OpenAI взялась за COBOL: ИИ научили переписывать код банкоматов
Новые модели OpenAI, как заявляет компания, умеют переносить программы с COBOL на современные языки почти без потерь. Язык 1959 года до сих пор крутит банкоматы, а людей, которые его знают, становится всё меньше.
COBOL придумали в 1959 году, при Эйзенхауэре, усмехается xrust. Сегодня, по данным IBM, на нём проходит около 95% операций в банкоматах. Фортран, который появился двумя годами раньше, до сих пор используют при моделировании ядерных реакторов. Эти языки никто не выбирал заново: они просто остались работать, пока вокруг менялось всё остальное.
Проблема не в коде, а в людях. Специалисты по COBOL уходят на пенсию и уносят знания с собой. Молодые разработчики тем временем всё чаще поручают рутину ИИ-помощникам вроде Codex и Claude Code. На чём именно их обучали, неизвестно, но, скорее всего, на современных языках, а не на наследном коде. Gizmodo описывает итог как опасный и растущий разрыв: с одной стороны поколение, привыкшее работать с ИИ, с другой софт, на котором держатся банки, IT-сервисы и госструктуры.
Громче всего об этом заговорили в 2020 году, когда власти американского штата Нью-Джерси публично искали программистов на COBOL: системы пособий по безработице не справлялись с наплывом заявок, а чинить их было некому.
Почему же за столько лет никто не переписал всё заново? Отчасти потому, что решения в банках принимают не программисты. Тем, кто считает проценты и отвечает за прибыль, до устройства кода дела мало, пока платежи проходят. Переписывать систему, которая десятилетиями работает без сбоев, значит платить за риск, а выгода от него почти не видна. Заметной она становится только в день, когда что-то ломается, и тогда спрашивают уже не с тех, кто отложил переписывание.
В понедельник, 19 октября, OpenAI объявила, что её новые модели, включая GPT-6 Astra и GPT-5.6 Sol, заметно лучше переносят код со старых языков на новые. Исследование проводилось с оглядкой на отзывы разработчиков и корпоративных клиентов, а проверять модели компания решила двумя собственными тестами.
Первый называется MultiLangBench. Модель должна с нуля написать SQLite, компактную и очень распространённую базу данных, на заданном языке программирования. Лучший результат показала GPT-6: в среднем около 87% успешных прохождений. Тест выложен на GitHub.
Второй ближе к жизни. Нужно перевести программу с COBOL на C++, Java, Kotlin, Python или Rust так, чтобы она вела себя в точности как раньше. GPT-6.1 Sol с высоким уровнем рассуждения, по словам OpenAI, набрала почти 100%.
Тут и кроется подвох. У финансовых систем свои правила: как округлять десятичные дроби, в какой момент, в какую сторону. COBOL с самого начала создавали для деловых расчётов, и деньги он считает в десятичных числах с фиксированной точностью. Многие современные языки по умолчанию работают с дробными числами иначе, и в простом выражении вроде 0,1 + 0,2 у них набегает крошечная погрешность. Для игры или соцсети это мелочь, для банка нет: если новая программа округлит копейку иначе, на миллионах операций это уже деньги. Поэтому модели мало переписать строки, ей нужно понять, зачем они написаны именно так.
Автор Gizmodo сравнивает задачу с переводом романа: мало передать каждое слово, нужно сохранить интонацию оригинала.
Оговорки стоит держать в голове. Оба теста придумала сама OpenAI, результаты тоже её. MultiLangBench проверяет, как модель пишет SQLite, а вовсе не как она переносит многолетний банковский код с его заплатками и исключениями. Почти идеальный балл во втором тесте говорит о тестовом наборе программ, а не обо всех мэйнфреймах мира.
Идея, впрочем, не новая. У самой IBM есть исследовательский проект по переводу COBOL-приложений на Java, а Anthropic в феврале написала в блоге, что Claude Code помогает компаниям модернизировать COBOL: по её оценке, на это уходят кварталы вместо лет. В тот же день, 23 февраля, как сообщал Bloomberg, акции IBM подешевели на 13%. Для компании, чьи мэйнфреймы работают в банках и госорганах, это самое резкое падение за один день с 2000 года.
Для российского читателя сюжет знакомый. Сколько отечественных банковских систем держится на COBOL, публично не известно. Зато известно, что в 2011 году на Хабре вышел цикл «Знакомимся с COBOL», и его автор объяснял, что по-русски о языке есть разве что статья в «Википедии» и два советских ГОСТа. А сервисы OpenAI в России официально недоступны, так что проверять GPT-6 на здешних мэйнфреймах придётся кому-то другому.
Пока это тесты и заявления самой компании. Банков, которые уже перевели свой COBOL на Python силами GPT-6, в материале Gizmodo не называют.
Источники:
Xrust: OpenAI взялась за COBOL: ИИ научили переписывать код банкоматовКомментарии
