OpenAI, akıllı modellerinin, COBOL, Fortran ve Visual Basic gibi uzmanlaşmış programcı sayısının azaldığı eski programlama dilleriyle yazılmış yazılımları oluşturma ve güncelleme konusunda daha verimli hale geldiğini duyurdu. Şirket verilerine göre dünya çapındaki bankaların yaklaşık yüzde 40'ı hala COBOL diline dayanan sistemlere güveniyor ve modern dillere geçiş milyonlarca dolara mal olup uzun zaman alırken, uzman programcıların emekli olması bu kurumları önümüzdeki birkaç yıl içinde teknik göç yapmaya zorunlu kılıyor.
Şirket, bu yeteneklerin geliştirilmesinde geliştiricilerden ve kurumsal sektör müşterilerinden gelen geri bildirimlere dayandı; çünkü programlama modelleri eski programlama dillerini işlerken gerçek zorluklarla karşı karşıyaydı. Performansı değerlendirmek için OpenAI, modellerin belirli bir programlama dilinde SQLite ile uyumlu veritabanı motorları oluşturmasını gerektiren MultiLangBench olarak bilinen bir test paketi geliştirdi.
Test sonuçları dikkat çekici bir üstünlük gösterdi; GPT‑6 Astra modeli 20 dilde yüzde 87,4 başarı oranı kaydederek yüzde 26.8'de kalan GPT-5.6 Sol modelini büyük ölçüde geride bıraktı. Bu iyileşmeye rağmen COBOL dili en zorlu meydan okuma olmaya devam etti ve Astra modelinin başarı oranı yüzde 72 civarında gerçekleşti.
Bu Haber Neden Önemli?
Eski banka sistemleri, son derece hassaslık gerektiren kritik finansal veriler ve karmaşık iş kurallarıyla bağlantılı olmaları nedeniyle teknik gelişim önünde büyük bir engel oluşturmaktadır. Yeni gelişmenin önemi, modellerin C++, Java, Kotlin, Python veya Rust gibi dillere dönüştürme süreci sırasında orijinal program davranışlarını koruma yeteneğinde yatmaktadır.
Karmaşık ondalık sayıları yuvarlama yöntemi ve eksik kayıtların işlenmesi gibi program davranışlarını doğru bir şekilde koruyan dönüştürme değerlendirme işlemlerinde, GPT-6.1 Sol modeli, yüksek düzeyde muhakeme kullanıldığında yüzde 97,9 ile en yüksek doğruluğa ulaşırken, düşük muhakeme düzeylerinde doğruluk yüzde 86.6 oldu.
Kısıtlamalar ve Pratik Gereksinimler
OpenAI, bankacılık görevlerinin hassasiyeti göz önüne alındığında, herhangi bir yazılım göçü sürecinin başarısının tüm doğruluk testlerini geçmeyi gerektirdiğini vurgulamaktadır. Şirket, bu yeteneklerin bakım ve güncelleme ekipleri için değerli bir yardımcı araç olduğunu, ancak yazılımların gerçek üretim ortamlarında yayınlanmasının hâlâ uzman insan incelemesi ile iş kurallarına ve sistemle ilgili hususlara uygun katı testler gerektirdiğini belirtmektedir.