- Stack Overflow डेवलपर Q&A के लिए एक प्रमुख जगह था, लेकिन ChatGPT, Cursor, Claude जैसे code-writing AI assistants के फैलने के बाद सवालों और ट्रैफ़िक में तेज़ गिरावट आई
- पिछले महीने सवालों की संख्या सिर्फ 6,866 रही, जो 2008 के शुरुआती लॉन्च दौर के स्तर तक गिर गई, और Elon Musk ने इसे “LLM के कारण हुई मौत” कहा
- फ़ोरम में भागीदारी घटी है, लेकिन सालाना राजस्व लगभग 115 million dollars तक पहुँचकर लगभग दोगुना हो गया, और घाटा FY2023 के 84 million dollars से घटकर 22 million dollars रह गया
- राजस्व मॉडल विज्ञापन-केंद्रित ढाँचे से enterprise solutions और data licensing की ओर शिफ्ट हो गया, और Stack Internal दुनिया भर की 25,000 कंपनियों में इस्तेमाल हो रहा है
- डेवलपरों के सवाल private AI chats की ओर शिफ्ट होने से नया public knowledge कम बन रहा है, लेकिन LLMs को अब भी Stack Overflow data की ज़रूरत है, जिससे एक चक्रीय संरचना बन गई है
AI assistants ने Stack Overflow ट्रैफ़िक घटाया
- Stack Overflow लंबे समय तक वह प्रमुख Q&A फ़ोरम रहा जहाँ डेवलपर तकनीकी मदद खोजते थे, और महामारी के दौरान लंबे समय तक उपयोगी रहने वाली जानकारी ढूँढने वाले डेवलपरों की वजह से इसका प्रभाव लगभग चरम पर था
- ChatGPT, Cursor, Claude, Google Gemini और Microsoft Copilot जैसे code-writing AI assistants के फैलने के साथ साइट ट्रैफ़िक में तेज़ गिरावट आई
- जुलाई 2023 में Elon Musk ने Stack Overflow की स्थिति को “LLM के कारण हुई मौत” कहा
- पिछले महीने Stack Overflow पर पोस्ट किए गए सवालों की संख्या 6,866 थी, जो 2008 के शुरुआती लॉन्च दौर के सामान्य स्तर के लगभग बराबर है
फ़ोरम घटा, लेकिन कंपनी की कमाई टिकी रही
- Stack Overflow का Q&A फ़ोरम कमजोर पड़ा है, लेकिन कंपनी अपने विशाल पुराने कंटेंट से कमाई करके टिक रही है
- 2022 में ChatGPT आने के बाद भागीदारी तेज़ी से घटी, लेकिन Stack Overflow का वार्षिक राजस्व लगभग 115 million dollars तक पहुँचकर लगभग दोगुना हो गया
- घाटा FY2023 के 84 million dollars से घटकर हालिया वित्तीय वर्ष में 22 million dollars रह गया
- बड़े पैमाने पर छंटनी जैसी कड़ी लागत-कटौती ने भी लाभप्रदता सुधारने में योगदान दिया
- Chegg जैसे knowledge hubs को generative AI से झटका लगा, लेकिन Stack Overflow ने अपने पुराने कंटेंट की वैल्यू को नए revenue sources से जोड़ा
विज्ञापन से enterprise solutions और data licensing की ओर शिफ्ट
- पहले Stack Overflow सक्रिय फ़ोरम से मिलने वाले विज्ञापनों पर निर्भर था, लेकिन अब इसका मुख्य revenue source enterprise solutions बन गया है
- “Stack Internal” कई वर्षों में जमा हुए लाखों सवालों और जवाबों पर आधारित generative AI add-on features देता है
- Stack Internal दुनिया भर की 25,000 कंपनियों में इस्तेमाल हो रहा है
- Stack Overflow, Reddit की तरह, AI कंपनियों को data licenses भी बेचता है
- Reddit को ऐसे प्लेटफ़ॉर्म के रूप में पेश किया गया है जिसने user-generated content licensing से 2024 में 200 million dollars से अधिक कमाए
पुराने समुदाय से बनी भरोसे की वैल्यू
- Stack Overflow का नया niche market उसके पुराने समुदाय और विशेषज्ञता से बने भरोसे में है
- CEO Prashanth Chandrasekar का मानना है कि 2023 की शुरुआत में सवालों में आई गिरावट ज़्यादातर बहुत आसान सवालों में हुई, जबकि जटिल सवाल अब भी Stack Overflow पर पोस्ट होते हैं
- Chandrasekar का कहना है कि अगर LLMs उतने ही अच्छे हैं जितना कि मनुष्यों द्वारा चुना गया डेटा, तो तकनीकी क्षेत्र में Stack Overflow सबसे अच्छी जगहों में से एक, या शायद सबसे अच्छी जगह हो सकता है
- large language models को coding problems और उनके solutions से जुड़ा डेटा चाहिए, और Stack Overflow के पास ऐसा डेटा रखने वाला एक बड़ा digital warehouse है
AI और डेवलपर ज्ञान का चक्रीय ढाँचा
- Stack Overflow data, LLMs के लिए महत्वपूर्ण है, लेकिन डेवलपरों के सवाल LLMs के साथ private chat windows में शिफ्ट होने से नए public Q&A का संचय घट रहा है
- LLMs को काम करने के लिए विशाल मात्रा में डेटा चाहिए, और Stack Overflow का डेटा उस माँग को पूरा करने वाली एक asset है
- साथ ही Stack Overflow का डेटा धीरे-धीरे पुरानी asset बनता जा रहा है
- Stack Overflow यह दिखाता है कि AI सार्वजनिक डेवलपर knowledge sharing को कमजोर भी कर रहा है, और फिर वही टेक उद्योग उस सार्वजनिक ज्ञान की दोबारा ज़रूरत भी महसूस कर रहा है
1 टिप्पणियां
Hacker News की राय
कुछ हद तक लगता है कि इसका खत्म होना ठीक ही हुआ
मैंने भी दूसरों की तरह इसे बहुत इस्तेमाल किया और कई बार मदद भी पाई, लेकिन सांस्कृतिक समस्याएँ गंभीर हो गई थीं और खत्म नहीं हुईं
gamification ने नियमों के प्रति जुनूनी और कठोर स्वभाव वाले लोगों को आकर्षित किया, और शायद उन्हें यह एहसास भी नहीं होता था कि वे दूसरों को चोट पहुँचा रहे हैं
मैं यह इरादा समझता हूँ कि अच्छे सवाल और काम की जवाब चाहिए थे, लेकिन सिर्फ़ “गलत” सवाल पूछने के कारण किसी के साथ बुरा व्यवहार करना सही नहीं ठहराया जा सकता। वहाँ दिखने वाला घमंड और तिरस्कारपूर्ण उपेक्षा देखना तक कष्टदायक था
बंद: अगस्त 2011 के “Django 1.3 में कहीं कुछ मिलता-जुलता कैसे करें?” वाले प्रश्न संख्या 1234 का डुप्लिकेट
उस साइट के moderators ने बातचीत का सारा आनंद ही छीन लिया। अगर आप moderators वाली कोई साइट चला रहे हैं, तो ज़रूर नियंत्रण रखें कि वे आपकी साइट को Stack Overflow जैसा न बना दें
‘New’ queue में अक्सर जवाब देने वाले के नज़रिए से, नियम तोड़ने वाले, कम-मेहनत वाले सवाल, और साफ़-साफ़ डुप्लिकेट सवालों की मात्रा हैरान कर देने वाली थी
आख़िरकार 99% सवाल ऐसे लगने लगे जिनसे जुड़ना ही बेकार था, इसलिए मैंने जवाब देना छोड़ दिया और बस close vote करके आगे बढ़ने लगा
आख़िर में मुझे लगता है कि SO बहुत ज़्यादा मशहूर हो गया था और moderation संभालना नामुमकिन हो गया, इसलिए वह मर गया
पहले CUDA एक उभरती हुई technology थी, जिसने scientific computing और parallel computing में दिलचस्प संभावनाएँ खोली थीं, और Stack Overflow पर CUDA के इस्तेमाल को लेकर कई रोचक सवाल आते थे। इसलिए उन्होंने जवाब देना शुरू किया, लगभग 700 सवालों के जवाब दिए, CUDA tag में सबसे ऊँची reputation वाले contributor बने, और यह काफ़ी मज़ेदार था
लेकिन जैसे-जैसे CUDA mature हुआ, अच्छे सवालों में से ज़्यादातर पहले ही पूछे और जवाब दिए जा चुके थे, और अब Stack Overflow पर ज़्यादातर बचा-खुचा कचरा आता है, इसलिए जवाब देने से ज़्यादा समय editing, downvote और close करने में जाता है
नतीजे में ज़्यादातर CUDA सवालों को downvote किया गया और delete कर दिया गया। अजीब बात यह थी कि CUDA लगातार evolve होता रहा, फिर भी ऐसा हुआ
अगर आप ज़िंदगी में मुश्किल दौर से गुजर रहे हों और online मदद ढूँढ रहे हों, तो यह सचमुच हतोत्साहित कर देने वाला अनुभव है
अब सिर्फ़ सवाल बंद नहीं किए जाते, बल्कि उनमें उपयोगी जानकारी हो तब भी पूरा का पूरा delete कर दिया जाता है
एक बार मैं पुराने बंद किए गए सवाल पर किसी के comment में छोड़ा गया link ढूँढने लौटा, तो देखा कि असली सामग्री होने के बावजूद किसी moderator ने बिना वजह पूरा सवाल delete कर दिया था
उसी समय मेरा पूरी तरह मोहभंग हो गया, और मैंने अपने domain और अपनी website पर ध्यान देना शुरू कर दिया। अगर मैं फिर कभी वहाँ कुछ पोस्ट करूँगा, तो हमेशा अपनी साइट के link के रूप में ही करूँगा, ताकि उनका deletionism वहाँ तक न पहुँच सके
प्रोग्रामिंग से जुड़ी मानवता के ज्ञान-भंडार के रूप में Stack Overflow शायद सर्वश्रेष्ठ हो सकता है
लेकिन उसकी उपयोगिता जमा हुए ज्ञान तक सीमित है। एक service या community के रूप में वह बहुत पहले से काफ़ी खराब था
प्रोग्रामिंग सीखने की कोशिश कर रहे नए users के लिए, शायद वह सबसे ज़्यादा toxic संसाधनों में से एक था। 2019 के बाद से मैंने वहाँ लगभग कोई सवाल नहीं पूछा
एक औसत user को ज़्यादा से ज़्यादा यही उम्मीद हो सकती थी कि या तो कोई ऐसा व्यक्ति चिड़चिड़ा जवाब देगा जिसने पोस्ट ठीक से पढ़ी भी नहीं, या moderator सिर्फ़ इसलिए delete कर देगा कि कोई मिलता-जुलता सवाल मौजूद है, चाहे संतोषजनक जवाब हो या न हो
एक समय के बाद सारे मायने रखने वाले सवाल पहले ही पूछे जा चुके होते हैं। वह साइट मौजूदा समस्याओं के रूपांतरों में मदद करने की जगह, नई समस्याओं को इकट्ठा करने की जगह बन गई
और यह भी कम करके आँका गया है कि industry कुछ frameworks के इर्द-गिर्द कितनी एकरूप हो गई। Stack Overflow का peak, React के उभरने के समय से मेल खाता है, यह बात काफ़ी संकेत देती है
बाद में उसे सुव्यवस्थित रखने के लिए optimize किया गया, और इसी प्रक्रिया में साइट खराब हो गई, खासकर नए users को परेशान करके भगा दिया गया
मैं math SE और stats SE पर गणित और सांख्यिकी से जुड़े आसान सवाल डालता था, और कुछ घंटों में, कभी-कभी कुछ ही मिनटों में, सही जवाब मिल जाता था
और शिष्टता बनाए रखने और उसका पुरस्कार देने का कोई तंत्र नहीं था
Jeff Atwood ने बाद में Discourse बनाते समय इस बात पर बहुत सोचा, और community के लोगों को एक-दूसरे के साथ अच्छा व्यवहार करने के लिए प्रोत्साहित करने की कोशिश की
लेखक ने graph में COVID और ChatGPT के launch को दिखाया, लेकिन यह नहीं बताया कि Stack Overflow को जून 2021 में Netherlands की private equity firm Prosus ने acquire किया था
मुझे तो वह समय पूरी गिरावट की प्रवृत्ति के साथ काफ़ी मेल खाता दिखता है
sale अपने आप में वजह कम, लक्षण ज़्यादा होती है
वे “acquire” किए गए लोगों से ज़्यादा, जैसे किसी विरासत में मिली समस्या के हिस्सेदार लगते हैं
उस दौरान StackOverflow ख़ुद ज़्यादा नहीं बदला, और users में बदलाव शायद बाहरी कारणों की वजह से था
Stack Overflow में कमियाँ बहुत थीं, लेकिन अपने peak पर वह internet की एक अद्भुत चीज़ था
खासकर शुरुआत में, लोग karma के पीछे भाग रहे थे, और आप जो भी पूछें, किसी न किसी तरह का जवाब मिल ही जाता था। वह हमेशा सही नहीं होता था, लेकिन जवाब होता था
LLM औसतन इससे कहीं बेहतर जवाब दे सकते हैं, लेकिन जो मानवीय हिस्सा वहाँ खो गया, मुझे लगता है कि उसे ठीक से याद रखना और महत्व देना चाहिए
विडंबना यह है कि StackOverflow ने ऐसे forums को लगभग खत्म कर दिया, और आख़िरकार ख़ुद भी अगली लहर का शिकार बन गया
मुझे लगता है यह चिंता करने लायक बात है
लोग Stack Overflow का इस्तेमाल करते हुए उसी प्रक्रिया में नया ज्ञान बनाते थे
अगर ऐसा चर्चा माध्यम ही न रहे, तो मॉडल्स को ताज़ा और उच्च-गुणवत्ता वाला ज्ञान कैसे खिलाया जाएगा
यानी LLMs बहुत रिसर्च के बाद जो समस्या-समाधान खोजें, उन्हें वहाँ पोस्ट किया जाए
दुख की बात है कि LLMs कुछ ही providers जैसे OpenAI, Anthropic, Google में केंद्रित हैं, इसलिए संभव है कि वे अपने-अपने निजी और बंद Stack Overflow बना लें
उस निजी Stack Overflow का इस्तेमाल करके उनके LLMs जटिल reasoning को बायपास कर सकते हैं और tokens, समय, लागत बचा सकते हैं
उदाहरण के लिए, अगर किसी library में ऐसा bug हो जिसके लिए कोई आम workaround चाहिए, तो उस workaround का उपयोग करने वाले open source code से सीखा जा सकता है
reinforcement learning environments, synthetic data, human-annotated data मौजूद हैं, और codex/claude code/cursor का usage data भी है
coding में model की ज्यादातर क्षमता pretraining से नहीं बल्कि post-training से आती है
यह भी कहा जा सकता है कि LLMs ने LLM-पूर्व दौर के user-generated content को “चुराकर” उससे फ़ायदा उठाया
LLM युग में अब आगे LLMs को train करने के लिए नया Stack Overflow पैदा नहीं होगा
Twitter के बहुत से accounts तो practically dead internet theory के और करीब जा रहे हैं, क्योंकि वे असल में LLMs हैं. Reddit भी बड़ी समस्या लगती है. वहाँ karma farming, influence campaigns, या ad revenue के पीछे भागने वाले accounts बहुत होंगे
आख़िरकार हम उस बिंदु पर पहुँचेंगे जहाँ LLMs को train करने वाला corpus ही LLM की बची-खुची सामग्री से भर जाएगा. क्या self-reinforcing कचरा ही भविष्य है
समस्या यह कम है कि SO ने खुद को घोंट लिया, और ज़्यादा यह है कि बड़े search engines भी छोटे blogs दिखाने के बजाय AI answers की ओर मुड़ रहे हैं
सवाल लिखने की सख्त शर्तें समस्या को साफ़-साफ़ परिभाषित करने में मदद करती थीं, और सवाल ठीक से लिख लेने के बाद अक्सर जवाब मिल ही जाता था
लेकिन पिछले कुछ वर्षों में वहाँ सवाल पोस्ट करना अपने-आप में लगभग traumatic experience बन गया था. पूरी तरह जायज़ सवाल पोस्ट करने पर भी downvotes और closure मिलने की संभावना रहती थी, और अगर सवाल में ज़रा-सी भी कमी हो तो और बुरा होता था
“सवाल पोस्ट किया, फिर खुद ही जवाब समझ आ गया और किसी ने comment में यही कह दिया” से यह पूरी तरह बदलकर “कोई भी सवाल पोस्ट करो, पूरी साइट उस सवाल को मिटाने के लिए टूट पड़ती है” हो गया
अजीब लगे, पर कभी-कभी Claude Code जिस तरीके पर अड़ा रहता है, उससे बेहतर समाधान मुझे Stack Overflow पर मिल जाता है
लंबे समय में SO के बिना दुनिया बेहतर होगी या नहीं, यह मुझे नहीं पता
LLMs किसी समस्या का सबसे अच्छा समाधान देने से ज़्यादा, सबसे प्रसिद्ध समाधान उगलने में अच्छे हैं
LLM की probability distribution से tokens sample करने के तरीके की वजह से समाधानों का long tail आम तौर पर गायब हो जाता है
एक मददगार तरीका यह रहा कि किसी समस्या के लिए, मान लीजिए, 10 अलग-अलग समाधान माँगो और उनमें से एक चुनो. जब सच में 10 अलग-अलग समाधान नहीं होते, तब कभी-कभी लगभग creative समाधान भी निकल आते हैं
कभी-कभी “सबसे अच्छा” समाधान पढ़ने में मुश्किल code होता था, और लोगों को अलग-अलग तरीकों से हल करते हुए, गुस्साए बंदरों की तरह बहस करते देखना समस्या को बेहतर समझने में मदद करता था
बेशक, कभी-कभी यह सच में बहुत बुरा भी होता था
लेकिन उस साइट की culture काफ़ी पहले से चरमराने लगी थी
SO का हिस्सा रहे ServerFault पर questions और answers को edit करने में मैंने बहुत मेहनत लगाई थी, लेकिन अब लगता है वह समय बर्बाद गया
वे काफ़ी समय से साइट बेचना चाहते थे और शायद अब उन्हें परवाह नहीं रही. उन्होंने कुछ editors को बहुत लंबे समय तक बदतमीज़ बने रहने दिया, और वह उनके सिर चढ़ गया. काश उस मेहनत को वापस ले सकता
मज़ाक में यह भी कहा जा सकता है कि बाकी इंटरनेट तो बस Jon Skeet द्वारा सीमित किए गए अंतिम latent space को पतला करने जैसा है
मुझे पता था कि Stack Overflow को AI की वजह से मुश्किल होगी, लेकिन monthly questions का chatbot-पूर्व 2 लाख से गिरकर लगभग 1 हज़ार रह जाना यकीन करना मुश्किल है
वैसे, मैं भी पिछले 4 साल में वहाँ एक बार भी नहीं गया
https://data.stackexchange.com/stackoverflow/revision/193252...
अब Stack Overflow इस्तेमाल करने की सचमुच कोई वजह नहीं बची. LLMs में कमियाँ हैं, फिर भी coding problems के जवाब पाने के तरीके के रूप में वे कहीं बेहतर हैं
यह कुछ ऐसा था: “पोस्ट के लिए धन्यवाद, लेकिन यहाँ शब्द-चयन ग़लत है, और ऐसे ही कुछ शब्दों वाले 13 दूसरे answers हैं, लेकिन वे असली सवाल का जवाब नहीं देते इसलिए हटा दिए गए. और अगर यह पोस्ट बची रही तो मेरे भटके हुए answer के views कम हो जाएँगे”
वह forum सिर्फ़ एक वजह से नहीं मरा
सख्त moderation, पसंद हो या न हो, उस platform का हिस्सा था, और अगर LLMs ने coding Q&A forums की ज़रूरत 99.9% तक खत्म न कर दी होती, तो वह तरीका शायद और बहुत लंबे समय तक चल जाता
इसलिए उन्हें “canonical” answers चाहिए थे, और लंबे समय में इसी ने साइट को मार डाला
छोटे समय में यह बहुत अच्छा चला, और founders ने जायज़ तौर पर खूब पैसा कमाया
लेकिन करीब एक साल पहले मैंने कुछ सवाल पोस्ट किए थे और कोई जवाब ही नहीं मिला
SO छोड़ने वाले सिर्फ़ सवाल पूछने वाले लोग नहीं थे, जवाब देने वाले भी थे. यह chicken-and-egg, यानी network effects के उलटने की समस्या हो सकती है
LLM डिबगिंग या हेल्पडेस्क जैसे कामों में धीमे मानव सपोर्ट से बेहतर हैं, और वैसे भी ऐसे सवालों का SO पर खास स्वागत नहीं था
Stack Overflow अब भी canonical questions, कई answers, और public तथा search-optimized human-to-human discussion के लिए बेहतरीन है
लेकिन 1.8 billion dollar के निवेश को 100x बनाने की कोशिश करने वाली कंपनी के लिए शायद इतना काफी नहीं होगा
उम्मीद है कि किसी दिन इस क्लासिक Q&A साइट को घाटे वाले हिस्से के रूप में अलग कर दिया जाए, और इसे Wikimedia जैसी foundation को सौंपा जाए जिसे मूल Q&A साइट को संरक्षित रखने में दिलचस्पी हो और जो growth या transformation न चाहती हो
मैं इस बात से सहमत हूँ कि Wikimedia जैसी foundation ही उसके मूल उद्देश्य को सुरक्षित रखने का सबसे अच्छा तरीका है