la spiegazione in questo caso è semplice: i programmatori non cercano più le soluzioni ai loro problemi su stackoverflow, perché le ottengono più facilmente dai LLM

se ne discute anche su quella piattaforma [link]

chi mette contenuto su stackoverflow, lo fa perché le soluzioni migliori vengono votate, e il ranking che uno sviluppatore ottiene su quella piattaforma è un'ottima referenza professionale

venendo meno il meccanismo di rewarding, viene meno il motivo di fornire contenuti alla piattaforma

per cui sì, gli LLM 'uccidono' alcuni business, ma caso per caso, in relazione a specifici business model: la generalizzazione è indebita

non è chiaro se prosciugando la 'sorgente umana' delle soluzioni di programmazione, i co-programmatori automatici stanno in realtà segando il ramo sul quale sono seduti, o se riusciranno ad auto-alimentarsi, o impareranno in qualche misura a ragionare con la testa loro - almeno sugli if-then-else, perbacco!

buona giornata,

G.

On Mon, 14 Oct 2024 at 23:57, Giacomo Tesio <giacomo@tesio.it> wrote:

Large language models (LLMs) are a potential substitute for
human-generated data and knowledge resources. This substitution,
however, can present a significant problem for the training data needed
to develop future models if it leads to a reduction of human-generated
content. In this work, we document a reduction in activity on Stack
Overflow coinciding with the release of ChatGPT, a popular LLM. To test
whether this reduction in activity is specific to the introduction of
this LLM, we use counterfactuals involving similar human-generated
knowledge resources that should not be affected by the introduction of
ChatGPT to such extent. Within 6 months of ChatGPT’s release, activity
on Stack Overflow decreased by 25% relative to its Russian and Chinese
counterparts, where access to ChatGPT is limited, and to similar forums
for mathematics, where ChatGPT is less capable. We interpret this
estimate as a lower bound of the true impact of ChatGPT on Stack
Overflow. The decline is larger for posts related to the most widely
used programming languages. We find no significant change in post
quality, measured by peer feedback, and observe similar decreases in
content creation by more and less experienced users alike. Thus, LLMs
are not only displacing duplicate, low-quality, or beginner-level
content. Our findings suggest that the rapid adoption of LLMs reduces
the production of public data needed to train them, with significant
consequences.

https://academic.oup.com/pnasnexus/article/3/9/pgae400/7754871

Com'era la favoletta che i LLM non competono sul mercato con
i contenuti usati per programmarli statisticamente?


Giacomo