AI虽快却不准，OpenAI最新研究：当前模型难敌人类程序员

　　近期，OpenAI的首席执行官萨姆·奥尔特曼发表了一项大胆预测，他声称到今年年底，人工智能模型将超越“入门级”软件工程师的能力。然而，OpenAI内部研究人员的最新研究成果却给出了不同的答案。

　　在这项研究中，研究人员揭示了一个令人意外的发现：即便是目前最前沿的人工智能模型，也无法与人类程序员相提并论。为了验证这一点，他们开发了一个名为SWE-Lancer的新基准测试工具，该工具基于自由职业者网站Upwork上的真实软件工程任务。

　　研究人员选取了三款大型语言模型（LLMs）进行测试，包括OpenAI自家的o1推理模型、旗舰产品GPT-4o，以及Anthropic公司的Claude 3.5 Sonnet。这些模型在测试中需要处理两类任务：一类是个体任务，如修复漏洞；另一类是管理任务，需要做出更高层次的决策。

　　测试结果显示，尽管这些模型在某些细节任务上能够迅速给出答案，但它们在处理大型项目中的漏洞及其根源时却显得力不从心。这些“半成品”解决方案往往缺乏全面性和准确性，与AI常见的“自信满满但漏洞百出”的信息输出如出一辙。

　　值得注意的是，在测试过程中，这些模型被禁止访问互联网，以确保它们无法抄袭网上已有的答案。即便如此，它们的表现仍然令人失望。尽管三款LLMs在完成任务的速度上远超人类，但它们在理解漏洞的广泛性和背景方面存在明显不足，导致解决方案往往错误或不够全面。

　　其中，Claude 3.5 Sonnet的表现略胜一筹，甚至在测试中“赚取”的金额超过了o1和GPT-4o。然而，这并不意味着它的答案就是正确的。事实上，大多数答案仍然存在错误。研究人员指出，要想将AI模型真正应用于实际编程任务，还需要提高其可靠性。

　　这项研究似乎表明，尽管前沿的人工智能模型在处理一些细节任务时表现出色，但它们在软件工程领域的整体技能水平仍然远远不及人类工程师。这些模型在处理复杂任务时的局限性，再次凸显了人类智慧在编程领域的不可替代性。

　　然而，令人担忧的是，一些首席执行官似乎并未受到这项研究的影响。他们仍然选择解雇人类程序员，转而使用这些尚未成熟的AI模型。这种做法不仅可能带来潜在的风险和损失，也忽视了人类工程师在软件开发中的独特价值。