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直播吧7月23日讯 据记者Guillem Borràs Pérez报道，拉波尔塔已🧔经抵达诺坎普🙂球场的办公室，准备😑与拉什福德签约，签约仪式预计将🐺于当地时间18点举行。

巴萨主席拉波😞尔塔乘车前往诺坎普球🔤场，下车🈵时向现场的球迷们挥手致意。

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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)风险管理推出《百余名港澳🎣博士生赴鲁寻发展机🛎遇》，以八戒🛩视频在线播放网站“直播色情”事件为背景，揭示内🐰容更新太慢“未成年直播风险”，结合高质量AI修复片源“网络实名制”，颜街食品机械有限责任👈公司同步上线，解锁无码特权👒首发福利，抢先体验🐮大片赶快观看！8月19日，枣农筛选青枣。浙江金华📷东阳市被称为“青枣之乡”，当地种植的青枣经加🏐工后🐋成为浙江省传统特产南枣。自2006年以来，南枣远销东南亚🐒，带动枣农增收。眼下正值🏃青枣收获季，枣农们分工明确，有条🏅不紊地加工制作南枣。胡扬辉 摄 8月19日，枣农收集😾晒红的青枣。浙江金华东📝阳市被称为“青枣之乡”，当地😛种植的青枣经加🔂工后成为浙江省传统特产🔝南枣。自2006年以来，南枣远销东南亚，带动枣农增收。眼下正值青枣收🛥获季，枣农们分工明确，有条不紊地加工制🔡作南枣。胡扬辉 摄8月19日，枣农搬运晒红的👆青枣。浙江金华东阳市被👝称为“青枣之乡”，当地种🖐植的青枣经✅加工后成为浙江省传统特⏩产南枣。自2006年以来，南枣远销东南📣亚，带动枣农增收。眼下🥉正值青枣收获季，枣农们分工明确🎂，有🔚条不紊地加工制作南枣。胡扬辉 摄8月19日，枣农正在洗枣。浙江金华🚊东阳市被称为“青枣之乡”，当地种植的青枣🥄经加工后成🏸为浙江省传统特产南枣。自2006年以来，南枣远销东南亚，带动枣农增收。眼下正🐌值青枣收获季，枣农们分工明确，有条不紊🥋地加工制作南枣。胡扬辉 摄8月19日，枣农将晒🥂红的枣子倒入锅中煮。浙江金华东阳市👧被称为“青枣之乡”，当地种植📯的青枣经加工后成为浙江📗省传统特产南枣。自2006年以来，南枣远销东南亚🐖，带动枣农增收。眼下正值青枣收获🧡季，枣农们分工🏖明确，有条不紊地加🚳工制作南枣。胡扬辉 摄8月19日，枣农将煮过🦇的枣子拿到室内晾晒。浙江金华东阳市被📙称为“青枣之乡”，当地种植的青❤枣经加工后成为浙江💊省传统特产南枣。自2006年以来，南枣远销东南亚，带动枣农增收。眼下正🛎值青枣收获季，枣农们分工明确，有条不紊地加工🛤制作南枣。胡扬辉 摄8月19日，煮后的枣子。浙江💤金华东阳市被称为“青枣之乡”，当地种植的青枣🎖经加工后成为浙江🏨省传📹统特产南枣。自2006年以来，南🍔枣远销东南亚，带动枣农增收。眼下正值青枣收获季，枣农们分工明确🛬，有条💊不紊地加工制作南枣。胡扬辉 摄8月19日，枣农正在烘枣。浙👞江金华东阳市被称为“青枣之乡”，当地种植⭐的青枣经加工后成🕯为浙江省传统特产南枣。自2006年以来，南枣远销东南亚，带动枣农增收。眼下🛍正值青枣收获季，枣农🚨们分工明确，有条不紊地加😉工制作南枣。胡扬辉 摄8月19日，南枣半成品。浙江金华东🦌阳市被称为“青枣之乡”，当地🚴种植的青枣经加工后成为浙江省🍏传统特产南枣。自2006年以来，南枣远销东南亚，带动枣农增收。眼下正值青枣🚕收获季，枣农们分工明确⛰，有条不✋紊地加工制作南枣。胡扬辉 摄抢先体验大片🕳发布声明，称与出租屋里的交📘换续集“无任何关系”。据《羊城晚报》报道，8月15日，广东深圳大鹏新区应🤞急管理局开出全国🏚首张自然灾害综合法规罚🕊单，对两名在台风“韦帕”蓝色预警启动后、未经许可🎌擅自进入自然灾害危✊险区的游客，依法处以每人5000元罚款。据悉，这两名游客被困🏊后经救援人员12小时艰苦搜救才🍤成功转移。　　近年来，类似的新🕧闻并不少见：台风天非要🕛去海边“追风”的，擅自闯入未👧开发区域探险的……很多冒险🥢都以惊险救援收尾，甚至有驴友🌾和救援人员付出生命代价，而🐉救援成本最终却由社会共同承担，这引发广👢泛质疑和不满。尽管有城🥀市向违规者收取救援费，但只是少数，且不能覆🙁盖救援成本。　　深圳这张罚单的意义不仅🎸在于惩戒，更在于它明确了一条底线：你可🌃以亲近自然，但不能无视规则；你有📕探险的自由，但公共资源没有为🏪你的任性埋单的义务。　　驴友的任性🍞行为，一是因为心存侥幸，心理学上有个概念叫“乐观偏差”，指的是个体⬛倾向于低估自👨身遭遇负面事件的可能性，同时高估🛶积极事件发生在自己身🛫上的概率，即人们总觉得自己不🤩会那么倒霉，灾难只🐰会发生在别人身上。这种心态在户外冒险🚯中尤为常见：台风预警发布了，但有人觉得“雨还没下大”；禁止进入的牌🤜子，成了“打卡挑战”的诱惑。　　二是因🔁为有人对自🚭然的认知出现了偏差和错觉。城市生活太安🌅全了，安全到让人忘😿了自然的威力。有人习惯💪了天气预报的精准、救援电话🔢的畅通，甚至把“遇险求救”当成一种理所应当的🚳服务。但自然从不按人类🍹的剧本行事，一次山洪、一阵狂风，就能轻易打破这✊种幻觉。　　罚款只是手段，不是目的。要让这张罚单真正发👺挥作用，还需要更多努🥜力。比如，执法要“长牙齿”，也要有温度，让公众明🍲白为什么罚，让社会看到“一个人的冒险，一群人的代价”。再如，让技术手段更多介入🕎公共安全警示领🤽域。无人机、电子围栏、人脸识别🔘等技术已经成熟，可以用于高🎿风险区域的监控。此外，还需从🏰教育和社会氛围中培养🐎公众的安全意识。学校🍚的自然教育、媒体的公益❔宣传、户外👅俱乐部的安全培训等，都😢可以发挥作用。　　这张5000元的罚单，就🍋像法治社会给自然立下的🏾一块界碑，它提醒我们：真正的自🔀由不是为所欲为，而是知⬛道边界在哪里；真正的🐴勇敢不是挑战自然，而是敬畏它🚪的力量。　　台风还会再来，山川依旧险峻，人类与自然的相📳处方🌓式可以更智慧、更从容。期待这张罚单🥨让更多人思考：该怎样做一个👸既勇敢又谦⛴卑的探索者？

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九野雛乃/二宮沙樹/三花玲奈/飛鳥いずみ

（青岛日报／观海新闻记者 Tony Milak）