随着人工智能技术的快速发展，特别是大型语言模型（LLM）在编程领域的广泛应用，基准测试在推动研究进展和产品优化方面起着至关重要的作用。基准测试作为衡量AI模型在软件工程任务中表现的标准方法，不仅帮助研发团队客观评价算法的优劣，还为投资者和用户提供了参考依据。然而，目前用于评估AI在软件开发中表现的基准仍存在较大局限，影响了技术和产品的进一步提升。 人们普遍认识到，无论是软件工程师还是机器学习研究者，都需要借助可信且高效的基准测试，来推动人工智能辅助开发工具的性能提升。但是现实情况是，大部分现有的基准测试并未能全方位代表软件开发工作的复杂性和多样性。例如，HumanEval作为较早应用广泛的基准测试，主要由类似“编程谜题”的Python练习题组成，虽然对模型代码生成能力提出挑战，但其内容与真实日常开发环境有相当差距。
这导致模型虽然在该测试中表现优异，却未必能够应对真实工作中复杂多变的问题场景。此外，HumanEval已经出现了“饱和”现象，部分模型甚至可能因训练数据重复而记忆答案，弱化了测试的有效性。 相比之下，SWE-bench作为较新的基准测试，试图通过模拟GitHub上的真实问题来评价AI辅助解决方案的能力，引发了业界更大的关注。该测试推动了所谓的“Agentic”技术发展，即大型语言模型不再一次性生成答案，而是在持续的交互中运用外部工具循序渐进地获取信息与完善解答。然而，SWE-bench仍有不少不足。它的数据样本仅限于12个Python仓库，范围较窄，难以覆盖软件开发的广泛场景。
同时，部分问题的描述中已经包含了解决方案的线索，测试用例的设计也存在漏洞，无法全面验证模型对问题的解决效果。这些因素共同制约了SWE-bench作为普适性基准的价值。 近期基于SWE-bench派生的SWE-bench-Live试图解决训练数据污染问题，通过排除测试模型可见的数据，对模型在新问题上的表现进行更真实的测评。结果显示，最新一代大型语言模型在此测试中的表现明显下降，表明之前的得分或受训练阶段“泄露”的影响。这进一步暴露了当前基准测试在数据新鲜度和代表性方面的挑战。 软件工程和机器学习两个社区在基准测试的需求和视角上存在显著差异。
机器学习研究者倾向于构建大规模、自动评分、可重复运行的基准，以便持续优化模型的性能。追求全面指标和排行榜排名成为推动技术进步的动力。但从软件工程师和产品视角来看，真正重要的是基准能否准确反映日常开发过程中的复杂任务和实际使用体验。这类基准往往体量有限，评分过程可能较为复杂，甚至需要人工介入，难以实现完全自动化。但其评估结果更贴近用户真实需求，对产品决策更具参考价值。两者之间的这种矛盾导致很多基准测试难以兼顾规模和实际意义。
当前软件开发生命周期中诸多重要阶段尚无广泛接受的AI基准测试，诸如代码重构、代码审查、调试和代码推理等环节，虽十分关键，却在评估中常被忽视。缺乏针对此类环节的标准化基准，限制了AI工具在提高软件质量和开发效率方面的潜力发挥。此外，软件开发涉及代码版本迭代、自动化测试、持续集成等外围过程，这些“外循环”数据同样蕴含着丰富信息，应当被纳入基准建设的视野。 构建更具代表性和应用价值的AI软件工程基准测试是亟需解决的挑战。首先，需要与产业合作伙伴紧密协作，确保基准样本覆盖真实世界中的多样化和复杂任务，避免过度集中于特定语言或项目。其次，持续更新和重构基准数据集，防止训练数据污染，提升测试的有效性与公平性。
借助容器化等先进技术实现评测环境的标准化和自动化，满足训练阶段的周期性评估需求。评分机制上，应逐步融合基于功能测试、文本分析和人类判断的多元方法，力求更准确反映实际用户对AI输出的认可和应用效果。 需要着重强调的是，理想的基准测试并非追求完美答案，而是要体现人机协同的工作模式。在软件工程中，人工智能辅助开发工具往往不必做到无懈可击，只要能有效提升工程师的生产率和质量即可。基准设计应考虑这种实际需求，避免过于死板的评分规则，鼓励模型在多角度、多步骤中展示其辅助价值。 社区协作将在推动AI软件工程基准体系完善中发挥关键作用。
单一组织难以承担数据采集、维护、评测框架开发和劣质基准剔除等多重任务的巨大成本。开放平台、跨界联合和学术工业共同参与，能够加速标准制定和资源共享。诸如SWE-bench-Live和LiveCodeBench的尝试，正朝着这一方向迈进，通过开放数据和评测工具促进技术进步。 展望未来，AI在软件工程中的应用必将持续深化，基准测试体系的完善将直接决定其发展质量和速度。深入理解软件开发流程各环节的特征，设计覆盖编写、修复、审查、测试和维护的综合评估方案成为可能。结合自动化工具和人类专家评审的混合评分机制，将极大提升评价的科学性和实用性。
此外，利用持续集成流水线、代码仓库动态数据等信息，开发实时更新且反映最新技术水平的“活基准”，将极大增强模型评估的时效性和针对性。 无论是软件工程师还是机器学习专家，都需要超越单一视角，共同推动基准测试体系朝着规模性与现实关联度兼顾的方向发展。只有这样，人工智能技术才能真正成为软件开发过程中的得力助手，助力软件产业迈向更高效、更智能的新时代。
