【StackOverflow的终结时刻：AI如何重塑程序员的问答习惯】一张StackOverflow月提问数量的图表正在技术社区引发热议。这条曾经象征全球程序员集体智慧的曲线，在2023年初开始急剧下坠。+ 一个时代的落幕Reddit用户的评论充满黑色幽默：那种在Google搜索一个冷门问题，找到2012年某个孤独程序员的帖子，四个月后他自己回复“没事了已解决”却不写答案的体验——即将成为历史。更令人啼笑皆非的是，如果你尝试重新提问，系统会把它标记为“重复问题”并关闭。明明前一个问题根本没有有效答案，或者解决方案早已过时。+ 数据不会说谎图表显示，2013-2017年是软件工程师的黄金年代，会写点代码就能拿到六位数薪水。2020-2021年的流量高峰是疫情时代企业过度招聘的产物。而2023年初的断崖式下跌，时间点精准对应ChatGPT的普及。有程序员直言：ChatGPT是职业生涯最棒的发明。直接给出具体答案，没有StackOverflow上那些居高临下的说教和莫名的踩票。一位驱动和后端开发者表示，自从GPT Codex问世，他再也没有亲手写过一行代码——AI可以连续8小时自主编写、构建和调试代码。+ 被遗忘的毒性文化StackOverflow的衰落背后，是长期积累的用户体验问题。格式完美、表述清晰的新问题被无故踩票；“为什么要这样做？”的反问代替了实际帮助；答案中混杂着傲慢与敌意。有人戏谑地给出了一个讽刺性的AI系统提示：如果有人问过类似问题就拒绝回答并附带侮辱；简单问题回复RTFM（去读说明书）；响应时间设定在30分钟到6个月之间随机；尽可能用反问来回避问题。+ 新问题正在浮现但值得深思的是：AI训练依赖人类积累的知识。当程序员不再在公开论坛记录问题和解决方案，未来的AI如何学习处理新出现的技术难题？有人认为无需担忧——AI直接在GitHub上训练，而且已经有专门的数据生产行业，雇佣开发者为AI纠错和生成训练数据。也有人指出，等技术栈更新时，问题会再次出现。+ 真正的分水岭无论Reddit上的技术社区如何否认LLM的能力，用户行为已经投票。那些坚持“LLM只是高级自动补全”的声音，可能在几十年后机器人改造火星时依然存在——就像今天的地平说信徒一样。这不仅是一个问答网站的兴衰，而是人类获取和传递知识方式的根本性转变。StackOverflow的图表下坠，恰恰是新范式崛起的镜像。reddit.com/r/singularity/comments/1q4llhstackoverflow_graph_of_questions_asked_per_month
