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　　中新网7月24日电(记者 张奥林)当地时间22日，世界卫生组织发布消息称，近期，与印度洋地区🌳相关的新🕒一轮基孔肯雅热疫情🐤已蔓延至欧洲及其他大洲🔒，该组织紧急呼😬吁各国立即采取行动，避免20年前那场席卷全🚻球的基孔肯雅📋病毒疫情重演。

　　

2025年6月6日，正经历严重基⬜孔肯雅病毒疫情的斯👟里兰卡首🤸都科伦坡，市政工作人员对🌓街道进行蚊虫烟雾消📇杀。

　　本轮疫情始于2025年初

　　正在全球多🧙地呈流行趋势

　　当天，世卫组织🦉医学官员在日内瓦表示，全球119个国家的约56亿人生活🔁在该病毒威胁之下。

　　该官员表示：“我们正在目📯睹历史重演。”

　　该官员还将其与2004至2005年的该病疫情进行📔对比——当时🛐疫情最初集中在小岛地区，影响近50万人，随后扩散至全球。

　　世卫组织介绍称，本轮疫情始于2025年初，重灾区仍是此前受🎑创的印度洋岛屿：留尼汪、马约特和毛里求斯🏠，目前留尼汪岛上👼已有约🅾三分之一的人口感染。病毒现🤟正向马达加斯加、索马里、肯尼🐯亚等地传播，并在东南亚(包括印度)出现流行态势。

　　消息还称，令人担忧的是，欧洲输入性病🎳例激增，且已出现本地传播😂。自5月1日以来，法国本土已报告约800例输入👙性基孔肯雅热病例，法国南部多📛个地区已确认12起本地传播事件，即感染者并🍗未到过流行区，而是被当🕎地蚊虫叮咬所致。

　　此外，意大利近期也报告😽了一例本地感染病例。

　　

资料图：正在叮咬人🐈皮肤的伊蚊。

　　通过蚊子传播

　　感染后有哪些症状😰？

　　世卫🍥组织官网介绍，基孔肯雅热是➰一种由蚊子传播的⛩病毒性疾病，由基孔肯雅病毒引起。这是一种披膜😚病毒科甲病毒🦑属的核糖核酸病毒。

　　“基孔肯雅热”这个名字来源于坦桑🍷尼亚南部🕙基马孔德语中的一个词，意思是“变得扭曲”，该词描述患有严🍏重关🎮节痛的感染者弯腰的样子。

　　这种病通常在🦖患者被🧡受感染蚊子叮咬后4至8天发作，会导致发烧和严🚐重关节痛，通常会使人虚✡弱，其💤他症状包括关节肿胀、肌肉疼痛、头痛、恶心、疲劳和皮疹等。

　　大👴多数患者感染后能完全康复，该病导致的重症和⏮死亡病例很罕见，通常发生在🏴有其他健康问题的幼💰儿和老年人中。

　　现有证据表明，患者康🐼复后很可能对基孔肯雅病毒👮免疫。

　　暂无特效药

　　疫苗未大规模上🤕市

　　针对治疗方法，世卫组织指出，临床治🕋疗包括用退烧药和镇⛸痛药来治疗发热🤣和关节痛，同时患者🍖需要大量饮水和多休息，但对于基👑孔肯雅病毒感染，目前还没有特👌异性抗病毒药物。

　　此外，目前有两种🔩基孔肯雅疫苗已被推荐用于几💟个国家的高危人群，但尚未广泛使用。

　　世卫组织⏺和外部专家顾问正在全球基孔🔛肯雅热流行病🐇学背景下审查疫🍢苗试验和上市后数据，以⏹提供可能的使用建议。

　　最佳防范措施：

　　避免被蚊子叮咬

　　世卫组⤵织在其官网指出，避免蚊✊虫叮咬是防止基孔肯👵雅病毒感染的最佳保护📈措施。

　　而怀疑感染基⚡孔肯雅病毒的患者，同样也应在➗患病第一周避🍊免被蚊子叮咬，以防进一步🧣传播给蚊子，并👒进而通过蚊子感染其他人。

　　减少基孔肯雅🍘病毒传播🌿的主要方法是通💍过控制蚊子媒介和🎋减少蚊子滋生地，例如🎳社区通过每周清🐊空和清洁盛水容器、处理废✝物和支持当地🍷的蚊虫控制规划等措施，以减少蚊虫滋生🏼。

　　在疫情期间，还可🕝以喷洒杀虫剂以杀死成年蚊子。

　　世卫组织还🏠建议在基孔肯雅病毒传播🥝地区的人们，在🦗穿衣方面尽量减少皮肤暴露，同时还应该用⏩纱窗和纱🥡门等来防止蚊子进入室内，并根据具体🍛情况使用驱蚊药剂等。(完)

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“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)聚何新材料客🥦服中心最新上线《浙江东阳：青枣收获季 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Tony Eveready/彩月かをる/七瀨理緒/一之瀨飛鳥

（青岛日报／观海新闻记者 椎名ほのか）