OpenAI 專治"古董代碼":COBOL 遷移準確率飆到 97.9%,銀行老系統有救了
AI資訊AI新閒資訊正文OpenAI 專治"古董代碼":COBOL 遷移準確率飆到 97.9%,銀行老系統有救了發布於AI新閒資訊時間 :Oct 21, 2026閱讀 :1分鐘OpenAI 於 10 月 20 日發佈研究報告,稱已顯著增強 GPT-6 Astra 等模型在 COBOL、Fortran、Visual Basic 這類"低資源編程語言"上的構建與遷移能力。這些語言公開的代碼與文檔稀少,卻是銀行、ATM、天氣預報乃至核安全分析等關鍵系統的骨架——平日沒人碰、一旦出事卻牽動全局。
為量化實力,OpenAI 設下兩套考題:MultiLangBench 要求模型用 20 種語言從零搭出兼容 SQLite 的數據庫引擎;另一項則要求把 COBOL 程序遷往 C++、Java、Python、Rust,且必須原封不動保住原有的業務行為。成績單相當亮眼:GPT-6 Astra 在 20 種語言上的平均測試通過率達 87.4%,較上代 GPT-5.6 Sol 的 26.8% 翻了三倍有餘;單看冷門語種,COBOL 從 10.9% 躍至 72.1%,Fortran 從 21.4% 升到 83.5%,Visual Basic 從 27.5% 衝到 89.4%。
便宜梯隊也能打,遷移逼近評測天花板更討喜的是成本側。便宜些的 GPT-6 Luna 平均通過率 40.3%,但 API 開銷較 GPT-5.6 Sol 壓低約 78%。而在 COBOL 專項遷移裡,GPT-6.1 Sol 即便在低推理強度下,準確率也達 86.6%,遠甩 GPT-5.6 Sol 的 5.4%,成本還降了 39%;切到更高推理強度,準確率直接摸到 97.9%,幾乎貼著評測上限——這意味著把一段跑了幾十年的銀行核心代碼換成現代語言,機器已能交出近乎可用的答卷。OpenAI 點明,這套進展能幫企業維護老舊系統、修補缺陷、推進軟件現代化。
但公司也留了清醒註腳:把 AI 遷移結果搬進生產環境,仍需專家審查,並結合具體業務規則與依賴關係做測試。畢竟那些支撐 ATM 與核電站的代碼,容不得一句"差不多"——模型能大幅縮短從讀懂到改寫的距離,卻還遠未到替人類拍板的那一步。相關推薦谷歌在車載Gemini中推出個人智能功能,打通多源生態服務2026年10月20日,谷歌宣佈升級AI助手Gemini並引入汽車領域,推出“個人智能”功能,深化產品生態整合。該功能可調用Gmail、Google日曆、YouTube、地圖、搜索歷史及其他已連接Google服務信息,理解用戶偏好、活動和過往經歷。
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Windows產品設計副總裁巴卡在X討論中稱,AI工具顯著提升設計團隊效率,部分設計師已藉助AI直接參與代碼修改,以優化系統精細度、一致性和體驗。他稱“這只是一切的起點”。該討論源於優素福·邁赫迪展示新版Windows搜索。Oct 20, 2026160.1k智啟未來,您的人工智能解決方案智庫English簡體中文繁體中文にほんご© 2026
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