OpenAI, bankaların yüzde 40'ının kullandığı eski COBOL sistemlerini modern dillere taşımak için modellerinin davranış koruma doğruluğunu yüzde 97,9'a çıkardığını duyurdu.
Üç noktada haber
Dünyadaki bankaların yüzde 40'ı halen operasyonlarında COBOL tabanlı sistemlerden yararlanmaktadır.
OpenAI'ın geliştirdiği MultiLangBench testinde GPT-6 Astra modeli COBOL dilinde yüzde 72 test geçme oranına ulaştı.
COBOL kodunu modern dillere dönüştürme testinde GPT-6.1 Sol modeli yüksek akıl yürütme seviyesinde yüzde 97,9 doğruluk elde etti.
OpenAI, aralarında COBOL, Fortran ve Visual Basic gibi eski programlama dillerinin yer aldığı yazılımları modern altyapılara dönüştürmek için yapay zekâ modellerinin yeteneklerini artırdığını duyurdu. Şirketin paylaştığı bilgilere göre, dünya genelindeki bankaların yüzde 40'ı ana operasyonlarında halen COBOL tabanlı sistemleri kullanmayı sürdürüyor. Bu altyapılarda uzmanlaşmış programcıların iş gücünden çekilmeye başlaması, finans kuruluşlarını önümüzdeki birkaç yıl içinde zorunlu bir modernizasyon sürecine itiyor.
Geleneksel yöntemlerle yapılan kod taşıma projeleri, bankalara on milyonlarca dolardan yüz milyonlarca dolara kadar varan maliyetler çıkarmanın yanında ciddi zaman kaybına yol açıyor. OpenAI, yazılım geliştiricilerden ve kurumsal müşterilerden gelen geri bildirimler doğrultusunda eski diller üzerindeki model performansını iyileştirmeye odaklandığını belirtti. Kod üreten yapay zekâ modellerinin özellikle eski dillerde çalışırken ciddi zorluklar yaşadığı bilinirken, şirket bu süreç için MultiLangBench adını verdiği yeni bir değerlendirme paketi oluşturdu.
Testlerde Doğruluk ve Davranış Koruma Sınırları
Modellerden belirli bir dilde SQLite uyumlu veritabanı motorları geliştirmesini talep eden MultiLangBench testlerinde, GPT-6 Astra modeli 20 programlama dili genelinde ortalama yüzde 87,4 test geçme oranı yakaladı. Bu oran, yüzde 26,8 seviyesinde kalan GPT-5.6 Sol modeline kıyasla belirgin bir artışa işaret etti. Buna karşın COBOL, yüzde 72'lik geçme oranıyla modeller için çözülmesi en güç dil olmayı sürdürdü.
OpenAI ayrıca modellerin COBOL programlarını C++, Java, Kotlin, Python veya Rust gibi modern dillere dönüştürürken işlevselliği koruma yeteneğini de sınadı. Finansal sistemler için hayati olan fazla ondalık basamakların yuvarlanması ve eksik kayıtların işlenmesi gibi davranış kurallarında GPT-6.1 Sol, yüksek akıl yürütme seviyesinde yüzde 97,9 doğruluğa ulaştı. Düşük akıl yürütme seviyesinde ise bu doğruluk oranı yüzde 86,6'da kaldı.
Canlı Sistemler İçin Uzman İncelemesi Zorunluluğu
Elde edilen yüksek doğruluk oranlarına rağmen OpenAI, bir kod taşıma işleminin yalnızca tüm testlerin başarıyla geçmesi halinde tamamlanmış sayılabileceğini ifade etti. Bankacılık operasyonlarını yürüten yazılımların en küçük hata toleransına dahi yer bırakmaması, yapay zekânın ürettiği kodların doğrudan canlı sistemlere alınmasını engelliyor. Şirket, davranış koruma yeteneklerinin eski sistemleri güncelleyen ekiplere kolaylık sağlayacağını, ancak üretim yazılımlarında sistemin iş kurallarına ve bağımlılıklarına karşı uzman denetimi yapılmasının zorunlu olduğunu kaydetti.
Neden önemli?COBOL uzmanlarının azalması bankaları pahalı modernizasyonlara zorlarken, yapay zekânın taşıdığı kodlarda hata riskini sıfırlamak için insan denetimi zorunluluğu devam ediyor.
Cevabı beklenen sorular
- Bankacılık düzenleyicileri ve bağımsız denetim kurumları yapay zekâ aracılığıyla dönüştürülen finansal kodları canlı sistemlerde hangi standartlara göre onaylayacak?
- Kritik üretim ortamlarında yüzde 97,9'luk doğruluk oranının dışında kalan yüzde 2,1'lik davranış sapması ne tür operasyonel riskler doğurabilir?
Kaynaklar ve belgeler
Bu haberde kullanılan belgelere aşağıdaki bağlantılardan ulaşabilirsiniz.
