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60 replies • 2026-01-16 14:49:47 +08:00
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zw2019Jan 14
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不说我都忘记了 以前总用这个找 bug 解决方案。。。。 好久没用了。。。
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NasdaqJan 14
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没有 ChatGPT 之前，Stack overflow 简直是百宝书，另外自己也有做一些技术笔记（部署指令、参数优化之类的）。现在全用不到了～
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congeJan 14
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看了这个
我想到了本站的 问与答 节点 是不是也有类似的趋势呢？ |
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JoeJoeJoeJan 14
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AI 冲击了很多, 之前 Stack overflow 真的是圣地.
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@conge 我的理解是：
1. 用技术论坛解决技术问题这件事情本身，现在确实有多种不同的方案，用户的习惯已经在迁移。 2. 但部分非常 niche 的问题，AI 只能提供幻觉，比如我之前的这个测试 https://www.v2ex.com/t/1160191 |
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Cloud9527Jan 14
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确实，之前疑难杂症都是去上面搜
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superfatboyJan 14
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从巅峰时期暴跌 99%！
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skyworkerJan 14
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所以技术论坛要转型, 只有日常八卦/水深火热 才能吸引程序员们开喷, 技术问题已经都可以去问 AI 了
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虽然如此，但是 Stack Overflow 的收入创新高了……看起来是做起了 b 端的生意
``` 最近，CEO Prashanth Chandrasekar 在一期播客采访中坦诚： Stack Overflow 平台上，超 80% 的人都在用 AI ，但仅有 29% 的用户信任其输出的结果。 这意味着什么？ 问答网站，并不会消亡。Chandrasekar 确信地表示，「 Stack Overflow 会持续吸引新用户」。 AI 的确擅长处理简单问题，一旦问题变得复杂、棘手，人们还是更愿意和真实的人交流。 而这正是 Stack Overflow ，依然可以把人们聚在一起的地方。 令人惊掉下巴的是，在这个流量急剧下降的时期，Stack Overflow 年收入还创下了新高——高达 1.15 亿美元，直接翻番。 最大功臣，也是 AI 。 一方面，Stack Overflow 将过往人类回答数据授权给 AI 实验室； 另一方面，他们内部也创建了一款由数百万个问答对加持的 AI 工具——Stack Internal ，25000 家公司用上了。 ``` |
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journalistFromHKJan 14
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以前经常复制 Stack Overflow 的错误代码来着😂
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xuchkang171Jan 14
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@Livid #13 给所有黄钻、蓝钻添加链接？不知道的点一下就知道了。
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这个其实跟之前有人讨论过的“AI 侵犯著作权”问题的本质是一样的：
AI 提供了既有信息既有知识的新排列组合，在实践当中有所裨益，但是并没有新东西，没有提供新的信息，没有扩展已知的知识边界。 而这个“重新排列组合”的过程，用到的“既有信息”“既有知识”又是从哪里来的呢？这些都是历史上“人”来完成的，AI 使用这些来排列组合这就涉及到著作权问题了。而现在的 AI 使用了这些涉及到著作权的“既有信息”“既有知识”来进行排列组合作为产品，用产品攫取了商业利益，同时基本上没有给原始著作权人足够的回馈，这在实质上这就是吸血了。 当然，“著作权”角度在表述上可能严谨程度不够，但是意思还是没问题的。 把这个跟 stackoverflow 再联系起来，这不就是这么一个场景么：AI （例如 chatgpt ）使用了 stackoverflow 的数据来训练（训练如何进行“排列组合”），之后作为商业产品上线服务，攫取了各种商业利益，把用户也都给吸引过去了，stackoverflow 的“流量”不就暴跌了么。 @liuliuliuliu #12 这就是刚刚说的“AI 没有扩展已知的边界”的问题。 但是 stackoverflow 现在的收入是来自于过去的积累，这种模式是不可持续的。 |
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kuanerJan 14
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你们技术群有多久没有聊技术了
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如果 stackoverflow 消亡了,以后 ai 的训练数据从哪里取?全靠幻觉补吗?
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vegeta2exJan 14
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以前有啥问题都是在搜索引擎搜，现在都是直接问 ai
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RwingJan 14
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还记得当初 stackoverflow 很惊艳的一个点是，用几台服务器撑起了几亿的 pv ，用的还是 .net 技术栈
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RwingJan 14
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litchinnJan 14
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AI 冲击是下降这么快的主要原因，但其实 SO 自身也有一部分原因，问题审核已经严格到离谱的程度，可以看到 17 年之后其实是在缓慢下降的
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duleJan 14
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发现自己也好久没打开过了，现在都是直接 AI 解决，还能更清晰方便
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RealKelaJan 14
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以后的新问题只能靠 AI 编了。
我发现 AI 越更新越嘴硬，怎么都不承认是自己编的。 |
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027creedJan 14
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wiki 是不是也是一样的情况？
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duleJan 14
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@dule #27 会不会反过来又影响到 AI 未来的可持续发展，缺少了更多的高质量语料，都知道 AI 本身并不创造增量知识，只是当前语料的存量知识，相关问答平台承担了生产成本，却被 AI 截流了流量和收入。
也有可能未来的趋势是：AI 解决大部分平庸问题，剩下的前沿跟高难知识由类似平台人类解答，但是平台间接收益下降能不能可持续盈利也是个问题，不知道会如何转型 |
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NzelitesJan 14
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ai 减少了问答与分享 会不会反而造成公开技术解答的削弱？毕竟 ai 自己还是暂时没法造出正确答案的
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Rache1Jan 14
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还有一种情况，就是这类网站，对于技术性问题，如果提问者提的太模糊、太烂或者态度有问题，在社区内就会被下沉，而很多人是意识不到自己提问提的很烂的，提上几个问题后，没有得到响应的话，就不想再提了。
对于这类提问者而言，AI 可就听话的多了，响应速度也快，而且很多提问者提的问题真的是在随便一搜就有的，甚至是些常识性问题，也就使得他们更乐意去用 AI 了，即使是后面遇到了难题，甚至于 AI 给出了错误的答案，他们也是能接受的。 久而久之，影响就会越来越大，曾经部分愿意回答问题的人，没有问题可以回答，也会逐渐流失了 |
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jiames1969Jan 14
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个人感觉 谷歌也有这个问题，最近很少直接搜索问题了。
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CmdhelpJan 14
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几年前的庞然大物突然坍塌。
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未来互联网再也没有合适的新数据给 LLM 进行训练。大家只知道捕鱼，而不放鱼和养鱼，现在的捕鱼热必定不可持续，会进入一段休渔期
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bytewalkJan 14
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@Livid #13 不是特别理解。站内小伙伴给我打赏时，不就是将 $V2EX 发送到我的 Solana 钱包上吗？这个和你说的“连接的 Solana 地址持有 $V2EX 的 PumpSwap LP 仓位”有什么区别？
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opengpsJan 14
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即使没有 ai ，用搜索问题的方式也已经有了多个其他选择：我朋友当年说他老婆遇到问题都是去抖音搜索；所以 QA 论坛本身看问题总量指标也必然是下降趋势
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thinkwei2012Jan 14
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感叹，AI 对传统的知识问答，冲击可太大了。人与人的交流以后可能会更可贵吧
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yolee599Jan 14 via Android
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AI 的回答来自各种社区，现在人人都找 AI ，如果这种社区被 AI 干死了，那么以后 AI 会不会越来越差劲？
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machilusJan 14
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如果没人分享了，ai 会不会固步自封，ai 的知识就会仅限于官方论坛官方文档了。原本有良好的氛围，有些解决方法可能只有社区分享才能看到，现在没人问没人回答了，ai 有能力自己发掘吗？或者说现在科学还是要靠人去研究的，ai 有可能替代人类去解决未解难题还是只是一直会做现有知识的百科全书？
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xz410236056Jan 14
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这些 AI 公司免费用 stack 上的解决方案和信息，然后还不用付费。stack 死的冤啊
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yungo8Jan 14 via Android
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站长，公布一下本站里技术类问题的统计走向🐶
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xiewenlongsJan 14 via Android
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现在它开始卖数据了，喂养 ai 。数据卖完就该转型了
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gpt5Jan 14
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我的个人体验是 so 上的回答质量是旱的旱死涝的涝死。
如果凑巧有大佬回答，那质量还挺高的。但绝大多数情况下，都没有意义一的回答或者没人回答。问了几次问题，就再也没登录过了。 和知乎挺像的，瞎看的时候挺热闹的，真问个问题根本没人回。 |
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guanhui07Jan 14 via Android
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之前疑难杂症都是去上面搜
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VoiceEXONEJan 14
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下一个新方向应该是脑机接口、神经网络
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terence4444Jan 14
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我觉得这也是 Stackoverflow 一直以来追求的，以前有很多很多问题都被标注成了 Duplicated ，现在只要 AI 能回答就没必要新建问题了。但是以前没有过答案的，或者比较新的东西，AI 的回答很不可靠。
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我在之前讨论开源这种模式的时候就说了，本质上来讲就是互联网公司在占程序员便宜。但是程序员本身天然的高门槛，脑力负担较重等原因让这个问题不太显著。而且互联网毕竟是增量市场，只要你市场在增加，这些“矛盾”就不会显得突出。好比方克林顿时期的美国和中国关系。
但是 LLM 一来，这些 ai 公司对各种珍贵的语料库可以说是吃干抹净，不分利也就算了关键还主动破坏这一套岌岌可危的系统，结果就只能这样了。 我觉得说到底不破不立，如果熬过了这一波，不管是 V 站这种论坛还有知乎这种问答网站，因为天然带有分享私人信息和经验的优势依然还会存活，但必须在版权和私人知识库定价上做出革命性的举动。 当然也有可能就是语料库枯竭之后，ai 公司干脆花钱购买各种新的语料或者训练数据。 |
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感觉 Stack Overflow 只是一个缩影，人类主动生产的高质量信息越来越少。如果在发展到真正的 AGI 之前，这些知识熵陷入完全“死亡”，那 AI 只会在枯竭的数据上自我回放，真正的创新也将随之终结。
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y1y1Jan 14
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这也太惨了
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bxb100Jan 15
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让它卖数据啊, 允许用 AI 答案啊, 只能说好死
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levelwormJan 15
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我觉得还是 reddit 最友好。不过水平波动比较大。但是我问了几个底层的问题都还行。
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loadingJan 15 via Android
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想看到 CSDN 和博客园的情况。
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diudiuuJan 15
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其实这个是 ai 调试场景不太好，都不太好。就是语义化，场景化做的不太好，他分不清什么是问题什么是答案，或者说他分清什么是问题什么是答案，正确答案就更不知道了。NLP 毕竟还是找已知的信息，如果大家都说秦始皇是 2025 年才死的，他也就信了。
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乐观一点想，真正有创新能力的人会在 AI 加持下创造出更丰富的内容，芸芸众生本来就只能回放，以前通过 stackoverlow 回放，现在通过 AI 更高效的回放。
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cenbiqJan 15
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AI 时代数据就是黄金，信息密度=黄金纯度，stackoverlow 这类网站掌握几乎最大信息密度的数据
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似乎只有 IT 行业很乐于分享，乐于帮不认识的同行解决问题？
然而 IT 行业最先因为分享经验而收到冲击，有一种乌托邦破灭的荒诞感 |
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unco020511Jan 15
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问题是以后没有这些网站去生产资源,LLM 如何继续进化?全靠幻想吗
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