大语言模型时代软件工程的当前挑战

随着人工智能（AI）领域大语言模型（LLMs）的出现，软件工程（SE）领域也经历了范式转变。这些模型通过利用深度学习和大量数据的威力，展现出了前所未有的理解、生成和操作编程语言的能力。它们可以协助开发人员完成广泛的软件开发活动，包括软件设计、自动化编程和维护，从而可能减少大量人力。将LLMs整合到SE领域（LLM4SE）已成为一个新兴趋势，有必要探索这一新兴格局的挑战和机遇。本文旨在重新审视LLMs下的软件开发生命周期（SDLC），并强调新范式的挑战和机遇。本文首先总结了LLM4SE的整体过程，然后基于深入讨论阐述了当前的挑战。讨论由来自学术界和工业界的20多名参与者进行，他们专攻软件工程和人工智能等领域。具体来说，我们从七个方面获得了26个关键挑战，包括软件需求与设计、编码辅助、测试代码生成、代码审查、代码维护、软件漏洞管理以及数据、训练和评估。我们希望所获得的挑战将有利于LLM4SE领域的未来研究。