ChatGPT偷家：Stack Overflow正被程式設計師拋棄，訪問量一個月驟降3200W

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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發布ChatGPT，正是在去年的11月30日。

好傢伙，原來又是AI圈當紅炸雞雞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，身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：Google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，出在了取得答案的便利性。

我們先來看看在Stack Overflow上取得答案的流程。

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，也要看下哪一個答案的「vote」高等。

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

不過有一個說一，「問答「這事便利性固然是一方面，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就是：

程式設計師依賴ChatGPT，可靠嗎？

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創建的大量答案流入社區。

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發不也有一段時間了，可靠可靠我們直接看看各位使用者的使用感受。

先說結論，ChatGPT在程式設計上可以說是「全能型人才」了：找Bug，寫網站，提示字轉換程式碼…

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，並且還附上了正確代碼，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代碼修復系統：Codex，CoCoNut和Standard APR。

研究過程中，研究者統共給了40段錯誤代碼，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，是可以溝通的，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，給予要求也能夠自動編寫程式碼，網友們回饋最終的程式碼效果也還不錯。

就比如說有網友聲稱，自己新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寫了一個網站，產生的程式碼很整齊：

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產生自己想要的程式碼。

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。

對程式設計師來說，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，同樣一個代碼問題，去年12月底（左側）還能回答出來，今年1月底（右）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

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