Stack Overflow的首席执行官：社区是人工智能的未来

​

Prashanth Chandrasekar，作为全球最大、最值得信赖的开发人员社区Stack Overflow的首席执行官，负责推动Stack Overflow的整体战略方向、结果，并实现我们的使命，即通过为开发人员和技术工作者提供服务来帮助编写未来的脚本。领导一个令人惊叹的全球堆垛机组织，他们热衷于在我们的社区中有所作为。

博客地址：https://stackoverflow.blog/author/pchandrasekar/

以下为博客正文：https://stackoverflow.blog/2023/04/17/community-is-the-future-of-ai/ 

纵观历史，伟大的思想家们对新技术将如何重塑人类工作和生活方式进行了预测。随着每一次范式转变，一些工作都在增长，一些工作发生了变化，一些工作失去了。约翰·梅纳德·凯恩斯在1930年写道，新技术意味着人类每周工作30小时或更少，主要挑战是如何处理我们所有的空闲时间。到目前为止，这种性质的预测还没有完全实现。随着新技术赋予我们力量，我们将自己推向新的高度，并实现以前无法实现的目标。

近15年来，Stack Overflow为程序员建立了最大的在线社区来交流知识，这是一个任何有互联网连接的人都可以免费提问或回答问题的地方，并向同龄人学习。我们的企业SaaS产品Stack Overflow for Teams受到超过15,000个组织的信任，作为其内部知识库。随着最近人工智能的大幅改进，许多行业都想知道像ChatGPT这样的技术将如何改变他们的业务。对于软件开发来说，答案似乎比大多数人更直接。甚至在最新一波人工智能之前，在流行的代码存储库上编写的三分之一的代码是由人工智能助理编写的。

今天，建立在尖端大型语言模型（LLM）之上的复杂聊天机器人只能根据餐巾纸上绘制的粗略草图照片为网站编写功能代码。他们可以回答有关如何构建应用程序的复杂查询，帮助用户调试错误，并在几分钟内在不同语言和框架之间进行翻译。在Stack Overflow，我们不得不坐下来问自己一些棘手的问题。当用户可以像向另一个人一样轻松地向聊天机器人寻求帮助时，我们在软件社区中扮演什么角色？我们的业务如何适应，以便我们继续授权技术人员学习、分享和成长？

值得反思技术进步的一个重要属性。Jevons悖论告诉我们，随着创新允许我们做得更多，我们决定建立一个新的常态，为我们对人们和组织的期望移动目标，然后竞争，看看谁能找到新的方法来领先。对于知识工作，随着行动成本的降低，我们经常做得更多。抽象重复或乏味的任务可以让技术人员自由地做出新的发现或推进创新。

如果新的人工智能系统可以简单地通过与计算机聊天来创建软件，我的预测是，程序员的工作远非消失，我们最终将有数百万新的软件开发人员，因为来自金融、教育和艺术等领域的工人开始使用他们以前无法访问的人工智能驱动的工具。我们热情地欢迎下一代开发人员和技术人员，为他们提供社区和解决方案，就像我们过去15年一样。我们有一个专门的团队致力于将GenAI添加到团队的Stack Overflow和Stack Overflow中，今年夏天将有一些令人兴奋的消息要分享。

社区成员和人工智能必须共同努力，分享知识并解决问题

我并不是唯一一个认为人工智能可能导致新开发人员激增的人。我最近听到了微软创始人Bill Gates、产生当今人工智能革命的神经网络方法的教父Geoff Hinton以及计算机科学和数学先驱Stephen Wolfram表达了类似的观点。每个人都在今天的人工智能中看到了失去某些工作的潜力，是的，但是，如果历史是一个指南，那么在未来，更多的人可以获得各种各样的高技能工作。正如拖拉机提高农民的生产力一样，我们相信，如果所有开发人员想保持竞争力，他们都需要使用这些新的生成性人工智能工具。有鉴于此，我们希望帮助使有关这些新人工智能技术的知识民主化，确保所有人都能访问它们，这样就不会让任何开发人员掉队。

我一直在与不同经验水平的开发人员交谈，我一直在听到新手程序员在人工智能的帮助下构建简单网络应用程序的轶事。然而，这些故事中的大多数都不会以人工智能提示开始和结束。相反，人工智能提供了一个起点和一些初始动力，人类做了额外的研究和学习来完成这项工作。人工智能可以调试一些错误，但被其他错误阻碍。它可以建议一个好的后端服务，但通常无法解决集成不同服务时出现的所有摩擦点。当然，当问题不是机器指令的结果，而是人为错误的结果时，最好的答案来自其他经历过相同问题的人。

对于更有经验的程序员来说，人工智能将是他们现有技能的放大器，使他们在项目中更加雄心勃勃。正如Jevons所预测的那样，结果是，他们花更多的时间在人工智能上，但也花更多的时间创造新想法，研究新主题，并提出他们以前没有想到的新问题。他们感到有能力超越他们的传统技能，并在他们想要从事的工作类型方面突破界限。

我们对能为快速发展的生成人工智能领域带来什么感到兴奋。现代法学硕士系统的一个问题是，他们会以与正确答案相同的信心提供错误答案，如果他们认为它符合用户寻求的答案模式，它们会“幻觉”事实和数字。将我们的回答建立在超过5000万个关于Stack Overflow（以及Stack Overflow for Teams中的专有知识）的问答和回答知识库中，有助于用户了解他们希望使用的代码的来源。我们希望帮助编码人员保持流状态，允许他们使用最新的工具进行创建，并有信心能够记录和理解所生成代码的来源、来源和上下文。

社区和声誉也将继续是我们努力的核心。如果人工智能模型之所以强大，是因为它们是在开源或公开可用的代码上接受过培训的，那么我们希望制作模型来奖励做出贡献的用户，并保持我们所依赖的知识库的开放和增长，确保我们在未来仍然是新技术知识的首选目的地。

人工智能系统的核心是建立在人类丰富的知识和经验之上。他们通过数据培训来学习——例如开源代码和Stack Overflow问答。正是人类和人工智能之间的这种共生关系确保了Stack Overflow等社区驱动平台的持续相关性。允许人工智能模型对多年来创建的数据开发人员进行培训，但不与公众分享这些模型的数据和学习，将导致公地的悲剧。简单地向人工智能寻求快速答案可能符合每个开发人员的自身利益，但除非我们都继续为共享的公共平台贡献知识，否则我们面临的世界将知识集中在人工智能模型的黑盒子内，这些模型需要用户付费才能访问他们的服务。

人工智能是建立在我们集体知识之上的，我们都必须参与建设它的未来

随着人工智能格局的不断发展，对能够培养、告知和挑战这些技术的社区的需求变得至关重要。这些平台不仅将为完善人工智能算法和模型提供必要的指导，还将作为健康辩论和思想交流的空间，培养创新精神，并推动人工智能所能完成的界限。

我们关于社区是人工智能安全、富有成效和开放未来的中心的论文也为我们的业务提供了一些令人兴奋的前景。Stack Overflow for Teams，我们的企业，Stack Overflow的私人版本，有助于在Box、Microsoft和Liberty Mutual等15K+组织内为社区驱动的知识库提供动力。几十年的机构知识，由主题专家和经验丰富的团队塑造和策划，使这些组织的员工能够更轻松地进行协作，提高生产力和信任度。

将生成性人工智能技术纳入使用Stack Overflow for Teams的组织，将使我们能够在丰富的信息之上分层对话界面。我们相信这可以带来巨大的生产力提升：从新员工能够更快地入职，到加快开发人员的工作流程，因为用户能够快速提出问题并检索答案，利用公司的历史、文档和问答。

上面的示例只是GenAI对我们的Stack Overflow公共平台和Stack Overflow for Teams的许多可能应用之一，它们为我们公司的每个人注入了活力。我们将与客户和社区密切合作，为这个蓬勃发展的新领域找到正确的方法，我已责成一个专门的团队全职处理此类GenAI应用程序。我将继续通过我的季度首席执行官博客等渠道分享更新，但我很快就会回来联系，宣布关于这个话题的大事。与此同时，感谢我们的社区和客户继续帮助我们完成我们的使命，即通过集体知识赋予世界开发技术的能力。

​Read More