Large Language Models (LLMs) werden mit jedem neuen Update und jeder neuen Version immer beliebter. LLMs wie BERT, GPT und PaLM haben enorme Fähigkeiten im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache und des Verständnisses natürlicher Sprache gezeigt. Der bekannte von OpenAI entwickelte Chatbot namens chatgpt basiert auf der Transformer-Architektur von GPT 3.5 und GPT 4 und wird von mehr als einer Million Nutzern verwendet. Aufgrund seiner menschenähnlichen Eigenschaften hat es die Aufmerksamkeit aller auf sich gezogen, von Forschern und Entwicklern bis hin zu Studenten. Es generiert effizient einzigartige Inhalte, beantwortet Fragen wie ein Mensch, fasst lange Textabschnitte zusammen, vervollständigt Codebeispiele, übersetzt Sprachen und so weiter.
ChatGPT hat sich als erstaunlich gut darin erwiesen, Benutzern Informationen zu einer Vielzahl von Themen bereitzustellen, sie zu potenziellen Alternativen zur herkömmlichen Websuche zu machen und andere Benutzer online um Hilfe zu bitten. Es gibt jedoch auch eine Einschränkung: Die Menge der öffentlich zugänglichen, von Menschen generierten Daten und Wissensressourcen könnte sich drastisch verringern, wenn Benutzer sich weiterhin privat mit umfangreichen Sprachmodellen beschäftigen. Diese Reduzierung offener Daten kann es schwierig machen, Trainingsdaten für zukünftige Modelle zu sichern, da möglicherweise weniger frei verfügbare Informationen vorhanden sind.
Um dies weiter zu untersuchen, hat ein Forscherteam die Aktivitäten auf Stack Overflow untersucht, um festzustellen, wie sich die Veröffentlichung von ChatGPT auf die Produktion offener Daten ausgewirkt hat. Stack Overflow, eine bekannte Frage-und-Antwort-Seite für Computerprogrammierer, wurde verwendet, da sie sich hervorragend als Fallstudie zur Untersuchung des Benutzerverhaltens und der Benutzerbeiträge eignet, wenn zahlreiche Sprachmodelle vorhanden sind. Das Team hat untersucht, wie LLMs wie ChatGPT, die immer beliebter werden, zu einem erheblichen Rückgang des Inhalts auf Websites wie StackOverflow führen.
Bei der Auswertung zog das Team einige interessante Schlussfolgerungen. Stack Overflow verzeichnete einen starken Rückgang seiner Aktivität im Vergleich zu seinen chinesischen und russischen Konkurrenten, bei denen der ChatGPT-Zugriff eingeschränkt ist, und zu ähnlichen Foren für Mathematik, bei denen ChatGPT aufgrund des Mangels an nützlichen Trainingsdaten weniger effektiv ist. Das Team prognostizierte nach der Einführung von OpenAIs ChatGPT einen Rückgang der wöchentlichen Stack Overflow-Posts um 16 %. Außerdem wurde festgestellt, dass der Einfluss von ChatGPT auf die Reduzierung der Aktivität auf Stack Overflow mit der Zeit zugenommen hat, was darauf hindeutet, dass sich die Benutzer mit der zunehmenden Gewöhnung an die Funktionen des Modells immer mehr darauf verlassen, um Informationen zu erhalten, was die Beiträge zum Stack Overflow weiter einschränkt Grundstück.
Das Team hat sich auf drei Hauptergebnisse eingegrenzt, die wie folgt lauten.
- Reduzierte Posting-Aktivität: Nach der Veröffentlichung von ChatGPT verzeichnete Stack Overflow einen Rückgang der Anzahl der Posts, also der Fragen und Antworten. Zur Berechnung der Aktivitätsreduzierung und zum Vergleich mit vier anderen Frage-und-Antwort-Plattformen wurde eine Differenz-in-Differenzen-Methode verwendet. Die Posting-Aktivität auf Stack Overflow ging ursprünglich innerhalb von sechs Monaten nach der Einführung von ChatGPT um etwa 16 % zurück, bevor sie auf etwa 25 % anstieg.
- Keine Änderung bei den Beitragsstimmen – Die Anzahl der Stimmen, sowohl nach oben als auch nach unten, die Beiträge auf Stack Overflow seit der Einführung von ChatGPT erhalten haben, hat sich trotz des Rückgangs der Beitragsaktivität nicht wesentlich verändert, was zeigt, dass ChatGPT nicht nur Beiträge von geringer Qualität ersetzt sondern auch hochwertige Artikel.
- Auswirkungen auf verschiedene Programmiersprachen: ChatGPT hatte unterschiedliche Auswirkungen auf die verschiedenen Programmiersprachen, die auf Stack Overflow diskutiert werden. Im Vergleich zum weltweiten Website-Durchschnitt ging die Posting-Aktivität bei einigen Sprachen, etwa Python und JavaScript, deutlicher zurück. Der relative Rückgang der Posting-Aktivität wurde auch durch die Verbreitung von Programmiersprachen auf GitHub beeinflusst.
Abschließend erklärten die Autoren, wie die weit verbreitete Nutzung von LLMs und die anschließende Abkehr von Websites wie Stack Overflow letztendlich die Menge an offenen Daten einschränken können, aus denen Benutzer und zukünftige Modelle lernen können, trotz potenzieller Effizienzgewinne bei der Lösung einiger Programmierprobleme. Dies hat Konsequenzen für die Zugänglichkeit und den Wissensaustausch im Internet sowie für die langfristige Lebensfähigkeit des KI-Ökosystems.
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Tanya Malhotra studiert im letzten Jahr an der University of Petroleum & Energy Studies in Dehradun und studiert BTech in Informatik mit Spezialisierung auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Sie ist eine Data-Science-Enthusiastin mit gutem analytischem und kritischem Denken sowie einem großen Interesse daran, sich neue Fähigkeiten anzueignen, Gruppen zu leiten und die Arbeit organisiert zu verwalten.
