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　　中新🦗社乌鲁木齐7月22日电 题：美国学生🚗参访新疆：跨越山🥘海谱写友谊新篇

　　作者 胡嘉琛

　　身着唐装端坐，指法娴熟地弹🍢奏古筝……21日晚，美国阿尔弗雷德👥大学学生马克斯·韦斯特·拉西拉在新疆乌鲁木齐市的🥄精彩演绎，博得中美两国师生🌵满堂喝彩。

　　“瑞雪兆丰年的‘瑞’、马到成功的‘马’、克服困难的‘克’。”马🔏克斯用汉语向记者😴介绍他中文名“瑞马克”的寓意。“我🃏对中国文化很感兴趣，未来想到中✈国攻读硕士学位。”

　　受中国国😬际贸易促进委员会新疆🚽维吾尔自治区委😪员会之邀，加利福尼亚州、宾夕法尼亚州、纽约州等7个州的70名师生代表于7月21日至23日参访新疆。

　　去年12月，7所新💟疆学校被授牌为“飞虎队友谊学校”。眼下，美国学子跨越山海赴🦈新疆。美中航空遗产基金会主💔席杰夫·格林说，欣慰🎼于美国学生能走进新疆、了解新疆，希望两国🈁青少年延续“飞虎队”精神，开启友谊新篇章。

7月21日，美国学🈶生在位于乌鲁🎈木齐市的新疆艺术💦学院学习舞蹈。　胡嘉琛 摄

　　在新疆艺😓术学院万桐书木卡姆文😮献馆，美国学生一行系📀统观摩了十二木🕔卡姆乐谱文献与数🖖字化保护成果，聆听该校学生现场演😳绎“木卡姆”选段。马克斯感慨，音乐无国界，拉近了🧑彼此距离。

　　新疆💤艺术学院学生穆尼莎·艾尼瓦尔🎂以一段优美的舞⭕蹈欢迎远方来客，引得宾夕法尼💭亚州🚲费城中央高中学生安妮-路易丝·西蒙·布耶跃跃欲试。

　　在穆尼莎指导下，安妮-路易丝有模有样🗞地学起扭脖子、翻手腕等舞蹈动作。“虽然第一次见🥇面，但彼此的🔃笑容让相处变得很自然、融洽。”穆尼莎还不⛵忘与新朋友互留联系方式。“这样哪怕离得再🥤远，也不会丢失这份难得🚫的友谊。”

　　转赴新疆大🍈学后，两国学子在碧波🕦垂柳间畅谈学🖱业和理想，这份情谊弥足🌀珍贵。新疆🍒大学大二学生李灿与🛀美国学子互赠礼物。“语言和文化差📿异并不是问题，我👪们聊到了喜欢的美食、音乐、动物等。来自美📤国的朋友也邀请我去感🍦受她的校园生活。”

　　宾夕法尼亚🕖州费城中👄央高中教师莎伦·雷内·沃克说，学生们亲历着🍥课本中没有的知识。两国学🔜生了解彼此的文化和生活，这是一🔱次有趣且极为有益的尝试。

　　据悉，美国学生一行🚭还将赴新疆昌吉🎐回族自治州、吐鲁番🦓市了解当地历史文化、感受人文风情。(完)

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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)

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宇野栞菜/大澤惠/神波多一花/波木遙

（青岛日报／观海新闻记者 二宮光）