OpenAI高调宣称能重写古老代码，专家泼冷水：系统替换没那么简单

据科技媒体The Verge报道，OpenAI近期公布了其最新人工智能模型的代码迁移测试成绩，宣称新模型在将诞生于1959年的古老编程语言COBOL重写为现代化代码（如C++、Java、Python等）时取得实质性进展，在较高推理计算量下的行为保留准确率达到98%。在此之前，Anthropic也曾在2月发布现代化改造指南并力推其编程智能体Claude Code，一度引发市场对传统IT维护巨头IBM的股价震荡。

全球大量关键基础设施至今依然深度依赖这些老旧代码。根据IBM的数据，全球超过40%的在线银行系统、80%的线下信用卡刷卡交易以及95%的自动取款机交易均由COBOL支撑，美国国税局和社保系统同样高度绑定。粗略估算，这类古老系统每年因效率低下给美国国内生产总值造成的损失就高达约1050亿美元。雪上加霜的是，精通这门语言的老一辈程序员多已退休或离世，面对庞大而脆弱的系统，各机构往往不敢轻易变动。

然而，多位接受采访的软件工程学者对“AI彻底解决遗留系统”的乐观叙事泼了冷水。荷兰特温特大学副教授瓦季姆·扎伊采夫指出，重写代码与整体替换系统是两码事，大型系统往往融合多门语言、复杂数据格式并与外部系统深度联动；即便AI能奇迹般搞定99%的代码，剩下那散落在各处的1%也可能形成上百万行隐蔽漏洞，稍有差错就会引发灾难。代尔夫特理工大学教授阿里·范·德尔森也认为，OpenAI测试的任务相对简单清晰，距离真实系统的现代化改造还有光年般的差距。面对质疑，OpenAI发言人奥斯卡·海恩斯在邮件中承认，老旧系统难题目前远未得到解决。

对于不少关注底层架构的社区开发者来说，大模型在小规模测试里把古董代码翻新成现代语法固然惊艳，但在缺少完备文档、容错率为零的核心政务与金融系统面前，哪怕极其微小的行为偏差都可能酿成系统崩溃。代码翻译容易，但沉淀了半个世纪的复杂业务逻辑与暗坑谁来兜底？指望AI一键翻新数字世界的地基，短期内恐怕依然是空中楼阁。