金磊 Pine 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
Stack Overflow
，正在被程式設計師們拋棄。
你沒聽錯。
這個全球知名的開發者問答網站，僅在一個月時間內，訪問量
驟降3200萬
！
甚至現在的搜尋量僅是它巔峰時期的
三分之一
……
為何會突然如此？網友一語道破玄機：
自打ChatGPT問世以來，我就沒再用過Stack Overflow了。
而且從近三個月Stack Overflow訪問量統計來看，流量下滑是在2022年11月至12月期間發生的。
巧合的是，OpenAI釋出ChatGPT，正是在去年的
11月30日
。
好傢伙，原來又是AI圈當紅炸子雞ChatGPT的“鍋”。
那它為何能在這麼短的時間裡，如此迅速改變眾多程式設計師求知習慣的呢？
“我懶，所以用ChatGPT”
對於這個問題，作為使用者的程式設計師們，或許最有發言權。
有人便將問題言簡意賅地歸結為兩點：
如果
我不懶
：谷歌和Stack Overflow是首選；
如果
我懶
：我選ChatGPT。
言外之意很明顯了，問題的關鍵，出在了獲取答案的
便捷性
上。
我們先來看下在Stack Overflow上獲取答案的流程。
首先，你需要點選“Ask Question”按鈕開啟提問之旅：
然後便來到了繁瑣的
“填空”
環節：
輸入標題
→
描述問題
→
嘗試過什麼/期待什麼結果
→
語言標籤
但這一系列操作之後還不算完，對於提問者來說，最無奈的可能就數
漫長的等待
了。
然鵝，現實情況往往會是這樣：
沒錯，石沉大海，無人問津；而且即便有人回答了問題，也要看下哪個答案的“vote”高等等。
不過這事要是換做
ChatGPT
，結果就不一樣了，只需要一個動作：
問！
然後答案就“啪的一下”甩到你的面前。
如此對比下來，ChatGPT在“問答”這事上的便捷性也就可見一斑了。正如網友總結的那樣：
搜尋產品/網站 → Google
尋求答案 → ChatGPT
不過有一說一，“問答”這事便捷性固然是一方面，但更重要的一點還應該回歸到答案的準確性。
那麼接下來的一個問題便是：
程式設計師依賴ChatGPT，靠譜嗎？
要知道當初Stack Overflow禁用ChatGPT給出的說辭可是：
（這樣做）的目的是減緩使用ChatGPT建立的大量答案流入社群。
因為從ChatGPT得到錯誤答案的機率太高了！
不過這只是“對家”的一面之詞，不能全信。現在距離ChatGPT釋出也有一段時間了，靠譜不靠譜我們直接看看各位使用者們的使用感受。
先說結論，ChatGPT在程式設計上可以說是“全能型人才”了：找Bug，編寫網站，提示詞轉換程式碼……
ChatGPT找Bug可以說是相當貼心了，舉個栗子，repit的CEO給ChatGPT甩了一段有錯誤的程式碼，讓它找出其中的Bug。
結果ChatGPT不僅把Bug找出來了，還指出了錯誤原因，怎麼修改，並且還附上了正確程式碼，最後還不忘來一波總結。
（這不比Stack Overflow搜尋找答案好用？手動狗頭）
當然一個AI模型也不能薅著Stack Overflow一個問答網站作對比，來看看和其他程式碼修復系統的對比。
前不久約翰內斯·谷登堡大學和倫敦大學也做了一項研究，讓ChatGPT橫向對比了其他三個程式碼修復系統：Codex，CoCoNut和Standard APR。
研究過程中，研究人員統共給出了40段錯誤程式碼，得到的初步結果是：
ChatGPT解決了19個問題，Codex解決了21個，CoCoNut解決了19個，Standard APR方法解決了7個。
其中Codex和ChatGPT來自同一個語言模型家族，所以結果比較接近。
BUT！
這還不是最終結果，ChatGPT畢竟是個對話模型，是可以交流的，而交流之後，它解決的Bug高達
31個
。
嗯，最終的結果也顯而易見。
ChatGPT除了debug之外，給出要求也能夠自動編寫程式碼，網友們反饋最終的程式碼效果也還不錯。
就比如說有網友聲稱，自己初創公司的大部分程式碼都交給ChatGPT和Copilot來完成了。
還有一個ChatGPT的“學生粉”用ChatGPT編寫了一個網站，生成的程式碼很整潔：
甚至去年年底，Riley Goodside還靠玩轉ChatGPT提示詞收到了估值73億美元的矽谷獨角獸公司Scale AI的offer，正式聘請他為
“提示工程師”
。
而工作的內容就是：只要講幾句人話，讓AI生成自己想要的程式碼。
還有太多例子這裡就不一一列舉了，總之現在已經有人把ChatGPT納入程式設計生產力當中了。
並且ChatGPT也是個“求上進”的好模型，之前傳言它數學能力不足，這不昨天OpenAI就官宣提升了ChatGPT在真實性和數學能力上表現。
對於程式設計師們來說，比較關心的還是ChatGPT在程式設計上能力有沒有長進。
不過在這方面，倒是有網友檢測過，同樣一個程式碼問題，去年12月底
（左側）
還能回答出來，今年1月底
（右側）
就不會了。
One More Thing
最近ChatGPT有“新裝備”了，剛出了個模型
BLIP-2
，能夠接入ChatGPT，它不僅會簡單的看圖說話，還會講解劇情、給圖片配字……
並且，BLIP-2在各種視覺語言任務上實現了SOTA，目前程式碼已開源。
強強聯合，期待一波～
△圖源：@Daniel Bourke
參考連結：
［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
— 完 —
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