2026年6月24日18:00-21:20，第231期方班研讨厅（辩论赛）在黄埔研究院B2栋成功举办。广州大学网络空间安全学院名誉院长方滨兴老师、主点评薛其坤院士、郑海荣院士、陈新院士、刘云浩院士全程参与了课堂教学，并对同学们的报告逐一进行了指导点评。同时参与的还有网络空间安全学院的部分老师，哈工深的部分学生，广州大学方班八期的全体学生。

本次辩论赛分为四组同时进行，共二十四支队伍。最终每组角逐出一支优秀团队，每队选出一名最佳辩手。

第一组

第一场

辩题：在网络空间安全中，大规模使用AI自动化安全决策利大于弊还是弊大于利？（正方：利大于弊；反方：弊大于利）

   正方分别是来自方班的一辩陈震荣、二辩刘以嘉、三辩王柏涛、四辩徐展、五辩陈梓铭，他们的观点是“在网络空间安全中，大规模使用AI自动化安全决策利大于弊”。第一，大规模AI自动化并不是完全取代人工，而是在分级授权、可审计、可回滚的前提下承担大量低风险、高频率的安全决策。第二，面对自动化攻击和海量安全事件，AI能够提升检测、响应和漏洞发现效率，缩短攻击窗口，降低整体安全风险。第三，AI带来的风险可以通过权限控制、人工复核、日志审计等治理机制进行约束，实现人机协同防御。

   反方分别是来自方班的一辩梁智霖、二辩刘道铭、三辩黄易、四辩鹿艺潇、五辩曾瑞，他们的观点是“在网络空间安全中，大规模使用AI自动化安全决策弊大于利”。第一，大规模赋予AI安全执行权容易放大误判，形成系统性风险，影响关键业务连续性。第二，AI本身会成为新的攻击目标，模型投毒、提示词注入、数据漂移等问题将进一步增加网络安全风险。第三，网络安全存在大量依赖业务背景和责任判断的灰区，高后果安全决策必须保留人工裁量和责任追究机制。

最后，正反方分别推选了正方二辩刘以嘉和反方五辩曾瑞为本轮的最佳辩手。

薛其坤院士主要点评意见：

   1、本场辩论整体准备较充分，双方都能够围绕AI自动化安全决策的利弊展开讨论，辩论氛围较好。    2、双方需要进一步明确“大规模使用”和“自动化决策”的具体边界。    3、建议加强真实案例和专业知识引用。

第二场

辩题：为了防止未成年人沉迷与受害，是否应推行“全网实名+强制年龄验证”？（正方：应推行；反方：不应推行）

   正方分别是来自方班的一辩麦梓健、二辩秦嘉勋、三辩李洪元、四辩黄熙桐、五辩张莹，他们的观点是“应推行全网实名和强制年龄验证”。第一，实名制和年龄认证能够提高违法违规成本。第二，建立可信身份体系有助于平台治理。第三，实名制能够作为保护未成年人网络安全的重要制度保障。

   反方分别是来自方班的一辩刘汇聪、二辩汪功铭、三辩张伟男、四辩朱毅明、五辩农圆圆，他们的观点是“不应推行全网实名和强制年龄验证”。第一，全民实名无法从根本上解决未成年人沉迷和网络诈骗问题。第二，大规模实名会增加隐私泄露和数据安全风险。第三，应更加重视精准监管、家庭教育、平台治理和执法打击。

最后，正反方分别推选了正方三辩李洪元和反方一辩刘汇聪为本轮的最佳辩手。

薛其坤院士主要点评意见：

   1、本场辩论贴近现实，双方论证较充分。

   2、应进一步思考实名制实施边界与制度设计。    3、整体逻辑清晰，体现了较好的思辨能力。

第三场

辩题：人工智能生成的恶意内容（如假新闻、伪造信息）是否会成为网络空间安全的主要威胁？（正方：是；反方：否）

   正方分别是来自方班的一辩刘国庆、二辩孙业铖、三辩吴杰霖、四辩邓力诚、五辩石东东，他们的观点是“人工智能生成的恶意内容会成为网络空间安全的主要威胁”。第一，生成式AI降低了恶意内容制作门槛。第二，能够伪造身份、误导信任并实施社会工程攻击。第三，AI恶意内容正在改变网络攻击方式和风险结构。

   反方分别是来自方班的一辩黄骏、二辩李奇恒、三辩唐楚航、四辩胡政、五辩叶哲，他们的观点是“人工智能生成的恶意内容不会成为网络空间安全的主要威胁”。第一，AI恶意内容只是攻击链中的工具。第二，完善身份认证和安全体系即可降低危害。第三，应更加重视基础安全能力建设。

最后，正反方分别推选了正方一辩刘国庆和反方二辩李奇恒为本轮的最佳辩手。

薛其坤院士主要点评意见：

1、本场围绕AI恶意内容展开讨论，具有现实意义。  

2、应进一步明确“主要威胁”的衡量标准。    

3、建议加强前沿案例和专业研究引用。

第二组

第一场

辩题：医疗AI模型的“开源”是否比“闭源”更不利于维护生物信息安全？（正方：开源更不利；反方：开源更有利）

   正方分别是一辩游宗建、二辩李小鑫、三辩方嘉嘉、四辩吴飞鸿、五辩谭子仪。他们的观点是“医疗 AI 模型的开源比闭源更不利于维护生物信息安全”。正方认为，第一，开源会造成高风险能力的不可逆扩散，一旦模型权重、训练方法、微调路径或部署工具进入公开传播渠道，就很难真正召回。第二，开源会削弱安全护栏和全生命周期治理，模型被本地下载和二次微调后，原开发者难以继续控制身份认证、日志记录、内容过滤和紧急下线机制。第三，医疗与生物信息具有高度敏感性，基因数据、病历影像等一旦泄漏，难以像密码一样更换，责任链也会因下游部署和改造而被拉长。

   反方分别是一辩余宇权、二辩李逛、三辩匡宇涛、四辩黄佰恩、五辩梁家豪。他们的观点是“医疗 AI 模型的开源比闭源更有利于维护生物信息安全”。反方认为，第一，负责任的开源并不等于公开患者病例、原始基因数据或无条件释放高风险能力，而是对代码、模型说明、安全测试和审计流程进行分级开放。第二，闭源黑箱并不天然安全，医疗 AI 进入诊疗、影像识别、用药建议等场景后，医生、患者和监管者需要理解系统的适用范围、性能边界和数据风险。第三，开源有助于协同防御和院内部署，使医院在不上传敏感数据的前提下进行审计、微调和本地化应用，减少对单一商业平台的依赖。

   最后，正反方分别推选了正方一辩游宗建和反方一辩余宇权为本轮的最佳辩手。

郑海荣院士主要点评意见：

   1、本场辩论围绕医疗AI模型开源与闭源的安全边界展开，双方都提出了有价值的观点。开源有利于构建生态、推动科研和垂直应用发展，但医疗和生物安全领域具有特殊性，不能简单套用普通软件开源的逻辑。

   2、医疗AI的核心问题不只是模型是否开放，还包括数据来源、隐私保护、风险能力控制和责任划分。对于可能涉及生物安全、基因数据和患者隐私的能力，需要更严格的准入、审计和治理机制。

   3、开源与安全不是绝对对立关系，关键在于处理好开放创新和安全管控之间的平衡。未来医疗大模型仍处在发展阶段，既要鼓励不同路径创造生产力，也要避免因能力扩散、隐私泄漏或责任不清带来新的风险。

第二场

辩题：生物特征识别技术（如人脸、虹膜）在网络身份认证中应当/不应当逐步取代传统密码（正方：应当取代；反方：不应当取代）

   正方分别是一辩侯义凯、二辩郭咏、三辩潘子睿、四辩孙梦涵、五辩黎启明。他们的观点是“生物特征识别技术在网络身份认证中应当逐步取代传统密码”。正方认为，第一，传统密码越来越难以适应当下网络环境，弱密码、重复使用、钓鱼攻击、撞库和脱库等问题使其安全性持续下降。第二，人脸、虹膜等生物特征天然与个体绑定，配合活体检测、设备绑定和风险识别，可以把认证逻辑从“知道密码”推进到“确认本人”。第三，逐步取代并不意味着立刻取消所有密码，而是在成熟、合规、高频场景中让生物识别成为主要认证方式，同时保留备用、恢复和特殊场景下的兜底机制。

   反方分别是一辩彭泽林、二辩周子愉、三辩许刚、四辩周锦铭、五辩黄宏昆。他们的观点是“生物特征识别技术在网络身份认证中不应当逐步取代传统密码”。反方认为，第一，生物特征最大的风险在于不可更改，一旦人脸、虹膜等信息被违规采集、泄漏或滥用，用户无法像修改密码一样重新更换。第二，生物识别具有跨场景、跨平台识别能力，容易带来过度采集、隐私追踪和用户选择权削弱等治理风险。第三，生物识别并不具备绝对普适性，老人、儿童、残障人士、面部受伤者以及特殊光照、设备条件下的用户都可能遇到识别失败，因此更合理的方向是多因素认证，而不是单一路径替代。

最后，正反方分别推选了正方三辩潘子睿和反方一辩彭泽林为本轮的最佳辩手。

郑海荣院士主要点评意见：

   1、本场辩论非常精彩，双方对生物特征识别和传统密码各自的优势与缺陷理解较为深刻。数字身份认证本质上是在寻找一把“钥匙”，它既要有效，也要能够真实反映身份和意图。

   2、密码虽然麻烦、容易遗忘，也存在被盗用的风险，但它仍然是一种简单、可控、可重置的信息准入工具。生物识别提高了便捷性，但也必须面对不可更改、误识别、过度采集和隐私保护等问题。

   3、不同认证方式应当根据具体场景进行搭配。低风险、高频、便捷性要求高的场景可以更多采用生物识别；而金融账户、公司系统等高风险场景则应提高认证门槛，采用密码、生物识别、设备验证等多因素组合机制。

第三场

辩题：人工智能对教师行业是否存在实质性冲击（正方：存在；反方：不存在）

   正方分别是一辩余国锋、二辩郑仕榕、三辩饶智创、四辩刘逸飞、五辩刘婷玉。他们的观点是“人工智能对教师行业存在实质性冲击”。正方认为，第一，AI 打破了教师作为知识绝对权威与唯一传播者的垄断地位，学生可以随时获得个性化解答，传统师生关系正在被重构。第二，AI 能快速完成教案设计、试卷生成、作业批改和学情分析等大量日常工作，使普通教师的劳动价值和职业竞争力受到冲击。第三，多模态 AI 已能识别学生情绪并提供陪伴式反馈，教师在情感引导和价值引领上的独特地位也面临挑战。

   反方分别是一辩王泽燕、二辩马镓鸿、三辩刘张裕、四辩孙维政、五辩吴俊霖。他们的观点是“人工智能对教师行业不存在实质性冲击”。反方认为，第一，教育的本质是育人而不只是教书，教师的温度、人格魅力和生命经验是 AI 难以替代的。第二，AI 对教师更多是技术赋能而非职业替代，它可以把教师从批改、统计等重复劳动中解放出来，使教师回到个性化关怀和教学设计本身。第三，教育具有很高的道德与法律责任门槛，AI 无法成为真正的责任主体，因此只能作为教师手中的工具，而不能取代教师的主体地位。

   最后，正反方分别推选了正方四辩刘逸飞和反方三辩刘张裕为本轮的最佳辩手。

郑海荣院士主要点评意见：

   1、本场辩论围绕AI是否会冲击教师行业展开，双方观点都有道理。人工智能的到来确实正在影响许多行业，教师行业也不能例外；如果教师仅仅承担知识传授的功能，AI 在不少场景下已经能够做得更快、更深入。

   2、未来教学内容、课程设置和教学方法都会发生调整。课堂可能更侧重方法论、逻辑推理和创造性思维培养，一般知识点则可以更多依靠学生借助AI自学完成。

   3、教育并不只是知识搬运，还包括情感教育、情商培养、人格启发和创造性引导，这些方面AI目前仍难以完全替代。因此，与其简单判断“取代”或“不取代”，不如把它看成一个开放问题：教师行业会受到冲击，也必须随技术发展主动变革。

第三组

第一场

辩题：教育应限制过度使用AI，作业应规定禁止使用AI（正方：是，反方：否）

   正方分别是一辩伍俊、二辩哈工深-姜博欧、三辩俞力瑞、四辩邹子艳、五辩陈李秋、六辩哈工深-郝怡琛，他们的观点是“教育应限制过度使用AI，作业应规定禁止使用AI”。正方认为，第一，过度依赖AI完成作业会削弱学生的自主思考能力与知识内化能力，容易形成“完成了作业却没有真正掌握知识”的认知负债；第二，AI代写会冲击学术诚信，当前AI检测工具仍存在误判率高、监管难度大等问题，因此在核心作业环节设置明确禁用边界，有助于维护教育评价的真实性；第三，付费AI与免费AI工具之间存在质量差异，若允许AI深度介入作业完成过程，可能进一步拉大不同学生之间的资源差距，不利于教育公平。

   反方分别是一辩哈工深-陈泉、二辩哈工深-张仁杰、三辩哈工深-区文灏、四辩哈工深-刘菁润、五辩哈工深-单宇宸、六辩哈工深-龚皓杰，他们的观点是“教育不应简单禁止AI在作业中的使用，而应规范引导”。反方认为，第一，AI作为学习工具能够帮助学生提升资料检索、思路梳理和语言表达效率，在合理使用的前提下有助于提升学习效果；第二，AI协作能力正在成为未来学习、科研和职场中的重要数字素养，学校不应将学生与新技术隔离，而应教会学生如何正确使用AI；第三，简单禁用AI并不能真正解决教育公平问题，反而可能使有条件的学生在课外继续使用更优质的AI工具，而资源较少的学生失去公开学习和规范训练的机会。

   最后，正反方分别推选了正方四辩邹子艳和反方五辩哈工深-单宇宸为本轮的最佳辩手。

陈新院士主要点评意见：

   1、关于AI进入教育场景的问题，不能简单停留在“禁止”或“放开”的二元判断上。双方其实都承认AI不能被滥用，也都认可AI具有一定辅助价值，真正需要讨论的是如何界定边界、如何制定规范、如何保证教育评价的公平性。

   2、教育不应回避技术变革。人工智能已经成为不可逆转的发展趋势，学校更重要的任务是培养学生在技术环境中的判断能力、自律能力和规范意识，而不是简单将AI屏蔽在校园之外。

   3、在作业场景中，应当区分“工具性辅助”和“核心内容代写”。对于资料检索、思路启发、语言润色等环节，可以探索规范使用；对于直接替代学生完成核心思考和核心产出的行为，则需要明确限制。

第二场

辩题：AI已经不可避免地会融入人类社会的方方面面，一定会发生许多AI抢工作事件，这是好事还是坏事？（正方：好事，反方：坏事）

   正方分别是一辩娄浩楠、二辩熊传恒、三辩谢佳宸、四辩江晴柔、五辩朱锦圳、六辩钟彧，他们的观点是“AI抢工作事件是好事”。正方认为，第一，AI替代的主要是重复性、危险性和低效率的劳动，能够将人类从机械化、程序化工作中解放出来，使人力资源转向更具创造性、判断性和服务性的岗位；第二，从工业革命、互联网发展等历史经验来看，技术进步虽然会带来短期阵痛，但长期看往往会催生新的产业形态和就业机会，推动社会生产力整体提升；第三，AI带来的就业冲击本质上是社会治理和分配机制需要调整的问题，应通过职业培训、社会保障和制度建设缓解转型压力，而不能因此否定技术进步本身的价值。

   反方分别是一辩戴楠俊、二辩夏宇飞、三辩葛腾庆、四辩陈禹辰、五辩李路路、六辩刘浩，他们的观点是“AI抢工作事件是坏事”。反方认为，第一，AI首先冲击的往往是客服、文员、基础设计、简单编程等普通岗位，普通劳动者将率先承受失业和降薪压力，而技术红利则可能更多流向企业和资本方；第二，工作不仅是收入来源，也是个体社会身份、尊严感和安全感的重要支撑，大规模岗位替代可能引发焦虑、失衡和社会矛盾；第三，被替代劳动者并不一定能够顺利转型，尤其是年龄较大、技能单一、教育资源不足的人群，往往缺乏时间、资金和能力跨越新岗位门槛。

   最后，正反方分别推选了正方五辩朱锦圳和反方四辩陈禹辰为本轮的最佳辩手。

陈新院士主要点评意见：  

   1、AI抢工作这一问题不能只从单一群体或短期现象来看待。正方看到了技术进步对生产力提升和产业升级的促进作用，反方则提醒大家关注个体劳动者的生存压力与社会风险，双方都抓住了问题的重要方面。

   2、技术发展本身不可阻挡，但技术红利如何分配、转型成本由谁承担，是更值得深入讨论的问题。不能因为AI提升效率就忽视被替代者的处境，也不能因为存在转型困难就否定人工智能推动社会进步的可能性。

   3、面对AI带来的就业结构变化，应进一步完善教育培训体系、社会保障体系和就业转型机制，使技术发展真正服务于人的发展，而不是让一部分人在技术浪潮中被动承受代价。

第三场

辩题：生成式人工智能是否可以具有创新性？（正方：有，反方：没有）

   正方分别是一辩哈工深-李秉伦、二辩哈工深-刘涛、三辩哈工深-关胜圆、四辩哈工深-刘思成、五辩哈工深-李国瑞、六辩哈工深-钟林，他们的观点是“生成式人工智能可以具有创新性”。正方认为，第一，创新可以从成果角度进行判断，只要AI生成的内容不是简单复制，并且具有新颖性和实际价值，就可以被视为具有功能意义上的创新性；第二，生成式AI并非简单随机拼凑，而是能够基于海量数据、语义理解和上下文关系生成有组织的新内容，这与人类在既有知识、经验和素材基础上进行组合创造具有一定相似性；第三，在人机协同场景中，AI能够作为方案生成器、灵感扩展器和复杂问题求解工具，为科研、设计、艺术创作等活动提供关键贡献，因此应承认其在创新过程中的作用。

   反方分别是一辩范仲钧、二辩陈泽涛、三辩党广源、四辩黄辉迪、五辩吴华昆、六辩焦雅琦，他们的观点是“生成式人工智能没有创新性”。反方认为，第一，真正的创新不仅要求结果新颖，还要求主体能够主动发现问题、设定目标、判断价值并承担责任，而当前生成式AI主要依赖人类输入指令，本质上仍是被动执行；第二，AI并不能真正理解其生成内容的意义，也无法对侵权、错误或社会后果承担责任，因此不能被视为独立的创新主体；第三，AI更像显微镜、计算器或其他技术工具，虽然可以帮助人类发现新结果、提高效率，但其价值仍然服务于人类目的，不能等同于具有自主创新精神。

最后，正反方分别推选了正方一辩哈工深-李秉伦和反方六辩焦雅琦为本轮的最佳辩手。

陈新院士主要点评意见：

   1、关于生成式AI是否具有创新性，首先要明确“创新性”的定义。如果从结果角度看，AI确实可以生成许多过去没有出现过的内容；但如果从主体意识、责任承担和价值判断角度看，AI与人类创新仍然存在本质差异。

   2、人工智能正在改变人类创新活动的方式。它可以帮助人类拓展思路、提升效率、发现新的组合可能，但当前阶段仍需要人类提出问题、设定目标、判断价值并承担责任。

   3、在讨论AI创新性时，应避免将其神化或工具化到极端。一方面，要看到AI在科研、艺术、工程等领域的实际贡献；另一方面，也要清醒认识到AI并不具备完整的人类意识和社会责任能力。

第四组

第一场

辩题：LLM 的发展对网络安全是利大于弊还是弊大于利?(正方:利大于弊;反方:弊大于利)

   正方分别是来自方班的一辩陈家豪、二辩卢芳、三辩孙善辉、四辩罗志松、五辩胡玉熙，他们的观点是“LLM的发展对网络安全是利大于弊”。正方认为，第一，传统的网络安全运营往往陷入了告警疲劳，受限于人力瓶颈，真正在高危隐患常被淹没于数据噪音中。第二，LLM驱动了防御能力的普惠化，实质性，降低了底层组织的安全建设门槛。第三，LLM的伴生风险与处于技术与规范的可治理范畴内。

   反方分别是来自方班的一辩董士中、二辩禤子弘、三辩涂家志、四辩周剀、五辩江宇，他们的观点是“LLM 的发展对网络安全是弊大于利”。反方认为，第一，LLM剧烈打破攻防资源平衡，大幅降低攻击门槛。第二，LLM赋予社会工程学攻击前所未有的迷惑性与隐蔽性。第三，LLM黑盒架构引入新型隐患，且防御端落地壁垒极高。

   最后，正反方分别推选了正方二辩卢芳和反方一辩董士中为本轮的最佳辩手。

刘云浩院士主要点评意见：

   1、本场是评委听过的最像辩论赛的一场，双方气势足、语言到位、材料充分，援引的examples也比较扎实，让人眼前一亮。

   2、题目本身很宽泛，但双方均未将立论落实到具体对象上（如普通百姓、不同类型企业、网安从业者等），缺乏明确的衡量标准。同时，观点多为“我认为”，缺少Nature/Science等顶刊研究、网安及大模型领域权威专家的论述作为科学支点——本题本无公论，谁引用的权威观点更有深度，谁就能占据制高点。

   3、双方多是指出对方“不是”，缺少对观众思路的引导和对对方思考方向的暗示；发言时倾向于“一股脑堆观点”，缺少语速快慢、层次递进和情理交融的表达艺术，说服力尚有提升空间。

第二场

辩题：前沿AI大模型开源对AI安全利大于弊还是弊大于利?(正方:利大于弊;反方:弊大于利)

   正方分别是来自方班的一辩杭微、二辩万嘉豪、三辩曹境润、四辩邓宇航、五辩吴俊佳，他们的观点是“前沿AI大模型开源对 AI安全利大于弊”。正方认为，一、开源打破了"隐晦安全"的幻象，代码公开接受全球审视，任何潜在漏洞和后门都难以长期隐匿，"通过隐藏实现安全"的陈旧观念在透明性面前已不攻自破。第二，开源促进了防御技术的民主化，构建了去中心化的 AI 安全免疫系统。第三，开源有效化解了权力高度集中带来的系统性崩塌风险。

  反方分别是来自方班的一辩李靖韬、二辩黄子杰、三辩李健雄、四辩闫靖予、五辩游贵鹏，他们的观点是“前沿AI大模型开源，对AI安全弊大于利”。反方认为，第一开源大模型在物理层面彻底剥夺了开发者的护栏控制权，让对其努力付诸东流。第二，开源前沿能力将催生不可控的恶意智能体泛滥。第三，开源具有不可逆的物理扩散效应，威胁安全防线。

   最后，正反方分别推选了正方四辩邓宇航和反方五辩游贵鹏为本轮的最佳辩手。

刘云浩院士主要点评意见：

   1、本场辩论气势足、语言到位，双方材料准备充分，援引的examples比较扎实，令人眼前一亮；回应针对性较强，比前面几场有明显进步。

   2、题目“大模型开源对安全是利大于弊还是弊大于利”本身非常宽泛，但双方均未将立论落实到具体对象上——普通老百姓、使用大模型的公司、做大模型的公司、受大模型波及的公司、网安从业者、被服务的企业，各自面临的情况完全不同。

   3、双方观点多为“我认为”“我们觉得”，缺少权威支撑。本题在国际上本无公论，谁引用的观点更有深度、更能体现科学性，谁就能占据制高点。

第三场

辩题：大模型在网络安全防御中的“自主决策权”是否应该被严格限制?(正方:利大于弊;反方:弊大于利)

   正方分别是来自方班的一辩许天源、二辩郭子晖、三辩易子文、四辩付翔、五辩张德山，他们的观点是“大模型在网络安全防御中的自主决策权应该被严格限制”。正方认为，第一，分级授权低风险动作可以自动，而高风险动作必须进行人工确认。第二，最小权限只给完成任务所需的数据，工具和系统范围。第三，全过程可审计可回滚，可熔断异常情况，必须能立即停止和追责。

   反方分别是来自方班的一辩张洺铭、二辩林江山、三辩潘锐轩、四辩陈珑、五辩汤磊平，他们的观点是“大模型是在网络安全防御中的自主决策权不应该被严格限制”。反方认为，第一，机器级攻击必须匹配机器级响应，自主决策是刚需。第二，自主决策不等于失控，完全可以通过治理边界来约束。第三，严格限制会削弱安全运营能力，使防御系统沦为“聪明的旁观者”。

最后，正反方分别推选了正方二辩郭子晖和反方五辩汤磊平为本轮的最佳辩手。

刘云浩院士主要点评意见：

   1、本场辩论是当晚讲得最深入的，对“大模型是否应被严格控制”这一问题的剖析最为清晰；双方辩手气势十足，辩论氛围震撼。

   2、双方辩论的焦点实际上是“严格限制还是不严格限制”，但“多严格算严格”本身就是一个伪命题。好比控制吃饭——是控制次数、总量、种类，还是出于减肥、健康或糖尿病等不同目的？如果不把“控制”的具体维度和衡量标准定义清楚，双方只是在“严格”这个词上做无谓的纠缠，矫情而没有意义。

   3、从辩论中感觉大家看的多是“摘要的摘要”“评论的评论”，而非一线专家的原文。直接引用原始观点并进行升华，说服力远大于转述别人的评论。建议像讲故事一样，说清楚时间、地点、关键人物及其原始论断、后续引用脉络，这样才更有力度和深度。

第231期方班研讨厅（辩论赛）圆满结束