ChatGPT修bug橫掃全場,準確率達78%!網友:程式設計師要開心了

王林
發布: 2023-04-15 09:16:02
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ChatGPT到底有多會修bug?

這事終於有人正兒八經地搞研究了--

來自德國、英國的研究人員,專門搭了個「擂台」來檢驗ChatGPT的這項本領。

ChatGPT修bug橫掃全場,準確率達78%!網友:程式設計師要開心了

除了ChatGPT之外,研究人員還找來了其它三位修bug的“AI猛將”,分別讓它們修復40個錯誤代碼。

結果真是不比不知道,一比嚇一跳。

ChatGPT準確修復了其中31個bug,遙遙領先第二名(21個),直接拿下「AI修bug界」的SOTA成績!

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於是乎,這項研究引來了眾多網友的圍觀和討論,Reddit上發布此帖的標題更是用上了“小心”、“注意”這樣的字眼:

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但事實上,這真的會讓程式設計師「危」嗎?

我們不妨先來看看這項研究。

很會修bug的ChatGPT

雖然ChatGPT並非是為了專門修改bug而生,但自從打它問世以來,不少網友們都發現它是具備這項能力的。

因此研究人員為了摸清ChatGPT到底能修改bug到什麼程度,便引入了標準的錯誤修復基準集QuixBugs來進行評估。

以及與它同台競技的AI選手,分別是CodeX、CoCoNut和Standard APR。

研究人員從QuixBugs中挑了40個問題,分別讓它們來修復bug。

讓ChatGPT來修bug的方法,就是在對話框裡問它:

這個程式碼有什麼錯誤嗎?

在第一輪較量過後,結果如下:

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#從第一輪battle結果來看,ChatGPT修復了19個,CodeX修復了21個,CoCoNut修復了19個,Standard APR則是7個。

而且研究人員也發現,ChatGPT的答案與CodeX最相似;這是因為它兩個來自同一語言模型家族。

這時候就會有小夥伴要問了,「ChatGPT不是還沒有CodeX厲害嗎」。

別急,別忘了,ChatGPT的一個特點就是越問越「上道」。

例如在這個基準集中,有一個叫bitcount的問題,ChatGPT在剛才第一輪修復過程中是給了錯誤的答案:

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##原本ChatGPT應該將第7行的n ^ = n - 1 改為n & = n - 1。

但在第一輪中它的回答是:

如果沒有更多關於預期行為和導致問題的輸入信息,我無法判斷程式是否存在錯誤。

於是給它更多資訊之後,ChatGPT便答對了這個問題。

以此類推,在第一輪沒答對的問題進行更多資訊提示之後,ChatGPT的修bug能力有了大幅提升:

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最終,ChatGPT在QuixBugs的40個問題裡答對了31個。

網友憂喜參半

對於這樣的實驗結果,網友們對ChatGPT修bug拿下SOTA這事產生的態度卻不太一樣。

有網友認為這事不應該讓程式設計師感到危機,而是會讓他們覺得開心才對。

言下之意,便是程式設計師們有了這麼好用的工具,幹活兒就會變得事半功倍。

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不過也有人對此給出了不一樣的看法:

工作變得簡單,不也意味著需要的人力更少了嗎?

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但還網友覺得,活兒是乾不完的:

即使AI能把開發時間縮短一個數量級,也只是意味著程式設計師將更快處理下一個工作。

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整體來看,ChatGPT很會修bug,並且不會為程式設計師帶來什麼致命傷害。

但若是把目光放到OpenAI其他的行動中呢?

全球招外包訓練ChatGPT寫程式碼

在此之前,OpenAI就表示過ChatGPT的重要用途之一是幫助程式設計師檢查程式碼。

換言之,它被定位可用的輔助工具。

比起「ChatGPT帶來威脅」的看法,等ChatGPT能力徹底進化,程式設計師都不用再怕寫bug了。

OpenAI佈局的棋盤上,可不只有改bug偷塔程式設計師職位這一件事。

為了讓它更大更強,OpenAI被曝在拉丁美洲和東歐等地區,提供了1000個外包職位。

外包員工的主要工作是標註數據,以及訓練ChatGPT寫程式碼

這1000人中,40%是程式設計師,他們為OpenAI的模型創建數據,用來學習軟體工程任務。

一直以來,OpenAI的訓練資料是從GitHub上抓取的。

現在外包程式設計師們新手搓的資料集,不僅包括程式碼行,還包括程式碼行背後的人類思考邏輯步驟。

有位南美的軟體開發人員爆料,他為OpenAI完成了五小時的無償編碼測試。

整個過程中,他的任務分成兩部分。

  • 用書面英語解釋如何處理一個編碼問題;
  • #提供解決方案。

如果發現bug,OpenAI會向他詳細詢問bug的具體情況,並請教如何修正。

程式設計師需要展示思考問題的每個步驟,他據此猜測OpenAI很可能想為ChatGPT提供非常具體的訓練資料。

特斯拉前AI主管Andrej Karpathy在推特上調侃:

最新的熱門程式語言是英文。

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不過話說回來,ChatGPT修bug能力強是好事,要真能搞進化到可以完成程式碼裡死記硬背的部分,也是好事。

畢竟OpenAI成立時對外宣稱的宗旨,就是希望「確保通用人工智慧可以造福全人類」。

雖然乍看之下它這些年做的事,有點像在致力於用一部分人的努力,讓更多人失業。

從Dota2賽場上碾壓人類,到GPT-3、DALL-E2、ChatGPT的閃耀表現,它帶來的新產品總是伴隨著「快要讓xxx失業了」的議論聲。

但無論如何,商業卻一直對它青睞有加。

就目前而言,OpenAI的主要商業模式是API費用、token費用和軟體授權。

OpenAI近期也發表了ChatGPT的付費版ChatGPT Pro,每月費用42美元(約285元)。

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雖然機器人對話新創公司如雨後春筍般冒出,但諸多跡象顯示市場對OpenAI的持續看好。

微軟剛剛宣布將向OpenAI加碼投資數十億美元,並將OpenAI的模式融入微軟必應等消費級和企業級產品中。

根據知情人士透露,此次追加投資金額約100億美元。

與此同時,WSJ揭露的消息顯示,1月初,億萬富翁Peter Thiel創立的創投基金Founders Fund正在就投資OpenAI進行談判。

據悉,融資金額將至少達3億美元。

One More Thing

在第一輪實驗中,ChatGPT並沒有解決QuixBugs資料集的bitcount問題。

但若是你現在再重頭問一次這個問題,就會發現ChatGPT可以「一遍過」:

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那麼這是否意味著ChatGPT已經從這次研究過程中學會解了呢?

參考連結:

[1] //m.sbmmt.com/link/5f5d472067f77b5c88f69f1bcfda1e08
[2] #https://www.php. cn/link/8a47481ae534860850adf59f145e6b40
#[3] #//m.sbmmt.com/link/7806689d934e610d660caf55361
//m.sbmmt.com/link/4271846620d203fd0511c422d483cdbd

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