本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：金磊、Pine，原文标题：《ChatGPT偷家：Stack Overflow正被程序员抛弃，访问量一个月骤降3200W》，头图来自：unsplash

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，如此迅速地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。

然而，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，举个例子，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

本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：金磊、Pine