原文標(biāo)題：《谷歌陣地失守！ChatGPT 又準(zhǔn)又快，改 bug 完全不需要搜》
ChatGPT 上岸第一劍，先斬開(kāi)發(fā)者！
上一波圖像生成模型大火，讓藝術(shù)家們十分焦慮，并開(kāi)始聯(lián)合抗議 Stable Diffusion 等模型侵犯自己的版權(quán)，而這次 ChatGPT 帶來(lái)的文字革命則是讓各行各業(yè)都產(chǎn)生了危機(jī)感。
尤其是程序員群體，更是瑟瑟發(fā)抖，親手把自己的飯碗整沒(méi)了，未來(lái)只能淪為「代碼審核專員」。
但 ChatGPT 改代碼的能力真有想象中那么強(qiáng)嗎？
可能還真就有那么強(qiáng)！
用上 ChatGPT，完全不需要從浩如煙海的文檔中尋找一個(gè)有價(jià)值答案了，只需要一個(gè)問(wèn)題，直接就能返回大概率是正確的答案，并且還有諸多示例，從依賴庫(kù)版本更新到 MacOS 技術(shù)支持無(wú)所不能。
ChatGPT 出馬，一個(gè)能頂倆，老板直呼省錢...
理解編程語(yǔ)言的版本更新
「版本匹配」絕對(duì)是最讓程序員們掉頭發(fā)的問(wèn)題，每次碰到 tensorflow 不兼容、各種依賴庫(kù)版本互斥、語(yǔ)言版本特性等問(wèn)題都要耗費(fèi)大量的精力來(lái)調(diào)試和修改。
大部分人都不會(huì)關(guān)注每次版本更新到底都有哪些內(nèi)容變動(dòng)，但 ChatGPT 把它們都記下來(lái)了。
比如老板給你一個(gè)需求，把所有網(wǎng)站從非常過(guò)時(shí)的 PHP 7.4 版本遷移到最新的 PHP 8，這個(gè)問(wèn)題可能就頭疼了。
PHP 是 WordPress 和許多其他網(wǎng)絡(luò)管理工具所依賴的網(wǎng)絡(luò)編程語(yǔ)言，其中會(huì)涉及到大量的插件，而其中某些插件并不兼容 PHP 8，如果想讓升級(jí)后的網(wǎng)站成功運(yùn)行，就必須找到并修復(fù)其中的代碼。
一般的解決流程是，先到 PHP.net 上搜索問(wèn)題，然后再在 StackExchange 上查找一些相關(guān)評(píng)論，確定具體該如何修改，整個(gè)過(guò)程非?；靵y且耗時(shí)。
現(xiàn)在可以把問(wèn)題的細(xì)節(jié)直接輸入給 ChatGPT，就能快速得到一個(gè)解決方案，并且回答中還會(huì)包括一些演示代碼。
問(wèn)：我在用 PHP 的時(shí)候，在沒(méi)有傳入數(shù)組的情況下，extract 函數(shù)返回了一個(gè) fatal error，代碼在 PHP 7.4 中就正常運(yùn)行，但在 PHP 8 中有錯(cuò)誤。PHP 8 的 extract 有什么變化嗎？
I'm having trouble with the PHP extract function giving a fatal error when not passed an array. In PHP 7.4, I did not get the error, but I seem to in PHP 8. Did extract change for PHP 8?
ChatGPT 回答：在 PHP8 中，extract () 函數(shù)的行為變得更加嚴(yán)格。在以前的 PHP 版本中，如果沒(méi)有傳入數(shù)組，extract () 函數(shù)只會(huì)返回 false；但是在 PHP 8 中，如果沒(méi)有傳入數(shù)組，則會(huì)拋出一個(gè)致命錯(cuò)誤。此修改是為了提高函數(shù)的健壯性，并防止意外輸入引起的潛在錯(cuò)誤。
你可以通過(guò)使用 is_array () 函數(shù)檢查傳遞給函數(shù)的變量是否是數(shù)組，然后再調(diào)用 extract ()
還可以使用 array_key_exists () 函數(shù)檢查傳入的變量是否為數(shù)組。
或者使用... 運(yùn)算符將數(shù)組解構(gòu)為多個(gè)變量。
事實(shí)證明，根據(jù) ChatGPT 的答案幾分鐘內(nèi)就可以修完 bug，其中很大一部分原因是知道去哪里找到答案，并且 ChatGPT 也說(shuō)明了在不同版本的 PHP 中函數(shù)的行為是如何變化的。
問(wèn)：當(dāng)把代碼從 PHP 7.4 遷移到 PHP 8 時(shí)，哪些 PHP 函數(shù)可能會(huì)出問(wèn)題？
What PHP functions are likely to break when moving from PHP 7.4 to PHP 8?
ChatGPT 回答：當(dāng)從 PHP 7.4 遷移到 PHP 8 時(shí)，有一些函數(shù)和特性可能會(huì)無(wú)法運(yùn)行或具有不同的行為。以下是一些可能引發(fā)問(wèn)題的主要變化：
如前面答案中所提到的，如果沒(méi)有傳入一個(gè)數(shù)組，則 extract () 函數(shù)會(huì)拋出一個(gè)致命錯(cuò)誤；
PHP 8.0 中刪除了 foreach , array_keys () 和 current ()；
PHP 8.0 中刪除了 create_function () 函數(shù)，建議使用匿名函數(shù)；
list () 構(gòu)造，在與 foreach 一起使用時(shí)，現(xiàn)在會(huì)將鍵和值作為單獨(dú)的變量返回，而非單個(gè)數(shù)組；
在 PHP 8.0 中已經(jīng)刪除了__autoload () 函數(shù)；
$php_errormsg 變量在 PHP 8.0 中已被刪除；
一些棄用（deprecations）函數(shù)已經(jīng)被刪了，包括 create_function ()，each ()、__autoload () 和 () 和 $php_errormsg
這些只是從 PHP 7.4 遷移到 PHP 8 時(shí)可能會(huì)發(fā)生問(wèn)題的一些更改示例，在升級(jí)之前徹底測(cè)試您的代碼和應(yīng)用程序是一個(gè)好主意，以確保一切都按預(yù)期運(yùn)行。
在這份回答中，ChatGPT 同時(shí)還說(shuō)了「如前面答案中所提到的」，讓人感到既驚訝又惶恐。
在正在修改的代碼中，原來(lái)的開(kāi)發(fā)人員（已經(jīng)離職很久了）經(jīng)常使用 create_function，當(dāng)時(shí)我不知道該函數(shù)已經(jīng)被棄用了，但根據(jù) ChatGPT 提供的修改列表，只需要搜索代碼，找到需要更新和重寫的內(nèi)容。
然后，繼續(xù)要求 ChatGPT 展示替換該函數(shù)的方法。
問(wèn)：在 PHP 中使用 create_function 重寫代碼的好方法是什么？給我一個(gè)使用 create_function 的例子。
What's a good way to rewrite code using create_function in PHP? Can you give me an example using create_function, and then one using the currently proper mechanism?
create_function 是 PHP 中已棄用的函數(shù)，用于創(chuàng)建匿名函數(shù)。官方不再推薦使用這個(gè)函數(shù)，PHP 8.0 中已經(jīng)刪除了它?，F(xiàn)在可以使用 function 關(guān)鍵字創(chuàng)建匿名函數(shù) (也稱為閉包)。
下面是一個(gè)示例：
下面是使用匿名函數(shù)的等價(jià)代碼：
此外，還可以使用 use 關(guān)鍵字將變量傳遞到閉包中：
這個(gè)回答相當(dāng)清晰，看了解釋以后很快就可以重寫完代碼。
MacOS 技術(shù)支持
假設(shè)在研究 Mac 上的優(yōu)化存儲(chǔ)（Optimize Storage）時(shí)也有一些問(wèn)題，為了縮小研究范圍可以直接問(wèn) ChatGPT。
問(wèn)：使用 MacOS 功能 Optimize Mac Storage 時(shí)，Time Machine 是否會(huì)因?yàn)橐恍┪募槐硎緸楸镜貦C(jī)器上的存根而進(jìn)行不完整的備份？
If you use the MacOS feature Optimize Mac Storage, will Time Machine make incomplete backups because some files are only represented as stubs on the local machine?
ChatGPT 回答：MacOS 中的「優(yōu)化 Mac 存儲(chǔ)」功能使用 iCloud 將很少使用的文件從 Mac 卸載到云中，同時(shí)在本地機(jī)器上保留一個(gè)「存根」（stub）文件來(lái)表示原始文件。這樣可以節(jié)省 Mac 硬盤上的空間。
當(dāng)設(shè)置 Time Machine 以進(jìn)行備份時(shí)，將會(huì)備份所有文件，包括那些已經(jīng)使用「優(yōu)化 Mac 存儲(chǔ)」卸載的文件，不過(guò)是用存根文件來(lái)替代取代原始文件。
這也意味著，如果你要從 Time Machine 備份中恢復(fù)你的 Mac，并且「優(yōu)化 Mac 存儲(chǔ)」功能是啟用的，那么任何卸載的文件將不會(huì)包含在恢復(fù)中，需要再次從 iCloud 下載。
值得注意的是，如果卸載了大量的文件，那么 Time Machine 備份可能會(huì)比不使用優(yōu)化 Mac 存儲(chǔ)占用更多的空間，因?yàn)閭浞荽娓募加酶俚目臻g。
簡(jiǎn)而言之，如果你使用「優(yōu)化 Mac 存儲(chǔ)」功能，Time Machine 將會(huì)做不完整的備份，因?yàn)樗粫?huì)備份存根文件，而非已經(jīng)卸載到云端的原始文件。
上面 ChatGPT 的答案是正確的。
總結(jié)
ChatGPT 確實(shí)可以節(jié)省開(kāi)發(fā)和解決 bug 所需時(shí)間。
通常情況下，程序員寫代碼時(shí)需要不斷進(jìn)行調(diào)試，還要進(jìn)行大量的網(wǎng)絡(luò)搜索，從搜索結(jié)果中找到線索，包括閱讀討論和評(píng)論。
當(dāng)然，整個(gè)搜索過(guò)程可以提供很多信息，絕對(duì)比你從聊天機(jī)器人那里得到的信息更多，還可以在評(píng)論區(qū)還可以看到很多隱藏的技巧。
但當(dāng)需要趕時(shí)間或者在一個(gè)關(guān)鍵的最后期限前，大量搜索絕對(duì)是一個(gè)笨方法，借助 ChatGPT 來(lái)解決編程問(wèn)題已經(jīng)被證明是非常有效的。
ChatGPT 和其他的模型一樣，你必須意識(shí)到 AI 的答案并非總是正確，你極有可能會(huì)得到完全錯(cuò)誤的答案，但它確實(shí)是一個(gè)非常出色的工具。
不過(guò)，ChatGPT 到底是從哪里得到的這些信息？是否曾經(jīng)有人專門寫過(guò)一篇關(guān)于 extract 或是 create_function 的文章？是否某些人的知識(shí)被用作答案生成的原始素材？
按目前的情況來(lái)看，至少對(duì)于 Google 的作者來(lái)說(shuō)，曾經(jīng)還有機(jī)會(huì)讓搜索引擎為文章提供流量，作為分享信息的回報(bào)，但是像 ChatGPT 這樣的聊天機(jī)器人直接壟斷了信息獲取渠道，當(dāng)然用戶得到了更高的生產(chǎn)效率。有人會(huì)失去工作的成就感嗎？
問(wèn)：當(dāng)你回答一個(gè)問(wèn)題時(shí)，你是否接受了其他人貢獻(xiàn)的知識(shí)，你是否從原始的人力資源中獲得了工作成果？
ChatGPT, when you answer a question, are you taking knowledge others have contributed and are you taking work and credit away from the original human sources?
ChatGPT 的答案：作為一個(gè)由 OpenAI 創(chuàng)建的人工智能語(yǔ)言模型，我沒(méi)有個(gè)人的觀點(diǎn)或想法。不過(guò)我可以告訴你，用來(lái)生成回復(fù)的信息是基于我所接受的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，這些數(shù)據(jù)包括來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的巨量文本。
這段文字是由許多不同的人和來(lái)源寫的，我沒(méi)有能力為我提供的信息歸功于特定的個(gè)人。我的目標(biāo)是提供有用和準(zhǔn)確的信息，以幫助用戶找到他們正在尋找的答案。
重要的是要記住，我的回答是基于我所受訓(xùn)練的數(shù)據(jù)中的模式生成的，可能并不總是完全準(zhǔn)確或最新的。
參考資料：
https://www.zdnet.com/article/im-using-chatgpt-instead-of-google-to-help-me-fix-code-faster-but-at-what-cost/
本文來(lái)自微信公眾號(hào)：新智元 （ID：AI_era）
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