OpenAI, yazılım mimarlarının yaşlanan teknoloji yığınlarını modernize etmesine yardımcı olacak bir adım attı: yapay zekâ modellerinin COBOL, Fortran ve Visual Basic gibi eski programlama dillerini yeni dillere çevirmede %90'ın üzerinde başarı oranı elde edebileceğini gösterdi.
Yöntemini "MultiLangBench" adlı bir değerlendirme sistemi ile kanıtlayan OpenAI, GPT-6.1 Sol modelinin COBOL'dan Java, Python, C++ ve Kotlin dillerine çevirme işleminde %97,9 başarı oranına ulaştığını açıkladı (yüksek düzeyde analiz ile). Aynı model düşük düzeyde analiz yapıldığında da %86,6 oranında başarılı oluyor. Karşılaştırma için: daha eski bir model olan GPT-5.6 Sol aynı görevde sadece %26,8 başarılı olabiliyordu.
Eski diller, yeni zorluk
COBOL dünyadaki en eski yazılım dillerinden biridir. Dünya bankalarının %40'ı hâlâ COBOL'la çalışan sistemlere güveniyor; bunlar sadece küçük bankalar değil, dünyanın en büyük finansal kurumlarıdır. Bu yazılımları modernize etmek, bankaların milyonlarca dolara, hatta yüz milyonlarca dolara mal olan projeler aracılığıyla yıllar almış durumda. Üstelik COBOL yazan programcılar yaşlandıkça, bu dili bilen insanları bulmak gittikçe zor hâle geliyor. ABD'de COBOL programcısı ilanlarına uzun süredir hiç kimse başvurmıyordu.
OpenAI'nin çevirme modellerinin temel başarısı, sadece kodu başka dile aktarmakla sınırlı değil. Sistem, orijinal programın davranışını—örneğin ondalık sayıları nasıl yuvarladığı, eksik kaydı olduğunda ne yapacağı, hata kodlarının ne anlama geldiği gibi nüansları—göz önünde bulundurarak doğru bir çeviri yapıyor. Böyle bir çeviri, manuel olarak yapılırsa yıl alır.
Bankalar ve milyardlarca dolarlık sorun
Banka yazılımlarının yaşadığı sorun, salt teknoloji meselesi değil. 1960'lerde yazılan COBOL kodları hâlâ finansal işlemleri yönetiyor: kredi kartı işlemleri, hesap transferleri, risk değerlendirmeleri. Bu sistemleri kapatıp yerine yeni sistem kurmak, banka hizmetlerini günlerce durdurma anlamına gelebilir. Bunun yerine, kodu modernize ederek çalışır durumda tutmak daha emniyetli. OpenAI'nin modeli, bu dönüşümü hızlandırabilir.
Sektöre ne anlama geliyor
Model henüz otomatik olarak hiçbir bankanın sistemi üzerinde tek başına çalıştırılamıyor. OpenAI, uzmanların her zaman sonucu kontrol etmesi, çevrilen kodun iş kurallarına karşı test etmesi ve güvenlik açıkları için incelemesi gerektiğini vurguluyor. Ancak geliştirici ekipleri, kodun %97,9'inin doğru olduğunu bilirse, geri kalanını düzeltme işi insan katı yetki ile yapılan çevirmeye kıyasla çok daha hızlı ilerler. Bunun sonucu, daha az COBOL programcısı ve daha düşük bütçeyle eski sistemler modernize edilebilir—ve yapay zekâ, COBOL programcılarının yok olması sorununa kısmi çözüm sunuyor.
