OpenAI научила ИИ переписывать старое банковское ПО — но не с 100% точностью

Мы пока не знаем, решился ли кто-то из банков опробовать такой подход на своей инфраструктуре.

OpenAI объявила о значительном улучшении возможностей своих нейросетей при работе с устаревшими языками программирования вроде COBOL, Fortran и Visual Basic. Новые модели компании научились не только лучше писать код на старых языках, но и переносить устаревшее ПО на новые технологии.

В OpenAI отмечают, что эта проблема особенно актуальна для банков. По оценке компании, около 40% финансовых организаций в мире до сих пор используют системы на COBOL: поддерживать их очень сложно, а переход с COBOL на современные языки программирования может обойтись банкам в миллионы или даже сотни миллионов долларов.

При этом число программистов, владеющих COBOL, постоянно сокращается из-за выхода старшего поколения разработчиков на пенсию. В OpenAI считают, что в ближайшие годы банкам придется активнее переводить свои системы на современные технологии — и тут могут помочь ее нейросети.

Для проверки возможностей ИИ по работе с устаревшими языками OpenAI разработала набор тестов MultiLangBench. В ходе испытаний нейросетям поручили создавать движки баз данных, совместимые с SQLite, на 20 языках программирования. Модель GPT-6 успешно прошла 87.4% тестов, наибольшие трудности вызвал COBOL: результат GPT-6 для этого языка составил 72%.

Отдельно OpenAI проверила способность нейросетей переписывать программы с COBOL на C++, Java, Kotlin, Python и Rust с сохранением логики. Лучший результат показала GPT-6.1: при высоком уровне рассуждений точность переноса достигла 97.9%, а при низком составила 86.6%.

В OpenAI подчеркивают, что успешный перенос ПО предполагает прохождение всех тестов и даже точность 97.9% не гарантирует корректную работу банковской системы — работать руками все-таки придется.