快科技8月8日消息，自從ChatGPT等生成式人工智能誕生，就有不少開發者嘗試將其作為編程中的輔助工具。
但近日，美國普渡大學的一項研究指出，ChatGPT在回答編程問題時的錯誤率，出乎預料的高。
據悉，ChatGPT在回答軟件編程問題時，錯誤率超過50%，並且這些錯誤很高明，足以騙過三分之一的提問者。
該研究團隊分析ChatGPT對517個Stack Overflow網站上的問題的回答，評估其正確性、一致性、全面性和簡潔性；並對12為志願參與者進行問卷調查。
最終的結論是，ChatGPT的回答雖然語言風格良好，但52%的回答是錯誤的，77%是冗長的。
同時，參與實驗的志願者隻有在回答中存在明顯錯誤時，才能發覺問題存在；其他情況下他們會被AI友好且細致的語言風格誤導。
這無疑意味著，對於開發者來說，現階段的生成式AI距離作為編程時的輔助工具還有著較為遙遠的距離，甚至可能會起到反作用。
不過，需要註意的是，OpenAI很早之前就在官網告知用戶，AI的回答可能會產生關於人、地點或事實的不準確信息。”
“日賺800美元不是夢！”、“月入6萬刀！”……用ChatGPT賺錢的“門道兒”，各路博主似乎已經整明白。在視頻網站中搜索“ChatGPT賺錢”，刷刷刷映入眼簾的全是各種免費教程，收益一個比一個大，點擊率一個比一個高。△圖源
言模型（LLM），其中名聲最響的當屬GPT-3的一個版本——ChatGPT。由於ChatGPT完全免費而且使用方便，去年11月推出後便引發熱潮。其他類型的生成式AI還能產生圖片或聲音。“我真的印象深刻，”就職於美國賓夕法尼亞大學的Pividor
個星期甚至還把Google大腦和DeepMind合並到一起。去年底，ChatGPT 引發科技行業的劇變，今年 2 月，Google發佈 ChatGPT 競品 Bard，人們對其使用體驗褒貶不一。Bard 有這樣那樣的限制，很多人對開發人員提出的需求就是“什麼時候它才
工作：加入OpenAI（又一次）。是的，就是現在大火的那個ChatGPT的公司OpenAI。其實也算不上意外，畢竟卡帕斯博士畢業後的第一份工作，就是在OpenAI研究計算機視覺。後來OpenAI聯合創始人之一的馬斯克看上卡帕斯，把人挖到特斯
舊金山的軟件工程師Anna像往常一樣，坐在電腦前，打開ChatGPT，輸入“幫我規劃我的一天”。ChatGPT回答“當然可以！”，隨機給出從早上到晚上的日程計劃，並提示“你可以根據自己的情況進行調整。”Anna想想，在對話框裡補
ChatGPT到底有多會修bug？這事終於有人正兒八經地搞研究——來自德國、英國的研究人員，專門搭個“擂臺”來檢驗ChatGPT的這項本領。除ChatGPT之外，研究人員還找來其它三位修bug的“AI猛將”，分別讓它們修復40個錯誤代碼。結
表現已經接近人類水平，並且時常超過之前的模型，比如ChatGPT。因此，研究者相信，鑒於GPT-4在廣度和深度上的能力，它可以被視為通用人工智能（AGI）的早期版本。那麼，它朝著更深入、更全面的AGI前進的路上，還有哪些挑戰
ChatGPT知道自己寫的代碼有漏洞，但它不說！來自加拿大的一項最新研究發現，ChatGPT生成的代碼中，有不少都存在安全漏洞。然而在被要求評估自己代碼的安全性時，ChatGPT卻很快發現這些代碼中的漏洞，並給出一些解決方案和建
智能在無人協助的情況下解決 13.86% 的問題，比 OpenAI 的 ChatGPT 解決的問題高出近 10 倍，而這甚至僅僅是個開始。市場上出現這樣那樣的人工智能程序員後，很多人提出人工智能是否會取代人類程序員的問題，這一直是一個技術
續推出的企業版訂閱為每月19美元。因此，當資本市場為ChatGPT將自然語言轉化為代碼的能力驚嘆時，上百萬程序員早已用上這項功能。所以周三的更新，更像是基於GPT-4發佈後的版本升級。不過GitHub也強調，Copilot X目前代表GitHub
iss大語言模型是邪路，也為自傢匆忙下線的Galactica酸一把ChatGPT。而LeCun態度的大反轉，也讓曾經的對頭馬庫斯喜出望外。不僅頻頻轉發LeCun推文，還高調宣佈兩人的‘世紀大和解’。這兩天，圖靈獎得主Yann LeCun心態有些崩。自從
Corbató）門下幹活，給一種叫作Multics的分時操作系統項目寫代碼。轉年夏天，他又得到 貝爾實驗室的實習機會，在那裡寫匯編語言。為方便在Fortran程序中做列表處理，他還寫出一套函數庫，他形容這份工作“十分過癮”。轉眼
自打橫空出世以來，ChatGPT出盡風頭：這個由OpenAI推出的一種新型AI聊天機器人工具，可以根據用戶的要求快速生成文章、故事和歌詞甚至代碼，回答各類疑問等等。它在推出之際，就因為回答裡驚人的信息量和完成度，遭遇人們
不是人工智能的快速發展引起爭議的唯一領域。一個名為ChatGPT的開放性人工智能程序在科技界引發一股熱潮，因為它能夠以詳細的答案和文件來回應信息請求，而這些答案和文件可以幫助我們更好地理解人工智能。