نشرت OpenAI يوم 20 أكتوبر (10/20) تقريرًا بحثيًا تقول فيه إنها عززت بشكل كبير قدرة نماذج مثل GPT-6 Astra على البناء والترحيل في لغات البرمجة "منخفضة الموارد" مثل COBOL وFortran وVisual Basic. الشيفرات والوثائق المتاحة علنًا عن هذه اللغات نادرة، لكنها تشكل الهيكل الأساسي للأنظمة الحساسة مثل البنوك وأجهزة الصراف الآلي والتنبؤ الجوي وحتى تحليلات السلامة النووية — لا يلمسها أحد في الأيام العادية، لكنه إذا حدث خلل فيها تأثر كل شيء.
لقياس القدرة كميًا، وضعت OpenAI مجموعتين من الاختبارات: يتطلب MultiLangBench من النموذج بناء محرك قواعد بيانات متوافق مع SQLite من الصفر باستخدام 20 لغة؛ بينما تتطلب المجموعة الأخرى ترحيل برامج COBOL إلى C++ وJava وPython وRust، مع وجوب الحفاظ على السلوك الوظيفي الأصلي دون أي تغيير. والنتائج لامعة للغاية: بلغ متوسط معدل نجاح الاختبارات لـ GPT-6 Astra عبر 20 لغة 87.4%، أي أكثر من ثلاثة أضعاف 26.8% للجيل السابق GPT-5.6 Sol؛ وبالنظر إلى اللغات النادرة وحدها، قفز COBOL من 10.9% إلى 72.1%، وارتفع Fortran من 21.4% إلى 83.5%، وبلغ Visual Basic من 27.5% إلى 89.4%.
والفئة الأرخص أيضًا قادرة على المنافسة، والترحيل يقترب من سقف التقييم
والأكثر جاذبية هو جانب التكلفة. حقق GPT-6 Luna الأرخص سعرًا متوسط معدل نجاح 40.3%، مع تكاليف API أقل بنحو 78% من GPT-5.6 Sol. وفي الترحيل المتخصص لـ COBOL، حقق GPT-6.1 Sol دقة 86.6% حتى عند شدة استدلال منخفضة، متفوقًا بفارق كبير على 5.4% لـ GPT-5.6 Sol وبتكلفة أقل بنسبة 39%؛ وعند الانتقال إلى شدة استدلال أعلى، بلغت الدقة 97.9% مباشرة، أي على وشك الحد الأقصى للتقييم — وهذا يعني أن استبدال شيفرة مصرفية أساسية عملت لعقود بلغة حديثة صار بوسع الآلة تقديم إجابة شبه جاهزة للاستخدام.
أوضحت OpenAI أن هذا التقدم يمكن أن يساعد الشركات في صيانة الأنظمة القديمة وإصلاح العيوب ودفع التحديث البرمجي. لكن الشركة وضعت أيضًا حاشية واعية: نقل نتائج الترحيل بالذكاء الاصطناعي إلى بيئة الإنتاج ما يزال يتطلب مراجعة الخبراء، مع إجراء اختبارات وفق قواعد العمل المحددة وعلاقات الاعتماد. فالشيفرات التي تدعم أجهزة الصراف الآلي والمحطات النووية لا تحتمل عبارة "تقريبًا صحيح" — يمكن للنماذج أن تختصر كثيرًا المسافة من الفهم إلى إعادة الكتابة، لكنها ما تزال بعيدة عن خطوة اتخاذ القرار النهائي بدلًا من البشر.