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最近越来越感觉到，AI的出现对计算机相关类型的博客是一种从寄生再到蚕食的过程。

在AI没出现之前，大家遇到问题，那一般都是去百度搜索，然后就能找到大神前辈的解答思路，这些解答思路基本都是写在博客或者论坛里的，像博客园、CSDN、稀土掘金、Stack Overflow等，而AI的出现，使得程序员在开发过程中无需去百度搜索，直接将遇到的报错黏贴至AI的问答框了，只需稍等个几秒，答案就会出来了。

在不论AI回答的答案正确率有多高之前，好处非常明显，因为对于开发人员来说时间就是效率，即问即答式的AI让开发的效率大增。即使回答的答案有些许错误，问个两三次，基本上能得到正确的答案，这也比在百度上搜索，查找适合自己疑问的文章快得多。

AI的答案从哪里来？无非是从这些博客、论坛上训练的来，而后果是通过博客、论坛查阅文档的人越来越少，也就是从寄生再到蚕食的过程。

AI带来的影响首当其冲的是开发博客、论坛本身的企业，访问的人数少了，对博客、论坛有需求的人越来越少了，带来的收益也就下降了；其次的写博客的人，例如笔者，文章的访问量和账号的粉丝量往往是衡量一个作者实力水平的最好标准。

对文章来说，特别是对于解决常见BUG的文章，访问量多，代表开发中出现此类的BUG多，也代表在这篇文章在某一刻帮助了某一个陷入BUG的程序员，但从笔者目前观察文章阅读量来看，阅读量明显不及前几年（当然，也有可能文章所提到的技术栈、答案皆已过时）。

访问博客、论坛的人少了，反过来也会作用于企业和作者，作者是否还有创作热情？企业如何留住读者甚至是日渐缺乏热情的作者？都是大问题。

但AI并非毫无缺点，海量训练的数据中会包含大量的垃圾数据、过时数据，这对于回答的质量是一个致命的问题。笔者在使用国内某一AI工具时就发现训练的已是前几年的数据，对当下的问题并无解决方案，最后还是在他人博客中找到解决思路，有时候AI甚至直接给出错误的答案。换句话说，博客的内容是与时俱进的，每时每刻都有人遇到新的问题并分享至博客，而AI只能拿过去的数据进行训练。

另一个问题是细节性，AI给出的往往是概括性、简单性的回答，对于特定场景下的代码需求往往无法呈现，当然，这可能与一些企业代码的保密性有关，AI无法大量训练真实企业开发程序的源码；这一点在博客上有所不同，博文的作者往往还会对代码所处的场景进行描述，但如果想找到特定场景下的功能实现的代码还是很少，当然，这类博文也无法避免最终被AI训练的结果。

或许在未来当开发人员问AI在某个场景下的功能如何实现时，AI也会给出非常详细的答案。我相信这个未来并不久，可能就在明天或后天发布的大模型中。

那博客、论坛的未来会在哪里呢？