The advent of automation in particular Software Engineering (SE) tasks has transitioned from theory to reality. Numerous scholarly articles have documented the successful application of Artificial Intelligence to address issues in areas such as project management, modeling, testing, and development. A recent innovation is the introduction of ChatGPT, an ML-infused chatbot, touted as a resource proficient in generating programming codes and formulating software testing strategies for developers and testers respectively. Although there is speculation that AI-based computation can increase productivity and even substitute software engineers in software development, there is currently a lack of empirical evidence to verify this. Moreover, despite the primary focus on enhancing the accuracy of AI systems, non-functional requirements including energy efficiency, vulnerability, fairness (i.e., human bias), and safety frequently receive insufficient attention. This paper posits that a comprehensive comparison of software engineers and AI-based solutions, considering various evaluation criteria, is pivotal in fostering human-machine collaboration, enhancing the reliability of AI-based methods, and understanding task suitability for humans or AI. Furthermore, it facilitates the effective implementation of cooperative work structures and human-in-the-loop processes. This paper conducts an empirical investigation, contrasting the performance of software engineers and AI systems, like ChatGPT, across different evaluation metrics. The empirical study includes a case of assessing ChatGPT-generated code versus code produced by developers and uploaded in Leetcode.


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《工程》是中国工程院(CAE)于2015年推出的国际开放存取期刊。其目的是提供一个高水平的平台,传播和分享工程研发的前沿进展、当前主要研究成果和关键成果;报告工程科学的进展,讨论工程发展的热点、兴趣领域、挑战和前景,在工程中考虑人与环境的福祉和伦理道德,鼓励具有深远经济和社会意义的工程突破和创新,使之达到国际先进水平,成为新的生产力,从而改变世界,造福人类,创造新的未来。 期刊链接:https://www.sciencedirect.com/journal/engineering
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