OpenAIは、同社のモデルがCOBOL、Fortran、Visual Basicを含む旧式のプログラミング言語で書かれたソフトウェアの構築と移行において、より優れた性能を発揮するようになったと発表しました。同社は、世界の銀行の40パーセントが今もCOBOLシステムに依存していると指摘しています。新しい言語への移行には数百万ドルから数億ドルの費用がかかることがあり、長い時間も必要になる可能性があります。
COBOLを扱うプログラマーが定年を迎え、業界を離れつつあるため、プレッシャーは高まっています。今もこの言語を使用している銀行は、今後数年以内に移行する必要があるでしょう。OpenAIは、COBOL関連機能の改善は開発者や企業顧客からのフィードバックに基づいて進められていると述べています。
進捗を測定するため、OpenAIはMulti Lang Benchと呼ばれる評価スイートを作成しました。これは、指定されたプログラミング言語でSQLite互換のデータベースエンジンを構築するようモデルに求めるものです。同社によると、GPT-6 Astraは20の言語にわたり平均で87.4パーセントのテスト合格率を記録し、GPT-5.6 Solの26.8パーセントを大きく上回りました。COBOLは依然として最も難しい言語であり、Astraの合格率は72パーセントでした。
OpenAIはさらに、モデルがCOBOLプログラムの動作を維持したままC++、Java、Kotlin、Python、Rustへ移行できるかも検証しました。銀行のソフトウェアは、余分な小数桁を持つ数値の丸め処理や欠落したレコードの扱いといった細部を正しく処理しなければならないため、正確性が重要です。GPT-6.1 Solは推論の負荷を高く設定した場合に97.9パーセントで最高の正確性を達成し、低く設定した場合は86.6パーセントでした。OpenAIは、移行は「すべてのテストに合格」した場合にのみ成功するとしたうえで、この技術を本番環境のソフトウェアに適用するには、依然として専門家によるレビューと、システムのビジネスルールや依存関係に対するテストが必要だと述べています。
出典: Engadget · 要約：HeadlinesBriefing