第55章 刁钻到尼玛都不认识你（1 / 2）

开场陈词务求严密，面面俱到。交叉辩论则诣在突出重点，迅速分辨出一场辩论赛和核心分歧点。

这种技术特点，本来就是举世皆然的。而一旦在讨论某些比较发散、接触前沿热点的新辩题时，就变得更明显了。

原因也很好理解——常年辩老了的题目，各种套路基本上用尽了，剩下的就是词句言语的打磨。双方辩手不用等对方开口，就能把对方的辩论意图猜个八九不离十。而那些早已被前人证明毫无前途的攻击角度，自然也被双方都非常默契地不去提起——

因为提的一方完全知道，就算提了也是白提，自然不去自取其辱了。

而对于防守一方，既然对面没有从这个角度攻击，也不好主动拉扯甚至偷换对方的立场、来假定反击。那样做同样是非常没有风度的，还会给评审团留下一个“以小人之心度君子之腹”的恶劣印象。

作为新生杯的半决赛题目，“控制人口是否有利于经济的发展”这个辩题，毫无疑问是全新的，而且处于前沿热点。

既然此前没人用过，网上也找不到成文的开场陈词。所以史妮可乃至社科院一辩，都不可能预测对方的攻击点，只能是水银泻地一样自己铺自己的摊子。

双方一辩发言结束，包括苏勤在内，所有评审团成员内心竟然都没有打出一个胜负的倾向分。

也就是说，在他们眼中，双方的一辩表现没什么区别，没有任何攻击性。

接踵而来的交叉提问环节，一样没有看到正面的激烈交锋。双方都在一沾即走的模式下迅速限缩了这个开放式辩题的分歧点范围，把一辩陈词中双方公认、没有异议的点大片大片地刨除出去。

比如，法学院这边的二辩陈思聪，他的三问分别是这样的：

“请对方辩友正面回答，您是否承认人口的无序增长，会导致地球资源和环境承载能力的崩溃、从而最终导致社会经济的崩溃？”

而社科院的二辩非常干脆毫不留恋地退了一步：“我承认如果人口真的成几何级数无序增长，资源、环境和经济都会崩溃。但我们认为即使没有人口控制，这种无序野蛮的增长也是不可能持续出现的，所以这个假设背后导致的问题，与今天辩题要讨论的困境没有直接因果关系。”

“那么再请问对方辩友，你们刚才口口声声说这种无序增长是不可能出现的。那你们又如何解释印度、非洲和其他大量国家恐怖的人口增长率？”

“我们刚才回答的是‘这种野蛮无序的增长是不可能持续出现的’，请对方辩友不要偷换我们的措辞，我们从来没说这种现象不会‘暂时出现’。印度和非洲国家的问题，只是其经济发展落后、人民愚昧和没有安全感导致的。一旦经济得到改善、国民教育和素质提升，都是可以回避的。发达国家的人口增长趋势下降，已经证明了在人口素质不断提高的情况下，人类会自发降低生育意愿。”

“也就是说你们也承认了人口过多是不好的？”

“如果非要坚持这么问，我们可以回答是——但请注意这种情况不可能出现。”

冯见雄的提问，自然比陈思聪的要犀利和拔高数层，但递进结构是相若的。

他主要强调了“对人口的控制不仅有数量的控制，更有对质量的控制，优生优育、提高人口素质同样是一种人口控制。不仅有限制性的控制，更有鼓励性的控制。”

而对方在回答冯见雄的问题时，对“优生优育、提高人口素质的质量控制”这个细节方面，采取了全盘认输的策略，放任法学院得分——因为这一点根本没得辩。

不过在对“鼓励同样是控制”这一点上，社科院进行了严防死守，一再强调“鼓励是没有强制力的，而且即使要鼓励生育，也不可能和限制生育那样有彻底、暴力的执行力，技术上不可能实现摁着人逼人生孩子，所以数量鼓励并不能算是‘人口控制’。”

法学院这边的问题提完之后，局面就是：社科院的人全盘承认了“人口爆炸、人口过多是不好的”、“人太多环境和资源确实会崩”、“人口素质控制确实对经济建设有好处”这三个方面。

但只是坚守住“这种情况不会出现”、“不用暴力强制控制，也能让人口自然趋于健康稳定”、“鼓励数量不属于人口控制”这三个辩论的底限。

反过来，社科院这边的主动提问则猛攻老龄化和劳动力短缺问题，次要方面再兼顾一下消费提振乏力、需求不足这些点。

而对于“人口数量众多对于粗放型经济发展的好处”，哪怕这个角度对社科院是有利的，他们也不去提——因为太容易被法学院打脸打回来了。

法学院这边回答问题时，自然也要进行有取有舍的回击。

因为冯见雄已然名声在外，而根据比赛规则交叉提问环节时可以任选对方二辩、三辩中的任何一人回答问题。所以智商正常的社科院队员们毫不意外地统统选择了让陈思聪回答。

但幸好问题都比较干脆，陈思聪赛前也被冯见雄培训过了对方可能的进攻方向，准备充分，倒也没出什么纰漏。

他的回答大致强调了这么几个重点：“如果一个经济社会出现严重劳动力短缺的问题，确实会对经济发展产生严重的不利影响。但我们并不承认基于这一点就可以推导出老龄化社会必然会导致经济衰退——

因为老龄化不能等同于劳动力的短缺。一方面因为医学的进步和人类平均身体素质的提升，永远以目前判断人类基本丧失劳动能力的寿命指标去衡量，是不科学的，人类完全有可能延迟退休。

另一方面，目前加拿大多伦多大学的杰夫辛顿教授已经开发出了基于深度学习算法的机器智能，以及新一代卷积神经网络。未来随着人工智能技术的进步，大量创造性脑力劳动的工作也可以被简化，简单重复的脑力劳动者更有可能被机器批量取代。所以未来需要的就业岗位本来就有可能下降，技能教育体系也会有重大改变。这些都会导致‘老龄化就等于劳动力短缺’这个判断不能贸然被赞同。”