OpenAI улучшила перенос программ с COBOL и других устаревших языков

OpenAI сообщила о заметном прогрессе в использовании ИИ для модернизации программ на устаревших языках. В тестах модель GPT-6.1 Sol переносила программы с COBOL на современные языки, сохраняя исходное поведение в 97,9% случаев.

‹›

Главная сложность таких проектов связана не только с синтаксисом языков. Многие корпоративные приложения создавались десятилетия назад, а их разработчики уже не работают в компаниях. Описание бизнес-процессов часто сохранилось только внутри исходного кода, поэтому при миграции важно воспроизвести неочевидные правила обработки данных и вычислений.

Для оценки возможностей моделей OpenAI представила тест MultiLangBench. В нём нейросеть должна самостоятельно создать совместимый с SQLite движок базы данных на одном из 20 языков программирования. GPT-6 Astra при максимальном уровне рассуждений успешно прошла в среднем 87,4% проверок. Для предыдущей модели GPT-5.6 Sol этот показатель составил 26,8%.

Наиболее существенный рост показали языки, которые редко используются в современной разработке. Результат на COBOL увеличился с 10,9 до 72,1%, на Fortran — с 21,4 до 83,5%, а на Visual Basic — с 27,5 до 89,4%. В 19 из 20 языков Astra набрала более 83%. Модель GPT-6 Luna также превзошла предшественницу, получив в среднем 40,3% в MultiLangBench.

OpenAI отдельно проверила перенос программ с COBOL на C++, Java, Kotlin, Python и Rust. Для успешного прохождения теста новая версия должна была полностью повторять работу оригинала, включая правила округления и обработку отсутствующих записей.

При минимальном уровне рассуждений GPT-6.1 Sol выполнила 86,6% таких заданий, тогда как GPT-5.6 Sol справилась только с 5,4%. Стоимость обработки при этом оказалась на 39% ниже. При максимальном уровне рассуждений точность новой модели выросла до 97,9%.

В тесте MultiLangBench один запрос к API для GPT-6 Astra стоил около 0,77 доллара против 3,48 доллара у GPT-5.6 Sol. Это делает применение моделей для предварительной миграции унаследованных систем менее затратным, хотя итоговый код всё равно требует проверки инженерами и тестирования на реальных данных.

Компании уже используют ИИ для решения этой задачи. В феврале Anthropic обучила Claude Code модернизировать программы на COBOL — языке, который продолжает применяться на мейнфреймах IBM. Сама IBM в 2023 году представила инструмент на базе ИИ для работы с COBOL, в том числе с возможностью переноса кода на Java.