大约一年前，我收到了在柏林 WeAreDevelopers World Congress 上发表演讲的邀请。我很少接受演讲邀约，尤其是国际性的，但这一次时机、地点和人都恰到好处——我答应了，条件是 Ben Dumke-von der Ehe 和我一起演讲。Ben 是 Stack Overflow 的早期社区员工，住在柏林。我们都有一些重要的事情想谈，但观点略有不同，视角也不同。
他们同意了这个要求。这是我们的演讲，于 7 月 10 日星期五在柏林 CityCube 发表。
这次演讲的核心是 Ben 和我如何相遇的人性故事。正如我在台上所说：
这个故事的完整版本是我们改变了彼此的人生。简短版本是：独角兽。
你应该直接听 Ben 讲述他那边的故事。非常了不起。同样了不起的是，他离开了 Stack Overflow，然后又回来了……然后又离开了。我告诉 Ben，我做这个演讲主要是因为我欠你太多了。
不仅是 Ben，还有所有参与 Stack Overflow 的人。我们共同完成了这件事，基于一个根本性的 Creative Commons 许可证，尊重每个人为构建这个公共资源——这个极具影响力的 Stack Overflow 数据集——所付出的努力。
LLM（大语言模型） 拦截了大多数（如果不是全部）常见编程问题是没问题的；这与 Stack Overflow 的更高层次目标一致：
被动地搜索和阅读出现在网络搜索结果中的高排名 Stack Overflow 答案，可以说是 Stack Overflow 的首要目标。如果 Stack Overflow 按预期运作，98% 的程序员应该能从阅读搜索结果页面中获得所需的所有答案，整个职业生涯都不需要提出或回答任何一个问题。这是一件好事！甚至是非常好的事！
LLM 还斩断了不断重复问题的戈尔迪之结，而我曾认为这基本上是不可能的。
当你在一个不允许重复问题的网站上提问时，一个已有 100 万个问题的网站与一个已有 1000 万个问题的网站……或 1 亿个问题的网站，其问题空间是相当不同的……提出一个独一无二的问题从稍有难度变成了几乎不可能完成的任务，因为你的问题需要在这片广阔无垠的已有问题领域中穿行出一条狭窄的道路，同时不能踩到任何看起来 vaguely 相似的地雷。
LLM 能够用完全不同的措辞将一个重复问题映射到已有答案，这种方式具有令人难以置信的变革性，是一个巨大的净收益。更少的重复。更多的答案，更快。这才是重点。
但当每个人都在私下向LLM（大语言模型）低语时，公共资源会变成什么样？程序员们互相学习的社区，比如Stack Overflow——Ben正是在那里快乐地成长为一名程序员，并因为做自己热爱的事情而被聘用——这样的社区又会变成什么样？
你无法“氛围编程”出爱。
如果我们不共同建设和保护公共资源，LLM（大语言模型）究竟将从哪里获取下一批训练数据？我们又将如何继续彼此分享知识——以及爱？
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