人工智能风险防范更应依靠技术型治理

　　大家晚上好，请问可以听见吗？可以。可以听见。然后我这边声音感觉网络有点卡，如果等会儿我声音有点断句可以提醒我一下，谢谢。好的。

　　正方三辩黄文杰，大家晚上好。好的。对方三辩邓佳怡，正方湖北大学辩论队问候大家，大家晚上好。现在请反方同学进行自我介绍。

　　反方一辩文静，请问这边吗？能听到。好的。二辩刘一婷，大家晚上好。可以听到。反方三辩群众委，大家晚上好。可以听到。（此处原始文本中"采方4边经过主备开条，华西变温很多。方四经开西"疑似转写错误，暂保留原样）好的，嗯。

　　现在比赛正式开始，首先请正方一辩进行开篇陈词环节，时间为3分钟。

　　好的，感谢主席，各位评委，对方辩友，大家好。规则性治理作为一种以明确的规则、制度和规范为核心，通过制定、执行和监督规则来实现治理目标的治理模式。吉林大学教授谢登科指出，规则性治理的主体通常是执法机关、司法机关等国家专门机关，而技术性治理的主体通常是网络服务提供者等市场经济主体。基于此，我方认为区分规则性治理与技术性治理应看治理主体：治理主体为公权力机关的，为规则性治理；治理主体为市场经济主体的，则为技术性治理。我方将从治理需求、治理效果和治理主体三个层面展开论述。

　　第一，在治理需求层面，生成式人工智能属于新兴领域，相应规则不完善，规则性治理可以满足其紧迫的治理需求。国际治理创新中心的报告指出，可执行的规则和问责结构最终决定了人工智能治理的有效性。缺乏规则将导致行业的无序化与不可预测性。近期全球多家科技巨头纷纷调整内容审核政策，比如马斯克承诺要将公司旗下聊天机器人的内容审核水平降至最低，欧盟也放宽了审查，确认部分开放成人模式。当具有统一性的法规处于空白时，市场处于无序状态，行业标准也无从谈起。对统一性政策法规的需求，正是当前行业风险防范的治理痛点。抵靠规则性治理，逐步完善规则才能消减市场乱象。例如，在广州互联网法院审结了全球首例AIG侵权事件，释放了数据合规的司法信号后，一些平台马上加强了对投诉举报审核的建设，增加了风险识别机制；《生成式人工智能服务管理暂行办法》出台也促使行业走向合规。

　　第二，从治理效果来看，规则型治理下主体的治理动力更强，治理效果更好。首先，进行治理的主体通常是市场经济主体，往往需要获取经济利益，而逐利行为与风险防治往往背道而驰。华南理工大学学者陈成燕、陈琼燕发现，科技企业为避免因人工智能引发能力风险的行为被追责，这是科技公司对有充足的动力投入技术研发与使用的基础。比如，部分儿童AI产品为了达到领先地位，有牺牲安全的倾向，因此被曝光。相比之下，规则性治理下，能够在风险暴露前，将系统中的风险扼制在摇篮中。例如，谷歌的图片分类系统曾将黑人识别为大猩猩，在事件曝光后，谷歌公司只是简单地调整了词库中有关大猩猩的标签，而在规则型治理下，能更早暴露系统风险。

　　第三，规则型治理通过明文规定的治理手段或治理标准，相比技术性治理更加透明和具有可监管性，更有助于实现公众参与的民主治理。生成性人工智能行业具有广泛的利益相关者。国际治理创新中心就发现，美国政府将技术创新置于公共监督之外，与谷歌等科技公司形成资本优势，长此以往将导致风险防范模式的私有化，损害公众利益。

　　好的，感谢正方一辩的陈词。

　　你听得到吗？
　　听得到了，可以听到。好，先我们听第一个问题好了，您方今天认为在我们的辩题中，我们是在比谁更好，还是说我们只能选题一进行发展呢？

　　我觉得是在比谁更好啊，因为我觉得这两者其实分不太开，他不能说，我可以独立于你的存在，我觉得是这样。

　　那我们就先讨论到这里。我方今天也认为AI在这里需要两者共同发力。好，那下一个问题好了，今天对于无法预测的未知风险，您方的规则性治理这里该如何进行规则制定呢？

　　我先回答第一个问题啊，第一个问题是虽然今天两者会有交融，比如说我们要通过谁是主体来分开，到底属于谁是主要责任方，这是第一件事情。第二件事情我来回答你刚才的问题该怎么去治理。我们看到的是，比如在韩国DDC的事件当中，会有人去付费制作身边女性的那种色情化脸视频。那我们觉得在这种事件当中呢，我们就可以去制定一条法规，告诉大家你不能这么做啊，如果你用这个软件付费制作这种色情换脸视频，我会对你进行一定量的处罚啊，这种我觉得是一个比较简单的例子而已。

　　谢谢你的回答。也就是说在你的这个回答里面，我并没有看到怎么落实这个规则性治理，相反是我们先发生了事故，然后你的规则是跟在后面的。那我们的技术治理不一样，我们的技术可以今天建立算法审计机制，从源头去治理。也就是说这一点您方的规则是在我方技术治理之后的，对吗？

　　下一个问题，我们知道网络世界是没有国界的，但是今天全世界有195个国家，每个国家的人文环境和法律制定是不同的，甚至是完全相反的。请问您方如何在信息全球化、科技全球化的今天推行适用于全世界的治理规则呢？

　　我觉得没有必要推行一个适用全世界的规则啊，就是每个国家根据自己的行业情况去推行适合自己国家的规则，我觉得是完全没有问题的。

　　不好意思，打断您方。那我还是想确认一下，也就是说今天我方的治理只能是在本国内发展，然后我们的AI科技的发展就不适用于国际经济交流，所以说在您方的状态下，我们这种人工治理的方向和经济的发展是完全分开的，那么这是不可能的。

　　接下来我们讨论经济层面的问题。如果今天在网上发现了一些违规言论，我们该怎么用规则进行治理？

　　我都举个例子好了，像前段时间上海有人在网上造谣，然后上海警方迅速控制了，并进行了处理，上海是一个很好的例子。

　　你看，那你需要先去现场取证，然后经过漫长的审判和执行。但是在我方的技术治理方案下，我们只需要一条AI审核机制就可以审核一条内容，成本很低，谢谢。

　　合法。反方二辩进行小结，时间为2分钟。

　　好，谢谢主辩。这方辩友，我想明确我方今天的核心观点。我方认为，规则性治理可以从底线上划分出一些基本的行为准则。我方并不否认规则性治理在为人工智能发展提供基本法律框架方面的重要性，但您方同样也看到黄周凯的朋友圈，他发的是“生成，是说对你是不是失败的人的人”，我一不小心点赞了。您说这种规则的落实，可是当他需要安慰时，那些评论并非在嘲讽，而是说我们利用AI……

　　请问AI本身有善恶之分吗？我想我们肯定都认同，AI本身没有善恶之分。那么，做一个类比：今天一个人拿刀杀人，是刀的罪还是人的罪？那肯定是人的罪。所以，在今天AI的风险面前，对于人的治理才是关键。

　　其次，我方想强调技术型治理的利好。我方认为，技术型治理可以从根源上解决生成式AI的风险问题。我方有数据表明，技术性治理可以在AI问题产生的平均48小时内解决问题，而一条法律法规的产生平均需要一年到三年左右。

　　其次，技术性治理具有更高的灵活性和适应性。生成式AI应用场景广泛，不同场景下可能面临不同的风险挑战，而规则难以快速且灵活地界定责任和风险。因此，在灵活性、适应性以及教育性上，技术性治理都更具优势。

　　谢谢。

　　下面请反方一辩进行立论环节，时间为3分钟。

　　好，首先，规则型治理侧重通过立法的强制性外部规则规范和约束AI组件；基础性治理则通过算法优化、安全保护等内在手段，在AI系统内部主动防御和化解风险。生成式AI作为人工智能的分支，通过算法模型学习数据规律，能产出丰富内容并广泛应用，为自然带来便利，但也伴随着信息泛滥、安全漏洞等重要现实风险。因此，我们需要探索适合AI高速发展方向的有效防范、化解风险的治理方式，维护社会稳定发展。

　　当前，两种治理方式各有优劣。第一，技术型治理响应速度更快，成本更低，具有无可比拟的现实紧迫性。规则型治理往往流程漫长，需要经历问题发现、规则筹备等多个环节，难以跟上技术迭代的步伐。反观技术性治理，其核心优势在于能通过代码层面快速响应风险。例如，欧盟《人工智能法案》从提案到最终通过耗时近3年，而对比鲜明的是，某内容审核技术从实验室验证到被微软的推荐系统全面部署，仅用了9个月。这表明，在实际应用中，技术型治理比规则型治理的速度更快，效果更高。

　　第二，数据驱动。数据驱动的治理能构建广度和深度兼具的全面防御系统，更具创造性，能应对生成式AI的复杂性和多样性。当前AI内容维度多、变化快，人工审核覆盖范围窄且效率低下。而技术型治理凭借自动化和数据驱动特性，能在广度和深度上构建更全面的防御系统。从规模上看，全球每天生产的AI内容高达数亿字，若完全依靠人工审核或事后执法，成本将极高且效率低下。相反，某技术治理框架已覆盖虚假信息等7个核心维度，通过自动化评估和测试工具能高效筛选内容，对涉及对话风险的扫描，使原本需要人工审核拦截1200万字的内容，通过技术手段举报量下降78%。这反映出技术型治理能深入解决问题本质，通过模拟算法决策过程，实现风险的精准识别和高效化处理，效果远超传统手段，体现其强大的解决力支撑。

　　综上所述，无论从时效性、全面性还是实际效果来看，技术型治理在应对当前生成式AI风险困境时，速度之快、效果之明显。因此，我方能坚定认为，在面临如此困境之上，技术型治理更为优先。谢谢。

　　3辩盘问反方。时间为1分30秒。

　　第一个问题，速度更快等于就更好吗？首先，第一，速度应该快，而且我们可以从源头上认知。而且你太慢了，你一个立法需要3年，而且你现在这个方向直接是空白的。我不想跟你聊紧迫性的问题，我现在跟你聊实然层面的问题。

　　我打断一下，如果你研发防火墙的速度很快，那突破防火墙技术的研发是不是也可以很快？哎，你的论证在哪里？这，这首先不是论证，我打断一下，这本身是你逻辑的问题。双方技术的研发很快，意味着防火墙和突破防火墙的技术都可以变得更快，你压根没有论证为什么你的技术就可以更长久地安全防护，而我方看到的是，如果我是立一条规则，需要有这门基础，大家不敢突破，是不是才能更长久地保护这个稳定？

　　首先，同学，你的实然层面完全没有论证，你给我的唯一一个说法就叫做实然层面“坏大”，所以我们无论这个时间层面，我们只是论证以后的规则可能有多么多么的强制性，而当下的情况您方一点都不看。而我方在今天的技术治理模式到底是什么？首先我们通过算法的层面，根据技术卖的一手发表的论文，我们可以通过人类反馈来训练AI系统，让它在设计阶段就学会什么该做，什么不该做。第二个在架构层面，我们在的时候就可以切入安全机制。

　　你好，我打断一下，用了技术就等于技术性治理，应该不是我们想要讨论的样态。所以今天没有那部分规则，大家就不知道怎么去设置这个技术的时候，规则性治理反而更重要，这是第一件事情。第二件事情，我们双方聊的差距本身是主体的差距。我特别好奇，如果今天我设立这个技术会违反我公司自己的利益，为什么我还愿意去治理我自己的AI？

　　首先，同学，我这样来跟你聊好了。首先，A，就是有一些安全问题，你现在向我论证的是什么？所有的风险，所有的安全问题都是跟我们所谓的利益挂钩的，而很多没有关系的。

　　稍打断一下，好，我打断一下。这时候我刚刚看到的是，对方默默推出了一款APP叫“造”，它的核心卖点是深度伪造画面，本身是侵犯了别人的面部信息权与著作权，而这个时候它为了赚钱没有去改变这份规则。所以我方不是论证所有的风险都来自这里，可至少有些因利益冲突的风险，市场经济的主体不愿意去改变，这是你效率的差距。

　　我接着往下问，先按你方的想法，当我们把这个治理的主体交给市场经济的时候，市民是不是就没有办法进入进来，去一个民主化的监管？

　　同学，你今天的逻辑谬误在哪里？首先你一直都在论证规则性治理的好处以及技术性治理的弊端，我们承认二者都有自己的优势和缺点，但是你没有把二者放在一个公平的地方去比较，二者只是在讲一边的弊端和一边的优性，所以你的比较我没有看到。

　　我特别好奇，我跟你比较的差异恰好就是不同的主体带来的效力差距。我方认为，只有公共主体才愿意去维护公共权益，而不会因为一笔钱背叛公共权益。

　　正方二辩进行小结时，时间为2分钟。这主题类题非方辩基所有的追问对方之间怎么样去划分题和如果你要用到技术，这就要规，就是要记定行自己的，如果你要用到规则，就是要规则行自己的。可是我特别好奇的是，我举个例子，比如说今天一个规则，比如说今天规则是自理的，这个比如说去查它叫执法，执法它要用到互联网技术，那是不是这个时候说用到互联网技术这个技术型治理的了？同样的，如果今天在技术一定里面有人用到了一点点规则，比如要形成一些行业共识、行业标准，这时候是不是也属于规则型治理？所以我方觉得这样的划分本身是非常模糊的划分，究竟要怎么样去划分规则型治理和技术型治理？为什么您从逻辑上来推断，在今天这个语境里，谁是那个制定规则的主体，谁是那个运用技术的主体？

　　（正方二辩声音卡顿，出现短暂中断）

　　正方二辩：我现在刚出去卡了，因为我这边看到网络在转圈圈。就是您刚刚说的有一段好像没有听到。 　　对方辩友：哦，那刚刚是讲到哪里了？大概在差不多10秒钟以前吧，就听不到了。 　　正方二辩：好，那那那要不然我等会儿再好好说。

　　好的，第一件事，从逻辑上判断，主要是由谁在自定规则作为治理主体？而这些AI技术主要由非政府的民营企业作为主体，所以这是第一点。从逻辑上的直接推导来说，你的逻辑上有天然的主体，而相对应有技术的是你的天然主要的主体，这是第一。

　　第二，我方承诺背书那篇技能学的论文给到你，先告诉你区分的核心在于公权力和私权力行使。一般列方经理实际上的样本应该在国际上有，包括自己建设了两个基金，一个是欧盟，刚才就是政府强监管的方法，它制定较为严厉的法律法规。第二个相对流行的是美国，他们采取就是制定相对成型的法律框架，将部分权力交给行业组织，所以今天我方这个判断方法告诉你，不仅有逻辑上的规范，也有实际的状态相对应。对方采用我方的判断标准。

　　好的，说到这里。

　　3分30秒。好，谢谢主席，可以听到了。我一点点来讲。首先，从定义上。确实，我认为也并不是有技术就是技术性治理，二者是有相互融合的地方的。但是我方这里要强调的是，并不是所有的个人提供、私人提供、企业提供的技术就是对方所说的为了利益最大化而存在的。我举一个例子：国际银行的统一标准是靠全球金融系统、环球银行金融电信协会统一的技术标准来执行的，并不是对方所说的政府主体，也不是对方所说的法律法规，所以在技术性治理这条路上也可以有很强的执行力，所以对方的观点在这一点上，我方是可以进行拉平的。

　　继续往下走。对方今天告诉我，在出台所谓的技术治理的时候，需要有一个底线。那对方今天要向我论证的是，这个底线到底是人的道德底线，还是对方所说的规则极限？如果是规则底线，还是对方的利益？如果只是人们都应该遵守的道德底线，那我的技术才是保护这些伦理风险的途径。

　　我接着往下走，针对对方的论点一来讲。对方论点一告诉我，现有规则还存在很大一部分空白，然后就不去论证我方今天所说的规则产生的漏洞。所以在实践层面，对方完全没有办法论证到规则所谓的强大执行力，反而我才看到的是：在深圳市AI快速发展期间，规则远远跟不上AI发展的速度。就比如在版权纠纷问题上，明明我的东西已经构成了实质性的相似，我这个人已经把它拿出去卖了，因为这个设计中用到了AI，所以不构成抄袭，也不构成侵权。再比如我们刚刚所说的委内瑞拉的那个例子，今天无人机上装了两个炸药，由于它的路线规划有AI的参与，所以也被判无罪。我再举一个例子：今天在美国，法典颁布，只要你不是偷拍真实人物，以...（此处原文不完整，保留原样）而这一个法条是举例。

　　确实刚刚卡了一点，但是不是很多，我继续。所以我们可以看到的是目前的规则并不足以去支撑AI的快速发展，反而是各大公司提出的安全性理论、安全性技术模型，比如谷歌DeepMind提出的对抗性训练、AI控制开关，以及微软提出的负责任AI原则，是可以做到预防以及监管的。

　　再到对方的论点一来讲，对方论点一告诉我，现在为了创新，有些人会抛开安全。

　　好的，现在请正⽅三辩进⾏⼩结，时间为2分钟。

　　谢谢主席。这应该是对四辩问题的回应，关联出来的越快它就越好。不光是举例，技术的更新速度很快，意味着防⽕墙和突破防⽕墙的技术都可以更新得很快，但这⾥还是不稳定的。我们可以在源头设⽴⼀条红线，不管你有怎样的技术，就其社会影响和实际危害来看，都不敢逾越那道高墙。

　　但是我方首先要讲第二件事情，我们来讲治理主体。我方今天看到的是，规则型治理和自组织治理本身的关键在于主体的不同。如果你方今天觉得技术型治理有用，可是我方认为，市场经验主体在治理本身会违背自身公司利益的时候，它会选择放任这些侵权和风险继续存在。比如，如果我发现有公司开发了一个软件，它根本就用那个深度伪造系统，这本身是侵犯了大多数用户的权益，可因为它要赚钱，所以没有去整改这个东西。又比如韩国的某公司，它用很多人身边的女性形象制造色情图片，这个时候公司为了赚钱、迎合需求，反而没有去治理这部分技术风险，是放任这部分技术风险继续存在。这个时候你方如果只看技术层面，是无法解决这部分问题的，而不是为了赚钱，不是阻止这部分风险的发生。

　　第三件事情，我们要讨论治理范围之外的部分。如果今天你方觉得我们要把技术型治理的主体交给这些科技企业，带来的后果是什么？是行业自治和本身龙头的垄断。这个时候如果大家都默认了一条潜规则，比如我们都要赚钱，所以我们都不去管那个利用技术制作色情视频的源头。你方如果无法解决技术性治理之下“坚守自造”的问题，而只有规则型治理才能通过严格的法律法规和制度创新来进行这部分维护公共权益的工作。

　　而我方的自组织治理也从来都不只是事后审计，事前我方也有监管，比如算法审核、算法审计进行监管。所以这个时候不管是前端的监管还是后端的审计，我方都更有优势。

　　（无口头语及不雅词汇，按逻辑分段如下）

　　3遍进行小结，时间为2分钟。谢谢各位。

　　水著明训在我们这个辨别出现的原因就是因为规则和制度我们都不完善，但是我们确实不是比你的速度，而是比效率——哪个能用更短的时间内解决已经出现的问题，就是来对出现的问题画一个红线。但是中间有漫长的流程，而技术型是从源代码的地方精准地解决问题，这就可见技术型相比于规则性，更能迅速高效地解决问题，这是我们的第一个点。

　　第二个点是溯源。对方提到规则确实可以划分责任，但我方这里有很多例子，就是因为规则的不完善，才导致责任无法完整划分。就比如说，2018年委内瑞拉总统遭受到无人机绑炸弹的事件，当时有7名警察受伤，虽然抓到了一些嫌疑人，但法律未能清晰鉴定完整案件，最终没有任何人因此定罪。这说明对方观点中提到的法律存在空白，所以解决方法的唯一途径就是通过技术型手段抑制这类事情的发生。

　　第三个问题，对方也说到我们的法律法规体系能确定一个大体范围，但无法精准打击。人力只能处理模糊的边界，比如美国的DPC（此处疑似术语缩写，保留原始表述）会对非洲人群有一些歧视。您方从未论证如何用规则改变这些问题，如何做到公平公正。但我方可以告诉你，AI的新识别和纠正模型可以在生成语言、文字时屏蔽掉歧视性关键词，这是我方的利好。我方的技术存在不是说只需要用技术或只需要用规则来限制AI发展，而是想表达：相比于规则，我们能用技术方向解决问题。

　　谢谢各位。

　　双方时间各为1分30秒，分边。现在由正方先开始。

　　学票还有几十秒，我下了车，就拉……不好意思，等一下等一下。好，谢谢。好了。哦，你好，我是个音能听到吧，我下来了。

　　可以听到。嗯，事情由他发起，不用来请教，你不打算论证，只要有技术手段，就是什么竞争治理吧。或者没有我方确实观点，然后觉得有交融的地方。嗯，我现在来问，哎，你现在觉得规则性，这一次那他不可能成为主导主体。谢谢，所以你也不能说只要规则需要技术来落地，就是你的时包的利好，而这方面区分两者的关系很简单。需要技术来落地，就是你的时包能利好。而正方面区分两者的关系很简单，你大学谢登科教授指出，一旦治理的主体是政府，则是规则型治理；主体是市场主体，就是技术型治理。这是定义的部分。我上来挑战你，你说规则型治理研发时间很长，一项技术从发现问题到研发落地，难道没有时间吗？嗯。

　　三公，今天我们只需要用48小时及量，而欧盟的第一个AI应用用了三年，我不知道刚刚的问题清楚吗？你先是质疑我的责称划分，这规则，谢谢。所以你要比发现问题后解决，那我的一方应该是执法速度，而正方的执法速度也很快，你的平台不能插在正方。发现问题要立法，而你今天发现问题要立法，而你今天发现问题，你要研发一个新的技术去治理，你的比较平台本身不合理，所以时间都不懂。我拉题老师来请教你，你今天说什么技术型治理的治理效果更好，你怎么论证呢？同学，你的规则都不完善，你怎么拉平呢？

　　我给你举个例子好了，今天在版权方面，我国的第一个版权案例中，封某某的椅子，因为运用了一点点AI，朱某某公司销售了这把椅子，并且进行了实质性的相似，结果法院判朱某某无罪。这就说明你的规则行事，你的执行力吗？我没懂你这个问题跟社会设备有啥关系，所以我截一下啊。所以恰恰就是在这个领域外，规则不完善，你讲的有框架要路径，可是现在框架都没搭起来，所以这不符合实际需求，城市里顶不出问题，是你帮我撑完了第一个部分，这个部分来挑战你。所以因为你的市场主体在决策的时候，他们会考虑自身利益的计算，如果计算出来整改成本更高，他们是不是就不去治理了？同学，你刚刚没有听清楚我一个论据，他使用了一点点生成式AI，所以法院看到了抄袭他的原文，所以这就是你方所说的用规则去界定。你自己的例子没讲清楚，我刚例子截完了。

　　去间胡特记汽车，他今天通过计算发现他们的油箱有漏洞，整改赔偿的钱反而比整改的成本要低，所以他选择不整改。这个部分你怎么承担？那我这是晚上聊好了。所以对方辩友今天告诉我的是规则这一块空白不完善，所以对方的技术部分是根本就不打算要的，就是这个意思吧？好，那这部分先到这里，技术性治理，我再给你举个例子好了，今年全球的银行系统是靠一个全球金融系统来治理的，并不是政府事情。

　　下面请反方三辩盘问正方，时间为1分30秒。你好，音听得见吗？可以。首先我想问一下，你制定的规则是不是所有人都一定会遵守？这定的规则不遵守就会惩罚他，是不是有法律的事后惩戒机制？如果两个地方的规则不一样，发生了冲突，那我们如何去惩罚那个人呢？

　　不会有这种情况，因为我国法律体系中上位法优于下位法。我给你举个例子，就比如说我国的澳门赌博是合法的，所以在澳门通过赌博网站进行浏览是合法的，但是在大陆是不合法的。但如果我把我的网站站点设在澳门，那大陆制定的法律就不能干扰这件事。那你们方如何用规则来限制这个东西？

　　一国两制本身没问题，如果在大陆访问澳门的赌博网站当然也是有问题的，应该适用网站所在地区的法律来治理，这有什么问题？

　　如果是在国内使用，我方认为规则本身不能限制这个网站，但技术可以。我可以通过网络IP进行识别，如果IP在澳门且涉及赌博的相关信息，我可以利用AI智能去屏蔽，这样就能规避风险。

　　其次，我想问一下您方，我们可以先确定AI的红线，这些红线如何规避风险呢？

　　不是我没懂，所以你今天在澳门赌博本身不犯法，需要治理吗？我没听懂，这和监狱到底有什么关系？

　　我是说如果在澳门创立的赌博网站是合法的，在国内进行则不合法，懂了吧？但是如果网警确实起到监督作用，现在仍然有许多人...在我方的意思是，我方的管理方法是通过AI智能识别来评价这个网站，这是我方的管理方法。

　　其次我想问对方，既然技术不完善，那么如果存在信息漏洞，哪个能更快提醒？我觉得是正方的情况。

　　不是上一个问题，我稍微总结一下。所以你今天也知道有很多翻墙软件可以绕过监管去赌博，好像你的技术手段也没有你想的那么有效。而且从治理效果来看，法律的事后惩戒手段，才能让越来越多人不敢赌博，这才是真正能解决问题的办法吧。

　　所以看到没有，我们最终的目的还是要禁止他们自己去访问。但是对方还是没有回答我的问题，所以禁止赌博。

　　自由辩论
　　首先由正方开始发言。

　　我问你第一个问题，回到你刚才美国歧视的问题上。我今天要是没有规则规定大家不允许歧视别人，你凭什么认为那个公司会把在其数据库当中识别黑人为大猩猩的算法更改掉？
　　舆论会让他更改掉，但是舆论不会改变美国对非洲人的歧视。

　　好，我接着问你，今天AI大模型的更新速度平均为6个月，而一个法案出台的平均速度为3年，你怎么跟得上AI的更新换代？
　　我觉得你完全不懂技术，因为AI的更新换代速度不代表它的防火墙等级越来越高的速度。所以你今天即使告诉我AI更迭的速度非常快，可是我认为你的防火墙技术永远是一样的，无法应对新的问题。

　　第二件事情，我方今天告诉大家，可以在AI软件出现问题的时候把它封禁，并纳入沙盒监管制度。在沙盒监管制度里面，推动法条来验证是否能够成功，为什么不是一种解决方法？
　　你又不就是不懂技术，对抗性训练技术在AI更新的时候就可以知道自己该做什么、不该做什么去处理可能出现的问题，这是我方今天论证的，我们技术治理的时效性要远远高于需要3年才能制定出来的AI法。

　　我继续往下问你，所以今天你说的追责，你告诉我责权主体到底是谁，责任应该定在谁的身上？时效的部分，我觉得刚才你没说清楚。但梦默这个例子中，出现问题时工信部立法去约谈，执法的速度也可以很快，所以时效性的部分你压根没比出来，也没提反方。

　　就换一个公平的比较平台，最后我请教你，在具体的方法论中，我今天把那个AI放进沙盒监管，测试惩罚机制，这为什么不是有效的方法论？
　　同学，所以在这套方法论的规格在哪里？规则就在于我的沙盒会制定并验证现有规则或新规则是否有效，而且此时AI在沙盒内不会在外部犯错误。这就是我刚才说的解决方法，可是你方从来没有理解。

　　稍等一下有点卡，等一下等一下同学你有点太卡了，就是一句话都听不清。丁州，你重新说一下吧，先不记你这边的内容，因为刚才确实没听到。
　　现在好了，嗯。我刚刚讲的就是我们在技术型治理的方法论，包括OpenAI提出的对抗性训练，Google DeepMind提出的AI紧急停止开关，当发现自己在做不对的事情时会自动终止；微软提出了负责任AI原则，在技术层面也影响了很多企业。所以我们可以发现，目前被最广泛应用的一些技术都是我们所说的技术性治理，这比你方所说的规则型治理更有效。

　　你还是没回答我的问题，你的责权主体到底怎么划分？你今天这个规则怎么运行？
　　就像你方提到的OpenAI，马斯克曾承诺将旗下人工智能内容审核水平降到最低，但GPT也已经开放了成人内容。所以为什么这个公司在追逐利益的时候，还愿意规避这部分风险？你方的动力从来没有比较清楚。

　　我来给你方解释我方的方法论：我方看到的是监管沙盒，通过建立制度，把所有AI在上市前提前放到沙盒里跑一遍，看看有没有问题，有问题就整改，不能上市；没有问题才可以上市。这个时候通过制度为什么不能事前发现风险？同学，那上市之后，如果要对规则进行整改，是不是要花很长时间出台法案？

　　我给你举个例子，无人机的AI如果绑了炸药炸死了总统，在这个案例中，规则判定人无罪。你们的规则到底是怎么进行事后惩戒的呢？
　　我说实话确实有点太卡了，没听清。但至少我方看到的是规则型治理不只是设立法案的时间，还有执法的部分。对方违法时，工信部通过整改立马产生影响，别人看到企业被约谈后就不敢这么做了，所以本身我方也有时效性。

　　如果这个东西本身跟企业利益产生冲突，为什么大家还愿意防止风险，而不是放任风险？
　　各位同学，我这样跟你讲，今天它跟企业利益冲突的部分并不在多数。而且我方这边也很明确，二者都要共存。如果真出现极少数与企业利益冲突的地方，我们可以用规则型治理解决，并不是说没有规则型治理。

　　我继续来讲，就是我刚刚说的例子：今天一架无人机因为使用AI算法飞行，绑了炸药炸死了委内瑞拉的总统。责权主体到底是谁？而且如果用我方监管沙盒的制度，在发布前就可直接发现这种风险，不就不用上市了吗？

　　所以你方不能讲有技术就等于你方的技术性治理，有制度就属于我方的规则型治理。我方同样可以通过一些技术来解决问题，所以你方也退了，你方也觉得如果有这种风险要用规定来治理，那为什么不能满足可能存在风险的公司？

　　为什么？因为我们现在的生成式AI风险跟其他行业的风险并不相同，它的发展太快了，6个月的更新频率让它没办法很快得到民众的...

　　东方四辩进行总结，陈词时间为3分30秒。

　　同学，你嘴上说着双方有所交往的部分，但你实际在论述中对我所有的挑战就是“可是他没规则”，所以你自己的口径也在自相矛盾，这在逻辑上是站不住脚的。因为你也觉得区分两者的主体就是政府：政府主导的，哪怕有技术也归政府；企业主导的，哪怕有规则也归企业。这才是双方定义的区别。

　　我往下来讲，你试图反驳我的观点是一个双方的逻辑矛盾。你说“你看你现在怎么又想在线状下面（的问题），我就缺规则”，你又讲“规则好”，那你的逻辑不也是一样吗？你想说“线状下缺技术”，又讲“技术好”，照这个逻辑你不也论证不了什么，只是在自我矛盾吗？

　　正方的观点是：现状之下，我们就缺了规则的框架，所以在紧迫性上需要规则。而且同时，规则产生作用的根本机制是更有效果和更有作用的，所以要规则。这才是正方的底层逻辑。

　　第二件事，第三件事情，你今天说“企业算没关系”，嗯，你在全场也承认，今天清城市容能带来大部分的风险，都不是针对于企业本身的算法风险，他恰恰都是对用户产生的负外部性风险。而一旦这个风险不涉及到对企业本身那么大的伤害，企业就会计算这个风险的成本跟收益。而正方觉得这部分计算才是不能选择你的根本原因是吗？因为计算，所以这个时候你会去考虑：如果用户有一些不好的需求，但这个用户不好的需求达到一定的流量，你就不会去满足他。比如今天OpenAI开放的成人模式，因为大家有成人色情的需求，这是动力的部分。

　　第二部分我来解释效果的部分。所以你今天通过那个计算的逻辑，你今天去判断出来，比如福耀汽车如果不改进那个算法油箱的算法漏洞，死了人要赔偿的金额，这个成本远远小于我把汽车召回，重新设计算法算子、弥补算法漏洞的成本，所以在这种情况下，你就不会对它进行解决。这是你计算带来的最根本的问题：治理的动力和效果是随机的，是由企业主流资本家进行一个利益比较计算出来的。而正方认为这样不可以，你不可以把一个公共治理的效果和治理动力落在一个随机的可能性事件上。而正方的公权力背后的民众的需求和民众的期待，它一定要满足那个最大公约数的民众需求，所以在治理能力和治理效果上，它会比你通过利益计算带来的可能性更好。

　　第三，这是第四个部分。第四个就是正方想讲的就是治理观的区别。你讲的现在那些包括算法风险、防火墙、垄断这些技术问题，都是由OpenAI这样的大垄断企业引发的，挑战这些算法风险和防火墙的，不过就是一波又一波更高级的黑客。所以在这个治理过程中，你的治理的权利无非就是落在了那个科技精英和最大的AI垄断企业手中。而正方认为这样不可以，科技发展本来就是要惠及人民的，这个时候你要让公众监督，公权力参与到整个治理的过程中。所以你这个算法系统需要监管，要让公众看到你的算法是如何运行的，让公众知道它会给我带来什么样的伤害。我可能看不懂技术细节，可是你一定要让我知道的权利，这正是正方观点的核心。为什么在科技治理的过程中一定要有民众的参与？这是正方的论证重点，我不想再展开。

　　你那个“权责不明”的例子，我真的没听懂。那今天，不好意思，我可能刚才没听清你的观点。