OpenAI, yaklaşan GPT-6 modellerinin COBOL, Fortran ve Visual Basic gibi eski programlama dilleriyle çok daha iyi performans sunduğunu duyurdu. Bu eski diller, Python gibi modern dillere kıyasla çok daha az eğitim verisine sahip olsalar da, hâlâ kritik küresel altyapıyı destekliyor; IBM, COBOL'un çevrimiçi bankacılık sistemlerinin %40'ından fazlasını ve ATM işlemlerinin büyük çoğunluğunu çalıştırdığını tahmin ediyor.
Bu ilerlemeyi ölçmek için OpenAI iki özel değerlendirme oluşturdu. MultiLangBench değerlendirmesi, modellerin 20 dilde sıfırdan SQLite uyumlu bir veritabanı motoru inşa etmelerini gerektiriyor. En yüksek akıl yürütme çabasıyla, GPT-6 Astra modeli ortalama %87,4 test geçme oranına ulaşıyor; bu, GPT-5.6 Terra'nın %38'lik skorundan büyük bir artış. Öte yandan, GPT-6 Luna modeli çok daha düşük maliyetle çalışırken %40,3 puan elde ediyor.
Eski COBOL kodunu C++, Java, Kotlin, Python veya Rust gibi modern dillere çevirmeyi amaçlayan ayrı bir COBOL geçiş benchmark'inde, GPT-6.1 Sol modeli düşük akıl yürütme çabasıyla %86,6 doğruluk sağlarken, selefi sadece %5,4 elde etti. Akıl yürütme çabası maksimize edildiğinde, bu geçiş benchmark'inde doğruluk %97,9'a kadar yükseliyor.
Bu gelişme, eski programlama dilleri için yapay zeka yeteneklerini artırmanın, dünya çapında kritik finansal ve idari altyapının bakımını ve modernizasyonunu büyük ölçüde iyileştirebilmesi nedeniyle önem taşıyor.