上一波圖像生成模型大火，讓藝術(shù)家們十分焦慮，并開始聯(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了，未來只能淪為「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，從依賴庫版本更新到MacOS技術(shù)支持無所不能。

ChatGPT出馬，一個(gè)能頂倆，老板直呼省錢...

理解編程語言的版本更新

「版本匹配」絕對是最讓程序員們掉頭發(fā)的問題，每次碰到tensorflow不兼容、各種依賴庫版本互斥、語言版本特性等問題都要耗費(fèi)大量的精力來調(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把它們都記下來了。

比如老板給你一個(gè)需求，把所有網(wǎng)站從非常過時(shí)的 PHP 7.4版本遷移到最新的PHP 8，這個(gè)問題可能就頭疼了。

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)過程非常混亂且耗時(shí)。

現(xiàn)在可以把問題的細(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：我在用PHP的時(shí)候，在沒有傳入數(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也說明了在不同版本的 PHP 中函數(shù)的行為是如何變化的。

問：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)無法運(yùn)行或具有不同的行為。以下是一些可能引發(fā)問題的主要變化：

• 如前面答案中所提到的，如果沒有傳入一個(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)生問題的一些更改示例，在升級(jí)之前徹底測試您的代碼和應(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，原來的開發(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：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。現(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)也有一些問題，為了縮小研究范圍可以直接問ChatGPT。

問：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?

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，不過是用存根文件來替代取代原始文件。

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)搜索過程可以提供很多信息，絕對比你從聊天機(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，大量搜索絕對是一個(gè)笨方法，借助ChatGPT來解決編程問題已經(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，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？

按目前的情況來看，至少對于 Google 的作者來說，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：當(dāng)你回答一個(gè)問題時(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)建的人工智能語言模型，我沒有個(gè)人的觀點(diǎn)或想法。不過我可以告訴你，用來生成回復(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源寫的，我沒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。