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ChatGPT偷家:Stack Overflow正被程序員拋棄,訪問量一個月驟降3200W

網友:我懶,所以用ChatGPT

金磊 Pine 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

Stack Overflow,正在被程序員們拋棄。

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

甚至現在的搜索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

好家伙,原來又是AI圈當紅炸子雞ChatGPT的“鍋”。

那它為何能在這么短的時間里,如此迅速改變眾多程序員求知習慣的呢?

“我懶,所以用ChatGPT”

對于這個問題,作為使用者的程序員們,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,你需要點擊“Ask Question”按鈕開啟提問之旅:

然后便來到了繁瑣的“填空”環節:

輸入標題描述問題嘗試過什么/期待什么結果語言標簽

但這一系列操作之后還不算完,對于提問者來說,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!

然后答案就“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:

搜索產品/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。

那么接下來的一個問題便是:

程序員依賴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創建的大量答案流入社區。

因為從ChatGPT得到錯誤答案的概率太高了!

不過這只是“對家”的一面之詞,不能全信。現在距離ChatGPT發布也有一段時間了,靠譜不靠譜我們直接看看各位用戶們的使用感受。

先說結論,ChatGPT在編程上可以說是“全能型人才”了:找Bug,編寫網站,提示詞轉換代碼……

ChatGPT找Bug可以說是相當貼心了,舉個栗子,repit的CEO給ChatGPT甩了一段有錯誤的代碼,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,怎么修改,并且還附上了正確代碼,最后還不忘來一波總結。

(這不比Stack Overflow搜索找答案好用?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,來看看和其他代碼修復系統的對比。

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,研究人員統共給出了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,而交流之后,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代碼,網友們反饋最終的代碼效果也還不錯。

就比如說有網友聲稱,自己初創公司的大部分代碼都交給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,生成的代碼很整潔:

甚至去年年底,Riley Goodside還靠玩轉ChatGPT提示詞收到了估值73億美元的硅谷獨角獸公司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生成自己想要的代碼。

還有太多例子這里就不一一列舉了,總之現在已經有人把ChatGPT納入編程生產力當中了。

并且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。

對于程序員們來說,比較關心的還是ChatGPT在編程上能力有沒有長進。

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……

并且,BLIP-2在各種視覺語言任務上實現了SOTA,目前代碼已開源。

強強聯合,期待一波~

△圖源:@Daniel Bourke

參考鏈接:

[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

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