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巴🙊萨已官方宣布亚马尔接过球队的10号球衣。近日，阿圭罗在接受采访🐑时聊到了这一事情。

阿圭罗表示：“（巴塞罗那的10号球衣）无疑承载着巨📴大的象征意义。当然，会让人想到梅西，但还有罗纳尔迪尼奥、马拉多🕋纳以及其他伟大的球员。我认为亚💆马尔配得上10号球衣，作为一名🚉他这个年纪的球员，他展🛤现出了极强的个性和水平。他🏼在巴萨和国家队都表现出色，所以我认为到目💼前为止他很好地应对🐉了压力。”

“但我认为拿亚马尔与梅西🎁比较并💏没有多大意义。梅西🕌有着独一无二、无与伦比🕺的个人和团队成就轨迹。对于巴萨来说，梅西是有🍀史以来最棒的球员。所以，这类比较并无🗼益处。亚马尔应该🚐走自己的路。他才刚刚起步，到目前为止他做🍝得非常出色。”

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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)深度报道：《“绿色生命通道3+2联动机制” 大幅缩短⛲浦东国际机场口岸危👱重患者送医时间》还原手机福利视🌪频|神马影始末。如果说以往的商🚢家外摆、夜市小摊是夜经济的1.0版本，那么，眼下餐饮、购物、文旅、体育等多种业态✖的融合发展，则是夜经济的2.0版本，满足着不同消费人群的🚣多元需求，这离不⛩开各地促进夜经济发展的🕺诸多努力。　　从喧嚣热闹的夜🧕市小吃到🥟光影璀璨的夜游景区，从创意十🎇足的夜展场所到活⌛力四射的夜秀表演，各地夜间业态🙅如雨后春笋般蓬勃兴起——据8月16日央🤺视新闻报道，多地夜间消费涵盖餐🌅饮、购物、文旅、体育等领域，正以多元化🧢的业态组合和沉浸式😷的消费体验，为城市经济注🤹入新动能。数据显示，今年全国暑期文化🤫和旅游消费季(7月至8月)，各地将举办约3.9万场次文🎼旅消费活动。　　“夜经济不再只💵是喝啤酒和大排档”，这是很🈸多人游览城市夜间文旅消🚥费集聚🗒区后的感受。如果说以往😐的商家外摆、夜市小摊是夜经🦅济的1.0版本，那么，眼下餐饮、购物、文旅、体育等多种👀业态的融合发展，则是夜经济的2.0版本，满足着不同消费👣人🍺群的多元需求。比如，上海启动“2025夜生活节”，推出130个主题特色🐛夏夜活动；山东济南打造“泉城夜八点”夜游品牌，举办诗酒夜市、“星空露营”等特色活动。越来越多地方将历🚉史、文化、商业有机融合，推出🐨富有地方风情的📡夜间消费产品。　　夜🕙经济良好的发展势头，对本地市民而言，能🐛够用时下流行的citywalk方式、较低的成本，去✈触摸城市发展脉动，让都市生活更🚘丰富多彩；对🍳外地游客而言，浓厚地方色🆙彩的夜间活动，是感受当地风🚮土人情的💡一张名片。据中国旅游研🗄究院发布的《2024中国夜间经济发🌵展报告》显示，2024年国内🐥夜间旅游总花费1.91万亿元，较👍上一年同比增长21.7%。旅行平台数据显💇示，今年7月以来，“夜游”相关搜索量和❔评论量环比上月均增长100%。仅上海一地，今年6月以来，夜🤮间消费总额超880亿元。　　夜经济持续升温，离不开各地促💨进夜经济发展的诸😆多努力。　　一者，在政策服务😂与保障上加强规划布局，放开手、推一把、护一程，如四川、陕西等地今年🤡的政府工作报告中均把⛰发展夜间消费列为🍨提振消费的重🕒要抓手，大力培育夜间🧚旅游产业，充分发挥夜🌅游产业的撬动效应。　　二来，在差异化竞争上，依托本地历史文化基因，深挖区域🔧特色并转化为成熟文旅IP，如陕西西安👐创新非物质文化遗产⚾的现代化表达，通过民俗表演、常态化非遗✡演艺等活动，让游客深度领略当地🐖历史文化魅力。　　还有，各地持🌱续创新消费场景与体验，如开封利用数🤥字人技术，实现游客与“包青天”的互动探案；江苏🆒连云港夜经济与即时零售、社区电😒商等新业态融合发展，用🦊科技改善消费体验；重庆两江四岸启动常态化无人📭机灯光秀展演，并催生无人机群飞🐣行规划员的🛋新职业，让新职业、新夜🈲景成为增强夜游吸引🔅力的新抓手。　　再有，不少地方依托🙆互联网、大数据等新技术，提升夜🚀经济的管理服务水平，如辽宁沈阳将夜🔌市食品安全监管纳😁入“沈阳市市场监管❎局智慧监管”一体化平台，通过手机终端实📩现全覆盖智慧化监🖐管。　　夜经济🏰是地方经济的重♎要组成部分，一头连着居民生活🥏和消费意愿，一头连着经济😒发展和消费信心。对此，国家层面的布局清🔥晰可见。“十四五”期间，文旅部确定了🐣三批共345家国家级夜间文化和📴旅🎗游消费集聚区，明确提出“支持夜😎间文化和旅游消费🕚集聚区丰富文旅业态”“优化夜间照明、停车场、公共交通😚等配套服😴务设施和开放时间”；去年国务院印💟发文件提出，“推动国家级夜间🉐文化和旅游消👮费集聚区创新❗规范发展”。　　时下，如何提💝升夜经济的生命力，并以此♐为抓手不断为🎵提振消费注入活力，是各地不✏可回避的现实问题。比如，提升公共服务🥛精细化水平，平衡夜经济商💨业主体与周边百姓😅生活的关系；杜绝简单的“拿来主义”，防止一哄而上、一哄而散，等等。　　打造夜经济高地，创新多元消费🕤场景，为提🌉振消费寻找更多可能，是一道开放式的🏫试题，各地可🏸以有更丰富的想象力和👻更广阔的发挥空间，努力写🍕好提振消费、形成品牌这篇大文🦊章，给广大市民和⚫游客更丰富的🦊消费体验，回应百姓对🤞美好生活的向往。

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Jan/白瀨愛美/夢咲露希雅/加藤真由美

（青岛日报／观海新闻记者 原田千晶）