和AI组队打辩论，是怎样一种体验

“计算器这么普遍，难道学生连算术也不用学了？翻译软件这么方便，大家连外语也不用学了？”面对“AI（人工智能）会编程，人就不必学编程”的观点，中国科学院物理研究所博士生孙运海接连反问。

“如果AI给错了路况，普通人通过地图对比就能验证，为什么一定要懂编程？”反方AI智能体立刻回击。

10月18日，北京怀柔科学城城市客厅，一场特殊的“人机辩论赛”上演。作为2026年AI驱动蛋白质科学国际研讨会的一项特别活动，比赛采用“2名真人+2名Al智能体”的混合组队模式，正反方各4名辩手。来自中国科学院的博士生担任一辩、三辩，AI智能体担任二辩、四辩，围绕“AI时代是否还要学编程”展开激辩。

正方认为，AI虽能生成代码，人类仍需学习编程，理解程序背后的逻辑，掌握发现错误、解决问题的能力。反方则提出，AI已大幅降低编程门槛，对普通人而言，学会提问、表达需求、判断结果，比熟记代码更重要。

自由辩论环节，双方围绕“如何识别AI错误”展开交锋。正方追问：不懂编程的人如何识别AI输出中的逻辑漏洞？反方AI则拿查路况举例：即使AI给错路线，也能通过其他地图核实，不必专门学习编程。反方真人辩手还以现场使用的“稷下”辩论平台举例：该平台的开发同样借助了AI，通过自然语言提出需求即可生成程序。这一论据引来现场一阵掌声。

比赛结果颇具意味：评委投票中反方获得更多支持；现场观众投票则是正方胜出，最终双方战平。这一结果本身也说明，“AI时代是否还要学编程”没有非此即彼的简单答案，正反双方的观点都值得认真思考。

台上，真人与AI轮番发言、相互反驳。台下，不少观众好奇：AI如此流畅的回答，是提前准备好的台词吗？

“完全是现场发挥的。”中国科学院计算技术研究所研究员、本次会议联合主席卜东波接受长安街知事（微信ID：Capitalnews）采访时介绍，AI二辩、四辩的发言是根据前面辩手的观点，实时组织语言、进行反驳和总结。

据介绍，4款辩论智能体及“稷下”辩论平台均由中国科学院计算技术研究所王元卓研究员团队研发。本次使用的是经过多轮升级后的版本，现场发言较为流畅，没有明显卡壳。

为何不让人类直接对战AI？

卜东波解释，随着人工智能发展，人类如何与AI协作，已成为值得探索的问题。混合组队既有人与AI的配合，也有AI与AI的合作及对抗，能够检验智能体在复杂交互场景中的表现。

不过，AI队友也让人类辩手遇到了新挑战。赛后，获得最佳辩手的孙运海告诉知事，与真人搭档可以提前商量战术、设计攻防节奏；与AI搭档，却很难预测机器下一句会说什么。“我们要随机应变，看看机器会说出哪些内容，以及如何配合机器完成观点表达。”在他看来，AI的语言组织和逻辑能力已有明显进步，但论及辩论战术的设计和推进，人类目前仍然更加老到。

现场有专家点评，双方争论的关键，其实是要不要让所有人都学编程，还是仅由有需要的人学习。这也说明，即使AI能够快速组织论据，如何准确界定问题、制定策略，依然影响辩论效果。

卜东波说，赛后已有相关高校的教师主动前来，希望将这套平台引入课堂讨论，让AI参与师生交流。

【记者手记】AI队友究竟好不好带？

这场辩论最有意思的地方，不只是AI能引经据典、与人唇枪舌剑，而是人类面对一个特殊的辩论搭档：它能快速组织语言、提出观点，却未必按照事先商量好的战术出牌，有时还会让己方措手不及。

最佳辩手孙运海那句话“很难预测AI下一句会说什么”，点出了关键：人类不仅要会使用AI，还要学会与AI配合，在不断变化的情境中作出判断、调整战术。

今天，AI能写代码、做分析、参与辩论，未来还将走进更多工作场景，成为人类的工作搭档。但AI越能干，就一定越好带吗？未必如此。

它能提供思路，也可能打乱节奏；能迅速给出答案，却不一定理解人的全部意图。与AI合作，不能只指望机器越来越聪明，人也要学会提出清晰的需求、辨别答案的对错、协调彼此的分工，并在关键时刻作出判断。AI队友好不好带，既取决于机器有多大本事，也考验人类有没有带好这个队友的本领。