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全球最大的编程问答网站,被ChatGPT偷了家


本文来自微信公众号:量子位 (ID:QbitAI),作者:金磊、Pine,原文标题:《ChatGPT偷家:Stack Overflow正被程序员抛弃,访问量一个月骤降3200W》,头图来自:unsplash


Stack Overflow,正在被程序员们抛弃。


你没听错。


这个全球知名的开发者问答网站,仅在一个月时间内,访问量骤降3200万!


甚至现在的搜索量仅是它巅峰时期的三分之一……



为何会突然如此?网友一语道破玄机:


自打ChatGPT问世以来,我就没再用过Stack Overflow了。



而且从近三个月Stack Overflow访问量统计来看,流量下滑是在2022年11月至12月期间发生的。


巧合的是,OpenAI发布ChatGPT,正是在去年的11月30日。



好家伙,原来又是AI圈当红炸子鸡ChatGPT的“锅”。


那它为何能在这么短的时间里,如此迅速地改变众多程序员求知习惯的呢?


“我懒,所以用ChatGPT”


对于这个问题,作为使用者的程序员们,或许最有发言权。


有人便将问题言简意赅地归结为两点:


  • 如果我不懒:谷歌和Stack Overflow是首选;


  • 如果我懒:我选ChatGPT。



言外之意很明显了,问题的关键,出在了获取答案的便捷性上。


我们先来看下在Stack Overflow上获取答案的流程。


首先,你需要点击“Ask Question”按钮开启提问之旅:



然后便来到了繁琐的“填空”环节:


输入标题?→?描述问题?→?尝试过什么/期待什么结果?→?语言标签。



但这一系列操作之后还不算完,对于提问者来说,最无奈的可能就数漫长的等待了。


然而,现实情况往往会是这样:



没错,石沉大海,无人问津。


而且即便有人回答了问题,也要看下哪个答案的“vote”高等等。


不过这事要是换做ChatGPT,结果就不一样了,只需要一个动作:


问!



然后答案就“啪的一下”甩到你的面前。


如此对比下来,ChatGPT在“问答”这事上的便捷性也就可见一斑了。正如网友总结的那样:


搜索产品/网站 → Google


寻求答案 → ChatGPT



不过有一说一,“问答”这事便捷性固然是一方面,但更重要的一点还应该回归到答案的准确性。


那么接下来的一个问题便是:


程序员依赖ChatGPT,靠谱吗?


要知道当初Stack Overflow禁用ChatGPT给出的说辞可是:


(这样做)的目的是减缓使用ChatGPT创建的大量答案流入社区。


因为从ChatGPT得到错误答案的概率太高了!


不过这只是“对家”的一面之词,不能全信。现在距离ChatGPT发布也有一段时间了,靠谱不靠谱我们直接看看各位用户们的使用感受。


先说结论,ChatGPT在编程上可以说是“全能型人才”了:找Bug,编写网站,提示词转换代码……


ChatGPT找Bug可以说是相当贴心了,举个例子,repit的CEO给ChatGPT甩了一段有错误的代码,让它找出其中的Bug。


结果ChatGPT不仅把Bug找出来了,还指出了错误原因,怎么修改,并且还附上了正确代码,最后还不忘来一波总结。


(这不比Stack Overflow搜索找答案好用?手动狗头)


当然一个AI模型也不能薅着Stack Overflow一个问答网站作对比,来看看和其他代码修复系统的对比。


前不久约翰内斯·谷登堡大学和伦敦大学也做了一项研究,让ChatGPT横向对比了其他三个代码修复系统:Codex,CoCoNut和Standard APR。



研究过程中,研究人员统共给出了40段错误代码,得到的初步结果是:


ChatGPT解决了19个问题,Codex解决了21个,CoCoNut解决了19个,Standard APR方法解决了7个。


其中Codex和ChatGPT来自同一个语言模型家族,所以结果比较接近。


BUT!这还不是最终结果,ChatGPT毕竟是个对话模型,是可以交流的,而交流之后,它解决的Bug高达31个。


嗯,最终的结果也显而易见。


ChatGPT除了debug之外,给出要求也能够自动编写代码,网友们反馈最终的代码效果也还不错。


就比如说有网友声称,自己初创公司的大部分代码都交给ChatGPT和Copilot来完成了。



还有一个ChatGPT的“学生粉”用ChatGPT编写了一个网站,生成的代码很整洁:



甚至去年年底,Riley Goodside还靠玩转ChatGPT提示词收到了估值73亿美元的硅谷独角兽公司Scale AI的offer,正式聘请他为“提示工程师”。


而工作的内容就是:只要讲几句人话,让AI生成自己想要的代码。



还有太多例子这里就不一一列举了,总之现在已经有人把ChatGPT纳入编程生产力当中了。


并且ChatGPT也是个“求上进”的好模型,之前传言它数学能力不足,这不昨天OpenAI就官宣提升了ChatGPT在真实性和数学能力上表现。


对于程序员们来说,比较关心的还是ChatGPT在编程上能力有没有长进。


不过在这方面,倒是有网友检测过,同样一个代码问题,去年12月底(左侧)还能回答出来,今年1月底(右侧)就不会了。



One More Thing


最近ChatGPT有“新装备”了,刚出了个模型BLIP-2,能够接入ChatGPT,它不仅会简单的看图说话,还会讲解剧情、给图片配字……


并且,BLIP-2在各种视觉语言任务上实现了SOTA,目前代码已开源。


强强联合,期待一波~

△图源:@Daniel Bourke


参考链接:

[1]?https://twitter.com/dannypostmaa/status/1620207540381569024

[2]?https://techcabal.com/2023/01/31/stack-overflow-chat-gpt/

[3]?https://twitter.com/flaviocopes/status/1620333315919331328

[4]?https://twitter.com/laminappcom/status/1620516951163559936

[5]?https://www.pcmag.com/news/watch-out-software-engineers-chatgpt-is-now-finding-fixing-bugs-in-code

[6]?https://twitter.com/mrdbourke/status/1620353263651688448


本文来自微信公众号:量子位 (ID:QbitAI),作者:金磊、Pine

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