OpenAI и Anthropic используют ИИ для миграции старого кода COBOL
Компании OpenAI и Anthropic объявили об успешном применении своих моделей для перевода старого кода на языках вроде COBOL в современные форматы. На этих устаревших технологиях до сих пор держится более 40% банковских систем и критическая инфраструктура по всему миру.
Масштаб проблемы старого кода
Язык COBOL появился в 1959 году и до сих пор широко применяется в критически важных сферах. По данным IBM, он лежит в основе более 40 процентов онлайн-банковских систем и обрабатывает подавляющее большинство транзакций по кредитным картам и через банкоматы. Кроме того, этот язык используется в правительственных системах и налоговых службах.
Замена такого ПО сопряжена с огромными трудностями из-за высокой важности систем и нехватки специалистов, способных работать с устаревшими технологиями. Похожие проблемы возникают и с другими древними языками, например Fortran, который до сих пор задействован в научных вычислениях и ядерной безопасности.
Тесты и достижения OpenAI
В своем блоге OpenAI сообщила о значительных улучшениях в миграции старого программного обеспечения на такие языки, как C++, Java, Kotlin, Python и Rust. Главной задачей при этом является сохранение исходного поведения программ без изменений. В тестах компании модель GPT-6.1 Sol при высоком уровне рассуждений достигла 98 процентов точности сохранения поведения при переписывании кода.
Ранее на нашем сайте выходили материалы по этой теме: 20 октября 2026: OpenAI улучшила ChatGPT для редких языков программирования. В компании отмечают, что подобные результаты демонстрируют прогресс на пути к более точной и доступной модернизации бизнес-софта.
Подход Anthropic и реакция рынка
Конкуренты из Anthropic также обратили внимание на рынок устаревших систем. В феврале компания представила руководство по модернизации кода и предложила использовать своего агента Claude Code для перевода программ с COBOL на Java или Python. Хотя компания не опубликовала конкретных тестовых метрик производительности, это заявление сразу отразилось на рынке.
После анонса Anthropic акции компании IBM, которая получает часть доходов от технической поддержки старых систем, резко упали. Эксперты индустрии при этом подчеркивают, что создание текстовых переводов кода — это лишь первый шаг на пути к глобальному обновлению ИТ-инфраструктуры.
Мнения экспертов о сложности задач
Специалисты в области компьютерных наук отмечают, что простое переписывание кода с помощью нейросетей не равносильно полноценной модернизации системы. Профессор Вадим Зайцев из Твентского университета подчеркнул, что реальные комплексы состоят из миллионов строк кода, написанных на разных языках, и связаны со сложными базами данных. Искусственный интеллект пока не способен полностью автоматизировать разделение таких монолитов на управляемые модули.
Профессор Арие ван Дюрсен из Делфтского технологического университета назвал тесты OpenAI поверхностными и далекими от реальных задач по модернизации. Другой эксперт, Аластер Дональдсон из Имперского колледжа Лондона, указал, что ключевой сложностью остается непонимание принципов работы старого ПО людьми, что требует строжайшего тестирования. При этом профессор Якопо Мауро отметил, что человеческая верификация переводов остается обязательной, пока автоматические математические проверки применимы с огромным трудом.
Что это значит для пользователей
- Инструменты полезны ИТ-специалистам и разработчикам, занимающимся аудитом и переводом старого программного обеспечения на современные языки.
- Информация о доступности и цене новых функций для массового использования в источнике не сообщается.
- При работе с ИИ для миграции критического кода сохраняются риски незаметных ошибок, поэтому разработчикам необходимо тщательно тестировать полученный результат.
- В отличие от ручного анализа устаревших архивов, нейросети могут ускорить первичное документирование и перевод кода, но пока не заменяют экспертный контроль.
Источник: theverge.com
Обсудить в Telegram
