OpenAI заявила про прогрес ШІ в перенесенні COBOL-коду
OpenAI заявила про поліпшення ШІ для перенесення COBOL-коду, але експерти наголошують на ризиках модернізації критичних систем.
OpenAI повідомила про суттєве поліпшення здатності своїх нових моделей штучного інтелекту переносити застарілий код, написаний мовою COBOL, до сучасних мов програмування без зміни поведінки програм. Як повідомляє The Verge, компанія розглядає це як можливість допомогти організаціям у підтримці та модернізації критично важливих систем.
COBOL, створена 1959 року, досі використовується у банківських, державних та інших великих інформаційних системах. За даними IBM, ця мова лежить в основі понад 40% систем онлайн-банкінгу, забезпечує 80% операцій з оплатою картками особисто та обробляє 95% транзакцій у банкоматах. Вона також застосовується в системах соціального забезпечення та Податкової служби США.
Результати тестів OpenAI
За даними OpenAI, модель GPT-6.1 Sol у власних тестах компанії зберегла поведінку коду у 87% випадків за низького рівня міркування та у 98% — за вищого. Компанія перевіряла перенесення COBOL-коду до C++, Java, Kotlin, Python і Rust. У OpenAI наголосили, що успішною міграцію можна вважати лише тоді, коли пройдено всі тести.
Також компанія заявила про покращення можливостей моделей зі створення програм для баз даних різними мовами, зокрема COBOL. Anthropic раніше презентувала посібник із модернізації коду та пропонувала свій агент Claude Code для перенесення COBOL-проєктів до Java або Python, однак не опублікувала показників ефективності таких міграцій.
Експерти застерігають від поспішної заміни систем
Опитані виданням фахівці вважають, що інструменти ШІ просунулися у роботі зі спадковим кодом, але поки не дають змоги безпечно замінювати складні критичні системи. Доцент Університету Твенте Вадим Зайцев зазначив, що переписування коду не тотожне заміні всієї системи: необхідно враховувати дані, інтеграції з іншими сервісами та потреби організацій.
Професор Делфтського технічного університету Арі ван Дерсен назвав оцінювання OpenAI поверховим, оскільки воно не охоплює поділ великої застарілої системи на менші частини, які можна замінювати поступово. Професор Імперського коледжу Лондона Аластер Дональдсон підкреслив важливість ретельного тестування старої та нової систем за однаковими робочими сценаріями. Професор Університету Південної Данії Якопо Мауро додав, що математична формальна верифікація могла б автоматично перевіряти коректність перекладу коду, проте її застосування потребуватиме значних зусиль. За оцінкою експертів, людська перевірка таких міграцій поки залишається необхідною.
