（来源：上观新闻）
人类擅长常识推理🌷🌠、价值判断与跨◻界创造🚎🥬，AI📙🚀精于数🔀🇴🇲据处理与模🙆♂️式识别，👨🚒二者结合将产生🕚🛃超越单方的◽认知效能👠。软件1👨👩👧.0阶段🇸🇬，我在写🗑代码；🧘♀️软件2.0阶😣🌥段，我实际🌯上是通过🌛🍝构建数据集🌻🥭和训练神经网络💬📣来编程，编💘程的方🥚🧳式变成了整理🛒数据集、设计⤵目标函数和神经🤓👩⚕️网络架构✏。而ChatG🎶PT如果是消费🇬🇸🇦🇩类问题，往往会🦈🤹♀️引用Reddi🔀t；如果是B2🔄🇧🇪B，通常会更🇳🇮多引用Linke⛰👩👩👧👧dIn🅰。算对经济账💝 过去几年，低✊速无人配送行🦵业已经经历过🇧🇹一轮技术验📢证🇩🇴。
这些数🏄🎹字共同说明🇰🇲一件事：A🦹♀️I的成😴💼本中心和价值📺👩👧👧中心，正在🇧🇹从“训练一次”转🚙👫向“运行无数☣次”🛷🇿🇦。但从落📊🈵地顺序看，运输类👩👩👧👧、配送类、巡🏜检类机器人反而🙍🦙可能更早🐴进入规模📃🧕化验证🌝。这种改变催生了他😷对软件发展阶段🕝👥的全新划分⛏🐮。显然它非常有用，🥣但这里存🎪🐩在某种更通用👏🇰🇼的东西，💈☎即你必须与你8️⃣的代理合作🍫⛑，设计一份非常🆔🛣详细的规范😇👌——也许基本上💫2️⃣就是文档——然后🏉🇱🇸再让代理去🇲🇷😕撰写👩💻。
