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　　中新网广州7月24日电 (程景伟 林荫)据⛲广东省林业局24日消息，绿美广东生态🌊建设工作领导小🔣组日前通报了2024年📠广东省全面推行林长制和绿🏞美广东生态建设工👢作考核结果。

广州市获评优秀等次。广东省林业局 供图

　　Ⅰ类地区中，清远市、韶关市、河⛳源市获评优秀等次，云浮市、梅州市获评良好等🔏次；Ⅱ类地区中，广州市、佛山市、珠海市、深圳市获🏙评优秀等次，中山市、东莞市、惠州市、肇庆市、江门市获评良好等次；Ⅲ类地区中，潮州市获评🚶优秀等次，汕尾市、茂名市、阳江市、汕头市、揭阳市、湛江市获评良好🦖等次。

　　按照《绿美广东生态💯建设财政激励方案》，广东省将对广💄州市、清远市、佛山市、珠海市、潮州市、韶关市进行激励。

珠海市获评🚼优秀等次。广东省林业局 供图

　　2024年，广东省🧘以林长制为引领，推动林长制“建机制”向“见成效”转变，不断🔚推进绿美广东生态建设各🎎项工作取得新成绩。广东坚持弘扬“岳山造林”光荣传统，持续推进扩📽绿增绿，完成🚕林分优化提升215.91万亩、森林抚育提升207.44万亩，均超额完成任务。

　　同时，广东省🔗级林长带头履职，签发3道省总林长令，带动各级发布林😓长令280多道，开展巡林调研140多万人次，协调解决重难🐴点问题500多个，推动恢复一批林草机🤣构。

　　广东还先后🤑开展“绿美😊广东竞风华”“林长话绿美”访谈、“最美基层林长”评选等活动，出台《广东省林长❇制条例》和绿美广东生📞态建设财政激励政策，深化实施“林长+”协作机制，开展林长制工🖌作述职，推进智慧林🌟长综合管理系统优化升💝级和推广应用。

　　据广东⏫省林业局介绍，截至目前，广东共设📰立各级林长约9万名，聘用护林员约3.5万名，落实监管员约3.2万名，有力💬促进林长制和绿美广东生👥态建设工作落地💆落实。(完)

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中新网上海8月19日电 (记者 许婧)《潘大明文集系列丛书🌾·海上四书(4种)》(简称《海上四书》)新书发布会19日在2025上海书展现🕰场举办。　　这套含小说、纪实文学、文论、散文随笔特写四🗺卷的文集，再现了上海📹本土作家、学者潘大明40年对上海城💴市转型更新、人群的生活⌛与文化方式的演进、城市人的情🐑感与空间互文关系等的🐩整体性思考。活动现场。　　夏云鹏 摄　　据了解，这套书每卷近三🌰十万字，一百四十余篇，长数万字短则🔬百余字。　　当天，潘大明介绍了书⌚名的由来以📺及书的形成过程和特点。他说，当初🤩没有预设一个写作计划完成🎈这样一套书，一切纯粹始于无🐫意识的自觉行为，由兴趣而发轫，喜欢写什么🧓便写什么，只有坚持而已。“巧合的是，我生活在🏡这座都市里，长🔼年生活圈半径不足5公里，笔下反映🏠的人与事，自然而然有了聚焦，成了一种巧合。于是，书名顺理成章用🔖了‘海上’两字。在🐳书中可以读到您相🥛知相熟的人、熟🐻悉的故地和场景、相知的故事。”　　中华全国📬新闻工作🍄者协会原副主席贾树枚表示，该💪书收入的小说、历史纪实文学、文论、散文随笔，是作者四十多年研究的🔚成果汇总。作🕶者在收集资料、研究、写作的同时，还😹做了许多田野考察、人物访谈工作，有不少新材料、新见解。作者对历史研⌚究和传承，特别是上🥏海及江淮文化史的研究，有很大的参考⛩借鉴价值。　　上海社科院原📏副院长何建华从四维度解⤴析了《海上四书》。在何建华看来，该书👍的纪实文学卷是“用脚丈量”的成果，文论卷体现“用脑思索”，小说卷是“用心体悟”的结晶，散文随笔特写💒卷则是“用情表达”，全书反映了作者的思🏀想和感情，从中也可以看🔆到作者的经历♏和追求。　　同济大学教授、博导，知名出版家王😵国伟认为，上海已经成为学术研究和文化实践的重🤲要对象，未来的上海学🥘和历史学研究还会进一🍅步深化发展，需要更多有价值😖的研究资源，建🐼立更多的研究视角。随着🥤上海研究的深入，研究内容的丰富🧦性需求也🎛会进一步扩大。研究内容既存在于历史文🎂献中，也存在于现实生🏧活之中。未来研📍究一定是学理性的学术研👘究和活态的文化资源研究两🥌部分组成。《海上四书》正是未来研究😟需要的有价值的文🚾本资源。　　本次发布会由📻上海三联书店、万联文传联合举📗办。(完)【无码情🚋节创新趋势】Lissa W突破性发现：密码可🛄解决在线观看不稳定，互动剧情技术📼流行时代🥫最新艺术电影第1页将迎巨变近日，中美双方发布《中美斯德哥尔摩经🌼贸会谈联合声明》，美方承诺自8月12日起继续暂停实施🥏24%的对等关税90天，中方🛳自同日起继续暂停实施24%对美加征关🥟税以及有关非关税反制💥措施90天。90天关税“休战”让紧绷的世界🕜经济松了一口气。　　纵观谈判全程，尽管⏱美方在会谈前后一直放出诸如⤵可🔠能征收三位数“二级关税”的“狠话”，但中方的战略🚲定力与建设👧性姿态主导着会谈全程。　　换言之，中国的“底气”是此次中美关税“休战期”得👵以延长的关键。中国🕵首次以书面形式承😷诺暂停非关税反制措施，展现出了❔大国的智慧与格局，同时又基于“对等原则”维护了国家间经贸🔱谈判的公平底线。这与美方“关税万能论”的思维桎梏🍪以及“以压促谈”的无理策☔略相比，高下立现。图为中国国🦎旗和美国国旗。图片来源：人民视觉　　对于美🥢国单方面挑起的关税战，中方反复强调“不愿打，但也不怕打”。此次两国的斯德哥尔摩😦会谈前，中方强🎌硬的稀土出口管制🔰措施让美国“叫苦不迭”；但联合声明发布后，中国商务🙀部又迅速😹暂停或取消了相关非关税反制措施。可以说，中国用🌱实际行动通过暂时搁置次要🍗矛盾，为破解关税核❣心僵局创造了😷转圜空间。同时中国也借此🏖向世界表明：在坚守🤒核心利益的前提下，中国政💆府愿意以最大诚意探索合🌑作公约数以实现“互利共赢”。　　中国的做法为整👚个世界注入了新的确定🌑性。就在🈺中美联合声明发布后，全球贸易乐观🏙情绪弥漫，并再次提振了🗂投资者信心，美股三大指数、中国A股以及🛤港股均录得不小涨幅。　　不过，也需要承认的是，新的90天“休战期”并没有让人🗝完全看到“终战”的曙光。事实上，当前中🌳美两国间贸易仍承受着关🎆税高压，这使得相关企♈业不得不继续长期👕承担额外成本，同时也导🛢致美国的消费者价格指数持续攀🛎升。但尽管如此，美国政🐞府仍无意放弃将关税作为“战略竞争”工具，从而使得各类跨⏩国经贸🅿活动长期处于风险之中，对供应链领域也造🕋成了不小的压力。　　同时，美国🗿当前已进入中期选🤥举的政治周期，选举政🔝治对理性处理经贸问题🔐的挤压风险不容🥀小觑。一方面，特朗普📁和共和党政府需要在中期选🍛举之前有效兑🌃现包含中美经贸问题在内的😵诸多竞选承诺，并保证国内经济数🚸据平稳；另一方面，当前民主、共和两党🐆竞选策略均显示出将经🕹贸问题“安全化”的倾向。目前，除却白宫，国会内🐅也未就关税问题的长期解决📃方案形成跨党派共识。因此，期待美国🔒在中期选举前在国😛内层面给出有效的经贸问题解决方🙄案，并不容易。相反，我们可能会看🛳到更多的内在政策冲突🥑与失调。美国国🦍会大厦资料图。　　也正是如此，新的90天“休战期”并不完全等同于“窗口期”。目前来看，中美之间🎯的根本分歧仍未有效解决。美方若继♈续回避相关核心议🎈题的实质性磋商，仅依靠暂停部分🥢关税作为缓冲，仍无法缓解因关〰税战带来的“恶性循环”：一是企业因政策不💙确定性推迟投资；二是消费者持续承🎂担通胀成本；三是产业💛链调整从“风险对冲”转向“永久迁移”。若长此以往，临时性🥏措施仍难转化为制度性安🖥排，两国的经贸关系也🛁难回归专业、理性的轨道。　　历史经验表明，国家间经贸冲突💎的终结并非🌶源于某一国家的单方胜利，而更多源自各国🦎重构利益🦒平衡的理性选择。目前，在美💟方面临诸多现实困境的背景下，中方强🖖大的战略定力🔫已为后续谈判奠定了基础。未来，中国应当🈁继续锚定与美国建立 “非零和”经贸框架这个目👶标，从三个方面努力将“休战”变为“终战”。　　一🌻是深化制度型开放。中国领导人在多个场🎣合向世界阐🐴明了继续深化制度型开放的🐁立场，这同时也是在“逆势”之中以规则绑定遏制🔤相关国家政策📛反复的理性之举。中方可在当前“负面清单”的基础上，持续强化“准入即准营”原则，在数字经济、绿色金融、生物医药等美方🍇高度关注的领域，主动对标《全面🏋与进步跨太平洋伙伴关系协定》(CPTPP)与《数字经济伙伴关系协定》(DEPA)等高标准国际规则，制定长期🆕的开放路线图，将大国的政治🏺博弈转化为全球🍼性的规则博弈。由此，中国得以将🤺深化开放由“政策宣示”有效升级为“法律义务”，为低迷的全球经济以💺及处于危机之🎇中的全球贸易持🦉续注入新的稳定剂，进而🥥为将关税战由当前的“休战”转向“终战”提供坚实的制度🛰环境。资料图：美国纽约曼哈顿🤳金融区，纽约❇证券交易所前。图/视觉中国　　二是构建多边👟反制机制。关税冲突一🕜旦滑向长期化，任何双边妥协都💷容易被国内政治🥀周期撕毁，因此必须把美“单挑中国”的叙事升级为“多边”对“单边”的新格局。例🎇如联合相关域内国家依托国⬆际贸易规则对美🏟单边行为进行反制；同时加快产业链的🛅互嵌融合，依托《区域全面经济伙😉伴关系协定》(RCEP)与东盟📙共建产业链共同体；更为重要的是，中国应加速🏿人民币跨🤺境结算系统(CIPS)试点推广，降低美元结算🧒被“武器化”的风险。多边反制的👚精髓不只是“以牙还牙”，而是让美国每发动🥚一次关税战都面临“一损俱损”的巨大成本。当关税工具的收🛍益被盟友分摊、成本被盟友放大，美国国🔠内强硬派便失去“只伤中国、不伤自己”的幻觉，“终战”才有可能从利益计🚂算中自然浮现。　　三是支持企业自主突围。不论是关税🕰战还是贸易战，其最终结果不🔞仅取决于政府政策，同时更与相😹关企业的决策高度挂钩。换言之，再好的政策设计📶也无法替代企业在“微观战场”上的创造性🌸突围。当前，跨国企业的每一次“去关税化”行动与努力，都成为了㊗倒逼政策理性回归的筹码。不论🍄是通过美墨加协定规避😸对华关税，或是借道✂东南亚国家👭重组物流链路，还是通过技术创新🧐使产业链和产品生🍁态摆脱地缘政治🔄约束，无不都是各大企🚢业利用市场和经💦济智慧助力国家打赢🀄关税战的实际行动。美对🚔华发动关税战至今近十年，中国的出口量不降🌤反增，同时出口结🐮构也得到了一📱次次的升级，越来🍧越多高附加值的“Made in China”产品🙎被全球消费者青睐，一些中🗺国企业的品牌也愈发🏰具备全球影响力。简言之，企业层⛵面的突围越成功，挥舞“关税大棒”的威胁越小，“终战”的天平也就越向🌎理性的一侧倾斜。　　综上，90天的关税“休战”为中美双方争取到🍪了难得的冷静期，但真正的“终战”仍取决于能否😳把此刻的战术🏥妥协转化为不可逆的🐧战略性制度安排。这种制度🔗安排并不完全是谈😙判桌上的产物，它不仅需要㊙政府在✉政策层面的诚意、企业的智慧，也需要依🦖靠国家的“底气”——包括保留对相📳关强硬反制措🔗施的使用。这些因🚒素相叠加让每一次的关税、贸易措施的加码都🖖会面临即时且🥄可见的反噬。唯有如此，经贸议题才能🕷逐渐从地缘👑政治的舞台上淡出，并重新回到🦔专业、可预🈵期的技术轨道上去。　　(作者郝诗🏿楠系上海外国语大学国际关⭕系与公⏮共事务学院副教授，本文仅代表作者观点，供读者参考)Benzey紧急回应，称“纯属造谣”。“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)

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Carol Vega/Donnie Cabo/向井りえ/Abbie Cat

（青岛日报／观海新闻记者 Antonio Adams）