本文概述了作为第九届论据挖掘研讨会（ArgMining 2022）组成部分举办的“论据有效性与新颖性预测共享任务”（Argument Validity and Novelty Prediction Shared Task）。该任务聚焦于在给定文本前提（textual premise）的基础上，预测结论的有效性与新颖性。其中，有效性指结论在多大程度上能够被给定前提所合理支持；新颖性则指结论在多大程度上包含了相对于前提而言的新内容。共有六支团队参与该任务，针对二元分类子任务提交了共计13个系统运行结果，针对相对分类子任务提交了2个系统运行结果。实验结果表明，该任务具有较高挑战性：在有效性预测方面，最佳F1分数达到约75%；在新颖性预测方面，最佳F1分数为70%；而在同时正确预测有效性与新颖性的联合任务中，最佳F1分数为45%。本文总结了任务的定义与所使用的数据集，综述了各参赛系统取得的实验结果，并对来自不同团队的多样化贡献进行了深入分析，提炼出具有启发性的见解。