OpenAI a prezentat rezultate promițătoare pentru modelele GPT-6, care pot traduce și moderniza programe scrise în limbaje vechi, precum COBOL, păstrând funcționalitatea aplicațiilor originale. Modelele au obținut o acuratețe de până la 97,9% în teste de migrare a codului și ar putea influența semnificativ industria software și sectorul financiar.
Performanțe ale GPT-6 în migrarea codului vechi
GPT-6.1 Sol a atins o acuratețe de 97,9% în teste de migrare a programelor COBOL, evaluări realizate la nivel înalt de raționament. În comparație, modelul anterior, GPT-5.6 Sol, a înregistrat 5,4% în același test.
Rezultatul a reprezentat un progres substantial, mai ales în cazul nivelului crescut de raționament. La testele pentru realizarea de cod în limbaje moderne, GPT-6.1 Sol a reușit o precizie de 86,6%, comparativ cu 5,4% pentru versiunea anterioară. Costurile operării modelului au fost estimate cu 39% mai mici.
Pentru a evalua fidelitatea migrării, OpenAI a comparat rezultatele generate de AI cu cele ale codului original. O migrare a fost considerată reușită dacă toate testele interne, chiar și cele ascunse, au fost trecute și rezultatele au fost identice.
Suport pentru limbaje multiple și aplicații complexe
Pe lângă COBOL, OpenAI a dezvoltat o evaluare numită MultiLangBench, cu scopul de a măsura capacitatea modelelor AI în dezvoltarea de aplicații de la zero în 20 de limbaje de programare diverse, inclusiv COBOL, Fortran, OCaml și Visual Basic.
Modelele au avut o rată medie de succes de 87,4% în această evaluare, față de 26,8% pentru modelul anterior, GPT-5.6 Sol. În cazul limbajelor mai puțin reprezentate în datele de antrenament, precum COBOL, rata de reușită a crescut de la 10,9% la 72,1%. Pentru Fortran, rezultatele au crescut de la 21,4% la 83,5%, iar pentru Visual Basic, de la 27,5% la 89,4%. În același timp, OCaml a avut o rată de promovare de 85,8%, față de 25,6% anterior.
OpenAI a publicat metodologia și rezultatele testării pentru a oferi transparență și posibilitatea analizării de către dezvoltatori.
Importanța limbajelor vechi pentru sectorul financiar
Potrivit OpenAI, peste 40% dintre sistemele de online banking funcționează încă pe baza COBOL, precum și 80% din tranzacțiile cu cardul și aproximativ 95% dintre operațiunile la bancomate. Aceste programe au fost adaptate și extinse de-a lungul decadelor, integrând reguli specializate pentru gestionarea sumelor și a tranzacțiilor financiare.
Fortran, utilizat în domenii precum meteorologia și siguranța nucleară, a fost dezvoltat în 1957 și continuă să fie utilizat pentru aplicații critice, unde orice eroare poate avea consecințe importante. Modernizarea acestor sisteme este dificilă din cauza arhitecturii complexe și a documentației adesea incomplete, precum și a dependențelor între aplicații.
Potenzialul și limitele inteligenței artificiale în modernizare
Rezultatele de până acum indică că modele AI precum GPT-6 ar putea reduce semnificativ costurile și timpul necesar pentru modernizarea aplicațiilor vechi. Programatorii pot primi ajutor în înțelegerea codului existent, identificarea regulilor de funcționare și generarea de versiuni moderne, ce urmează să fie validate de specialiști.
Totuși, acuratețea de aproape 98% nu înseamnă automat automatizarea completă a procesului. Sistemele financiare și cele industriale sunt complexe, cu dependențe multiple și cerințe stricte de securitate și conformitate, care necesită verificări detaliate și adaptări specifice.
OpenAI afirmă că orice migrare destinată utilizării reale trebuie să treacă prin verificări și teste riguroase, pentru a evita riscurile operaționale și pentru a garanta siguranța și integritatea datelor și tranzacțiilor.
Progresele în modelele GPT-6 pot accelera procesul de modernizare, dar responsabilitatea validării rămâne în sarcina experților. Dacă rezultatele din laborator se vor reproduce în mediile reale, companiile vor putea actualiza infrastructurile informatice mai rapid și cu costuri mai reduse.
