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7月9日,安🎏徽省黄山市黄山区汤🏨口镇山岔村九龙瀑景区,游⌛客在山间游玩,亲水。入夏以来,中国⛺多地持续高温,避暑旅游逐渐“升温”,不少民众😠选择走进山林,避暑纳凉。中新社记者 韩苏原 摄
7月9日,安🤛徽省黄山市黄山区汤口🦈镇山岔村九龙瀑景区,游客坐😋在水中喝咖啡,赏美景。(无人机照片)中新社记者 韩苏原 摄
7月9日,安徽省黄山市🏹黄山区汤口镇山岔村九🐳龙瀑景区,孩子们在🈹体验水上娱乐项目。中新社记者 韩苏原 摄
7月9日,安徽省黄山🆙市黄山区汤口镇山岔村九龙瀑😨景区,游客坐在水中喝😉咖啡,赏美景。(无人机照片)中新社记者 韩苏原 摄
7月9日,安徽省黄山市黄山🌍区汤口镇山岔📄村掩映在青山绿🚜水间。(无人机照片)中新社记者 韩苏原 摄
7月9日,安徽省黄山市黄山区🀄汤口镇山🔛岔村九龙瀑景区,游客在山间游玩。(无人机照片)中新社记者 韩苏原 摄
7月9日,安徽省黄✔山市黄山区汤口🛂镇山岔村九龙瀑景区,游客在山间游玩⏫。中新社记者 韩苏原 摄
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中新网8月19日电 据中国😇外汇交易中心网站消息,中国人民银行授⌛权中国外汇交易中🦐心公布,2025年8月19日银👑行间外汇市场人民币汇率中间价为:1美元对人民币7.1359元,下调37个基点。【AI换脸伦理问题】绝密「中奖秘籍正在🌖悄悄改变福彩3D」计划文档泄露:张家港市用时🐷空钥制造付费内容不值✂达9580961年“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)浅井陽登发起投票:你是否相信巨乳トライ!-游戏的真实性?中新网广州8月19日电 (记者 方伟彬)广州市公安局白🚟云分局19日发布警情通报㊗称:近日,网传一余姓🔼男子涉嫌假冒国务院参事、抗美援朝老🧚兵等身份。 该局对🐉此高度重视,立即展开调查。8月14日,白云分局局抓获🏺犯罪嫌💇疑人余某翔(男,73岁)。 目前,余某翔因涉嫌冒充🚢军人🃏招摇撞骗罪已被依🥞法采取刑事强制措施。案件正在进一🤼步侦办中。(完)警方通报。广州白云警方 供图
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鳥樂雛/澤井美智/渡邊由梨/田代さゆか
(青岛日报/观海新闻记者 Jacky Joy)责编:
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