## 氛围编码:一把双刃剑 “氛围编码”——利用像LLM这样的AI工具辅助软件开发——正在迅速普及,使个人能够创建他们以前无法创建的软件。然而,这种可访问性伴随着隐藏的威胁:科技投资者有意贬低程序员并压低工资。数十亿美元投资于LLM并非为了*帮助*程序员,而是可能*取代*他们,这从大量科技公司裁员和职位空缺大幅下降的事实中可见一斑。 除了工作保障之外,氛围编码还可能限制创新。LLM是在*现有*代码上训练的,本质上更倾向于复制而不是真正激进的想法。依赖这些“黑盒”工具也可能导致不安全、有缺陷的代码,因为用户可能缺乏识别缺陷的理解。 虽然提供了诸如提高生产力之类的益处,但长期影响令人担忧。一个由LLM生成代码主导的未来可能会扼杀创造力,并将权力集中在大型科技公司手中,阻碍颠覆性技术的发展。关键在于优先考虑开源、经过伦理训练的AI工具,并培养对这项技术的批判性理解,确保它能够赋能创作者,而不是控制他们。最终的问题是:我们*可以*构建哪些激进的应用,以及哪些工具将真正使我们能够构建它们?
喜剧演员乔·齐默曼开玩笑说,美国的税务系统非常复杂,公民需要自行评估税款——这与许多政府负责计算应缴税款的国家形成鲜明对比。虽然因简单的数学错误而入狱的恐惧被夸大了,但每年都有数百万美国人收到IRS令人困惑的“数学错误通知”,尤其是在疫情期间,刺激支票使报税变得更加复杂。
这些通知旨在纠正简单的算术错误,但通常缺乏关于错误的具体细节,导致纳税人争相理解并在60天内提出上诉。为了解决这个问题,国会一致通过了IRS MATH法案,要求IRS提供更清晰、通俗易懂的错误解释,包括报税表上的具体行号以及更正如何影响税款。
这项由全国纳税人倡导者倡导的法律还规定,必须显著显示上诉期限和联系信息。这项两党合作旨在简化一个令人沮丧的过程,并确保纳税人能够轻松纠正诚实的错误,最终实现更公平、更透明的税务体验。