OpenAI vrea să modernizeze sistemele informatice ale băncilor cu inteligență artificială. Codul vechi de peste 60 de ani ar putea fi rescris de GPT-6

Potrivit publicației Gizmodo, compania din spatele ChatGPT a anunțat rezultate importante în utilizarea modelelor GPT-6 pentru înțelegerea și rescrierea programelor dezvoltate în limbaje vechi, precum COBOL și Fortran. Testele realizate de OpenAI arată că cele mai recente modele pot transforma aplicații existente în cod modern, păstrând într-o mare măsură comportamentul original al acestora.

Limbajul de programare din 1959 pe care încă se bazează băncile

COBOL, prescurtarea de la Common Business-Oriented Language, a fost dezvoltat în 1959, într-o perioadă în care calculatoarele ocupau încăperi întregi, iar industria software era abia la început.

Deși pentru mulți programatori moderni pare o tehnologie depășită, COBOL continuă să fie esențial pentru funcționarea unor instituții financiare și guvernamentale.

Potrivit datelor citate de OpenAI, acest limbaj este utilizat în infrastructura care susține peste 40% dintre sistemele de online banking, 80% dintre tranzacțiile cu cardul efectuate fizic și aproximativ 95% dintre operațiunile realizate la bancomate.

Prin urmare, o parte semnificativă a infrastructurii financiare globale funcționează încă pe baza unor tehnologii concepute înainte de apariția internetului.

COBOL a supraviețuit atât de mult datorită fiabilității și capacității sale de a gestiona volume uriașe de tranzacții. Problema este că sistemele dezvoltate de-a lungul deceniilor au devenit extrem de complexe, iar modernizarea lor implică riscuri considerabile.

Numeroase aplicații conțin reguli de business introduse treptat, modificări legislative și proceduri financiare care nu mai sunt documentate separat.

În plus, mulți dintre specialiștii care au construit aceste sisteme s-au pensionat, iar generațiile mai tinere de programatori sunt pregătite în principal pentru limbaje precum Python, JavaScript sau Java.

Așa cum arată și un articol Playtech despre limbajul COBOL, care continuă să susțină funcționarea bancomatelor și tranzacțiilor bancare, vechimea unei tehnologii nu înseamnă automat că aceasta poate fi înlocuită fără consecințe.

O situație asemănătoare există și în cazul Fortran, limbaj dezvoltat în 1957, care rămâne important în simulări științifice, prognoze meteorologice și analiza siguranței reactoarelor nucleare.

GPT-6 Astra și GPT-6.1 Sol obțin rezultate impresionante în testele de programare

Pentru a evalua capacitatea modelelor AI de a lucra cu limbaje de programare mai puțin reprezentate în datele de antrenare, OpenAI a dezvoltat două sisteme de testare.

Primul se numește MultiLangBench și urmărește capacitatea inteligenței artificiale de a construi de la zero un motor de baze de date compatibil SQLite, folosind unul dintre 20 de limbaje de programare.

Testul presupune mai mult decât generarea unor fragmente de cod. Modelul trebuie să organizeze un proiect software, să gestioneze date, să trateze erori și să implementeze funcționalități fără să le afecteze pe cele existente.

GPT-6 Astra a obținut o rată medie de promovare a testelor de 87,4%, comparativ cu 26,8% pentru modelul GPT-5.6 Sol. Progresele au fost vizibile inclusiv în cazul limbajelor vechi. Pentru COBOL, rata de reușită a crescut de la 10,9% la 72,1%, iar pentru Fortran, de la 21,4% la 83,5%.

Al doilea test s-a concentrat asupra migrării aplicațiilor COBOL către limbaje moderne, precum C++, Java, Kotlin, Python și Rust.

În această evaluare, GPT-6.1 Sol a atins o acuratețe de 86,6% la un nivel redus de raționament, față de numai 5,4% înregistrat de GPT-5.6 Sol. În același timp, costurile estimate ale utilizării au fost cu 39% mai mici.

Atunci când modelul a beneficiat de un nivel mai ridicat de raționament, acuratețea a ajuns la 97,9%, apropiindu-se de punctajul maxim posibil în evaluarea respectivă.

Rezultatele reprezintă un progres important pentru instrumentele AI dedicate programării, o categorie în care OpenAI concurează cu Anthropic și alți dezvoltatori. Compania și-a extins constant și instrumentul Codex, asistentul AI care poate prelua sarcini complexe de dezvoltare software.

De ce este atât de dificil să înlocuiești programele vechi din sistemul bancar

Modernizarea unei aplicații bancare nu presupune doar traducerea unor instrucțiuni dintr-un limbaj de programare în altul.

Sistemele financiare trebuie să respecte reguli extrem de precise privind calcularea dobânzilor, rotunjirea sumelor, procesarea tranzacțiilor și gestionarea situațiilor excepționale.

De exemplu, COBOL utilizează anumite mecanisme de calcul cu zecimale care pot elimina cifrele suplimentare, în loc să le rotunjească automat. Dacă un program rescris în Python sau Java modifică această regulă, rezultatul unei operațiuni financiare poate fi diferit, chiar dacă aplicația pare să funcționeze corect.

Într-un sistem care procesează milioane de tranzacții, asemenea diferențe pot produce erori semnificative. Din acest motiv, OpenAI a conceput testul de migrare astfel încât rezultatele programelor rescrise să fie comparate cu cele ale aplicațiilor originale. Pentru promovarea evaluării, programele trebuiau să genereze rezultate identice în testele ascunse.

Totuși, performanțele obținute în laborator nu garantează că un model AI poate moderniza autonom infrastructura unei bănci. Aplicațiile reale includ dependențe software, baze de date, conexiuni cu alte sisteme și reguli operaționale care pot fi mult mai complexe decât cele incluse într-un test standardizat.

Această problemă a fost analizată și în contextul riscurilor modernizării sistemelor informatice vechi din bănci, unde chiar și modificările aparent minore pot provoca întreruperi sau erori greu de anticipat.

Inteligența artificială ar putea schimba industria IT financiară

OpenAI nu este singura companie care încearcă să transforme modernizarea sistemelor informatice vechi într-o oportunitate pentru inteligența artificială.

Anthropic, dezvoltatorul Claude, a prezentat anterior posibilitatea utilizării instrumentului Claude Code pentru analiza și rescrierea aplicațiilor COBOL. Compania a susținut că AI ar putea reduce durata unor proiecte de modernizare de la câțiva ani la câteva trimestre, deși asemenea estimări depind de complexitatea fiecărui sistem.

Anunțurile din această industrie au atras inclusiv atenția investitorilor. În urma prezentării inițiativei Anthropic, acțiunile IBM, unul dintre cei mai importanți furnizori de sisteme mainframe utilizate de bănci și instituții guvernamentale, au înregistrat o scădere de aproximativ 13% într-o singură sesiune bursieră.

Reacția reflectă temerile privind posibile schimbări în piața serviciilor de mentenanță și modernizare software, însă nu demonstrează că sistemele mainframe vor deveni inutile.

Pentru instituțiile financiare, avantajele potențiale ale AI sunt considerabile. Modelele ar putea ajuta programatorii să înțeleagă codul vechi, să identifice dependențe, să genereze teste și să transfere treptat anumite componente către tehnologii moderne.

În același timp, OpenAI recunoaște că rezultatele trebuie validate de specialiști și verificate riguros înainte ca software-ul rescris să fie utilizat în producție.

Deocamdată, inteligența artificială nu poate garanta înlocuirea completă și sigură a programelor care gestionează milioane de conturi bancare. Însă noile teste sugerează că modernizarea unor sisteme dezvoltate acum peste jumătate de secol ar putea deveni mai rapidă și mai accesibilă.

Pentru o industrie în care fiabilitatea este esențială, adevărata revoluție nu va fi simpla rescriere a codului, ci posibilitatea de a moderniza infrastructura fără să afecteze serviciile de care depind zilnic milioane de oameni.