ChatGPT修bug橫掃全場，準確率達78%！網友：程式設計師要開心了

ChatGPT到底有多會修bug？

這事終於有人正兒八經地搞研究了－－

來自德國、英國的研究人員，專門搭了個「擂台」來檢驗ChatGPT的這項本領。

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40個錯誤代碼。

結果真是不比不知道，一比嚇一跳。

ChatGPT準確修復了其中31個bug，遙遙領先第二名（21個），直接拿下「AI修bug界」的SOTA成績！

於是乎，這項研究引來了眾多網友的圍觀和討論，Reddit上發布此帖的標題更是用上了“小心”、“注意”這樣的字眼：

但事實上，這真的會讓程式設計師「危」嗎？

我們不妨先來看看這項研究。

很會修bug的ChatGPT

雖然ChatGPT並非是為了專門修改bug而生，但自從打它問世以來，不少網友們都發現它是具備這項能力的。

因此研究人員為了摸清ChatGPT到底能修改bug到什麼程度，便引入了標準的錯誤修復基準集QuixBugs來進行評估。

以及與它同台競技的AI選手，分別是CodeX、CoCoNut和Standard APR。

研究人員從QuixBugs中挑了40個問題，分別讓它們來修復bug。

讓ChatGPT來修bug的方法，就是在對話框裡問它：

這個程式碼有什麼錯誤嗎？

在第一輪較量過後，結果如下：

#從第一輪battle結果來看，ChatGPT修復了19個，CodeX修復了21個，CoCoNut修復了19個，Standard APR則是7個。

而且研究人員也發現，ChatGPT的答案與CodeX最相似；這是因為它兩個來自同一語言模型家族。

這時候就會有小夥伴要問了，「ChatGPT不是還沒有CodeX厲害嗎」。

別急，別忘了，ChatGPT的一個特點就是越問越「上道」。

例如在這個基準集中，有一個叫bitcount的問題，ChatGPT在剛才第一輪修復過程中是給了錯誤的答案：

##原本ChatGPT應該將第7行的n ^ = n - 1 改為n & = n - 1。

但在第一輪中它的回答是：

如果沒有更多關於預期行為和導致問題的輸入信息，我無法判斷程式是否存在錯誤。

於是給它更多資訊之後，ChatGPT便答對了這個問題。

以此類推，在第一輪沒答對的問題進行更多資訊提示之後，ChatGPT的修bug能力有了大幅提升：

最終，ChatGPT在QuixBugs的40個問題裡答對了31個。

網友憂喜參半

對於這樣的實驗結果，網友們對ChatGPT修bug拿下SOTA這事產生的態度卻不太一樣。

有網友認為這事不應該讓程式設計師感到危機，而是會讓他們覺得開心才對。

言下之意，便是程式設計師們有了這麼好用的工具，幹活兒就會變得事半功倍。

不過也有人對此給出了不一樣的看法：

工作變得簡單，不也意味著需要的人力更少了嗎？

但還網友覺得，活兒是乾不完的：

即使AI能把開發時間縮短一個數量級，也只是意味著程式設計師將更快處理下一個工作。

整體來看，ChatGPT很會修bug，並且不會為程式設計師帶來什麼致命傷害。

但若是把目光放到OpenAI其他的行動中呢？

全球招外包訓練ChatGPT寫程式碼

在此之前，OpenAI就表示過ChatGPT的重要用途之一是幫助程式設計師檢查程式碼。

換言之，它被定位可用的輔助工具。

比起「ChatGPT帶來威脅」的看法，等ChatGPT能力徹底進化，程式設計師都不用再怕寫bug了。

OpenAI佈局的棋盤上，可不只有改bug偷塔程式設計師職位這一件事。

為了讓它更大更強，OpenAI被曝在拉丁美洲和東歐等地區，提供了1000個外包職位。

外包員工的主要工作是標註數據，以及訓練ChatGPT寫程式碼

這1000人中，40%是程式設計師，他們為OpenAI的模型創建數據，用來學習軟體工程任務。

一直以來，OpenAI的訓練資料是從GitHub上抓取的。

現在外包程式設計師們新手搓的資料集，不僅包括程式碼行，還包括程式碼行背後的人類思考邏輯步驟。

有位南美的軟體開發人員爆料，他為OpenAI完成了五小時的無償編碼測試。

整個過程中，他的任務分成兩部分。

• 用書面英語解釋如何處理一個編碼問題；
• #提供解決方案。

如果發現bug，OpenAI會向他詳細詢問bug的具體情況，並請教如何修正。

程式設計師需要展示思考問題的每個步驟，他據此猜測OpenAI很可能想為ChatGPT提供非常具體的訓練資料。

特斯拉前AI主管Andrej Karpathy在推特上調侃：

最新的熱門程式語言是英文。

不過話說回來，ChatGPT修bug能力強是好事，要真能搞進化到可以完成程式碼裡死記硬背的部分，也是好事。

畢竟OpenAI成立時對外宣稱的宗旨，就是希望「確保通用人工智慧可以造福全人類」。

雖然乍看之下它這些年做的事，有點像在致力於用一部分人的努力，讓更多人失業。

從Dota2賽場上碾壓人類，到GPT-3、DALL-E2、ChatGPT的閃耀表現，它帶來的新產品總是伴隨著「快要讓xxx失業了」的議論聲。

但無論如何，商業卻一直對它青睞有加。

就目前而言，OpenAI的主要商業模式是API費用、token費用和軟體授權。

OpenAI近期也發表了ChatGPT的付費版ChatGPT Pro，每月費用42美元（約285元）。

雖然機器人對話新創公司如雨後春筍般冒出，但諸多跡象顯示市場對OpenAI的持續看好。

微軟剛剛宣布將向OpenAI加碼投資數十億美元，並將OpenAI的模式融入微軟必應等消費級和企業級產品中。

根據知情人士透露，此次追加投資金額約100億美元。

與此同時，WSJ揭露的消息顯示，1月初，億萬富翁Peter Thiel創立的創投基金Founders Fund正在就投資OpenAI進行談判。

據悉，融資金額將至少達3億美元。

One More Thing

在第一輪實驗中，ChatGPT並沒有解決QuixBugs資料集的bitcount問題。

但若是你現在再重頭問一次這個問題，就會發現ChatGPT可以「一遍過」：

那麼這是否意味著ChatGPT已經從這次研究過程中學會解了呢？

參考連結：

[1] https://www.php.cn/link/5f5d472067f77b5c88f69f1bcfda1e08
[2] #https://www.php. cn/link/8a47481ae534860850adf59f145e6b40
#[3] #https://www.php.cn/link/7806689d934e610d660caf55361
https://www.php.cn/link/4271846620d203fd0511c422d483cdbd

以上是ChatGPT修bug橫掃全場，準確率達78%！網友：程式設計師要開心了的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！