随着AI技术持续进化，开发者获取技术支持的方式也悄然发生了转变。曾经风光无限的StackOverflow，如今流量锐减，取而代之的是各种技术博客、教程网站和AI助手。然而，这种变化也引发了不少讨论，尤其是在“AI到底靠不靠谱”这个问题上。
回顾历史，从上世纪50年代靠纸质手册、大学教材，到70年代靠技术期刊、杂志，再到90年代Usenet讨论区的蓬勃兴起，开发者解决问题的方式一直在跟着技术一起“进化”。2008年StackOverflow的出现更是让技术问答进入了“平台时代”——一个账号、一个搜索框，就能直击全球开发者的集体智慧。
而如今，这个曾被誉为“程序员的救命稻草”的平台却逐渐式微。随着ChatGPT-3.5的爆火，越来越多的程序员开始转向AI助手寻求帮助。不论是Copilot、Claude还是其他LLM（大型语言模型），都能快速提供看似“答案感十足”的回应。但问题也随之而来：AI并非万能。
比如作者提到，在一次Hibernate从5.X迁移到6.X的过程中，遇到了PostgreSQL中的jsonb类型报错。AI工具提供的答案不是太泛，就是完全跑题，最后还是靠一篇博客——不是StackOverflow——才找到了问题的关键。这就是AI目前最大的短板：当遇到边缘案例或是最新技术栈时，训练数据的缺口就暴露无遗。
此外，还有“AI常见通病”：信口胡说（也叫“AI幻觉”）、知识时效性差、逻辑不通、偏见输出、无事实验证机制、内容重复不一致……这些都意味着，开发者仍然得动脑、得研究，不能一股脑交给AI“包办代替”。
不过话说回来，AI也并非洪水猛兽。用得好，它确实能大幅提高效率。像代码补全、快速翻译、文档优化、语法润色，这些都是它的强项。只是，遇到真正棘手的问题，还得靠真正懂技术的“人类博主们”分享的经验贴、踩坑总结。
未来的开发知识生态，很可能会从集中式的StackOverflow向分布式的博客、教程、视频讲解转移。AI也许能成为“引路人”，但真正的“实战经验”，还得靠开发者社区一字一句地写出来。毕竟，AI的下一次升级，依赖的也是这些优质内容的“喂养”。
说到底，AI只是工具，驾驶的是人。未来的开发者，得既懂AI又保留独立思考力。知识不是被“复制粘贴”的，而是被理解、被再创造的。这或许就是新时代开发者的最大挑战，也是最大机会。