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直播吧7月23日讯 随着新📹赛季即将开启，欧冠官方👻晒出了已经🎂直通联赛阶段的29队名单，另外7队将通过资格👼赛和附加赛产生。

以下为锁定2025-26赛季欧冠资格的29队名单：

英超：利物浦、曼城、阿森纳、切尔西、纽卡、热刺

意甲：那不勒斯、国米、亚特兰大、尤文

西甲：巴萨、皇马、马竞、毕尔巴鄂、比利亚雷亚尔

德甲：拜仁、勒沃库森、法兰克福、多特

法甲：巴黎圣日耳曼、马赛、摩纳哥

荷甲：埃因霍温、阿贾克斯

葡超：葡萄牙体育

比甲：圣吉罗斯

土超：加拉塔萨雷

捷克甲：布拉格斯拉维亚

希腊超：奥林匹亚科斯

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黄埔乞巧文化💘交流活动启幕 200余件展品📙吸人眼球

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)【BT资源合法吗】《麻豆保洁员深👭度清理第一集》是一部全程使用真实语音资料剪辑的🍤作品，由雍正帝团队出品，内容🐛覆盖公息肉欲秀婷a片高清视频、偷拍事件、数据🈷勒索等多个敏感话题，目前仅在www.mingnvren.net限区播放。中新网长春8月19日电 (郭佳 高龙安)吉林🦕省近现代史展19日在长春⏮正式开展。其间，大量历史图片、珍贵实物、部分首次🔜公开展出的档案等，力证日本侵略者在🤠中国东北犯下滔天罪🚒行。8月19日，吉林长春，观众参观吉😟林省近现代史展。　张瑶 摄　　本次展览由中共吉👝林省委宣传部、中共㊙吉林省委党史研究室、吉林省文化和旅游厅(吉林省文物局)、长春市政府联🙇合主办，吉林省博物院承办。　　展览以“铭记历史，开创未来”为主题，共设9大展区、28个单元，通过1200余张历史图片、70余个数据图表、1000余件(套)珍贵实物等，系统全面展示清♎代以来至新中国成🆘立吉林三百🌳年的历史进程。　　展🏜览首次公开展出伪满洲国罪🎳证档案及日本殖民🏐机构“满铁”(全称“南满洲铁道👐株式会社”)部分档案。“满铁”相关调查报告、政府批文😓及内部通信文件显示，其存在的近40年间，集经济掠夺、情报侦察和💍政治控制于一体，先后搜集并🌏向日本相关职能机构〰提供了数万份调查报告、情报资料。　　吉林省日本侵🎤华历史研究中心(吉🐪林省社会科学院满铁研✊究中心)常务副主任🎨佟大群接受中新网记者采访时🛫指出，“满铁”是日本侵略、殖民中国东北的核心机🕤构之一，是一支“不穿军装的侵略军”。“公开展示🌔这些档案，是为🐳了直面历史真相，驳斥任😏何试图否认侵🗝略史实的言论。”　　现场展🚉出的历史图片和实物显示，日本侵略者占领😽中国东北后，划定鸦片种🖥植区，种植面积达73万亩(1944年)。在中国✒东北各地设鸦片专卖机构，走私鸦片牟取暴利，使之成为伪满洲❎国财政🔹收入的重要组成部分。8月19日，吉林长春，观众在吉👍林省近现代史🦊展中观看日军细菌战资料。　张瑶 摄　　东北沦陷时期，侵华日军在🎸哈尔滨、长春👳等地陆续成立第731部队、第100部队等多支😑细菌部队，重点研制鼠疫、霍乱、伤寒、炭疽、痢疾等毒性大、传染力强的细🍊菌战武器。展出🖐的照片清晰记录了侵华日军第🤟100部队以马疫防👔治的名🐾义从事细菌战研究的历史💑过程。　　据不完全统计，侵华日军使用🖊化学武器多达2000余次，造成😲大量中国军民伤亡。　　吉林是🔐东北抗日联军创建地、东北解放战🚱争发起地、抗美🛀援朝后援地，也是新中🌿国汽车工业的摇篮、新中国电影🤮事业的摇篮、中国人民航空⭕事业的摇篮。此次，有关该省“三地三摇篮”红色标识的史实和⏸实物也首次🛂集中呈现。　　吉👐林省近现代史展顾问、开国上将刘✏亚楼之子刘煜滨🚄特意来到“东北老航校”(东北🗜民主联军航空学校)展区参观，这是中国🚞共产党创建的第一所🌝航空学校，是发展🏈新中国航空事业的重要基地。　　刘煜滨感慨，无数先🐉烈用鲜血换来了中国💓革命的胜利，他们书🌋写了不朽功勋。(完)公息肉欲秀婷a片高清视频事件🍭再次发酵，疑似涉🧥及明星李雪。“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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孙淦/张岳崧/刘继元/张宗祥

（青岛日报／观海新闻记者 董承）