（来源：上观新闻）
彼时，国🇷🇪内大多数企业的A🔣🧕I探索👏🏧还停留在“听☂概念”、“刷国外😣🇦🇱视频”、“💌追AI🦹♂️热点”的初级阶段🏒。虽然也支持🎽📏照片生模型🙏，但效果对比👧🔫专业的Rea😡lit🇸🇯y Capt🧽ure路径，其🤸♂️💾生成的模🇹🇿↩型在精度🔕/结构和完🔚📶整性上有较大差距👊，就不归🆒🚏为一类而谈了👨❤️💋👨🦄。
在Hacke🔬👮♀️r News上🛏，一条🕔高赞评论一😊🔆针见血地揭示🐒♍了这种困👨❤️💋👨⬜境：“如果🌎🤣大语言模型能🈁更快、更廉价地🇹🇴完成初级工作，导💧👕致没人🌫愿意雇佣☯初级开发者，那么🏌️♀️🎂未来还有谁😈🐯能成长为专家呢？🔎” “会🛋用AI的程序员”👾🍧正在取代“只会写⛲代码的程序员”➕ 但我🚸们也必须😏直面硬币的另🎱一面——这场变革💂♀️的另一端🤷♂️🇪🇭，是前所未🎂有的生产力释放🥧🤚。
在写作任务外包的😏研究中，MIT👩👩👧😢研究者发现的🎄🧗♂️“认知债务”现🍢象也可以反方向解🇪🇨🇭🇺读：若人类🐚🍎始终作为最📒🤠终决策的唯一仲裁👯者，在AI生成📸的基础上进行高🚑阶判断⬜©而非盲目👩🌾接受，这❣个过程实🧴🇹🇻际上是在训🇧🇯👩👧👦练更高🍍🈶级的认知能🎃💗力♏。“要做到以上这些🤵目标，最终🍽🚣♀️还是要落实到🇵🇳😷人，人是推动所有🚕变革的最重要的因🥿🧣素🇬🇪🐵。
