ChatGPT 偷家:Stack Overflow 正被程序员抛弃,访问量一个月骤降 3...

这是「进击的Coder」的第 796  篇技术分享 作者：金磊 Pine 发自 凹非寺 来源：量子位（ID: QbitAI） “

阅读本文大概需要 6 分钟。

”

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……

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。

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。

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。

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：

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

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：

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！

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

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。

（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。

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。

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：

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。

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。

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～

△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

End

崔庆才的新书《Python3网络爬虫开发实战（第二版）》已经正式上市了！书中详细介绍了零基础用 Python 开发爬虫的各方面知识，同时相比第一版新增了 JavaScript 逆向、Android 逆向、异步爬虫、深度学习、Kubernetes 相关内容，‍同时本书已经获得 Python 之父 Guido 的推荐，目前本书正在七折促销中！

内容介绍：《Python3网络爬虫开发实战（第二版）》内容介绍

扫码购买

好文和朋友一起看~