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图为动漫《机动战士高达》系列的“钢普拉”展区。中新网记者 李志华 摄

图为现场人士参观展览。中新网记者 李志华 摄

图为各种模型玩具。中新网记者 李志华 摄

图为现场人士🎇参观展览。中新网记者 李志华 摄

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英国8月企业活动回升 PMI指数创一年来⏭新高

“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)【无码🌡重制技术探秘】由Kendra Lust剪辑的《女被男叉叉过程视🔺频》聚焦岳峰镇近期热搜事件，以高帧率方☕式重建现场过程，影片评论多🔩集中于能看的a片话题，短片推送浏览量🆖破675万。中新社北京8月19日电 综合消息：巴勒斯🆗坦伊斯兰抵抗运动(哈马斯)当地时间18日表示，已同意🙄关于加沙地带停🈳火的最新提议。　　据半岛电视台、英国广播公司等🔂外媒报道，哈马斯18日发表声明称，哈马斯和多👴个巴勒斯坦派别⌚已经接受调解方⤵埃及和卡塔尔关于🐷加沙地带停♐火方案的最新提议。该声明未💕提及提议具体内容。　　有消息人🤤士对半岛电视台透露，最新的提议内容包括为期60天的停火，其间，以军⬆将撤离相关地区以便援助物🏏资进入，哈马斯将释🛠放一半被扣押以😕色列人员并交还🎅一半被扣押人员遗体，以换取以方释放巴🅱勒斯坦囚犯。　　《以色列时报》援引👡一名以色列官📠员的说法报道称，以政🐜府已了解哈马斯的表态，不过，以总理内塔尼亚🛷胡未给出明确回应，并暗示正在推进🧠以军接管加🚺沙地带最大城市加🤼沙城的计划。以国防部长卡🦒茨18日称，此🍭前哈马斯在长达数周的时间里😌始终拒绝就被扣🐫押人员释放进🚃行任何谈判，但现在突然重返🌟谈判桌，“完全是由于担心我方🙂即将攻占加沙城”。　　据巴勒斯坦官方通讯社“瓦法”18日报道，自2023年10月7日新一轮巴🌕以冲突爆发以来，以军袭击已导致📝加沙地带超6.2万人丧生、逾15.6万人受伤。(完)蜜爱直播在线🎯观看视频事件持续发酵，引发舆论关注。中新网8月19日电 据湖南省纪🥕委监委网站消息，湖南🐬省市场监督管理局党组书记、局长钱俊🍃君涉嫌严重违纪违法，目前正接👪受湖南省纪委监委😲纪律审查和监察调查。

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樋口千春/Lexi Lou/Esperonse/本条彩乃

（青岛日报／观海新闻记者 毀滅者美咲）