ChatGPT修bug橫掃全場,準(zhǔn)確率達(dá)78%!程序員該開心還是難過?

ChatGPT 到底有多會(huì)修bug？

這事終于有人正兒八經(jīng)地搞研究了——

來自德國、英國的研究人員，專門搭了個(gè)“擂臺(tái)”來檢驗(yàn)ChatGPT的這項(xiàng)本領(lǐng)。

除了ChatGPT之外，研究人員還找來了其它三位修bug的“AI猛將”，分別讓它們修復(fù) 40 個(gè)錯(cuò)誤代碼。

結(jié)果真是不比不知道，一比嚇一跳。

ChatGPT準(zhǔn)確修復(fù)了其中 31 個(gè)bug，遙遙領(lǐng)先第二名（21個(gè)），直接拿下“AI修bug界”的 SOTA 成績！

于是乎，這項(xiàng)研究引來了眾多網(wǎng)友的圍觀和討論，Reddit上發(fā)布此帖的標(biāo)題更是用上了 “小心”、“注意” 這樣的字眼：

但事實(shí)上，這真的會(huì)讓程序員“危”嗎？

我們不妨先來看下這項(xiàng)研究。

# 很會(huì)修bug的ChatGPT

雖然ChatGPT并非是為了專門修改bug而生，但自打它問世以來，不少網(wǎng)友們都發(fā)現(xiàn)它是具備這項(xiàng)能力的。

因此研究人員為了摸清ChatGPT到底能修改bug到什么程度，便引入了標(biāo)準(zhǔn)的錯(cuò)誤修復(fù)基準(zhǔn)集 QuixBugs 來進(jìn)行評估。

以及與它同臺(tái)競技的AI選手，分別是 CodeX、CoCoNut和Standard APR。

研究人員從QuixBugs中挑了40個(gè)問題，分別讓它們來修復(fù)bug。

讓ChatGPT來修bug的方法，就是在對話框里向它提問：

這個(gè)代碼有什么錯(cuò)誤嗎？

在第一輪較量過后，結(jié)果如下：

從第一輪battle結(jié)果來看，ChatGPT修復(fù)了19個(gè)，CodeX修復(fù)了21個(gè)，CoCoNut修復(fù)了19個(gè)，Standard APR則是7個(gè)。

而且研究人員還發(fā)現(xiàn)，ChatGPT的答案與CodeX最為相似；這是因?yàn)樗鼈z是來自同一個(gè)語言模型家族。

這時(shí)候就會(huì)有小伙伴要問了，“ChatGPT不是還沒有CodeX厲害嗎”。

別急，不要忘了，ChatGPT的一個(gè)特點(diǎn)就是越問越“上道”。

例如在這個(gè)基準(zhǔn)集中，有一個(gè)叫bitcount的問題，ChatGPT在剛才第一輪修復(fù)過程中是給了錯(cuò)誤的答案：

原本ChatGPT應(yīng)該將第7行的 n ^ = n - 1 改為 n & = n - 1。

但在第一輪中它的回答是：

如果沒有更多關(guān)于預(yù)期行為和導(dǎo)致問題的輸入信息，我無法判斷程序是否存在錯(cuò)誤。

于是在給予它更多信息之后，ChatGPT便答對了這個(gè)問題。

以此類推，在對第一輪沒答對的問題進(jìn)行更多信息提示之后，ChatGPT的修bug能力有了大幅提高：

最終，ChatGPT在QuixBugs的40個(gè)問題里答對了31個(gè)。

# 網(wǎng)友憂喜參半

對于這樣的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，網(wǎng)友們對ChatGPT修bug拿下SOTA這事產(chǎn)生的態(tài)度卻不太一樣。

有網(wǎng)友認(rèn)為這事不應(yīng)該讓程序員感到危機(jī)，而是會(huì)讓他們覺得開心才對。

言外之意，便是程序員們有了這么好用的工具，干活兒就會(huì)變得事半功倍。

不過也有人對此給出了不一樣的看法：

工作變得簡單，不也就意味著需要的人力更少了嗎？

但還網(wǎng)友覺得，活兒是干不完的：

即使AI能把開發(fā)時(shí)間縮短一個(gè)數(shù)量級，也只是意味著程序員將更快處理下一個(gè)工作。

整體來看，ChatGPT很會(huì)修bug，并不會(huì)給程序員帶來什么致命傷害。

但若是把目光放到OpenAI其他的行動(dòng)中呢？

# 全球招外包訓(xùn)練ChatGPT寫代碼

在此之前，OpenAI就表示過ChatGPT的重要用途之一是幫助程序員 檢查代碼 。

換言之，它被定位可用的 輔助工具 。

相比“ChatGPT帶來威脅”的看法，等ChatGPT能力徹底進(jìn)化，程序員都不用再怕寫bug了。

OpenAI布局的棋盤上，可不只有改bug偷塔程序員崗位這一件事。

為了讓它更大更強(qiáng)，OpenAI被曝在拉美和東歐等地區(qū) ，提供了1000個(gè)外包崗位。

外包員工的主要工作是 標(biāo)注數(shù)據(jù) ，以及訓(xùn)練ChatGPT 寫代碼

這1000人中，40%是程序員，他們?yōu)镺penAI的模型創(chuàng)建數(shù)據(jù)，用來學(xué)習(xí)軟件工程任務(wù)。

一直以來，OpenAI的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是從GitHub上抓取的。

現(xiàn)在外包程序員們新手搓的數(shù)據(jù)集，不僅包括代碼行，還包括 代碼行背后的人類思考邏輯步驟。

有位南美的軟件開發(fā)人員爆料，他為OpenAI完成了五小時(shí)的無償編碼測試。

整個(gè)過程中，他的任務(wù)分為兩部分。

• 用書面英語解釋如何處理一個(gè)編碼問題；

• 提供解決方案。

如果發(fā)現(xiàn)bug，OpenAI會(huì)向他詳細(xì)詢問bug的具體情況，并請教如何修正。

程序員需要展示 思考問題的每個(gè)步驟 ，他據(jù)此猜測OpenAI很可能想為ChatGPT提供非常具體的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

特斯拉前AI主管Andrej Karpathy在推特上調(diào)侃：

最新的熱門編程語言是英語。

不過話說回來，ChatGPT修bug能力強(qiáng)是好事，要真能搞進(jìn)化到可以完成代碼里死記硬背的部分，也是好事。

畢竟OpenAI成立時(shí)對外宣稱的宗旨，就是希望“確保通用人工智能可以造福全人類”。

雖然乍一看它這些年做的事，有點(diǎn)像在致力于 用一部分人的努力，讓更多人失業(yè)。

從Dota2賽場上碾壓人類，到GPT-3、DALL-E2、ChatGPT的閃耀表現(xiàn)，它帶來的新產(chǎn)品總是伴隨著“快要讓xxx失業(yè)了”的議論聲。

但無論如何，商業(yè)卻一直對它青睞有加。

就目前而言，OpenAI的主要商業(yè)模式是API費(fèi)用、token費(fèi)用和軟件許可。

OpenAI近期還發(fā)布了ChatGPT的付費(fèi)版 ChatGPT Pro ，每月費(fèi)用42美元（約合285元人民幣）。

雖然機(jī)器人對話初創(chuàng)公司如雨后春筍般冒出，但諸多跡象表明市場對OpenAI的持續(xù)看好。

微軟剛剛宣布將向OpenAI 加碼投資數(shù)十億美元 ，并將OpenAI的模型融入微軟必應(yīng)等消費(fèi)級和企業(yè)級產(chǎn)品中。

根據(jù)知情人士透露，此次追加投資數(shù)額約為100億美元。

與此同時(shí)，WSJ披露的消息顯示，1月初，億萬富翁Peter Thiel創(chuàng)立的風(fēng)投基金Founders Fund正在就投資OpenAI進(jìn)行談判。

據(jù)悉， 融資金額將至少達(dá)3億美元。

# One More Thing

在第一輪實(shí)驗(yàn)中，ChatGPT并沒有解決QuixBugs數(shù)據(jù)集的bitcount問題。

但若是你現(xiàn)在再重頭問一次這個(gè)問題，就會(huì)發(fā)現(xiàn)ChatGPT可以“一遍過”：

那么這是否意味著ChatGPT已經(jīng)從這次研究過程中學(xué)會(huì)求解了呢？

參考鏈接：

[1]?https://arxiv.org/abs/2301.08653
[2]?https://www.pcmag.com/news/watch-out-software-engineers-chatgpt-is-now-finding-fixing-bugs-in-code
[3]?https://www.reddit.com/r/technology/comments/10oaw6n/watch_out_software_engineers_chatgpt_is_now/
[4]?https://en.wi.bwl.uni-mainz.de/dominik-sobania/

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