كشفت شركة OpenAI عن تطور قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي في التعامل مع لغات البرمجة القديمة. مثل COBOL وVisual Basic وهي لغات لا تزال تشغّل أنظمة مهمة رغم مرور عقود على ظهورها في خطوة قد تسهّل تحديث الأنظمة الرقمية التي تعتمد عليها البنوك والمؤسسات الكبرى.
وأوضحت الشركة أن نماذجها الجديدة أصبحت أكثر قدرة على كتابة الشيفرات بهذه اللغات ونقل البرامج المكتوبة بها إلى لغات حديثة، مع الحفاظ على طريقة عملها الأصلية.
بينما وصلت دقة أحد النماذج إلى 97.9% في اختبار مخصص لترحيل برامج COBOL ما يفتح المجال أمام تقليل الوقت والجهد اللازمين لتطوير أنظمة تقنية يصعب الاستغناء عنها أو إعادة بنائها من البداية.
فيما تأتي هذه النتائج في ظل التحديات التي تواجه المؤسسات عند تحديث البرمجيات القديمة. خاصة الأنظمة المالية التي تعتمد على قواعد حسابية دقيقة وتفاصيل تشغيل تراكمت عبر سنوات طويلة مما يجعل أي خطأ في نقل الشيفرة أو تعديلها مصدرًا لمخاطر تشغيلية ومالية.
كما تستند أهمية هذه التطورات إلى أن بعض المؤسسات لا تزال تعتمد على برامج كُتبت بلغات برمجة قديمة يصعب التعامل معها بسبب نقص الوثائق الفنية التي تشرح تفاصيلها، أو محدودية عدد المطورين القادرين على صيانتها وتحديثها.
بينما تعد لغة COBOL من أبرز الأمثلة على ذلك إذ تشير البيانات إلى أنها تدعم أكثر من 40% من أنظمة الخدمات المصرفية عبر الإنترنت، و80% من معاملات بطاقات الائتمان التي تتم داخل المتاجر، و95% من معاملات أجهزة الصراف الآلي عالميًا.
فيما تظل Visual Basic ضمن اللغات المستخدمة في بعض التطبيقات والأنظمة القائمة.
كذلك يمنح تحسن قدرات الذكاء الاصطناعي في فهم هذه اللغات المؤسسات فرصة للاستعانة به في تحليل الشيفرات القديمة والمساهمة في إعادة كتابتها بلغات أحدث، بدلًا من الاعتماد الكامل على عمليات تطوير يدوية قد تستغرق وقتًا طويلًا وتحتاج إلى خبرات متخصصة.