OpenAI 推出 SWE-Lancer：一个面向真实世界自由职业编码的新型 AI 基准测试

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由摩根大通、Coinbase、黑石、Klarna 等高管阅读

在零工经济中衡量人工智能编码技能的新标准

人工智能正以一种新的基准进入自由软件开发领域，旨在测试其在实际任务中的编码能力。该基准名为SWE-Lancer，由OpenAI推出，使用来自Upwork的超过1400个实际自由软件工程任务进行评估，累计价值达100万美元的支付。

此举旨在提供更清晰的人工智能在专业环境中的能力图景。SWE-Lancer不依赖合成编码问题，而是采用由真实公司完成并支付的任务，提供更贴近实际的AI软件工程效果衡量。

真实自由职业工作，真实挑战

大多数AI编码基准专注于定义明确、解决方案可预测的问题。而SWE-Lancer则不同。数据集涵盖范围广泛，从50美元的漏洞修复到复杂的3.2万美元功能实现。一些任务测试AI的编码能力，另一些则需要决策——模拟工程经理在不同技术方案中做出选择的角色。

为了确保准确性，由经验丰富的工程师进行三重验证的端到端测试，管理决策也会与原招聘经理的判断进行对比。该基准不仅衡量AI是否能写出代码，还评估这些代码是否达到付费客户的标准。

AI模型表现如何？

结果十分明确：即使是最先进的AI模型也难以胜任这些任务。虽然AI已证明能生成代码片段和协助调试，但在处理自由职业工程工作的全部复杂性时仍显不足。需要创造力、问题解决能力和长期规划的任务仍然具有挑战性。

这一差距具有重大意义。AI在软件开发中的角色不断扩大，但像SWE-Lancer这样的基准表明，完全自主编码仍然遥遥无期。目前，人类工程师仍然不可或缺，尤其是在超出简单代码生成的复杂项目中。

开源以促进研究和经济洞察

为了推动进一步研究，SWE-Lancer团队已将关键资源向公众开放。研究人员可以访问统一的Docker镜像和一部分基准，称为SWE-Lancer Diamond，用于评估。通过将AI表现与实际货币价值挂钩，该基准为AI如何影响经济和软件工程就业市场提供了新见解。

除了软件开发，这些洞察对金融科技公司和依赖自由人才的企业也具有价值。随着AI模型的不断改进，企业将需要更好的方式衡量自动化的财务和运营影响。SWE-Lancer为理解AI如何融入基于合同的工作提供了基础。

迈向AI在软件开发中未来的一步

SWE-Lancer的发布凸显了一个重要现实：AI在不断进步，但在应对自由软件工程的实际需求方面仍有困难。虽然AI工具可以协助开发者，但尚不能可靠地取代技术熟练的专业人士。

随着AI研究的持续推进，像SWE-Lancer这样的基准将帮助追踪进展、优化模型，并引导关于自动化经济影响的讨论。AI是否能完全取代自由开发者仍未可知，但目前，软件工程中的人类元素仍不可替代。