金磊 pine 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 qbitai
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……
![](https://www.sjztyd.com/wp-content/uploads/2022/07/f1c7340220b8d74.jpg)
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。
![](https://www.sjztyd.com/wp-content/uploads/2022/07/4a8fe5d01045664.jpg)
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。
![](https://www.sjztyd.com/wp-content/uploads/2022/07/d1a2d9d33ac8a78.jpg)
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。
![](https://www.sjztyd.com/wp-content/uploads/2022/07/4ad6663bfa793c0.jpg)
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:
![](https://www.sjztyd.com/wp-content/uploads/2022/07/886f6284d40972e.jpg)
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
![](https://www.sjztyd.com/wp-content/uploads/2022/07/b5b520d3f4733dc.jpg)
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。
然鹅,现实情况往往会是这样:
![](https://www.sjztyd.com/wp-content/uploads/2022/07/39da038d0e7f550.jpg)
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!
![](https://www.sjztyd.com/wp-content/uploads/2022/07/8e7aae82fb66b84.jpg)
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
![](https://www.sjztyd.com/wp-content/uploads/2022/07/dff1ed7717dd79b.jpg)
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,举个栗子,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。
![](https://www.sjztyd.com/wp-content/uploads/2022/07/f2eeb451c37aa6f.jpg)
(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。
![](https://www.sjztyd.com/wp-content/uploads/2022/07/008c141cc8e533f.jpg)
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。
![](https://www.sjztyd.com/wp-content/uploads/2022/07/da817aa06e9c4ad.jpg)
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:
![](https://www.sjztyd.com/wp-content/uploads/2022/07/a94d478e7bdfb9a.jpg)
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。
![](https://www.sjztyd.com/wp-content/uploads/2022/07/45eab5aab22bcb4.jpg)
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。
![](https://www.sjztyd.com/wp-content/uploads/2022/07/21da11b353a0cf3.jpg)
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~
![](https://www.sjztyd.com/wp-content/uploads/2022/07/4b94a2af13a21a8.jpg)
△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
— 完 —
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