OpenAI 的 ChatGPT 聊天机器人可以很好地修复软件错误，但与其他方法和 AI 模型相比，它的关键优势在于它与人类对话的独特能力，可以提高答案的正确性。
来自美因茨约翰内斯古腾堡大学和伦敦大学学院的研究人员将 OpenAI 的 ChatGPT 与“标准自动程序修复技术”和两种深度学习程序修复方法进行了比较：CoCoNut，来自加拿大滑铁卢大学的研究人员； 和 Codex，OpenAI 基于 GPT-3 的模型，支持 GitHub 的 Copilot 配对编程自动代码完成服务。
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“我们发现 ChatGPT 的错误修复性能与常见的深度学习方法 CoCoNut 和 Codex 相比具有竞争力，并且明显优于标准程序修复方法报告的结果，”研究人员在一篇新的 arXiv 论文中写道，该论文首先由 New Scientist 发现。
ChatGPT 可用于解决编码问题并不新鲜，但研究人员强调，其与人类对话的独特能力使其比其他方法和模型具有潜在优势。
研究人员使用 QuixBugs 错误修复基准测试了 ChatGPT 的性能。 自动程序修复 (APR) 系统似乎处于劣势，因为它们是在 2018 年之前开发的。
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ChatGPT 基于 transformer 架构，Meta 的 AI 负责人 Yann LeCunn 本周强调该架构是由谷歌开发的。 Codex、微软研究院的CodeBERT，以及谷歌的前身BERT，都是基于谷歌的transformer方法。
OpenAI 在调试代码的示例中突出了 ChatGPT 的对话功能，它可以在其中要求澄清，并从一个人那里接收提示以获得更好的答案。 它使用人类反馈强化学习 (RLHF) 训练了 ChatGPT（GPT-3 和 GPT 3.5）背后的大型语言模型。
研究人员指出，虽然 ChatGPT 的讨论能力可以帮助它得出更正确的答案，但其建议的质量仍不清楚。 这就是为什么他们想要评估 ChatGPT 的错误修复性能。
研究人员针对 QuixBugs 40 个纯 Python 问题测试了 ChatGPT，然后手动检查建议的解决方案是否正确。 他们重复了四次查询，因为 ChatGPT 答案的可靠性存在一些随机性，正如一位沃顿商学院教授在让聊天机器人通过类似 MBA 的考试后发现的那样。
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ChatGPT 解决了 40 个 Python 错误中的 19 个，与 CoCoNut (19) 和 Codex (21) 相当。 但是标准的 APR 方法只解决了其中的七个问题。
研究人员发现，ChatGPT 的后续互动成功率达到了 77.5%。
但是，在工作量和生产力方面对开发人员的影响是模棱两可的。 Stack Overflow 最近禁止了 ChatGPT 生成的答案，因为它们质量低下但听起来似是而非。 这位沃顿商学院教授发现，ChatGPT 可以成为 MBA 学生的好伙伴，因为它可以扮演“聪明的顾问”的角色——给出优雅但经常错误的答案——并培养批判性思维。
“这表明人工输入对自动 APR 系统有很大帮助，ChatGPT 提供了这样做的方法，”研究人员写道。
“尽管性能出色，但问题是验证 ChatGPT 答案所需的心理成本是否超过了 ChatGPT 带来的优势。”
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