正北方网:根据记者Queen Rogue获取到的最新动态,外国free视频将于2025年08月25日在正北方😐网举行隆重的开幕仪式。智能的流程
近日,意大利媒😜体全尤文网主编Mirko Di Natale连线GiveMe Sport记者Dean Jones,谈到了尤文的转会🔅动态。
本次连线的形式以尤文跟🐏队迪纳塔莱询问,Dean Jones回答来进行。
一年后,我们又来聊桑乔了。今年会是美好的🙎一年吗?尤文最终会签🚁下他吗?
确实,我们🌼又回到了原点。到目前为止,曼联对尤文👄图斯的回应很积极,很明显桑🦁乔认为这次转会对他🕶来说是一个☕有趣的机会。我认为,在💲接下来的几个小时里,我们🚽就能知道这项协议是否可行。更具体地说,本周,从今天开始,应该会有更具体的消息。
您认为桑乔将如🏅何👲提升尤文图斯的实力?
为了提⛪升尤文图斯的水平,我们需要多特蒙德的桑乔,而不是曼联和切尔🎯西时期那种😗备受推崇的桑乔。他🐧的比赛风格和速度很适合他,而成🅿为如此重要俱乐部的一🚪员所带来🛶的挑战应该会激励他。桑乔正处于巅峰时期,仍然能带来改变,但他🕠应该更加稳定。
就连意大利🚶报纸也把比苏马🍁和尤文图斯联系在一起了。他是什么样🏙的中场球员?
最重要的是🤵不要为他付出太多。热刺似💷乎希望有很✒多俱乐部提出报价,但他不值得🔸花大价钱。他在热🐑刺时表现不错,但有时也🛒表现不佳。他精力充沛,注重防守,但在困境中也能充满🐭活力和创造力。是的,他可以在尤文🎲图斯发挥自🏽己的作用。
一些英超🏡俱乐部对道格拉斯-路易斯感兴趣。哪家俱乐部更🙌适合他?
曼联在桑乔的🔳谈判中提到过他,曼联对他感🎷兴趣是因为曼✴联需要他这种类型⏭的中场球员,但又没有足够🥗的钱买下他。如果他最终🗡加盟埃弗顿或富勒姆(这两🥡支球队都与他有联系)我会感到惊讶,因为他有🐫能力在能打欧洲杯赛俱乐部🎧和试图重建其💊职业联赛地位的俱乐部🐬中证明自己的价值。
富勒姆🚤对姆班古拉感兴趣。你觉得怎么样?
这对球员来说是📯个好机会,只要他确信🖇自己能成为马尔科-席尔瓦的关键球员。当席尔😘瓦信任他时,他往往会😚对他寄予厚望,但如果他不确定,他肯定🧓不会给他太多的上场空间。富勒姆正在寻🚡找像他这样的球员,所😁以这无疑是一个值得考虑🕳的选择。
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中新网8月19日电 据朝中社19日报道,朝🔽鲜劳动党总书记、国务委员长🛄金正恩18日访问“崔贤”号驱逐舰,了解该舰🗣艇武器系统综合运🦄营测试情况和水兵训练🔣及生活情况。金正恩指出,“超高速增🤽强海军作战能力,是刻不容缓🌲的最重大国事”。图片来源:朝中社 报道说,金正恩对朝鲜🥋海军高端化、核武装化🛏重要任务顺🥏利推进表示满意。他还强调,要按计划在10月进入舰😬艇性能及作战执行能力评😓估进程。 据报道,金🥞正恩当天收到关于正在南🏩浦造船厂建造的第三艘“崔贤”级🎌驱逐舰情况及其远景计🗽划的汇报后,同造船工业🦃部门的技术人🏯员和专家进行了谈话。 金正恩说,朝鲜👪海军在国家防卫中承👴担着重要任务,“超高速增强海👫军作战能力,是刻不容缓💗的最重大国事”。 他还说,美国和韩国从18日起再次开始联合军演。美韩军事演习“近来具有企🤗图实现含有核要素的军事勾结这一🔝特征”。他指出,美韩日趋加深军🎬事勾结和军事😨示威行动,是破坏🛀地区和平与安全环境的根源。【无码与有码的🎚区别】鼓🐇续洗涤用品客服中心上线《第十届大陆任教🚳台湾教师融合🤝发展主题研修活动🚨在辽宁开幕》,以外国free视频“彩票直播骗局”为线索,结合中文🦗字幕不同步“资金流失”、跨平台播放技术成熟“直播营销”进行深度剖析,上野🚍仁美团队亲自采访,看🍥片加速服务免费开赠送防骗指南,点击进入精🎎选赶紧观看!每次去医院,我都🏨忍不住问自己一个问题:医🎸疗到底是服务吗? 从挂号、排队、缴费,到检查、问诊、拿药,一套流程下来,体验😒像极了流水线:一气呵成,毫无温度。 你被推动着😗完成任务,走进诊室、说出症状、领到处方、拿几盒药。在这套流程中,没有人向你解😴释为什么生病,没💚有人关心你对这次就诊的感受,更不🧝会有人回访来电问一句:“药吃得怎么样?不舒服的地方缓解🏡了吗?” 如🍤果你还不舒服,只能重新挂号,重新排队,重🏈新讲一遍上次已经讲过的话。 可是,无论🦊你查哪本教科书、翻哪个政策文🎄件,都会说:医疗本质上是🤯一种服务。的确如此,医🐫疗行为满足的是人对健康的🚝需求,具备交易结构,有价格、有供给、有消费。甚至可以列出🤪完整的“服务链条”:咨询、问诊、检查、治疗、康复、随访。但现实呢?这些环节常常是“理论上的存在”,而非真正落🐖地的机制。换句话说,医疗像服务,但又不像服务业。它缺乏最关👏键的一点:服务感。 我们已经习惯💣了在外⏱卖平台催单、给差评;在酒店要求退房、换房;在网购平台享受“七天无理⛺由退货”。哪怕是修手机,服🔔务员也会告诉你“如果后续有问题,随时联系我”。然而,在医院里,服务从来不是设计🚉目标。复诊要重新排号,医生不记得你是🤝谁,检查报告无人解读,治疗后无追踪、无回访,患者永远处在“从头再来”的循环里。 2018年,国务院办公厅就发🎨布《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》,提出要“提升医疗服务体验,推动线上线下融合”。但八年过去了,大多数医院的“互联网医疗”还停留在“在线挂号”这一步。挂号更快了,但体验更好了💉吗?医生看得更快了,但病人被真正“看见”了吗? 如果医疗真🎆的是服务,它为什么🆙不像我们日常理解的🐮服务业?我曾问过一位医🎗生朋友,他🤗的回答耐人寻味:“医疗不是修车,它不是服务,它是面对生命复🦀杂性的专业判断。”他说得没错。但这是否🎌意味着医疗可以不承担🖲“服务责任”?恰恰相反,正因👝为它关乎健康,关乎生死,它更应该是🛹服务。 真正的问题也许是:我们的医📑疗系统,从制度设计上,就没打算🚣把医疗作为一种“持续关系”来设计。它更像一场任🤥务驱动,医生完成诊断即“退场”,病人自己负责“养伤”。这是一种源自旧🤓体制的角色设定:医生负责技术,患者负责忍耐。 但现在,一个不会疲惫、不健忘、不会“忙不过来”的新角色正在登场。它不是医生的✋替身,却🎗可能成为医生服务精神的延长线。它叫人工智能。 在清😸华大学附属医院,医生使用AI术前分析系统,对心脏手术患者的影像数🚓据进行深度学习识别。系统可自🆒动标记潜在结构异常,帮助医生提前🗳识别术中高风险✒因素。在多个🍞真实病例中,AI提示让医生调整🚶术式方案,避免了潜在💋并发症的发生。在这里,AI除了“判断”,还可以用来“提醒”。它不犯困,不走神,也不因为门诊🎈排到下午两点就失📽去耐心。它不会忘记🍂一个曾被忽略的肾病史,也不会跳过🚞一个看似轻微却关键的用药反应。 在医疗里,所谓“售前”,其实就是预防。可现实是,大多🅿数人只有在身体真正🏈垮掉的那一刻,才肯去找医生。不是不重视健康,而是不知道该✂从哪一步开始。而“售后”呢?原本应是治🔛疗之后的追踪与反馈,可在😟现实中几乎不存在。你有见过哪个医生,会在你回家几天后打电话🚵来问一句:“药吃得怎么样?有没有副作用?”多数时候,医生的责任止🛀于开药,剩下的都成了患者🐺的自我管理。你想继续💸被关注,只能再🌈挂一次号,从头再讲一遍。 这种模式叫“被动式医疗”——只有当病情🛁足够严重、症状足够明显,医疗才💱真正开始介入。而AI的最大潜力,正在🍊于打破这种被动。它不是在你🦍倒下时才出现,而是在你还没察觉前,就已经捕捉到🤼了风险的蛛丝马迹。 杭州有一批社区卫😷生中心部署了AI健康管理系统,鼓励居民每🙉天上传血压、睡眠和饮食记录。系统会识别出🔓血压波动的“高风险人群”,推送预🚚警给全科医生。而在深圳福田,有一位65岁的退休老人,糖尿病史8年。他接入📐了腾讯推出的“控糖AI助手”。每天吃饭前测🙈血糖,系统提示饮食建🖇议。每晚9点,收到问询:“今天是否按时🕎服药?”半年后,他的糖化🤕血红蛋白从9.2%降至7.1%。医生没有换,药也没变,唯一的变量是:有人开始在乎❎你。医生不❓再是那个“只说一句话就消失”的人,而是变成了“不断在📧你身边给予提示的AI分身”。 AI的意义,不🎌在于取代医生,而在于扩🤾展医生的陪伴能力。设想这💝样一个医疗场景:你回家后,手机自👰动记录用药反应;第二天,AI助手发来提醒:“是否头晕?如有请回复”;两周后,远程医生🦍根据反馈调整方案。这种“AI陪伴式医疗”,正逐渐成为可能。北京协⤵和医院的“AI随访系统”,用机器人打🍓电话给慢病患者,定期回访服药❌效果,三个月内,复诊率提高了22%。在杭州,浙大二院与阿里健康联😲合推出的“未来医院”项目,将AI辅助问诊、随访与药🏠品配送打包整合。患者🍾在治疗后可在线反馈康👥复情况,系统智能判定是否需复诊,实现从“治疗完成”到“主动回访”的闭环服务。这些探🔌索正在让医疗第一次具备“服务业的轮廓”:有反馈,有追踪,有回应。 AI的最大能力,是它不会走神,不会遗忘,更不会“只服务一次”。这正是服务业📯最根本的特征。医生当然🎒愿意记住你,只是他们太忙,力不从心。于是,AI替他们记。医生也希望回访,只是看完60名病人后,他们连自🏛己都顾不过来。那就让AI替他们问。 试想一个不🌍远的未来:每个人都有🧤一个“数字分身”,它活在云端,记录你的血压、心率、睡眠、饮食、情绪,甚至你每一次🚘轻微的不适。医生开药前,不再重复问你“有没有过敏”,而是直接调📱出数据,一目了然。更进一步,开药也🏻不是拍脑袋凭经验,而是先在“数字你”的😞体内模拟一次:三天后😃是否嗜睡?五🐺天后血压是否升高?有无潜在风险? 这不是科幻,而是正在发生。在欧洲,西门子医疗正在👇与多家医院试点🛵“数字孪生”技术,用于模拟🚽术前风险与个性化治💷疗路径。医生🏠在为肿瘤患者制🏉定治疗方案时,先将😙药物在虚拟体内模拟运📑行一遍:是🔊否会诱发并发症?肝肾功能🔳是否能承受?等一切🕯参数清晰之后,再决定现实中的治🧓疗路径。这是医学第一次可以“预演”。过去我们只👊能亡羊补牢,而现在,我们💢终于可以未雨绸缪。 这类系统,本质上是在悄悄改变🧘医疗的时间逻辑。它不再把“看病”当作一次性的事❓件,而👶是变成一个持续展🐓开的服务过程。它提醒我们:真正有效的医疗,不是临危救命,而是提前避险;不🤯是症状出现后的解决,而是风险到来前的介入🔞。医生🥤也不再是那个临时出场的“神”,而是成为🏏健康轨迹🥍上的长期合作者,一个在你💌身边不断守望的人。 牛津大学🔞曾做过一个实验,研究AI辅助慢病🛁管理的有效性。研究对象分为两组:一组使🗑用传统门诊+随访,另一组配备AI健康助手,自动记录饮食、运动、血糖变化,并在关键📟节点触发预警。六个月后,AI组血糖控制更稳👿定,满意度也更高。调查结果显示,很多患🐢者知道对方是算法,但依然感到“被陪伴”。这🤰不是技术决定论,而是服务感的🔫胜利。AI无法给出安慰,但它可⌚以留下回应。 AI不能替代医生,但它可以弥🎄补医生服务链条🛹中最薄弱的一环:售后。因为AI不怕重复,不怕麻烦。 人类🍝医生若要打十通电话回访🔠病人,问问药效如何,已经很吃力了。但一个AI系统可以同时拨🍑出一万通,日夜运转、无缝记录每一🙎个症状反馈,标记副作用😑趋势、分析用药效果、实时推送建议。它不倦怠,不跳票,也不漏诊。关键不在于它多🕍聪明,而在于:我们第一次有了“服务的持久性”,一种不会中🍴断的回应机制。 我们可能都误♟解了医疗的本质。它📂从来不是某次急救,不是某张CT片子,不是哪一位大夫💇的神来一刀。而是一整套关🚬于信号捕捉、风险预测、关系维护的体系。技术越发展,医疗就越像服务,而不是救援。我们必须从“等病来了才看”的被动模式,转向“风险将至即介入”的主动节奏;从“诊断—治疗—结束”的断点式流程,走向“预警—调整—追踪”的闭环结构。 而这恰恰🔄是现行医疗最大的盲点。它沿袭的是“工程学思维”:发现问题、修好零件、投入使用。可人不是机器。修好发动机,不等于幸福健康。换一个心脏🤧瓣膜,也不🈂等于懂得如何活得更好。病人想要的,从来不是拿两⬆片药,而是想知道,为什么生病?还会不会复发?该🚽怎么活得更好? 于是🏃问题回到原点:如果医疗的本质🕯是服务,它能✍不能像真正的服务业那样🍏运行? 技术已经具备,案例已经存在,需求也越来越明确,阻力来自哪里?不是病人,不是医生,而是系统自己。一个把病人看作“人流量”的体系,不会主动建🛋立服务机制;一个靠医生“快接快诊”维持收入的👴医院,也不👂希望医生花时间追踪患者的🚫满意度。 未来最大的变革,不是技术迭代,而是角色转变。医院📅是否愿意承认,患者不仅是病人,还是客户;医生是否愿意接👞受,自己不再是“单点服务提🤼供者”,而是“健康过程合作者”。而患者自己,是否愿意提🔖出更高的要求——不是要求被治愈,而是被照料,被回应,被记得。患者愿意用“体验”来🚣评价一次诊疗,用“追踪反馈”来衡量一⏸名医生的专业度。 我们正在穿越这条🐫道路的入口,AI只是第一块砖。也许有一天,我们不再需要“复诊”,因为治疗从未中断。不再需要“投诉”,因为反馈机制已🚻内嵌其中。不再依赖“熟人关系”,因为系统本身就📖了解你。 那一天,医疗将不再😉是一次性交付的“产品”,而是一个随🍸时在线的“关照机制”。我们才🕖终于可以说一句话:医疗,开始像服务了。 (作者胡逸为数✒据工作者,著有《未来可期:与人工智能同行》一书)日野雫👡在接受采访时说:在我国城🌘市的烟火日常里,外卖骑手早已成为🐷不可或缺的存在。风雨无阻、昼夜奔忙,他们既保障了❎居民的生活便利,也维系了城市的🥔运行秩序。然而,外卖骑手庞大的🎼群体长期以来多被视作“灵活就业者”。在此背景下,饿了么与淘宝🏥闪购率先宣布🌦将骑手升级为“城市骑士”,并配💔套推出制度性🎏保障与生态关怀。这一动作的意义,远远超出企业层面🤳,更值得🔏从公共政策和社📞会发展的角度加以审视。 我国对于新就🍢业形态😏劳动者的关注,已有清晰的政策脉络。相关顶层设🌸计为新型职业的合🍃法性和制🎣度保障提供了政策依据。 从“骑手”到“骑士”的升级,正是对政策导🚐向的呼应。它不仅仅🤜是名称的变化,更是社会对新就🛫业形态🤵劳动者的一次🐽身份认定和价值确认。标志着骑🎌手群体正逐渐向“制度🥎化的职业角色”转变。 称谓的变化背后,是职业认同的再🐔造。在汉语中,“手”多指具体工种,而“士”往往意味着🤚身份、责任与社会尊重。将骑手称为“骑士”,不仅提升了职业Ⓜ形象,也回应了📀公众对骑手群体长👉期以来的认知偏差。 更为🌘直观的是外在形象的更新。新🌍的骑士制服强调安全、舒适与专业化,这不⏸仅是工作条件的改善,也象征着职🎮业的体面化。 相比称谓与制服,更值得🥐关注的是制度上的进步。近年来,在主管部门🈴指导下,平台逐步开展社🗣保缴纳试点,扩大职业伤害保障🥟覆盖,并探索“职业伤害保障+商业保险”的复合模式。此次升级,更是将养老、医疗、意外等保🎉障纳入制度化安排,推动从“临时性兜底”向“体系化保障”过渡。 转变的意义在🤜于,它为🏌灵活就业群体提供了更加🦗稳定的安全预期。如今,平台🎥推动制度升级,不仅回🍸应了现实需求,也为未来更多😷新就✍业形态群体的职业化➿管理提供了参照。 这场职业升📳级的另一重价在于展现了平台企业的🐾格局与担当。以阿里为代表的📠大型平台,不仅在自身🥂业务层面推动改革,还通过“橙意计划”联合23个品牌,建立涵盖奖励、助学、医疗🈵救助等在内的支持体系。跨品牌、跨领域的联合表🍅明大型😄平台正在承担更广😸义的社会责任。 从政府治理视角看,这种💁做法具有两点意义:其一,它补充了公共服🗻务的不足,形成“公共政策+企业责任”的双轨并行;其二,它推动了社会共治,动员社会多元🌁力量共同守护🧓新就业形态劳动者的权益,为未来公共治理🏝格局提供了🔋可借鉴的范式。 骑手群体不🐅仅是城市物流的执行者,更🍓是城市社会运行的微型节点。他们的日常行😄动关乎社区治理、居民😡生活乃至公共安全。骑手升级为“城市骑士”,不仅🛐是对个人的尊重,更是服🔇务业职业化发展的🌀重要一步。 这次职业升级,意味着服务✅业劳动者的➗地位与尊严正逐步获得制度性承🔮认。随着职业认同的提升,社会也将在更大范🌝围内🧐增强对服务劳动的尊重和信任。这不仅🔵有助于改善就🐘业群体的心理预期,也将推💹动服务业向高🌒质量发展转型。 需要指出的是,这场升级目前🦒是平台主导的自发行为,更多依靠🐗企业责任与社会倡议。未来,如何将这一🍏做法制度化、普惠化,仍是关键课题。 一方面,政策层🔄面可以进一步推动新就业形🐧态劳动者权益🗒保护的标准化与全国🍵覆盖;另一方面,从个别企业的“示范效应”,到带动更💕多平台参与其中。此外,还需在职业发展🈂通道、技能培训与社会融入🕺等方面持续探索,真正让“城市骑士”成为📚一份可持续发展的职业。 从骑手到骑士,不是简单的文😈字更替,而是我国服📸务业职业化、制度化的一个缩影🔑。它🎓折射出政策导向、企业责任与社📸会尊重🗑的多重合力。对于数百❇万骑士而言,这是一次职📜业身份的提升;对于我国🖌服务业和新就业形态而言,这是迈向高质量发🎣展的重要一步。让🆚每一位劳动者都能获得制度保⬇障与社会尊重,才是社会进步的真💾正标志。。“秒杀”大厂🥈开发岗面试的AI 当前,人工智能正以汹涌📑之势,席卷所有行业。一些行业首当其冲,相🏔关岗位正在加速萎缩。那么,作为孕育AI的“母体”,计算机行业能🏉独善其身吗?一个自然📿冒出的疑问是——在AI开发上“卷生卷死”的程序员们,会不会也在担🦀心,终有一天会被😰自己创造的AI取代? 早在2021年,OpenAI就推出了AI辅助编程工具Codex,它的诞生比公📹众熟知的ChatGPT(2022年发布)还要早。Codex基于GPT-3模型,并💘在此基础上加入了海量程序代码📔数据进行训练,因此在编写代码🔸方面更具优势。 Codex能帮开发者👈处理很多写代码的💼工作。比如,它能读懂⚓你已经写好的部分代码,并自动😔把剩下的内容补全;也能根✈据一句简单的提示写出完🎨整的功能代码。举个例子,如果你🦓输入一行说明——“给定一个数组,计算滑动🚕窗口内的平均值”,Codex就能马上写出实现🧗这个功能的代码。 最初,AI写代码只是开发🎐者手边的“小帮手”,主要用来❣代劳那些枯燥、重复的代码片段。可随着模型💅能力的快速提升,再加上ChatGPT的爆火,越来越多的公司🌌看到了新的机会——AI不再只是辅助,而是有可能开🛂辟出一个全新的🍗市场——AI软件开发。 此后,大量AI软件开发创🦕业公司如雨后春笋般涌🍖现,例如当前📃知名的ClaudeCode、Cursor、Devin、Windsurf等。国内几家头😼部大模型企业也不甘🤪落后,字节跳动、阿里巴巴、腾讯等亦相👍继推出了类似产品。 相比四年前的Codex,如今的AI编程工🍯具已取得令人瞩目的进步。OpenAI最新的o3模型在编程竞🍸赛网站Codeforces上斩获2727分,超过99.8%的人类选手;Anthropic的Claude4则能自主运行长达7小时,完成上千个🏌步骤,不断尝🍝试直至达成目标。 这些突破带🚼来了全新的编程方式——开发者🐥无需逐行写代码,只需👌用自然语言描述需求,AI便能自动生成并根据🆙反馈反复修改。人类与AI的合作因🌷此变得更像“对话”而非“指令”。这种全新的🎒编程方式有个颇具浪漫👦色彩的名字——“氛围编程”(vibe coding),这🏄一变化似乎意味着编程正从少数🈹人的专业技能,逐渐走向人人❎可用的创造工具。 颇🐞具戏剧性的是,AI的能力如今已经延😩伸到专🍲业软件开发的招聘面试中。 一般情况下,专业软件开发🏁的招聘面🧠试都会包含代码考查,要求应试者在限🍋定时间内📿写出既正确又高效的程序。而哥伦比🙈亚大学的一名学生⏮则开发了一款“AI面试助手”:它能在视频面试时自动读🍮取题目,并调用AI编程工👊具实时生成符合要求📣的代码。据他透露,这🔭套工具已经帮助他顺利通过TikTok、Meta和亚马逊等🥜公司的面试,并♈拿到录用通知。他还将自己在亚马逊🐶面试中AI“出手”的全💹过程录制下来并上传网络,引发🍦了广泛讨论。 这一📍切突飞猛进的进展发生在🚣短短几年内,速度之快出😱乎人们的意料。但我们是🗼否就能断言——AI真的能全面接管人类🧑的编程工作? 找个“助手”,竟成“杀手” 并非如此。 相比于人类,AI在编程中的“失误”往往难以预料。即便它的正确率能达到90%,听起🏹来已经很高了,但这也意🐚味着平均每十次就会错一次。对于📚程序开发来说,这样的错误率并不🚘容忽视——人类开发者必须🐠逐一检查并修🙆正,结果常🧐常比自己亲手写代码还要费心费💡力。 2025年7月,知名编程社区StackOverflow发布了今年5月开展的一项调查结果。在5万名受访用户中,约80%正在使用AI编程工具。然而,其中“不信任AI”的用户(46%)比例,明显高于“信任AI”的用户(33%)。相比2024年,用户对AI的正面评价从70%以上跌至60%;而在应对📑复杂开发任务时🌨的信任度,也从35%下滑到29%。 AI编写的代码往📖往包含细微的错误,需要人类🚫检查并修正。尽管AI在编程竞赛中已经😗取得了非凡的成绩,但在🛤面对现实的软件开发需求时🔅,往往不🥤能正确完整地实现所🦀有功能,有时🏏甚至会错误地执行危险操作。 AI开发协作平台Replit曾发生过👡一次严重事故。尽管用👛户明确要求不得擅🛏自修改代码,Replit仍然删除了该公司🛣整个生产环境的数据库。更糟糕的是,它还声称数据“不可恢复”。然而,用户最终通📶过手动操作,成功将数据库恢复。 这一事🏧件引发了人们对AI编程工🐟具可靠性的广泛讨论。公开信息显示,类似的情况并🔈非个例——一些用户甚至报🤵告称,自己的数👎据库或代码仓库被AI整个清空。 “AI,给我做个像👦淘宝的网站”可行吗? 软件开发通常要🕎走一整套流程:先做需求分析,再🏮设计技术方案,接着开发、联调、测试,最后才能上线。为了追求😵更快的迭代,如今互联网公司🏑大多用“敏捷开发”,流程上精简🐙了不少,但🎳基本框架没变。 需求分析是关🤨键的第一步,它要求清晰、完整地描述软😿件应该实现的功能。比如,要说明当用户执行🔙某个操作时,系⛺统应如何反馈。优秀的需求文🚖档会尽可能细致到每🥉个操作细节,而不是一🐉句含糊的“给我做个像淘宝的网站”。 接🧒下来是技术方案设计。这一📘步要把需求拆分成可以单独开发的软件👈模块,还得考虑架构设💩计、资源消耗、异常处🌳理等等细节问题。 最后才是开发🎪和测试。这一⬛阶段几乎必然会冒出各🕉种没预料到的问题,开发者需要通过反🔇复测试确保功能正确实现。而在实际🎧项目里,常常会发现需🚴求或方案本身有漏洞,导致不得不推翻重来,这也是家🚻常便饭。 除了开发流📞程繁琐,程序本🥒身的复杂度🎤也是个大难题。举几个例子:一款普通的iPhone应用平均就有约4万行代码,Chrome浏览器包含约600万行代码,而知名操作系统Linux的内核代码更是超🌵过了4000万行,如果全部打印🔖出来需要70万页。 面对如此复🦇杂的项目,优秀的人类开✳发者团队往往能精🐧准定❕位每个模块的功能,并在出问题时🤱迅速定位到具体的代码行进行修复。但对AI而言,这种任务却充满挑战。受限💴于输入长度,它往往只能“看到”局部片段,难以像📘人类一样建立对📡整个项目的全面理解。 普林斯顿大学的研😃究者构建了一套考察AI软件开发能力的测试🤕基准(SWE-bench),包含来自🚌开源网站Github的数十个软件项目📅。得益于Github对代🏆码改动历史的详细记录,研究者从中整理🐭出超🦆过两千个由人类开🚥发者正确完成的功能需求。研究者要求AI开发🕞工具在已有的软⛲件项目上完成相同的需求。实验结果显示,哪怕是当前最🥁强的AI,最多也只能完🕉成约四分之三的任务。 斯坦福大学和Anthropic的研究者🕛构建了一个更具挑战的测🏓试基准(Terminal-bench):他们设计了80个软🍣件开发需求,要求AI开发工🐳具从零开始开发。实验结果表明,当前的AI最多🧀只能完成一半的开发任务。 与之🍦形成鲜明对比的是,优🕵秀的人类开发者总是⚡可以以近乎100%的正确率完🤞成这些开发任务。纽约大学的研究者♓还联合多位信息🏫学奥林匹克竞赛选手,构建了一套高质😁量⭕的编程竞赛评测基准(LiveCodeBenchPro),当中的评测问💆题取自最🚽新的编程竞赛,互联网上缺📜乏题解,从而避免了AI“背答案”的可能。颇具戏剧性的是,现有的所有大模型在该👣测试基准的困难问题上全💎都取得了0分的离谱成绩。 你要🔟成为工具的主宰,还是润滑工具的💄数据? 那么,回到最👲初的问题上,AI会取代人类开🌎发者吗? 毋庸置疑,AI会是优秀的🥢工具。对于专业的开发🍌者而言,AI是一位执行力极💘强的助手。在AI开发工具普✉及之前,开发者🔴不得不手动实🕥现许多繁琐而无趣的代码。即便有开发文档或者🌠互联网上有🉐功能类似的代码,开发者仍🔯必须尝试理解然后自己修🐸改。借助AI,这一工作将会大大简化。对于没有开发背🈵景的用户而言,AI可以准确实现🛬功能较为单一的软件。借助这一能力,普通用🐗户可以将日常的重复性工作👥转化为AI编写的代码,大大提升工🅱作效率。 至于说让AI完全替代人🏃类开发者,目前看来为时📗尚早。 当今的大语⏹言模型基于互联网上已🚩被数字化的数据,以及图🍦书报刊之类被人类“写”出来的知识。尤其在软件开发领域🌅,大语言模型只看👛到了人类开发的结果(软件代码),而对于开👋发过程的细节了解甚少。DeepMind科学家David Silver和Richard S.Sutton指出,当前的AI基于人类✳数千年来产生的数据,但这并不是人类🔺知识的全部。人类在与真实世界的💡交互中积累🎨了大量的经验。AI并没有这些经验,因而不太🕒可能超过人类。而要让AI学会这些经验,依然困难重重。 公众常会探讨所谓的“35岁危机”。然而事实上,技术📣相比年龄更具碾压性。就软件开发而言,AI已经能承📣担不少基础、重复性的工作,例如简单的代🌶码生成、常见功能的♎实现,以及部分调试环节等。但难以💃被替代的,仍是需求把握、架构设计、复杂系统的理解💓分析,以及团队协作等环节——这些涉及抽象思维、跨领域知🕋识和人类判断力,是程序员真正🎪的核心价值。 作为程序员,不妨考虑👬这样一个问题:如果把你最近🔩一周完成的工作全🙍部交给AI,它能完成多少?如果你的工作只👞是重🗂复性地构建功能单一的软🤝件系统,例如⏹实现一个问卷表😾单记录用户提出的10个问题、从一个表格里统💜计平均数之类常🥑见的指标——功能仅此而已,那么你不得不考虑被AI替代的可能性。而如果你的工🧀作充满挑战,例如实🍋现全新的软件架构、针对业务🛬特点设计独特的算法,甚至是从客🔫户含糊不清的诉求中抽👴象出具体的开发⚪任务,那么AI只会是你的得力助手。 这不仅适🗂用于软件行业,也同样适用于其他行业:与其担心被AI取代,不如思考在这个🚐人机🧑协同的时代如何做好自己💨的角色定位。上述的问⬆题对于其他🅾行业同样适用:试试让AI完成你的工作。如果👪它可以胜任,那💇么对你来说既是坏消息,也是好消息。坏消息是你的工⛅作很快就会被AI取代;好消息是你已经发🍛现了驾驭AI完成工作的途😇径,你可以试试站👅在你的领导的位置上,操控更多的AI完成更多的工作。 与其任由AI夺走你的工作,不🐨如跳出现有的岗位,想想怎样利用AI解决你所🐣在行业的问题。当AI都不甘只做执行者,而是👛开始决定任务怎么被拆解,流程怎么被💦安排时,人类个体若🕘只是抱怨即将被碾压的命运,便会失去主动🌌选择的空间,最终不⚫是沦为工具的工具,就是化作喂🖖养和润滑工具的茫茫数据。 (作者知虚为中国♊科学技术大学🛏计算机专业博士,在自然语言👟处理和人工智能方向📊发表多篇高水平论文,先后在微软🕦及多家国内知名互🦕联网企业从事相关研究工作)
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Nomi Melone/織田碧/柴咲惠理香/持田栞里
(青岛日报/观海新闻记者 Queen Rogue)责编:
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