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图片来源：由无界AI生成大型语言模型 (LLM)正在改变软件开发方式，AI现在能不能大规模替代人类程序员成为一个备受行业关注的话题。
在短短两年时间里，AI大模型已经从解决基础计算机科学问题，发展到在国际编程竞赛中与人类高手一较高下的程度，例如OpenAI o1曾在与人类参赛者相同的条件下参加2024国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）并成功获得金牌，展现了强大的编程潜力。
同时，AI迭代速率也在加快。在代码生成评估基准SWE-Bench Verified上，2024年8月GPT-4o的得分是33%，但到了新一代o3模型得分已翻倍为72%。
为了更好衡量AI模型在现实世界中的软件工程能力，今天，OpenAI开源推出了一个全新的评估基准SWE-Lancer，首次将模型性能与货币价值挂上了钩。
SWE-Lancer是一个包含1400多个来自Upwork平台自由软件工程任务的基准测试，这些任务在现实世界中的总报酬价值约100万美元，让AI去编程能挣到多少钱？
新基准的“特色”
SWE-Lancer基准任务价格反映真实的市场价值情况，任务越难，报酬越高。
其中既包括独立工程任务，也包括管理任务，可在技术实施方案之间进行选择，该基准不仅针对程序员，也针对整个开发团队，包括架构师和管理人员。
相较于此前的软件工程测试基准，SWE-Lancer具有多项优势，例如：
1、全部1488个任务代表了雇主向自由工程师支付的真实报酬，提供了自然的、由市场决定的难度梯度，报酬从250美元到3.2万美元不等，可谓相当可观。
其中35%的任务价值超过1000美元，34%的任务价值在500美元到1000美元之间。个体贡献者（IC）软件工程（SWE）任务这一组包含了764个任务，总价值41.4775万美元；SWE管理任务这一组包含724个任务，总价值58.5225万美元。
2、现实世界中的大规模软件工程，不仅需要具体敲代码可开发，还需要有能力的技术统筹管理，该基准测试使用真实世界的数据评估模型充当SWE“技术主管的”角色。
3、具备高级全栈工程评测能力。SWE-Lancer代表现实世界的软件工程，因为其任务来自拥有数百万真实用户的平台。
其中的任务涉及移动和网页端的工程开发、与API、浏览器和外部应用程序的交互，以及复杂问题的验证和复现。
例如，有的任务是花费250美元提高可靠性（修复双触发的API调用问题）、1000美元修复漏洞（解决权限差异问题）和1.6万美元实现新功能（在网页、iOS、安卓和桌面端添加应用内视频播放支持等）。
4、领域多样性。74%的IC SWE任务和76%的SWE管理任务都涉及应用逻辑，而17%的IC SWE任务和18%的SWE管理任务涉及UI/UX开发。
就任务难度而言，SWE-Lancer选取的任务非常具有挑战性，开源数据集中的任务平均需要26天才能在Github上解决。
此外，OpenAI表示无偏数据收集情况，它们从Upwork上选择了具有代表性的任务样本，并聘请了100名专业软件工程师为所有任务编写和验证了端到端测试。
AI编码赚钱能力PK
尽管很多科技大佬不断在宣传中声称AI模型可以取代“低级”工程师，但企业是否完全能用LLM取代人类软件工程师仍然要打个大大的问号。
首批评测结果显示，在完整的SWE-Lancer数据集上，目前被测试的AI金牌选手模型收益都远低于100万美元的潜在总报酬。
整体来看，所有模型在SWE管理任务上的表现都会优于IC SWE任务，而IC SWE任务在很大程度上仍未被AI模型充分攻克，目前受测模型表现最好是OpenAI竞争对手Anthropic开发的Claude 3.5 Sonnet。
在IC SWE任务上，所有模型单次通过率和收益率均低于30%，在SWE管理任务上，表现最佳的模型Claude 3.5 Sonnet得分是45%。
Claude 3.5 Sonnet在IC SWE和SWE管理任务上均表现出强劲性能，在IC SWE任务上比表现第二好的模型o1高出路9.7%，在SWE管理任务上高出3.4%。
如果转换成收益，表现最佳的Claude 3.5 Sonnet在完整数据集上总收入超过40万美元。
值得关注的一点是，更高的推理计算量会对“AI赚钱”大有帮助。
IC SWE任务上，研究人员对启用了深度推理工具的o1模型进行的实验表明，更高的推理计算量能将单次通过率从9.3%提升至16.5%，收益也相应从1.6万美元增至2.9万美元，收益率从6.8%提高到12.1%。
研究人员总结，最佳模型Claude 3.5 Sonnet虽然解决了26.2%的IC SWE问题，但剩下的大多数解决方案仍存在错误，想实现可靠部署还需要许多完善工作。其次是o1，然后是GPT-4o，并且管理任务的单次通过率通常是IC SWE任务单次通过率的两倍以上。
这也意味着，即便AI代理取代人类软件工程师的观点被炒作得非常火，但企业当下仍需三思而行，AI模型可以解决一些“低级”编码问题，但还不能取代“低级”软件工程师，因为它们无法理解一些代码错误存在的原因，并继续犯了更多延伸错误。
目前的评估框架尚不支持多模态输入，此外，研究人员还没有对“投资回报率”进行评估，例如完成一项任务时，对支付给自由职业者的报酬与使用API的成本进行对比，这会是该基准下一步完善的重点。
做一个“AI增强型”程序员
就目前来看，AI要真正替代人类程序员还有很长一段路要走，毕竟开发一个软件工程项目，不光是按要求生成代码那么简单。
例如，程序员常常会遇到极为复杂、抽象、模糊的客户需求问题，这需要对各种技术原理、业务逻辑和系统架构有深入理解，在优化复杂的软件架构时，人类程序员能够综合考虑系统未来的可扩展性、可维护性和性能等因素，而AI可能难以做出全面的分析判断。
此外，编程不仅仅是实现现有逻辑，还需要大量的创造力和创新思维，程序员需要构思新算法、设计独特的软件界面和交互方式等，这种真正新颖的想法和解决方案是AI的短板。
程序员通常还需要与团队成员、客户及其他利益相关者进行沟通与协作，需要理解各方需求和可实现程度，清晰表达自己的观点，并与他人协同完成项目，此外，人类程序员具备持续学习并适应新变化的能力，他们能快速掌握新知识和技能，并将其应用到实际项目中，而一款成功的AI模型还需要各种训练测试。
软件开发行业也受到各种法律和监管约束，如知识产权、数据保护和软件许可等，人工智能可能难以完全理解并遵守这些法律法规要求，从而埋下法律风险或责任纠纷。
长期来看，AI技术进步带来的程序员岗位替代性依然存在，但短期来看，“AI增强型程序员”才是主流，掌握对最新AI工具的使用是优秀程序员的核心技能之一。
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