ИИ добрался до древнего кода: OpenAI научилась переносить программы с COBOL с точностью 97,9 %

OpenAI научила свои ИИ-модели гораздо лучше справляться с устаревшими языками программирования, на которых до сих пор работают банки, корпорации и государственные системы. В тестах GPT-6.1 Sol перенесла программы с COBOL на современные языки с сохранением их работы в 97,9 % случаев. Это может заметно упростить модернизацию старого ПО, которое годами считалось слишком сложным и дорогим для переписывания.

Главная сложность работы с такими языками заключается в недостатке доступного программного кода и документации для обучения нейросетей. Многие приложения были созданы десятилетия назад, а их первоначальные разработчики давно покинули компании. В некоторых случаях важные бизнес-процессы описаны исключительно в исходном коде. Поэтому при переносе программы на другой язык необходимо не просто переписать ее, но и сохранить особенности обработки данных и вычислений.

Для оценки новых возможностей OpenAI разработала тест MultiLangBench, в котором нейросеть должна самостоятельно создать совместимый с SQLite движок базы данных на одном из 20 языков программирования. Модель GPT-6 Astra при максимальном уровне рассуждений успешно прошла в среднем 87,4 % проверок против 26,8 % у GPT-5.6 Sol. Особенно заметно улучшились результаты на COBOL — с 10,9 до 72,1 %, Fortran — с 21,4 до 83,5 %, а также Visual Basic — с 27,5 до 89,4 %. В 19 из 20 языков показатель Astra превысил 83 %.

Более доступная GPT-6 Luna также превзошла предыдущую модель, набрав в среднем 40,3 % в MultiLangBench. Стоимость выполнения одного задания через API составила около $0,77 против $3,48 у GPT-5.6 Sol. Таким образом, затраты снизились примерно на 78 %, хотя точность Luna осталась заметно ниже, чем у Astra.

Отдельное испытание было посвящено переносу программ с COBOL на C++, Java, Kotlin, Python и Rust. Для успешного прохождения теста преобразованная программа должна была полностью повторять поведение оригинала, включая правила округления и обработку отсутствующих записей. При минимальном уровне рассуждений GPT-6.1 Sol справилась с 86,6 % заданий против 5,4 % у GPT-5.6 Sol, причем стоимость обработки оказалась на 39 % ниже. При повышении уровня рассуждений результат новой модели достиг 97,9 %.

Интерес к модернизации COBOL растет и среди конкурентов OpenAI. В феврале компания Anthropic заявила о возможности автоматизировать часть работ по анализу и обновлению старого программного обеспечения с помощью Claude Code. На фоне этого заявления акции IBM, чьи мейнфреймы широко используются для выполнения подобных программ, резко подешевели.