OpenAI、COBOLなどレア言語でのコーディング性能を大幅向上

要約

OpenAIは、学習データが少ないCOBOL、Fortran、Visual Basicなどの言語で、最新モデルのソフトウェア構築・移行能力が大きく向上したと発表した。独自評価のMultiLangBench(20言語でデータベースエンジンを構築)ではGPT-6 Astraが平均87.4%の合格率を記録し、前世代の26.8%を大きく上回った。COBOL移行評価ではGPT-6.1 Solが最大97.9%の精度に達した。数値はいずれもOpenAIの自己評価で、評価セットはGitHubで公開されている。本番システムの移行には専門家のレビューとテストが引き続き必要だと同社も明記している。

仕事との関連

銀行や公共サービスの基幹システムは今もこうした旧言語で動いており、AI支援による保守・移行が速まれば長年のボトルネックを減らせる。人のレビューは残しつつ、初期作業の速度が上がる変化だ。

韓国語の原文を翻訳した記事です。 要約には翻訳と編集を含みます。コメントは私たちの解釈であり、将来予測は出典の見解です。