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但还网友觉得 ， 活儿是干不完的：
即使AI能把开发时间缩短一个数量级 ， 也只是意味着程序员将更快处理下一个工作 。

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整体来看 ， ChatGPT很会修bug ， 并不会给程序员带来什么致命伤害 。
但若是把目光放到OpenAI其他的行动中呢？全球招外包训练ChatGPT写代码
在此之前 ， OpenAI就表示过ChatGPT的重要用途之一是帮助程序员检查代码 。
换言之 ， 它被定位可用的辅助工具 。
相比“ChatGPT带来威胁”的看法 ， 等ChatGPT能力彻底进化 ， 程序员都不用再怕写bug了 。
OpenAI布局的棋盘上 ， 可不只有改bug偷塔程序员岗位这一件事 。
为了让它更大更强 ， OpenAI被曝在拉美和东欧等地区 ， 提供了1000个外包岗位 。
外包员工的主要工作是标注数据 ， 以及训练ChatGPT写代码
这1000人中 ， 40%是程序员 ， 他们为OpenAI的模型创建数据 ， 用来学习软件工程任务 。
一直以来 ， OpenAI的训练数据是从GitHub上抓取的 。
现在外包程序员们新手搓的数据集 ， 不仅包括代码行 ， 还包括代码行背后的人类思考逻辑步骤 。
有位南美的软件开发人员爆料 ， 他为OpenAI完成了五小时的无偿编码测试 。
整个过程中 ， 他的任务分为两部分 。
用书面英语解释如何处理一个编码问题；
提供解决方案 。
如果发现bug ， OpenAI会向他详细询问bug的具体情况 ， 并请教如何修正 。
程序员需要展示思考问题的每个步骤 ， 他据此猜测OpenAI很可能想为ChatGPT提供非常具体的训练数据 。
特斯拉前AI主管AndrejKarpathy在推特上调侃：
最新的热门编程语言是英语 。

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不过话说回来 ， ChatGPT修bug能力强是好事 ， 要真能搞进化到可以完成代码里死记硬背的部分 ， 也是好事 。
毕竟OpenAI成立时对外宣称的宗旨 ， 就是希望“确保通用人工智能可以造福全人类” 。
虽然乍一看它这些年做的事 ， 有点像在致力于用一部分人的努力 ， 让更多人失业 。
从Dota2赛场上碾压人类 ， 到GPT-3、DALL-E2、ChatGPT的闪耀表现 ， 它带来的新产品总是伴随着“快要让xxx失业了”的议论声 。
但无论如何 ， 商业却一直对它青睐有加 。
就目前而言 ， OpenAI的主要商业模式是API费用、token费用和软件许可 。
OpenAI近期还发布了ChatGPT的付费版ChatGPTPro ， 每月费用42美元（约合285元人民币） 。

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虽然机器人对话初创公司如雨后春笋般冒出 ， 但诸多迹象表明市场对OpenAI的持续看好 。
微软刚刚宣布将向OpenAI加码投资数十亿美元 ， 并将OpenAI的模型融入微软必应等消费级和企业级产品中 。
根据知情人士透露 ， 此次追加投资数额约为100亿美元 。
与此同时 ， WSJ披露的消息显示 ， 1月初 ， 亿万富翁PeterThiel创立的风投基金FoundersFund正在就投资OpenAI进行谈判 。
据悉 ， 融资金额将至少达3亿美元 。 OneMoreThing
在第一轮实验中 ， ChatGPT并没有解决QuixBugs数据集的bitcount问题 。
但若是你现在再重头问一次这个问题 ， 就会发现ChatGPT可以“一遍过”：

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那么这是否意味着ChatGPT已经从这次研究过程中学会求解了呢？

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