第55章 刁鑽到尼瑪都不認識你（1/2）

開場陳詞務求嚴密，面面俱到。交叉辯論則詣在突出重點，迅速分辨出一場辯論賽和核心分歧點。

這種技術特點，本來就是舉世皆然的。而一旦在討論某些比較發散、接觸前沿熱點的新辯題時，就變得更明顯了。

原因也很好理解——常年辯老了的題目，各種套路基本上用盡了，剩下的就是詞句言語的打磨。雙方辯手不用等對方開口，就能把對方的辯論意圖猜個八九不離十。而那些早已被前人證明毫無前途的攻擊角度，自然也被雙方都非常默契地不去提起——

因為提的一方完全知道，就算提了也是白提，自然不去自取其辱了。

而對於防守一方，既然對面沒有從這個角度攻擊，也不好主動拉扯甚至偷換對方的立場、來假定反擊。那樣做同樣是非常沒有風度的，還會給評審團留下一個「以小人之心度君子之腹」的惡劣印象。

作為新生杯的半決賽題目，「控制人口是否有利於經濟的發展」這個辯題，毫無疑問是全新的，而且處於前沿熱點。

既然此前沒人用過，網上也找不到成文的開場陳詞。所以史妮可乃至社科院一辯，都不可能預測對方的攻擊點，只能是水銀瀉地一樣自己鋪自己的攤子。

雙方一辯發言結束，包括蘇勤在內，所有評審團成員內心竟然都沒有打出一個勝負的傾向分。

也就是說，在他們眼中，雙方的一辯表現沒什麼區別，沒有任何攻擊性。

接踵而來的交叉提問環節，一樣沒有看到正面的激烈交鋒。雙方都在一沾即走的模式下迅速限縮了這個開放式辯題的分歧點範圍，把一辯陳詞中雙方公認、沒有異議的點大片大片地刨除出去。

比如，法學院這邊的二辯陳思聰，他的三問分別是這樣的：

「請對方辯友正面回答，您是否承認人口的無序增長，會導致地球資源和環境承載能力的崩潰、從而最終導致社會經濟的崩潰？」

而社科院的二辯非常乾脆毫不留戀地退了一步：「我承認如果人口真的成幾何級數無序增長，資源、環境和經濟都會崩潰。但我們認為即使沒有人口控制，這種無序野蠻的增長也是不可能持續出現的，所以這個假設背後導致的問題，與今天辯題要討論的困境沒有直接因果關係。」

「那麼再請問對方辯友，你們剛才口口聲聲說這種無序增長是不可能出現的。那你們又如何解釋印度、非洲和其他大量國家恐怖的人口增長率？」

「我們剛才回答的是『這種野蠻無序的增長是不可能持續出現的』，請對方辯友不要偷換我們的措辭，我們從來沒說這種現象不會『暫時出現』。印度和非洲國家的問題，只是其經濟發展落後、人民愚昧和沒有安全感導致的。一旦經濟得到改善、國民教育和素質提升，都是可以迴避的。發達國家的人口增長趨勢下降，已經證明了在人口素質不斷提高的情況下，人類會自發降低生育意願。」

「也就是說你們也承認了人口過多是不好的？」

「如果非要堅持這麼問，我們可以回答是——但請注意這種情況不可能出現。」

馮見雄的提問，自然比陳思聰的要犀利和拔高數層，但遞進結構是相若的。

他主要強調了「對人口的控制不僅有數量的控制，更有對質量的控制，優生優育、提高人口素質同樣是一種人口控制。不僅有限制性的控制，更有鼓勵性的控制。」

而對方在回答馮見雄的問題時，對「優生優育、提高人口素質的質量控制」這個細節方面，採取了全盤認輸的策略，放任法學院得分——因為這一點根本沒得辯。

不過在對「鼓勵同樣是控制」這一點上，社科院進行了嚴防死守，一再強調「鼓勵是沒有強制力的，而且即使要鼓勵生育，也不可能和限制生育那樣有徹底、暴力的執行力，技術上不可能實現摁著人逼人生孩子，所以數量鼓勵並不能算是『人口控制』。」

法學院這邊的問題提完之後，局面就是：社科院的人全盤承認了「人口爆炸、人口過多是不好的」、「人太多環境和資源確實會崩」、「人口素質控制確實對經濟建設有好處」這三個方面。

但只是堅守住「這種情況不會出現」、「不用暴力強制控制，也能讓人口自然趨於健康穩定」、「鼓勵數量不屬於人口控制」這三個辯論的底限。

反過來，社科院這邊的主動提問則猛攻老齡化和勞動力短缺問題，次要方面再兼顧一下消費提振乏力、需求不足這些點。

而對於「人口數量眾多對於粗放型經濟發展的好處」，哪怕這個角度對社科院是有利的，他們也不去提——因為太容易被法學院打臉打回來了。

法學院這邊回答問題時，自然也要進行有取有舍的回擊。

因為馮見雄已然名聲在外，而根據比賽規則交叉提問環節時可以任選對方二辯、三辯中的任何一人回答問題。所以智商正常的社科院隊員們毫不意外地統統選擇了讓陳思聰回答。

但幸好問題都比較乾脆，陳思聰賽前也被馮見雄培訓過了對方可能的進攻方向，準備充分，倒也沒出什麼紕漏。

他的回答大致強調了這麼幾個重點：「如果一個經濟社會出現嚴重勞動力短缺的問題，確實會對經濟發展產生嚴重的不利影響。但我們並不承認基於這一點就可以推導出老齡化社會必然會導致經濟衰退——

因為老齡化不能等同於勞動力的短缺。一方面因為醫學的進步和人類平均身體素質的提升，永遠以目前判斷人類基本喪失勞動能力的壽命指標去衡量，是不科學的，人類完全有可能延遲退休。

另一方面，目前加拿大多倫多大學的傑夫辛頓教授已經開發出了基於深度學習算法的機器智能，以及新一代卷積神經網絡。未來隨著人工智慧技術的進步，大量創造性腦力勞動的工作也可以被簡化，簡單重複的腦力勞動者更有可能被機器批量取代。所以未來需要的就業崗位本來就有可能下降，技能教育體系也會有重大改變。這些都會導致『老齡化就等於勞動力短缺』這個判斷不能貿然被贊同。」

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