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　　中新网北京7月24日电 (记者 杨程晨)第七次全🤭国藏学工作协调会24日在北京举行，80多家科研机构、高等院校及有🎿关部门负责人140余人参会。多位专家🍖学者发言及受🏧访时提及新时代🚒藏学发展面临的新形势，并就建立中国🍛自主的藏学知识体👛系发表看法。

　　“藏学起源🐯和发展于中国，中国是藏学的故乡🏔。今天，藏学是中国社会科学研💕究的重要领域，具有重要🏇的战略地位和政治属性🕠。新时代🚫藏学发展面临的新形势，对藏学🚚研究工作提出了更进一步的要求。”中国藏学研究中心副🤖总干事李德👻成当天受访表示。

7月24日，第七次全国💧藏学工作协调会在北👆京举行。(中国藏学研究中心📇供图)

　　自2022年第六次全🔼国藏学工作协调🏇会召开以来，中国藏学研究中心🔄牵头协调全国⛴藏学研究机构、建设🤬国家涉藏高端智库，深化学术研究、加快成果转化，发挥决策咨询重要作用。

　　第七次全国藏Ⓜ学工作协调会🥟工作报告提出，外部势力千方百📅计对中国进行围🌝堵、打压，涉藏议题始🦇终是其用来“分化”中国的重要手段。如何准确把握涉📍藏工作新形势是每♑个藏学研究机构、每位藏🌂学工作者面临的议题。进一步做好涉🍢藏工作要求研究机🐎构、学者在实践基础上推动理论创新，提出符合中🔩央精神、切合涉藏地区实🐤际的决策咨询建议。

　　报告强调，我们🤱必须建立中国自主的藏学知识体系，用中国理论🔦阐释中国实践，用中国实践升华中国🌂理论，打造融通中🍼外的藏学新概念、新范畴、新表述。

　　“过🚮去西方讲的藏学研究多局限💁在宗教、历史等个别领域，今天的中国🕠藏学具有跨学科、多学科背景，覆盖范围之广、涉及内容之深🌤是过去西方研究不能比🦇拟的。”与会的西藏自治区社💞会科📞学院副院长边巴拉姆🐙对中新网记者说，中国藏学将经济🎋学、生态学、自然科学、考🙍古学等纳入范畴，西藏“四件大事”的每个方面都是深入💡挖掘的重点领域。各年龄层、多学科背景的专🌓家学者参与其中，从不同学🚧术视角不断推动构➗筑中华民族共有精神家📌园，把“藏学故乡在中国”“藏学发展在中国”的旗❕帜高举在自己手中。

　　李德成说，西方反华势⛓力从利益出发“政治化”藏学研究，也通🥄过各种方式收集、掠夺中国🏆的藏学研究资源。从这一点来说，做好藏学🚒研究的资源✡数据化工作刻不容缓，唯有如此才🌔能有效抵御反华势力🕟的渗透和破坏。作为藏学故乡，中国在藏学🤠资源的保有、使用上应发挥核心作用👥，这对🍆于发挥资源优势、破解难😗点问题具有重要意义。

　　第七次全国藏😩学工作协调会提出，中国🦔藏学研究中心将动态更新全国💫藏学研究机构专家学者库，建立研究梯队；组🐎织和吸收多部门、多学科、多领域专家共同研究与调🍄研，打破学科和体制机🎢制壁垒。

　　青海民族大🕓学副校长卓玛表示，用西方的理论、方法论没有🔕办法全面地解释西藏🗜和四省涉藏州县🍼为什么能🎀发生改天换地的变化。所以，建立一套中🔊国自主的知识体系就㊗显得尤为🐁迫切且重要。对于藏学研究机构而言，强调培养✂高端人才的急迫性是“说到了教♒育工作者的心坎上”。

　　据介绍，第七次全国👺藏学工作协调会将于7月25日闭幕。(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)

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（青岛日报／观海新闻记者 山下美雨）