OpenAI, COBOL, Fortran ve Visual Basic gibi daha az eğitim verisi bulunan programlama dillerinde yapay zeka modellerinin kod yazma ve mevcut sistemleri dönüştürme becerilerini geliştirdiğini açıkladı. Bu diller, bankacılık, kredi kartı işlemleri, hava tahmini ve nükleer güvenlik gibi kritik alanlarda kullanılmaya devam ediyor.

Düşük kaynaklı diller neden önemli?

Python ve JavaScript kadar çok kod ve dokümantasyon bulunmayan dillerde çalışan ekipler, eksik belgeler ve yıllar içinde birikmiş iş kuralları nedeniyle modernizasyon süreçlerinde zorlanıyor. Özellikle COBOL uygulamalarında küçük bir yuvarlama veya kayıt işleme farkı, finansal sonuçları değiştirebildiği için yalnızca çalışan kod üretmek yeterli olmuyor.

Yeni değerlendirmeler ne gösteriyor?

OpenAI, bu ilerlemeyi ölçmek için 20 programlama dilinde SQLite uyumlu bir veritabanı motoru oluşturma testinden ve COBOL kodunu başka dillere davranışı koruyarak taşıma değerlendirmesinden oluşan iki çalışma hazırladı. GPT-6 Astra, ilk testte ortalama yüzde 87,4 başarıya ulaşırken GPT-5.6 Sol’un aynı ölçümdeki yüzde 26,8 seviyesini belirgin biçimde aştı.

COBOL dönüşüm testinde GPT-6.1 Sol, düşük akıl yürütme düzeyinde yüzde 86,6 doğruluk gösterdi. Daha yüksek akıl yürütme düzeyinde bu oran yüzde 97,9’a çıktı. OpenAI ayrıca bu sonuçların daha düşük tahmini API maliyetiyle elde edildiğini belirtiyor.

Geliştiriciler için ne değişiyor?

OpenAI, MultiLangBench değerlendirme düzenini ve test paketini GitHub’da yayımladı. Böylece ekipler kendi kullandıkları dillerde model performansını inceleyebilecek ve hangi kodlama iş akışlarında hâlâ insan denetimine ihtiyaç olduğunu daha net görebilecek.

Bu sonuçlar eski sistemlerin üretime doğrudan ve kontrolsüz biçimde yapay zekaya devredilebileceği anlamına gelmiyor. Ancak test, uzman incelemesi ve iş kurallarının doğrulanmasıyla birlikte, yıllardır dokunulması zor görülen kurumsal yazılımların belgelenmesi ve kademeli olarak taşınması için daha uygulanabilir bir yardımcı katman sunuyor.