OpenAI’ın yeni GPT-6 modelleri, onlarca yıldır kullanılan COBOL ve Fortran gibi eski programlama dillerini analiz etme ve modern dillere dönüştürme konusunda önemli ilerleme kaydetti. Şirketin paylaştığı test sonuçları, özellikle bankacılık ve kritik altyapılarda kullanılan eski yazılımların modernleştirilmesinde yapay zekânın daha etkin kullanılabileceğini gösteriyor.
Bankacılık Sistemleri Hâlâ Eski Programlama Dillerine Dayanıyor
Günümüzde birçok banka ve büyük kuruluş, temel sistemlerini onlarca yıl önce yazılmış yazılımlar üzerinde çalıştırmaya devam ediyor. Bu sistemlerin yenilenmesi hem yüksek maliyetler hem de mevcut hizmetlerin kesintiye uğrama riski nedeniyle oldukça zor. OpenAI’ın yeni modelleri ise eski kodları analiz ederek modern programlama dillerine taşınmasını kolaylaştırmayı hedefliyor.
COBOL, Fortran ve Visual Basic gibi eski programlama dilleri, günümüzde de kritik sistemlerde kullanılmaya devam ediyor. OpenAI’ın açıklamasına göre COBOL, çevrim içi bankacılık sistemlerinin yüzde 40’ına ve dünya genelindeki ATM işlemlerinin yüzde 95’ine güç veriyor. Fortran ise hava durumu tahminleri ve nükleer reaktör güvenliği gibi karmaşık hesaplamalar gerektiren alanlarda kullanılıyor.
GPT-6 Astra, MultiLangBench Testinde Yüzde 87.4’lük Başarı Oranına Ulaştı
OpenAI, modellerin eski ve daha az kullanılan programlama dillerindeki yeteneklerini ölçmek için MultiLangBench adlı bir kıyaslama testi geliştirdi. Test kapsamında yapay zekâdan 20 farklı programlama dilinde sıfırdan bir veri tabanı motoru oluşturması istendi. Paylaşılan sonuçlara göre GPT-6 Astra, testte ortalama yüzde 87.4 başarı oranına ulaştı. Önceki nesilde bu oran yüzde 26.8 seviyesindeydi.
COBOL tarafındaki gelişme daha da dikkat çekici; modelin başarı oranı önceki nesildeki yüzde 10.9 seviyesinden yüzde 72.1’e yükseldi. Fortran testlerinde ise yüzde 83.5 başarı oranı elde edildi. Bu sonuçlar, yeni modellerin yalnızca yaygın programlama dillerinde değil, eğitim verisi ve dokümantasyonu daha sınırlı olabilen eski dillerde de daha yetkin hâle geldiğine işaret ediyor.
COBOL Kodlarını Python ve Java’ya Dönüştürmek Kolaylaşıyor
GPT-6 modellerindeki gelişmeler, eski kodların Python, Java, C++, Kotlin ve Rust gibi modern programlama dillerine aktarılmasında da görülüyor. OpenAI’ın testlerine göre GPT-6.1 Sol, düşük akıl yürütme ayarında, COBOL kodlarını dönüştürme görevlerinde yüzde 86.6 doğruluk oranına ulaştı. Karşılaştırma amacıyla paylaşılan önceki nesil GPT-5.6 Sol modelinin aynı görevdeki doğruluk oranı yüzde 5.4 olarak açıklandı.
Akıl yürütme düzeyi yükseltildiğinde ise GPT-6.1 Sol’un doğruluk oranı yüzde 97.9’a çıktı. Modelin özellikle yuvarlama işlemleri ve eksik verilerin ele alınması gibi eski yazılımların davranışını belirleyen ayrıntıları koruyabilmesi önem taşıyor. Yine de bu oranlar, testlerde elde edilen sonuçları temsil ediyor; gerçek bankacılık sistemlerinde kullanılacak kodların aynı başarıyla dönüştürüleceği veya hatasız çalışacağı anlamına gelmiyor.
Öte yandan OpenAI, elde edilen ilerlemelere rağmen kritik sistemlerin modernleştirilmesinde insan denetiminin gerekli olduğunu vurguluyor. Özellikle finans ve enerji gibi hata toleransının düşük olduğu alanlarda dönüştürülen kodların uzman yazılım mühendisleri tarafından incelenmesi ve kapsamlı testlerden geçirilmesi gerekiyor. Her ne kadar yapay zekâ, eski kodların analiz edilmesi ve dönüştürülmesi gibi zaman alan görevleri üstlenerek şirketlerin iş yükünü azaltsa da mevcut sistemlerin davranışını korumak, güvenlik açıklarını önlemek ve geçiş sırasında hizmet kesintilerini engellemek hâlâ dikkatli bir mühendislik süreci gerektiriyor.
Kaynak: androidheadlines.com