銀行の送金やATMなどの金融システムでは、プログラムが出力する結果がわずか1バイト異なるだけでも重大な問題になります。長年こうしたシステムを支えてきたプログラミング言語「COBOL」を新しい言語へ移行するテストにおいて、OpenAIの最新AIモデルが86.6%という高い正解率を達成しました。従来のモデルによる正解率がわずか5.4%だった設定と比べると、移行の精度が大幅に向上しています。
OpenAIによると、COBOLは世界のオンラインバンキングシステムの40%以上、ATM処理の95%を現在も支えています。しかし、広く使われているPythonなどに比べて学習用のデータが少なく、AIが正しく理解するのは困難でした。さらに、COBOLのプログラムには端数の処理や業務記録の管理といった細部に、独自のルールが反映されています。たとえば固定小数点演算では、端数の処理方法を指定しないと余分な小数がそのまま切り捨てられます。別の言語へ書き換える際にAIが四捨五入してしまうと、エラーが出ないまま金額の計算結果が変わってしまう恐れがあります。
そこで同社は、プログラムを動かしたときの出力がバイト単位で完全に一致するかどうかを調べる、非公開のテストを実施しました。COBOLからC++やJava、Pythonなど5言語へ移行させるテストでは、推論量を低く設定した新モデル「GPT-6.1 Sol」が86.6%の正解率を達成しました。推論量を増やすと正解率は97.9%まで上がり、利用コストも従来モデルの約6割に抑えられています。また、20言語でデータベースエンジンを一から構築する別のテストでも、新モデルはテストの合格率を大きく伸ばしました。
ただしOpenAIは、モデルによる移行結果をそのまま本番のソフトウェアに適用できるわけではないと強調しています。金融などの重要なシステムで安全に移行を進めるには、専門家によるコードの確認や、業務ルールに照らした入念なテストが今後も欠かせないとしています。