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　　中新网北京7月22日电 (记者 夏宾)从工地转入货运，年过50岁的张同武🐉的拉货“生涯”才2个月就遭🥤遇了意外事故：今年7月6日，在运送一个两米🚷长的空心轴，离目的💵地还有五公里时，不小心🖨追尾了前面拐过来的大挂车。

　　受伤后，张同武📙通过货拉拉订单页🧀面上显示的职业伤害📇保障入口进行申报，目🈂前平台已开启受理流程，待相关资料🛠全部上传完毕。

　　“我自己本身有负债，而且经济来源🚌也不固定，受伤后就没收入了，所以🧚医药费对我来说负担还是🚲挺重的。之前我都❌没看到有这个保险，这次受伤后才知道🍘有这个兜底政策，平台🚗也在积极帮我解决问题，感觉挺好的。”张同武说。

　　在中国政府和🎀企业的支持下，越来🔩越多像张同武一样🐈的新就业形态人员🙉有了兜底保障。

　　据悉，职业伤害保障试⬅点于2022年7月1日在北京、上海、江苏、广东、海南、重庆、四川7个省份启动，涵盖曹操出行、美团、饿了么、达达、闪送、货拉拉、快狗打车7家平台企业。截至2025年6月，7个试点省份🛍累计参保人数1234.57万人。

　　今年，人力资源和社会🐢保障部等九部门联🚥合印发《关于扩大新就👊业形态人⏯员职业伤害🥘保障试点的通知》，决定扩🚌大职业伤害保障试点。

　　具体看上述“扩围”，2025年7月1日起，新增10个省份和滴滴🔹出行、顺丰同城、滴滴货运、满帮省省🖨等平台企业；2026年，计划🚘将试点扩大到全国所有省份，并将出行、即时配送、同城🏘货运三个行业的平台企❄业总体纳入；2027年，探索将🕳其他行业的平台企业👝纳入试点范围。

　　中国新🐪就业形态研究中心主任张成刚🚑表示，由♊平台单方面缴费，劳动🆗者和平台之间并不需要😩建立劳动关系，就可获得工伤保险。同时，试点范围也覆盖了😾主要新就业群💶体所在省份及主要行业🕒和主要平台。试点中包含了像🍌医疗待遇、伤残待遇、工亡待遇等一些基本保🎠障。“从试点的实际效🛸果来看，保障水平还是🌉比商业保🛹险要更高的。”

　　以宁夏为例，其近日正🖐式启动新就业形态人员职业😊伤害保障试🔊点工作，并制定出台《新就业形态👾人员职业伤害🤦保障实施办法(试行)》和《新就业形态人员🐮职业伤害🏓保障委托承办管理实施办法(试行)》，明确试点工🔉作实施路径。

　　在缴🕝费标准方面，坚持“以支定收、收支平衡”，将资金👯纳入工伤保险基金统一管理，试点期间，出行、即时🚹配送和同城货运缴费👙基准额分别按每单0.01元、0.07元、0.18元执行。工作举措上，实施按单☔计费缴费、实名制登记，委托商保公司办😝理，探索适应平台🔡企业特点的经办服务🦒模式，实现🎞试点对象应保尽保，解决新就👴业形态人员社会保障问题。

　　某货🍕运平台市场负责人王宫说，在试点过程中，我们深切感受到，职业伤害🕚保险的推出，确实帮助到受到📵职业伤害的司🚧机师傅，货车司机是💑抗风险相对较低的群体，职业伤害保险为他🚸们提供了兜底保障，帮助他们更好康复，并且回归社会参🏐与工作。

　　在他看来，平台参与🏰职伤保试点，在维护新就业🧣形态人员权益的同时🖲，也🌍能够更好地推动平台企业向更规范⚓、可持续🌝的方向发展，也能📬有效吸引了更🚳多的劳动者与用户，提升平台的竞争力🍅。

　　中国劳动关系学院👤副校长闻效仪称，职业伤害多发🏳是外卖、货运行业的痛点问🖱题之一，若平台无🤹法妥善赔付，极易激化劳资冲突。保障制度的实施，有助于🈴构建多元共担机制，在提升从业者🕢安全感的同时，也有助于平🌥台维持稳定，有利于降低🔯人员流失率、提升🗝行业持续性。

　　同时，“新职伤”能促进🤙行业良性竞争，推动整体劳动条件改善。当职业伤害保📕障成为制⛷度性要求和行业共识后，平台转向服务质量、技术创新与社😞会责任的履行，这将有助于🔧促进新就业形态领域规范化发展，助力实现更🚒加公平、安全、有尊严的🏍劳动环境。(完)

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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)《中俄海军第5次海上联合巡航🍖圆满结束》里藏着888影视黑产真相。中新社北京8月19日电 当地时间18日，2025年世界乒📑乓球职业大联盟(WTT)欧洲大🐢满贯赛瑞典站进入正赛⛅第二个比赛日的较量，出🏾战的全部五位国乒😞单打选手均顺利晋级32强。　　女单头号🙂种子孙颖莎首轮🔀对阵埃及小将高达。17岁的高达开场后🗽先声夺人，以11:3拿下首局。随后，经验更为丰富的孙🌜颖🎡莎迅速调整状态，以11:7、11:6、11:7连赢三局，最终以3:1的大比分获胜。　　孙颖莎在赛后说：“高达很年轻，在赛场上有一种🔖拼劲，很放得开，整场比🏦赛发挥得非常不错。我在🕜第一局进入状态慢了一些，后面三局在发球💖和节奏方面做了😯调整，赢下了比赛。”　　当日出战的另外🏟两名国乒女Ⓜ单选手陈幸同、陈熠以3:0的比分分别战胜😗中国香港选手杜凯琹💙和德国选手韩莹，晋级32强。　　男单方面，中国选手陈垣宇🔢对阵主场作战的瑞典选🤘手沃林。陈垣宇在以9:11先丢一🔧局的情况下，以11:7的比⏬分连扳三局，逆转取胜。另一名中国✡选手温🖐瑞博在首轮比赛以大比分3:0战胜日本选手田🎶中佑汰，18岁的温瑞博将在🚹1/16决赛中对阵男🏙单二号种子、巴西名将雨果。　　温瑞博表示，这次比赛🆕还是有一些紧张，但希望不留遗憾，下一轮面💦对世界杯冠军雨果，要🛷抱着拼的心态去打。　　至此，本次WTT欧洲🌋大满贯赛瑞典站单打首⛸轮比赛全部结束，出战的9位国🍞乒女单选手全部晋级，6位国乒男单选手中🏡有4位晋级，林高远和🧢向鹏止步首轮。(完)

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野原玲/小野夕子/詩月圓/竹内乃愛

（青岛日报／观海新闻记者 水戶香奈）