Stack Overflow，正在被程序員們抛棄。
你沒聽錯。
這個全球知名的開發者問答網站，僅在一個月時間内，訪問量驟降 3200 萬！
甚至現在的搜索量僅是它巅峰時期的三分之一……
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。
好家夥，原來又是 AI 圈當紅炸子雞 ChatGPT 的 " 鍋 "。
那它為何能在這麼短的時間裡，如此迅速改變衆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。
有人便将問題言簡意赅地歸結為兩點：
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：
然後便來到了繁瑣的" 填空 "環節：
輸入标題 → 描述問題 → 嘗試過什麼 / 期待什麼結果 → 語言标簽
但這一系列操作之後還不算完，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，隻需要一個動作：
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：
搜索産品 / 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确性。
那麼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！
不過這隻是 " 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，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，怎麼修改，并且還附上了正确代碼，最後還不忘來一波總結。
（這不比 Stack Overflow 搜索找答案好用？手動狗頭）
當然一個 AI 模型也不能薅着 Stack Overflow 一個問答網站作對比，來看看和其他代碼修複系統的對比。
前不久約翰内斯 · 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複系統：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 "。
而工作的内容就是：隻要講幾句人話，讓 AI 生成自己想要的代碼。
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 納入編程生産力當中了。
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
參考鍊接：
[ 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
